К 2025 году ландшафт облачной безопасности претерпит значительные изменения, обусловленные ростом сложности киберугроз и расширяющимся применением облачных инфраструктур для рабочих процессов, основанных на искусственном интеллекте (AI). Основным трендом станет переход к проактивной защите, способной предотвращать риски до их проникновения в производственную среду.
Усиление кибератак на облачные среды приведет к консолидации рынка в сторону комплексных, сквозных платформ безопасности. Организациям потребуется всесторонняя защита, объединяющая различные инструменты и технологии для эффективного противодействия современным угрозам. Узкоспециализированные решения уступят место платформам, способным обеспечить целостную безопасность облачной инфраструктуры.
Центры управления безопасностью (SOC) будут играть все более активную роль в облачной безопасности. Произойдет слияние функций SOC и облачной безопасности, когда команды SOC начнут интегрировать специфические для облака методы обнаружения и реагирования на угрозы в свои рабочие процессы. Это обеспечит улучшенную координацию, единый подход к безопасности, повышенную защиту от угроз и операционную устойчивость.
В Cloud-Native Application Protection Platforms (CNAPP) приоритетом станет защита данных. Поскольку около 30% облачных данных содержат конфиденциальную информацию, CNAPP-решения будут все чаще включать встроенные функции безопасности данных. Это станет особенно актуальным в связи с ростом использования генеративного AI, что потребует надежных механизмов предотвращения несанкционированного доступа и утечек данных.
Организации перераспределят бюджеты на безопасность приложений, переходя от разрозненных инструментов к унифицированным платформам. Обеспечение всесторонней видимости критически важно для обнаружения и предотвращения киберугроз. Учитывая, что 64% лиц, принимающих решения в сфере безопасности, прогнозируют увеличение бюджетов на безопасность приложений, инвестиции будут направлены на комплексные решения, предоставляющие полную картину состояния безопасности.
В условиях широкого использования AI-сгенерированного кода возрастет внимание к защите интеллектуальной собственности (IP). AI-модели, обученные на огромных наборах данных, могут непреднамеренно включать защищенный авторским правом или конфиденциальный контент. Поэтому организации должны внедрять строгий аудит данных, процессы обеспечения качества и механизмы соблюдения нормативных требований.
Регулирующие органы будут ужесточать контроль над безопасностью данных в AI. Организациям необходимо инвестировать в передовые стратегии соответствия, обучение персонала и усиленные протоколы безопасности для удовлетворения растущих требований. Соблюдение новых правил станет обязательным условием для работы с AI-технологиями.
В погоне за инновациями разработчики могут обходить строгие политики безопасности AI, создавая уязвимости. Компаниям необходимо разработать такие фреймворки безопасности, которые поддерживают быстрое развитие, обеспечивая при этом соответствие нормативным требованиям и минимизируя риски. Поиск баланса между безопасностью и инновациями станет непростой задачей.
Развитие больших языковых моделей (LLM) приведет к появлению новых угроз, включая AI-powered malware. Организациям необходимо инвестировать в адаптивные средства защиты, использующие AI для противодействия этим возникающим рискам. AI-driven malware сможет автоматизировать фишинговые атаки, уклоняться от обнаружения и улучшать тактику социальной инженерии.
Изображение носит иллюстративный характер
Усиление кибератак на облачные среды приведет к консолидации рынка в сторону комплексных, сквозных платформ безопасности. Организациям потребуется всесторонняя защита, объединяющая различные инструменты и технологии для эффективного противодействия современным угрозам. Узкоспециализированные решения уступят место платформам, способным обеспечить целостную безопасность облачной инфраструктуры.
Центры управления безопасностью (SOC) будут играть все более активную роль в облачной безопасности. Произойдет слияние функций SOC и облачной безопасности, когда команды SOC начнут интегрировать специфические для облака методы обнаружения и реагирования на угрозы в свои рабочие процессы. Это обеспечит улучшенную координацию, единый подход к безопасности, повышенную защиту от угроз и операционную устойчивость.
В Cloud-Native Application Protection Platforms (CNAPP) приоритетом станет защита данных. Поскольку около 30% облачных данных содержат конфиденциальную информацию, CNAPP-решения будут все чаще включать встроенные функции безопасности данных. Это станет особенно актуальным в связи с ростом использования генеративного AI, что потребует надежных механизмов предотвращения несанкционированного доступа и утечек данных.
Организации перераспределят бюджеты на безопасность приложений, переходя от разрозненных инструментов к унифицированным платформам. Обеспечение всесторонней видимости критически важно для обнаружения и предотвращения киберугроз. Учитывая, что 64% лиц, принимающих решения в сфере безопасности, прогнозируют увеличение бюджетов на безопасность приложений, инвестиции будут направлены на комплексные решения, предоставляющие полную картину состояния безопасности.
В условиях широкого использования AI-сгенерированного кода возрастет внимание к защите интеллектуальной собственности (IP). AI-модели, обученные на огромных наборах данных, могут непреднамеренно включать защищенный авторским правом или конфиденциальный контент. Поэтому организации должны внедрять строгий аудит данных, процессы обеспечения качества и механизмы соблюдения нормативных требований.
Регулирующие органы будут ужесточать контроль над безопасностью данных в AI. Организациям необходимо инвестировать в передовые стратегии соответствия, обучение персонала и усиленные протоколы безопасности для удовлетворения растущих требований. Соблюдение новых правил станет обязательным условием для работы с AI-технологиями.
В погоне за инновациями разработчики могут обходить строгие политики безопасности AI, создавая уязвимости. Компаниям необходимо разработать такие фреймворки безопасности, которые поддерживают быстрое развитие, обеспечивая при этом соответствие нормативным требованиям и минимизируя риски. Поиск баланса между безопасностью и инновациями станет непростой задачей.
Развитие больших языковых моделей (LLM) приведет к появлению новых угроз, включая AI-powered malware. Организациям необходимо инвестировать в адаптивные средства защиты, использующие AI для противодействия этим возникающим рискам. AI-driven malware сможет автоматизировать фишинговые атаки, уклоняться от обнаружения и улучшать тактику социальной инженерии.
