Check Point AEV

Kako AI agenti menjaju pravila cyber odbrane

Korišćenje autonomnih AI agenata za efikasniji proboj odbrane sistema povećava pritisak na timove za bezbednost. Kao odgovor na ovu novu vrstu pretnji, kompanija Check Point predstavila je napredno rešenje AEV – Agentic Exposure Validation.

U eri ubrzane digitalne i AI transformacije, organizacije se suočavaju sa surovom realnošću: broj bezbednosnih propusta, procurelih pristupnih podataka i pogrešnih konfiguracija raste eksponencijalnom brzinom. Pritisak na timove za cyber bezbednost nikada nije bio veći, ali najveća promena ne leži samo u broju pretnji, već u brzini i načinu na koji napadači deluju.

Tradicionalni ciklusi analize, korelacione provere i ručnog krpljenja sistema više ne mogu da isprate napadače. Jer oni ne čekaju, već koriste autonomne AI agente kako bi u realnom vremenu automatizovali proreze u sistemima i dinamički menjali metode napada sve dok ne probiju odbranu. Taj pristup drastično skraćuje vreme potrebno za uspešno kompromitovanje sistema.

Kao odgovor na ovu novu vrstu pretnji, kompanija Check Point predstavila je napredno rešenje Agentic Exposure Validation (AEV).

Razmišljati kao napadač

Check Point Agentic Exposure Validation uvođenjem AI agenata redefiniše način na koji se organizacije bore protiv cyber pretnji. Umesto da se oslanja isključivo na pasivno skeniranje ranjivosti, što često generiše ogroman broj lažnih uzbuna, AEV kreira model autonomnog agentičkog napadača koji razmišlja i deluje baš kao pravi haker.

Umesto da se oslanja isključivo na pasivno skeniranje ranjivosti, AEV kreira model autonomnog napadača koji razmišlja i deluje kao pravi haker

AEV spaja informacije iz različitih izvora pretnji. S jedne strane, tu je interni kontekst: procureli izvorni kod, kompromitovani kredencijali i analize CVE ranjivosti, a s druge strane ono što se vidi spolja: podaci o izloženosti prema internetu, uključujući digitalne sertifikate, otvorene portove, web interfejse i aktivne servise.

Povezivanjem ovih podataka u jedinstven kontekst, AEV unutar samo nekoliko minuta može sigurno i bezbedno da testira različite vektore napada na nivou cele infrastrukture. Rezultat je kontinuirano, automatizovano black box penetraciono testiranje koje pruža nedvosmislene dokaze o tome šta je zaista ranjivo.

Kako AEV funkcioniše u praksi?

Kako bi se osiguralo da automatizovana testiranja ne naruše kontinuitet poslovanja, Check Point AEV primenjuje strogo definisanu petlju bezbedne provere kroz šest koraka:

1. Razumevanje konteksta: AI agent analizira imovinu, tehnologiju, specifični CVE ili kompromitovane podatke.
2. Obogaćivanje informacijama: Podaci organizacije kombinuju se sa živim praćenjem pretnji (threat intelligence) i istraživanjem mogućnosti za napad.
3. Identifikacija bezbednosnih praznina: Proverava se da li postojeće kontrole i detekcije već blokiraju uočeni rizik.
4. Kreiranje ciljane validacije: Agent osmišljava putanju napada koja simulira logiku hakera, bez upotrebe destruktivnih tehnika.
5. Nezavisna AI revizija: Poseban AI revizor procenjuje bezbednost, tačnost i dubinu testa pre nego što se on izvrši.
6. Potvrda, preusmeravanje ili uklanjanje: Ako je propust dokazan, generiše se izveštaj. Ako je napad blokiran, agent traži novu putanju. Ukoliko se ne može dokazati, nalaz se uklanja kako se ne bi stvarala šum-notifikacija.

Ključna vrednost za CTEM programe

U okviru modernih programa za upravljanje izloženošću pretnjama (Continuous Threat Exposure Management – CTEM), AEV daje odgovore na ključna pitanja bezbednosnih timova, a to su: Da li napadač zaista može iskoristiti ovu izloženost u našem okruženju? Da li postojeće bezbednosne kontrole funkcionišu i koji je najkritičniji korak koji moramo preduzeti prvi kako bismo maksimalno smanjili rizik?

Umesto gubljenja vremena na teorijske rizike, Check Point AEV omogućava timovima da deluju brže, preciznije i sa potpunim poverenjem u tačnost podataka, pre nego što napadači uopšte dobiju priliku da deluju.