A Cisco a vállalati rendszerekhez szükséges hálózati és biztonsági infrastruktúrát építi, és most OpenAI modelleket párosít saját hálózati telemetriájával, hogy rugalmasabban reagáljon a gépi sebességgel működő fenyegetésekre. A vállalat szerint a támadók AI-t használnak az automatizált támadások skálázására és gépi sebességű exploitok előállítására, ezért a védelemnek is lépést kell tartania.
OpenAI vállalati adatvédelmi megközelítése — amely a nulla adattárolásra, a szigorú ügyféladat-határokra és ellenőrizhető izolációra épít — lehetővé teszi a Cisco számára, hogy a frontier intelligenciát biztonságosan bevezesse üzletileg kritikus rendszerekbe anélkül, hogy veszélyeztetné az ügyfelek prioritásait vagy a szenzitív telemetriát.
Védelem ott, ahol a fenyegetések mozognak: a hálózat
A Cisco védelme a hálózatnál kezdődik. Patel a hagyományos egyetlen peremről a megosztott kontrollok felé történő elmozdulást írja le: a védelem mára eloszthatóvá vált mikroservice-ekre, konténerekre és klaszterekre. „We can put a mini security stack in front of every microservice, every Kubernetes container, and every Kubernetes cluster, and fuse security into the fabric of the network,” mondja.
Alkalmazásszintű kontrollokkal korlátozható, hogy egy szolgáltatás milyen kapcsolatokat létesíthet, ezzel csökkentve azokat az útvonalakat, amelyeket egy támadó kihasználhat a laterális mozgáshoz. A biztonsági csapatok így szelektívebben izolálhatják a fertőzött rendszereket, miközben az érintetlen szolgáltatások tovább működhetnek a vizsgálat és reagálás ideje alatt.
Hálózati jelek és AI: összefüggések gépi léptékben
A hálózati intelligencia és az OpenAI modellek kombinálása lehetővé teszi a Cisco szerint, hogy jeleket korreláljon gépi léptékben. „Two signals might seem benign in isolation, but together they can reveal a meaningful pattern. Network intelligence allows us to correlate data across the network and derive insights to inform secure operations,” mondja Patel.
Ezt a megközelítést különösen fontosnak tartják abban a kihívásban, hogy a támadók milyen gyorsan tudnak egy sérülékenységet kihasználni a vállalatokhoz képest, amelyek mennyi ideig tartanak, míg javítást alkalmaznak. Patel szerint az AI segíthet ezt az időrészt csökkenteni, több vizsgálatot és gyorsabb reagálást téve lehetővé: „AI hands attackers speed and scale. Using AI for defense is a prerequisite for staying safe.”
Konkrét kezdeményezések és integráció a meglévő folyamatokba
Patel említ olyan kezdeményezéseket, mint a Daybreak és a GPT‑6 Astra, amelyek szerinte erősítik a Cisco és ügyfelei biztonságát. „We’re able to find and patch vulnerabilities more efficiently, while shortening the time needed for investigation, response, and remediation,” állítása szerint ezek a fejlesztések lerövidítik a vizsgálati és javítási ciklusokat.
A bevezetés útját úgy képzeli el, hogy az nem követel radikális folyamatváltozást: ezek a képességek beilleszthetők a már meglévő vizsgálati munkafolyamatokba, így a csapatoknak nem kell alapvetően megváltoztatniuk a működésüket.
Ügynökök viselkedése és a három prioritás
Ahogy az automatizált ügynökök egyre önállóbbá válnak, a biztonsági csapatoknak meg kell tudniuk különböztetni a rosszindulatú beavatkozást attól, amikor egy ügynök jogos célt próbál elérni, de nem várt módon viselkedik. Patel szerint ehhez szükség van biztonsági telemetriára együtt az observability adatokkal, hogy a csapatok egyszerre tudják értékelni a fenyegetéseket és az ügynökök viselkedését.
Három prioritást határoz meg: védelmezni az ügynököket a rosszindulatú támadásoktól, észlelni és közbeavatkozni a nem szándékos viselkedésbe, valamint közel valós időben működni. Ezek a prioritások vezérlik az olyan szabályozások és kontrollok felé történő elmozdulást, amelyek reagálni tudnak az ügynökök cselekedeteire.
Daybreak Defense Network és a Cisco Cloud Control
A Daybreak Defense Network keretében a Cisco és az OpenAI azt vizsgálja, hogyan segíthetők a biztonsági csapatok abban, hogy gyorsabban priorizálják a kitettségeket és érvényesítsék a megfelelő kontrollokat a Cisco Cloud Control felületén. Patel szerint az ilyen együttműködések hozzájárulhatnak ahhoz, hogy a védők visszaszerezzék az előnyt a támadókkal szemben.
Összességében a Cisco célja, hogy a hálózati telemetria és a frontier AI kombinációjával csökkentse a reagálási időt, növelje a vizsgálati hatékonyságot és engedélyezze az alkalmazásszintű, adaptív kontrollokat anélkül, hogy kompromisszumot kellene kötni az ügyfelek adatai és a szenzitív telemetria védelme terén.
