AI e Cybersecurity: CSO potenziati dal machine learning

AI e cybersecurity aiutano i CSO a definire modalità di rilevamento proattivo che migliorano la sicurezza e la protezione degli asset aziendali. Machine learning, deep learning e machine reasoning (le varie sfaccettature dell’intelligenza artificiale) infatti, rendono sempre più sofisticate le tecniche di correlazione e di analisi delle enormi quantità di dati generate ogni giorno dalle reti, dai dispositivi e dai sistemi.

Ragionare oltre la business continuity

La sicurezza informatica non ha traguardi: è un processo a ciclo continuo che triangola competenza, esperienza e tecnologia. La proliferazione di sistemi, dati, tecnologie cloud, app, dispositivi ed endpoint distribuiti in infrastrutture sempre più complesse ha solo aggravato i livelli delle vulnerabilità e delle minacce. Le organizzazioni devono salvaguardare sé stesse e i clienti. Questo va oltre l’automazione delle misure reattive finalizzate a garantire la continuità operativa del business nel breve termine. Non a caso, Ai e cybersecurity stanno diventando una chiave strategica dello sviluppo.

Ai e cybersecurity: 4 applicazioni che fanno la differenza

Applicare l’Ai alla sicurezza dei sistemi aziendali accelerare la comprensione di ciò che è la normalità e ciò che è un’anomalia. Gli algoritmi, infatti, sono progettati per ragionare alla velocità della luce ma anche per continuare ad imparare e a distinguere sempre meglio le coordinate che non funzionano a livello di rete, dispositivi, applicazioni e sistemi.

La precisione è garantita attraverso un monitoraggio e test di validazione a ciclo continuo. È così che Ai e cybersecurity aiutano le aziende a rilevare comportamenti anomali ed entità dannose, intercettando il male rispetto al continuo rumore di fondo degli alert. Grazie ai progressi tecnici e tecnologici, i casi d’uso principali che vedono lavorare in tandem Ai e cybesecurity sono 4.

#1. Analisi delle minacce di rete

I livelli di digitalizzazione delle aziende continuano a crescere: che si tratti di aggiornare i sistemi in uso che di sviluppare nuove reti. L’ibridazione regna sovrana, imponendo un uso massiccio di risorse sia per presidiare la sicurezza delle infrastrutture e per gestire tutte le comunicazioni, transazioni, connessioni, applicazioni e politiche.

Il risultato sono enormi investimenti e un aumento dei margini di rischio a fronte di errori di ogni tipo. L’AI offre una marcia in più alla gestione, monitorando tutto il traffico di rete in entrata e in uscita per individuare attività sospette e classificare i tipi di minaccia.

#2. Rilevazione dei malware

Malware è un termine generico che indica una continua evoluzione di codici o software progettati con il preciso intento di danneggiare. Nel rilevamento dei malware da diversi anni per abbinare il codice sospetto a sistemi basati sulla firma si usa l’apprendimento automatico. Oggi i sistemi si stanno spostando verso tecniche di inferenza, in virtù della disponibilità di decine di milioni di codici malware ben classificati che aiutano a progettare algoritmi ben addestrati.

Nella sua analisi di enormi quantità di dati, tipi di eventi, fonti e risultati, Ai e cybersecurity sono il binomio vincente per rilevare la presenza di malware prima dell’apertura di file dannosi. L’intelligenza dei sistemi oggi aiuta a identificare anche nuovi tipi di malware, il che è fondamentale perché il malware continua a evolversi analogamente ad alte tecniche malevole come bot e botnet, malvertising, ransomware e via dicendo.

#3. Analisti della sicurezza potenziati

L’Intelligenza Artificiale nella sicurezza informatica è l’approccio migliore per gestire la quantità esponenziale di potenziali vettori di minacce. In tutto questo, il contributo dell’analista rimane un fondamentale in termini di controllo, conoscenza e interpretazione. L’apprendimento automatico serve a potenziare le facoltà degli analisti umani in due modi:

• AI a supporto delle attività ripetitive – Ai e cybersecurity, integrati nei SIEM 4.0 sono la soluzione ideale per valutare allarmi a basso rischio ma anche tutte quelle noiose ma indispensabili fasi di arricchimento dei dati. In questo modo i professionisti dell’analisi possono focalizzarsi su attività legate a processi decisionali più strategici.

• AI per potenziare la baseline delle minacce – Grazie all’AI gli analisti possono lavorare su tutte le minacce di ordine superiore che i sistemi di apprendimento automatico integrati nei tool e nei sistemi di gestione delle informazioni e degli eventi hanno rilevato. In questo modo possono studiare, esaminare, curare, visualizzare e suggerire più rapidamente potenziali azioni di remediation. I test confermano come esperti della sicurezza, Ai e cybersecurity sono il triangolo d’oro della protezione aziendale.

#4. Mitigazione delle minacce basata su AI

Così come gli hacker stanno utilizzando l’AI per perpetrare i loro attacchi, analogamente le aziende possono usare l’AI per potenziare la sicurezza informatica. Ad esempio, è stato scoperto che gli hacker hanno utilizzato l’apprendimento automatico per identificare i punti deboli nelle reti aziendali, utilizzando queste informazioni per indirizzare i punti di ingresso tramite phishing, spyware o attacchi denial-of-service distribuiti.

Da qui ai prossimi anni sentiremo sempre più spesso parlare di Ai e cybersecurity. Gli strumenti di sicurezza aumentata diventeranno essenziali per i team di sicurezza. Oggi sul mercato sono disponibili alcune tecnologie che supportano interfacce evolute che consentono ai cyber-esperti di incorporare nuovi tipi di minacce per riqualificare i modelli di apprendimento automatico e configurare correzioni specifiche in base al problema.