Content delivery platform provider Akamai heeft woensdag aangekondigd verbeteringen in platformbeveiliging bedoeld om de cyberbeveiliging van webapplicaties, API's en gebruikersaccounts te verbeteren. Akamai zei dat zijn machine learning-algoritmen gebruikmaken van inzichten uit een dataset van meer dan 1.3 miljard dagelijkse klantinteracties om bedreigingsdetecties, tijdrovende taken en beveiligingslogica te automatiseren om cyberbeveiligingsanalisten te helpen sneller betere beslissingen te nemen.

Het bedrijf zei dat het deze stappen onderneemt om gelijke tred te houden met aanvallers die AI, machine learning en automatisering gebruiken om de frequentie en verfijning van hun aanvallen.

"Bij Akamai is onze nieuwste platformrelease bedoeld om de spanning tussen beveiliging en gebruiksgemak te helpen oplossen, met belangrijke mogelijkheden rond automatisering en machine learning die specifiek zijn ontworpen om menselijke besluitvorming op intelligente wijze te vergroten", aldus Aparna Rayasam, senior vice president van Akamai en algemeen directeur voor Application Security, in een persbericht. "Slimme automatisering voegt onmiddellijke waarde toe en geeft gebruikers de juiste tools om inzicht en context te genereren om snellere en betrouwbaardere beslissingen te nemen ... terwijl ze anticiperen op wat aanvallers vervolgens kunnen doen."

ZIEN: Beleid voor respons op beveiligingsincidenten (TechRepublic-premium)

Akamai zei dat de nieuwe beveiligingsverbeteringen voor machine learning omvatten:

De Adaptive Security Engine voor Akamai's oplossingen voor webapplicaties en API-bescherming (WAAP), Kona Site Defender en Web Application Protector. De beveiligingsengine is ontworpen om beveiligingen automatisch aan te passen aan de omvang en verfijning van aanvallen en om valse positieven te elimineren. 

De beveiligingsengine combineert het scoren van anomalierisico's met dreigingsprofilering om aanvallen te identificeren. Het past zijn reacties aan op basis van informatie over bedreigingen die automatisch worden gecorreleerd aan het unieke verkeer van elke klant. 

Audience Hijacking Protection is toegevoegd aan Akamai Page Integrity Manager om kwaadaardige activiteiten in realtime te detecteren en te blokkeren van client-side aanvallen die JavaScript, adverteerdersnetwerken, browserplug-ins en extensies gebruiken om webclients te targeten. Het maakt gebruik van machine learning om kwetsbare bronnen te identificeren, verdacht gedrag te detecteren en ongewenste advertenties, pop-ups, gelieerde fraude en andere kwaadaardige activiteiten die worden gebruikt om doelgroepen te kapen, te blokkeren.

Bot Score en JavaScript Obfuscation zijn toegevoegd aan Akamai Bot Manager om botbeheer te verbeteren en actie te ondernemen tegen bots. Bot Score leert automatisch unieke verkeers- en botpatronen en stemt zichzelf af om de effectiviteit te verbeteren. JavaScript Obfuscation verandert dynamisch detecties om te voorkomen dat botoperators detecties reverse-engineeren.

ZIEN: Wachtwoorden beheren: best practices en beveiligingstips (gratis pdf) (TechRepubliek)

Het bedrijf onthulde ook Akamai-accountbeschermer, een nieuwe oplossing die bedoeld is om menselijke frauduleuze activiteiten, zoals aanvallen op accountovernames, proactief in realtime te identificeren en te blokkeren. Met behulp van machine learning en andere benaderingen evalueert Account Protector inlogverzoeken om te bepalen of ze afkomstig zijn van een legitieme gebruiker of een slechte acteur, zei het. De oplossing is geïntegreerd in het Akamai Intelligent Edge Platform, zodat er geen wijzigingen in bestaande applicaties nodig zijn.

Cybersecurity Insider-nieuwsbrief

Versterk de IT-beveiliging van uw organisatie door op de hoogte te blijven van het laatste nieuws, oplossingen en best practices op het gebied van cyberbeveiliging. Dinsdag en donderdag bezorgd

Meld je vandaag nog aan

Zie ook