IDS and IPS
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人工智慧驅動的公有雲端技術的發展，正在改變企業「默認保護」的遊戲。
我最近有機會向一位行業分析師，介紹人工智慧 AI 在解決公有雲安全方面的快速進步。分析人員和我都在探索，入侵防禦系統（IPS）的開始和商業化，並且多年來一直持懷疑態度，僅僅因為安全技術能夠防止威脅或主動攻擊，客戶不一定會處於保護模式。
即便在今天，我也估計 80％ 的網站，IPS 是在僅檢測模式下運行的，而且雖然運行的很好，但基於主機 IP 下可能只在 60％ 的企業環境中，部署為僅檢測和警報。
在我們的談話中，我們兩個人都出現了一個問題：客戶是否準備開啓保護？或者更具體的說，為什麼客戶現在可以啓用保護件？自從我與分析師進行初步討論以來，我一直在尋找一種更完整的方式，來闡明為什麼我認為 IP S歷史，無法回答為什麼默認情況下，為雲端中營運的企業啓用保護的問題。
無論是否具有下一代或 NG 前綴，IPS 都應以獨立方式運行，有點像防火牆，獨立分析本地流量和數據流，辨識特定事件或攻擊技術，發出警報，以及（如果在預防模式下操作）阻止或終止該流。由於三個嚴重的異議，企業安全團隊通常不願意啓用 IPS 阻止。
1． 預防決策是在 IPS 設備級即時進行的，依賴於在網路中特定的時間，和實體位置檢查流媒體流量。因此，IPS 不是「情景感知」，如果不定期執行專家環境調整，則會導致高水準的誤報率。
2． 在當地針對所檢查的交通流，和數據流進行預防行動，雖然 IPS 可能最適合檢測，企業內該實體位置的特定威脅，但通常不是採取預防措施的最佳位置。
3． IPS 可用的預防方法相當粗糙，從防火牆級別的流量阻塞，到執行會話終止的 TCP 重置，需要粗粒度的響應參數（例如，IP地址、端口號、協議）
在企業安全和威脅可見性方面，公有雲和人工智慧的使用非常簡單，是遊戲改變者。
客戶的核心是為計算、儲存或流量計量和計費客戶，同時具有動態平衡工作負載，和按需彈性擴展的透明功能，提供不同於傳統企業網路，架構中的環境可見性和控制水準。
雖然大多數公有雲提供商的內置安全產品，與其企業網路同類產品具有相同的術語，但他們幾乎沒有相似之處，因為他們專門針對該提供商的雲端建構，並受益於獨特的環境可見性，共享日誌記錄和警報處理，跨產品分析，內置自動化和編排API，以及越來越先進的 AI 功能。
公有雲客戶可以立即看到改進中的局部部分，但是為什麼安全團隊會像 IPS 中一樣啓用，並允許雲端中的「保護」？我相信技術答案在於以下幾項的組合：
1． 保護決策自動應用於雲端環境中，最有效和最自然的位置，而不僅僅是主要檢測可能發生的位置。這樣可以在阻塞是提高精度。
2． 緩解步驟不必是嚴苛的全有或者全無控制，而是可以同時分布在多個安全產品，和雲端應用程序之間。這大大減少了可能產生的負面業務影響，和不良用戶體驗。例如，在處理從共享和受信任的遠端設備，發起的可以用戶時間時，結合了條件訪問控制和網路流量限制。
3． 跨產品的可見性和威脅遙相結合，允許智慧系統辨識新的威脅，並在較低的閾值，和如何在獨立的單源保護產品中，獲得更高的信心來做出決策。
4． 隨著傳統簽名和基於統計的方法，被高精度監督學習模型，和行為異常能力所取代，威脅監測精度，異常辨識和標記，以及整體檢測置信水準都有所提高。
雖然雲端安全產品的技術能力，增強了其對保護能力的信心，但我認為兩個更重要的動態，在於雲端中推動「默認保護」比內部部署更快。
首先，攻擊的數量，複雜性和快速性的升級，迫使組織比以往更快，更自動的響應威脅；之後更容易預訂啓用保護，並調整業務異常。
其次，也許最重要的是，大多數遷移到公有雲的企業，沒有內部資訊安全專業知識。簡而言之，安全警報是不可行的，並且會分散他們的注意力。他們需要一個安全平台，來營運他們的業務，並希望雲端提供商，能夠全面保護他們。
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