Mentre le organizzazioni abbracciano rapidamente i servizi cloud, il lavoro remoto e le architetture distribuite, la sicurezza tradizionale basata sul perimetro è diventata obsoleta.Gli utenti, i dispositivi e le applicazioni di oggi operano ben al di là dei confini della rete aziendale, rendendo i modelli di sicurezza tradizionali inefficaci contro le minacce moderne. Secondo Gartner, entro il 2025, il 60% delle aziende eliminerà gradualmente la maggior parte delle loro VPN di accesso remoto a favore di ZTNA. mostra che le organizzazioni con Zero Trust implementate hanno risparmiato una media di 1,76 milioni di dollari per violazione. Costo di una violazione dei dati Poiché le minacce diventano più dinamiche e sofisticate, ZTNA stessa deve evolvere.La prossima fase di Zero Trust richiede decisioni di accesso che si adattano in tempo reale, guidate da una valutazione continua del rischio e applicate attraverso la segmentazione dinamica del percorso. Why Traditional ZTNA Needs Real-Time Adaptability? Perché ZTNA tradizionale ha bisogno di adattabilità in tempo reale? I modelli tradizionali di ZTNA autenticano gli utenti e convalidano la postura del dispositivo prima di concedere l'accesso.Ma dopo l'autenticazione, la maggior parte delle politiche rimangono statiche - non in grado di rispondere a cambiamenti nel comportamento degli utenti, compromessi del dispositivo o minacce emergenti durante una sessione attiva. L’accesso è consentito. Dopo Ad esempio, un dispositivo può essere infettato durante la sessione, o un utente di fiducia può iniziare ad accedere a risorse insolite. Real-World Example: The SolarWinds Lesson Esempio del mondo reale: la lezione del vento solare L'attacco di SolarWinds del 2020 ha dimostrato esattamente perché le decisioni di accesso statiche falliscono. Gli attaccanti hanno compromesso le credenziali legittime e si sono spostati lateralmente attraverso le reti per mesi, apparire come utenti di fiducia. Un sistema ZTNA dinamico e rischioso avrebbe: 
 
 
 
 Comportamento anomalo Autenticazione step-up Accesso limitato o revocato prima che si verifichino gravi danni. Where Static ZTNA Fails: Specific Scenarios 
 
 
 
 
 Le credenziali degli utenti vengono rubate tramite phishing, ma il loro dispositivo e la sessione rimangono affidabili. Un dipendente autenticato inizia ad accedere a risorse insolite. Un attaccante prende il controllo di una sessione autentificata valida. Device compromiseMalware infetta un dispositivo precedentemente conforme in mezza sessione. Static ZTNA non può rispondere a nessuna di queste minacce una volta concesso l'accesso iniziale. Real-Time Risk Scoring: The Engine of Adaptive Access Il punteggio del rischio in tempo reale aggiunge un livello di valutazione continuo che monitora l'affidabilità dell'utente e del dispositivo durante una sessione attiva. Invece di fare affidamento su un singolo controllo dell'identità, il sistema calcola un punteggio del rischio composto in evoluzione basato su: Key Risk Inputs 
 
 
 
 
 Comportamento utente: anomalie di accesso, deviazioni di attività, modelli di accesso insoliti Posizione del dispositivo: versione OS, livello di patch, configurazione di sicurezza, segnali EDR Segnali ambientali: geolocalizzazione, fonte di connessione, reputazione della rete Intelligence delle minacce: IP dannosi noti, IOC, campagne di attacco attive Con il punteggio continuo, ZTNA può regolare dinamicamente le autorizzazioni: 
 
 
 
 Rischio basso, accesso sicuro Rischio medio → autenticazione graduale o accesso limitato Rischio elevato → chiusura della sessione o quarantena Questo garantisce che i privilegi di accesso riflettano sempre Non si tratta di ipotesi obsolete. Paesaggio di minaccia attuale Dynamic Path Segmentation: Reimagining Secure Connectivity Segmentazione del percorso dinamico: riflettere sulla connettività sicura La segmentazione dei percorsi dinamici complementa il punteggio dei rischi in tempo reale applicando l'accesso alla rete con i minimi privilegi a livello di trasporto. A differenza delle VPN che forniscono un'ampia esposizione alla rete una volta autenticata, la segmentazione dinamica crea percorsi sicuri per applicazione che esistono solo finché le condizioni di fiducia rimangono valide. I microtunnelli sono: 
 
 
 
 
 Sono costruiti utilizzando il routing definito da software Esistono solo per applicazioni individuali Offerta zero movimento laterale Regolare o terminare automaticamente in base ai cambiamenti di rischio How Dynamic Path Segmentation Works? * di * di Ogni percorso di routing corrisponde a un segmento di rete dedicato con controlli di sicurezza unici, livelli di logging e autorizzazioni. ZTNA + Real-Time Risk Scoring + Dynamic Path Segmentation: A Unified Adaptive Model ZTNA + Real-Time Risk Scoring + Dynamic Path Segmentation: un modello unificato adattivo Insieme, questi tre componenti creano un'architettura intelligente e auto-regolabile Zero Trust. How the Unified Model Operates 
 
 
 
 
 Decisioni di accesso in tempo reale: l'autenticazione si adatta in base al punteggio di rischio corrente Monitoraggio continuo: i punteggi del rischio evolvono con ogni azione dell'utente Esecuzione a livello di rete: la segmentazione dei percorsi isola gli utenti in base alla fiducia Feedback loop: gli eventi registrati migliorano l'accuratezza della rilevazione futura L'accesso riflette sempre il minimo privilegio, e le minacce sono contenute prima che si verifichino movimenti laterali. Implementation Considerations Quando implementano questo modello unificato, le organizzazioni dovrebbero prendere in considerazione: 
 
 
 
 
 
 Iniziare con la visibilitàProdurre il punteggio del rischio in modalità di monitoraggio ai comportamenti di base. Introduzione dell'autenticazione step-up prima di abilitare il blocco automatico. Requisiti di integrazioneConnettere SIEM, fornitore di identità e strumenti di endpoint per alimentare i segnali di rischio. Tuning falso positivo Le soglie troppo aggressive creano attrito – tono gradualmente. Alineamento dei limiti di rischio Map ai quadri normativi (PCI-DSS, HIPAA, SOC 2). Key Integration Points 
 
 
 
 
 Identity Provider (IdP): identità e postura dell’utente EDR: Segnali di salute e minaccia del dispositivo SIEM/SOAR: correlazione delle minacce CASB: visibilità delle applicazioni e governance Common Pitfalls and How to Avoid Them Limiti di rischio eccessivamente aggressivi Problema: i falsi positivi eccessivi frustrano gli utenti. Iniziare in modo permissivo in modalità di monitoraggio e stringere gradualmente. La soluzione: Fonti di segnale insufficienti Problema: la visibilità limitata porta a punteggi inesatti. Integrare più flussi di dati per una valutazione olistica. La soluzione: Ignorare l’esperienza utente Problema: l'alta attrito spinge gli utenti ad affrontare incidenti insicuri. Ottimizzare per casi comuni a basso rischio; aggiungere attrito solo quando necessario. La soluzione: Politica statica sui sistemi dinamici Problema: trattare il punteggio del rischio come set-and-forget. Controlla regolarmente le soglie e i modelli di rilevamento. La soluzione: Conclusion Conclusione Zero Trust Network Access è diventato un elemento fondamentale della cybersecurity moderna, ma la sua efficacia dipende fortemente dalla sua capacità di evolvere insieme al cambiamento del paesaggio delle minacce. I modelli ZTNA tradizionali e statici, pur essendo preziosi, non sono più sufficienti in un ambiente in cui il comportamento degli utenti, la postura dei dispositivi e le condizioni di minaccia esterna possono cambiare in qualsiasi momento. Integrando il punteggio dei rischi in tempo reale e la segmentazione dinamica del percorso, le organizzazioni possono elevare il ZTNA da un gatekeeper a tempo indeterminato in un quadro di sicurezza continuamente adattivo. Questo approccio dinamico assicura che la fiducia non sia mai assunta e che le decisioni di accesso riflettano le condizioni attuali piuttosto La combinazione di valutazione dei rischi continua e di segmentazione flessibile per applicazione riduce drasticamente le probabilità di movimento laterale, compromissione della sessione o minacce insider inosservate. Questo modello unificato fornisce alle squadre di sicurezza una visibilità e una risposta senza precedenti, consentendo loro di contenere i rischi prima che si trasformino in violazioni. Nel futuro, il futuro della ZTNA adattabile sarà plasmato dai progressi nell'intelligenza artificiale, dall'analisi predittiva e dall'intelligenza sulle minacce tra le organizzazioni.Con la maturazione di queste tecnologie, le organizzazioni avranno la capacità di prevedere i rischi piuttosto che semplicemente reagirvi.Chi adotta oggi la ZTNA adattabile sarà meglio equipaggiato per gestire le minacce sempre più sofisticate di domani, rafforzando sia la resilienza operativa che la fiducia degli utenti. Per le organizzazioni pronte a fare il passo successivo, il percorso inizia con la valutazione dei controlli di accesso attuali, l'identificazione delle lacune di segnale di rischio e la sperimentazione di punteggi in tempo reale in un ambiente mirato.Con l'implementazione ponderata e il continuo raffinamento, ZTNA adattivo diventa non solo un miglioramento della sicurezza, ma un cambiamento trasformativo nel modo in cui l'accesso è governato in tutta l'impresa. 
 
 Questa storia è stata distribuita come un rilascio da Sanya Kapoor nell'ambito di HackerNoon's Business Blogging Program. This story was distributed as a release by Sanya Kapoor under  . HackerNoon’s Business Blogging Program Il programma di blogging aziendale di HackerNoon Il programma di blogging aziendale di HackerNoon

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

Questo audio è prodotto nella lingua originale della storia!

Zero Trust Network Access (ZTNA) Enforcement Using Real Time Risk Scoring & Dynamic Path Segmentation

About Author

COMMENTI

CARTELLINI

QUESTO ARTICOLO È STATO PRESENTATO IN

Related Stories

I Built an AI Copilot That Thinks in Exploits, Not Prompts

Coding with Latenode's AI + JavaScript Assistant: A Low-Code Platform for Simplified Development

10 Reasons Why Publishing on HackerNoon Will Skyrocket Your Reach and Impact

Meet Dealscard, Winner of Startups of The Year 2024 in Ghaziabad/Deal Aggregator

I Built an AI Copilot That Thinks in Exploits, Not Prompts

Coding with Latenode's AI + JavaScript Assistant: A Low-Code Platform for Simplified Development

10 Reasons Why Publishing on HackerNoon Will Skyrocket Your Reach and Impact

Meet Dealscard, Winner of Startups of The Year 2024 in Ghaziabad/Deal Aggregator

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps