Organisasi sekarang menggunakan rata -rata 112 Aplikasi SaaS—Sebuah jumlah yang terus tumbuh. Dalam studi 2024, 49% dari 644 responden yang sering menggunakan Microsoft 365 percaya bahwa mereka memiliki kurang dari 10 aplikasi yang terhubung ke platform, terlepas dari kenyataan itu Data agregat menunjukkan lebih dari 1.000+ koneksi Microsoft 365 SaaS-to-Saas rata -rata per penempatan. Dan itu hanya satu penyedia SaaS utama. Bayangkan risiko keamanan kritis yang tidak terduga lainnya:
- Setiap aplikasi SaaS memiliki konfigurasi keamanan yang unik—Mengroksionals yang salah konfigurasi risiko tertinggi.
- Aplikasi bisnis-kritis (CRM, Alat Keuangan, dan Kolaborasi) Menyimpan sejumlah besar data sensitif, menjadikannya target utama bagi penyerang.
- Membayangi itu dan integrasi pihak ketiga memperkenalkan kerentanan tersembunyi yang sering tidak diperhatikan.
- Penyedia layanan AI pihak ketiga yang besar dan kecil (misalnya layanan transkripsi audio/video) tidak boleh memenuhi persyaratan hukum dan peraturan, atau menguji dan meninjau kode dengan benar.
Penyedia SaaS utama juga memiliki ribuan pengembang yang mendorong perubahan setiap hari. Memahami setiap aplikasi SaaS, menilai risiko, dan mengamankan konfigurasi sangat luar biasa dan tidak manusiawi. Dan sebagian besar hanya kebisingan. Mungkin tidak ada berbahaya yang terjadi dalam skala, tetapi detail kecil sering dapat diabaikan.
Pendekatan keamanan tradisional tidak dapat skala untuk memenuhi tuntutan ini, meninggalkan organisasi yang terpapar potensi pelanggaran.
AI: Satu -satunya cara untuk mengimbangi
Kompleksitas keamanan SaaS melampaui sumber daya dan upaya yang diperlukan untuk mengamankannya. AI tidak lagi opsional, itu penting. Solusi keamanan yang digerakkan oleh AI seperti Askomni oleh Appomni – yang menggabungkan AI generatif (atau Genai) dan analitik lanjutan – mengubah keamanan SaaS dengan:
✓ Memberikan wawasan keamanan instan melalui percakapan AI.
✓ Menyelidiki acara keamanan secara efisien.
✓ Mengubah pertanyaan keamanan SaaS yang kompleks menjadi jawaban yang jelas dan dapat ditindaklanjuti.
✓ Memvisualisasikan risiko untuk pemahaman yang lebih dalam.
✓ Memecahkan hambatan bahasa—Sukal Lingual Multi memungkinkan tim keamanan untuk berinteraksi dengan AI dalam bahasa Jepang, Prancis, dan Inggris. Dengan dukungan multi-bahasa, tim di seluruh dunia dapat berinteraksi dengan data keamanan dalam bahasa ibu mereka-meningkatkan aksesibilitas dan waktu respons.
https://www.youtube.com/watch?v=2mluyia_thk
Misalnya, dengan kemampuannya untuk menjahit konteks bersama dari titik data yang berbeda, Askomni dapat memberi tahu administrator tentang masalah yang disebabkan oleh penyediaan hak istimewa yang berlebihan, dengan mempertimbangkan pola akses, data sensitif, atau persyaratan kepatuhan, dan membimbing mereka melalui proses perbaikan. Di luar pemberitahuan ancaman yang khas, Askomni memberi tahu administrator tentang ancaman baru, menjelaskan konsekuensi potensial dan menawarkan langkah -langkah perbaikan yang diprioritaskan.
Kekuatan kedalaman data AI +
Data berkualitas tinggi adalah bahan bakar yang menggerakkan Genai, tetapi seringkali kekurangan pasokan. Sementara Genai semakin banyak digunakan untuk membuat data sintetis untuk simulasi, pengujian deteksi, atau latihan tim merah, kualitas data tersebut menentukan efektivitas hasil.
Model generatif membutuhkan kumpulan data yang bersih, relevan, dan tidak memihak untuk menghindari menghasilkan hasil yang tidak akurat atau menyesatkan. Itu adalah tantangan utama dalam domain keamanan siber di mana ancaman kesetiaan tinggi Intel, log, dan data berlabel langka atau dibungkam.
Misalnya, membangun model Genai untuk mensimulasikan skenario pelanggaran cloud menuntut akses ke telemetri rinci dan kaya konteks-sesuatu yang tidak selalu tersedia karena masalah privasi atau kurangnya format standar.
Tapi Genai bisa menjadi alat yang ampuh yang dapat mengotomatisasi Penelitian Ancaman Untuk mempercepat pelaporan insiden, membantu merampingkan alur kerja bagi para peneliti, insinyur, dan analis. Namun, keberhasilannya tergantung pada pemecahan kualitas data dan kesenjangan ketersediaan terlebih dahulu.
Dalam keamanan SaaS, menemukan jawaban yang cepat dan dapat ditindaklanjuti secara tradisional berarti menyaring data, yang dapat memakan waktu dan membutuhkan keahlian.
AI hanya seefektif data yang dianalisisnya. Kemampuan untuk menganalisis peristiwa keamanan memungkinkan AI memberikan visibilitas yang mendalam ke lingkungan SaaS dan mendeteksi ancaman dengan akurasi yang lebih besar. Tim keamanan mendapat manfaat dari kemampuan AI untuk memprioritaskan risiko, menghubungkan pengamatan keamanan yang kompleks, dan memberikan rekomendasi yang didasarkan pada keahlian dunia nyata.
Dengan 101+ juta pengguna diamankan dan 2+ miliar acara keamanan diproses setiap hari, Appomni memastikan:
- Visibilitas mendalam ke lingkungan SaaS
- Deteksi dan prioritas risiko yang akurat
- Wawasan keamanan yang dapat ditindaklanjuti didasarkan pada keahlian
Dampak Dunia Nyata: AI beraksi
Perusahaan global baru -baru ini memanfaatkan AI untuk menilai lingkungan SaaS yang kompleks. Dengan hanya beberapa petunjuk, Askomni secara efisien menganalisis sistem dan menyoroti bidang -bidang utama untuk fokus. Askomni memberikan wawasan berikut bahwa satu pelanggan dapat segera bertindak dan memulihkan:
- Aplikasi yang melewati pembatasan IP: salah konfigurasi kritis.
- Otorisasi diri yang tidak sah di Salesforce: Kesenjangan keamanan utama.
- Aplikasi berisiko tinggi yang sudah ketinggalan zaman: ditandai sebelum mereka dapat dieksploitasi.
Tanpa AI, mengidentifikasi risiko -risiko ini akan memakan waktu berjam -jam atau dilewatkan sepenuhnya.
Saat ini dan masa depan milik keamanan SaaS yang digerakkan AI
AI tidak hanya meningkatkan keamanan aplikasi SaaS – itu mendefinisikan kembali apa yang mungkin. Organisasi yang menggunakan alat keamanan bertenaga AI akan mendapatkan keunggulan kritis dalam melindungi data mereka dan tetap di depan ancaman cyber.
Berhenti mencari, mulailah bertanya. Dapatkan Jawaban Keamanan SaaS dengan Appomni.
