NinjaOne zet AI in tegen kwetsbaarheden
NinjaOne, leverancier van IT-beheerplatformen, gooit het roer om in de strijd tegen cyberdreigingen. Met de lancering van NinjaOne Vulnerability Management stapt het bedrijf af van de traditionele, periodieke beveiligingsscans. In plaats daarvan wordt kunstmatige intelligentie (AI) ingezet om kwetsbaarheden in real-time op te sporen en direct te dichten.
In de huidige cybersecurity-wereld is tijd de grootste vijand. Veel bedrijven vertrouwen nog op scans die wekelijks of maandelijks draaien. Het resultaat? Een gat in de beveiliging waarbij een lek wel is ontstaan, maar nog niet is ontdekt. NinjaOne claimt dit gat te dichten door kwetsbaarheden continu en server-side te identificeren, zonder dat de gebruiker daar op zijn computer iets van merkt.
AI als digitale wachter
De nieuwe oplossing maakt gebruik van AI-modellen die miljoenen datapunten uit de inventaris van NinjaOne analyseren. Hierdoor ziet het systeem direct wanneer een apparaat risico loopt, zelfs als dit apparaat op dat moment offline is.
De grootste vernieuwing zit echter in de koppeling met herstelwerkzaamheden. Zodra een lek wordt gevonden, berekent de AI een "patch confidence score" en kan het systeem via autonome workflows direct de juiste beveiligingsupdate installeren op Windows- en Linux-systemen. Dit haalt de traditionele wrijving tussen security-teams (die de lekken vinden) en IT-teams (die ze moeten dichten) weg.
Geen vertraging voor de gebruiker
Een bekend pijnpunt van traditionele beveiligingssoftware is de impact op de prestaties van een laptop of server. "Onze real-time identificatie vindt plaats op de server met bestaande telemetrie," zegt Rahul Hirani, Chief Product Officer bij NinjaOne. "Geen indringende scans, geen pieken in het processorgebruik en dus geen impact op de productiviteit van de medewerker."
Bij een bètatest onder meer dan 500.000 endpoints bleek dat IT-teams aanzienlijk minder tijd kwijt waren aan handmatige rapportages en het schakelen tussen verschillende tools.
Einde aan het 'hand-off' model
Volgens Spencer Stycos van onderwijsinstelling Great Minds, die de software al testte, is het overzicht de grootste winst: "Voorheen moesten we data uit verschillende systemen bij elkaar harken, wat de reactietijd vertraagde. Nu zijn de inzichten direct geïntegreerd in onze workflows."
Met deze stap onderstreept NinjaOne de trend dat IT-beheer en cybersecurity steeds meer in elkaar overvloeien. Door detectie en reparatie te verenigen in één platform, hoopt het bedrijf de gemiddelde tijd die een systeem kwetsbaar is (mean time to remediate) drastisch te verlagen.