Skradzione dane uwierzytelniające są przyczyną ponad jednej czwartej przypadków naruszenia bezpieczeństwa firmy. Dlatego, jak przewidują eksperci Deloitte, w ciągu najbliższych dwóch lat zmieni się rozumienie bezpieczeństwa w sieci.

O wyborze najnowszych trendów technologicznych decydowały informacje uzyskane od zarządów firm, które obsługujemy, dotyczące bieżących i przyszłych priorytetów, prognozy i analizy, sporządzone przez naukowców, i w końcu plany oraz priorytety inwestycyjne wiodących startupów, funduszy venture capital i dostawców technologii. Zebrane przez ekspertów Deloitte informacje pokazują, w jak nieoczekiwany sposób kryzys COVID-19 wymusił zmiany. Coraz więcej organizacji we wszystkich sektorach przyspiesza proces transformacji cyfrowej, nie tylko po to, by zwiększyć szybkość i efektywność swoich działań, ale także po to, by reagować na gwałtowne wahania popytu i oczekiwań klientów – mówi Daniel Martyniuk, partner, lider zespołu strategii i transformacji IT w Deloitte.

Od chałupniczych metod do precyzji inżyniera

Ponieważ uczenie maszynowe (ML – machine learning) i sztuczna inteligencja (AI – artificial intelligence) stają się kluczowymi czynnikami wpływającymi na wydajność organizacji, kierujący przedsiębiorstwami zaczynają zdawać sobie sprawę z konieczności przyspieszenia wdrażania tych rozwiązań. Zazwyczaj modele te są tworzone i wdrażane przy użyciu ręcznych, niestandardowych, trudnych do skalowania procesów, które uniemożliwiają eksperymentowanie i utrudniają współpracę zespołów produktowych z działem IT i specjalistami od analizy danych. Inaczej mówiąc, infrastruktura przedsiębiorstwa nie jest zaprojektowana w sposób umożliwiający szybkie, spójne i sprawne tworzenie modeli uczenia maszynowego.

Rozpowszechnienie metodologii MLOps, czyli Machine Learning Operations, jest ważnym tematem najnowszego raportu „Tech Trends”. Z naszych obserwacji wynika, że firmy coraz częściej będą przechodziły z „chałupniczego” wdrażania rozwiązań sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do metodyki zautomatyzowanej i usystematyzowanej, która pozwoli zespołom IT, data science i działom operacyjnym efektywniej wdrażać i monitorować takie rozwiązania. To zapewni organizacjom możliwość szybkiej reakcji i podejmowania trafnych decyzji– Agnieszka Zielińska, partner w dziale Doradztwa Finansowego, Deloitte.

Aby zintegrować AI i ML ze wszystkimi procesami i systemami w organizacji, firmy muszą być w stanie wdrażać je w sposób ustandaryzowany i na dużą skalę. Dwadzieścia lat temu, podobne wyzwania doprowadziły do narodzin DevOps – metody tworzenia oprogramowania opartej na komunikacji i współpracy deweloperów ze specjalistami od eksploatacji. Poprzez standaryzację i automatyzację tworzenia, wdrażania i zarządzania aplikacjami, DevOps zmienił sposób, w jaki wiele zespołów IT tworzy i wdraża oprogramowanie, umożliwiając im poprawę jego wydajności i jakości.

To nie jest kolejny odcinek „Z Archiwum X”. „Zero trust” jest filozofią, która powoduje zmianę podejścia do rozumienia tego, czym jest bezpieczeństwo sieci. Wiemy, że większość sieci jest trudna do złamania z zewnątrz, natomiast od środka dostęp do większości zasobów jest praktycznie nieograniczony. W ramach najnowszego raportu „Tech Trends” zwracamy uwagę na to, że istnieje konkretny zestaw zarówno zabezpieczeń, jak i czynności czy koncepcji, które należałoby wdrożyć, aby w odpowiedni sposób zabezpieczyć organizację– mówi Adam Rafajeński, dyrektor w zespole cyberbezpieczeństwa, Deloitte.

Zabezpieczenia zewnętrzne kładą nacisk na uwiarygodnianie użytkowników i urządzeń podłączonych do sieci organizacji. Dlatego kradzież danych uwierzytelniających jest przyczyną ponad jednej czwartej przypadków naruszenia bezpieczeństwa. Tymczasem właściwie zaprojektowana architektura „zero zaufania” jest podstawą skutecznej kontroli i zarządzania dostępami użytkowników, zmniejszając przy tym koszty operacyjne i wspierając skalowanie do dziesiątek tysięcy użytkowników. Podobnie – wprowadzanie pracowników, kontrahentów, dostawców usług w chmurze i innych dostawców może stać się bardziej wydajne, elastyczne i bezpieczne.

Starannie zaprojektowane architektury „zero zaufania” mogą współdziałać z innymi zautomatyzowanymi praktykami IT, takimi jak DevSecOps i NoOps. Kluczowym elementem tej filozofii jest mikrosegmentacja sieci, danych, aplikacji, obciążeń i innych zasobów na indywidualne, jednostki w celu ograniczenia naruszeń i zapewnienia kontroli bezpieczeństwa na najniższym możliwym poziomie. Ograniczając dostęp w oparciu o zasadę najmniejszych uprawnień, minimalna liczba użytkowników ma dostęp do danych i aplikacji.