金融机构如何利用 AI 抵御日益复杂的身份攻击
在当今数字化时代，金融机构面临着前所未有的身份攻击威胁。这些攻击者利用先进的技术手段，试图窃取巨额资金，破坏交易，并最终摧毁金融机构多年来建立的信任。
为了应对这些挑战，金融机构正在积极采用人工智能技术来加强身份安全。本文将以 Rate Companies（原 Guaranteed Rate）为例，探讨他们如何利用 AI 来抵御复杂的身份攻击，以及其他行业和企业领导者可以从他们的策略中学习什么。
Rate Companies 作为美国第二大零售抵押贷款机构，每天处理着数十亿美元的敏感交易，使其成为网络犯罪分子的主要目标。为了保护客户、员工和合作伙伴的身份信息，Rate Companies 的信息安全副总裁 Katherine Mowen 领导团队将 AI 应用于其基础设施的各个方面。
Mowen 指出，AI 威胁建模对于保护客户身份和公司每年进行的数十亿美元交易至关重要。她强调，即使是最强大的终端保护措施也无法阻止攻击者窃取用户凭据。
为了应对这一挑战，Rate Companies 采取了以下措施：
- 增强身份异常检测：利用 AI 技术实时监控交易和工作流程，识别可疑活动。
- 采用零信任框架：将身份验证和持续验证作为所有决策的核心，确保每个用户和设备都经过严格的身份验证。
- 实施“1-10-60” SOC 模型：在 1 分钟内检测到威胁，10 分钟内进行分类，60 分钟内控制威胁，缩短响应时间。
- 选择可扩展的解决方案：采用 CrowdStrike 的 Falcon Flex 许可模型，以适应不断变化的业务需求，并统一多个安全层。
Rate Companies 的经验表明，AI 威胁建模可以有效地识别和防御复杂的身份攻击。他们通过使用 CrowdStrike 的 Falcon Identity Protection、Falcon Complete Next-Gen MDR、Falcon LogScale 和 Falcon Next-Gen SIEM 等工具，实现了对身份攻击的实时监控和响应。
Mowen 强调，在 AI 威胁建模中，终端检测和响应 (EDR)、身份保护、云安全等模块必须整合到一个控制台中，才能实现高效的管理和事件响应。
以下是 Rate Companies 的经验教训：
- 身份安全是重中之重：攻击者不断改进攻击手段，利用身份漏洞进行攻击。AI 威胁建模可以帮助金融机构通过持续身份验证和异常检测来保护用户凭据。
- 利用 AI 抵御 AI：使用 AI 驱动的防御措施来对抗对抗性 AI 技术，包括网络钓鱼、深度伪造和合成欺诈。
- 优先考虑实时响应：采用“1-10-60” SOC 模型，缩短响应时间，快速识别和控制威胁。
- 将零信任作为身份安全的核心：实施最小权限访问、持续身份验证和实时监控，将安全风险降至最低。
- 自动化 SOC 工作流程：利用 AI 技术减少警报疲劳，释放分析师的时间，专注于高级威胁分析。
金融机构需要认识到身份安全的重要性，并积极采用 AI 技术来加强防御。通过学习 Rate Companies 的经验，其他行业和企业领导者可以借鉴他们的策略，构建更强大的身份安全体系，抵御日益复杂的网络攻击。
