Con l’aumento della complessità degli attacchi informatici è diventato necessario implementare IA nella cybersecurity.
L’uso dell’IA nella cybersecurity permette di tracciare continuamente le attività della rete per individuare le minacce informatiche, consentendo all’aziende di prevedere, identificare e prevenire gli attacchi.
I vantaggi dell’IA nella cybersecurity
I tradizionali sistemi di cybersecurity, ormai inadatti, si basano principalmente su regole predefinite e spesso non riuscivano a contrastare le minacce informatiche dinamiche.
I sistemi di cybersecurity basati sull’IA utilizzano tecnologie avanzate come:
- machine learning (ML);
- deep learning basato sulle reti neurali;
- elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP);
- analisi dei dati per rilevare, prevedere e ridurre dei rischi.
Gli algoritmi IA aiutando ad indentificare le anomalie, rilevare i malware, tentativi di phishing e prevenire molte altre minacce nuove e sconosciute che possono compromettere un sistema.
Secondo un sondaggio di Takepoint Research, l’80% dei professionisti ritiene che i vantaggi dell’IA nella cybersecurity superino i suoi rischi.
Ecco i principali vantaggi:
1. Rilevamento delle minacce informatiche migliorato
L’IA permette di analizzare enormi volumi di dati per fornire approfondimenti in tempo reale ai team di sicurezza IT. Questo permette di identificare le minacce informatiche più rapidamente rispetto ai metodi convenzionali.
L’utilizzo di strumenti come il machine learning permette di identificare le “attività” sospette e personalizzare le risposte per mitigarle. Ad esempio, l’IA permette di identificare i tentativi di accesso con credenziali errate come parte del monitoraggio del Dark Web.
Queste capacità di rilevamento delle minacce migliorate consentono una risposta più rapida per individuare frodi e vulnerabilità che attaccano il sistema. Secondo research.com, l’IA può prevedere l’86% delle violazioni informatiche utilizzando algoritmi di machine learning.
2. Risposta automatica
I team di sicurezza di solito passano la maggior parte del tempo ad esaminare gli avvisi, monitorare i log, segnalare e registrare ogni evento di minaccia come parte delle attività quotidiane. L’IA può automatizzare molte di queste attività quotidiane, consentendo ai team IT di concentrarsi sulla gestione delle minacce critiche.
Attraverso il monitoraggio continuo, l’IA può apprendere le minacce frequenti come spam, phishing o attacchi DDoS e preparare delle risposte automatizzate per rilevare e isolare le minacce.
3. Dati avanzati e analisi comportamentale
I modelli di IA possono comprendere rapidamente i modelli di dati e le tendenze comportamentali, rendendo utili per rilevare i segnali di allarme di un attacco informatico.
Inoltre, riescono a distinguere tra l’attività normale dell’utente e un comportamento inaspettato sulla rete che potrebbe suggerire una minaccia interna, account infiltrati o l’inizio di un attacco.
Queste capacità aiutano a scoprire minacce come vulnerabilità zero-day e attacchi avanzati ricorrenti.
4. Riduzione dei falsi positivi
I falsi positivi si verificano quando i sistemi di sicurezza identificano dei comportamenti innocui come una minaccia. Le tecnologie tradizionali sono caratterizzate da un frequente numero di allarmi, con il risultato di esaurire le risorse.
L’IA analizza i dati, apprende e distingue tra un comportamento normale e una potenziale minaccia. Questo permette di migliorare la capacità del sistema di generare allarmi per avvisi accurati per notificare i team.
5. Scalabilità
Quando si affrontano minacce su larga scala, i sistemi di sicurezza tradizionale potrebbero avere delle difficoltà ad analizzare delle enormi quantità di dati. I sistemi di cybersecurity basati sull’IA possono facilmente scalare e processare rapidamente degli enormi set di dati.
Questo permette di ridurre i tempi di risposta per affrontare un incidente di sicurezza e ottimizza anche i costi della difesa-
6. Gestione delle vulnerabilità
L’IA è estremamente efficace nell’identificare le vulnerabilità nei sistemi e nelle reti. Può trovare aree suscettibili valutando elementi come le impostazioni del sistema, le versioni del software e i modelli comportamentali. Inoltre, può raccomandare gli aggiornamenti giusti e le misure preventive, consentendo ai team di sicurezza di correggere le minacce potenziali prima che vengano sfruttate.
Strategie di difesa
Mentre le tecniche offensive di IA nella cybersecurity vengono eseguite dopo che una minaccia è stata incontrata, le strategie difensive preparano un sistema per minacce note e non identificate.
Vediamo insieme quali sono le principali strategie difensive che sfruttano l’IA:
- Analisi predittiva: indica la capacità di analisi dei dati per prevenire attacchi futuri. Nella sicurezza informatica, questo aiuta a prevedere dei possibili vettori di minacce e ad assistere le organizzazioni nell’adattare i loro meccanismi di difesa.
- NLP per la sicurezza delle comunicazioni tramite mail: il NLP (Natural Language Processing) è una tecnica dell’IA conversazionale che migliora la capacità dei computer di comprendere e interpretare il linguaggio umano in forma verbale e scritta. Attraverso il NLP è possibile rivelare le minacce informatiche come phishing e spam attraverso l’analisi delle frasi, del tono e del contesto dell’email.
- Monitoraggio del traffico della rete: l’IA gioca un ruolo importante nel monitorare il traffico di rete per captare i segnali di infiltrazione, trasferimenti laterali o perdite di dati. Gli algoritmi di deep learning possono esaminare i pacchetti di dati della rete in tempo reale e rilevare delle eventuali irregolarità come possibili violazioni.
- Ottimizzazione di MDR e SOC: molte organizzazioni sfruttano l’IA per migliorare e ottimizzare i servizi di rilevamento e risposta (MDR) ed i centri operativi di sicurezza (SOC). I SOC possono migliorare le loro capacità di ricerca delle minacce e generare dei risultati accurati in tempo reale.
Tendenze future della cybersecurity e IA
L’IA nella cybersecurity potrebbe essere testimone dell’introduzione di meccanismi più sofisticati e proattivi in futuro. Precedence Research prevede che il mercato globale per l’Intelligenza Artificiale nella sicurezza informatica raggiungerà i 146,52 miliardi di dollari entro il 2034. Le tendenze future:
- IA generativa: secondo un sondaggio, il 91% dei professionisti sfrutta l’AI generativa per migliorare la sicurezza dei sistemi. L’IA generativa utilizza i large language models (LLM) per simulare degli scenari reali di attacchi informatici.
I sistemi di sicurezza possono testare le proprie difese e ottimizzare le strategie di sicurezza prima di affrontare una minaccia reale. Oltre a migliorare il rilevamento delle minacce in tempo reale, l’IA generativa può migliorare la sicurezza informatica automatizzando la gestione delle patch di sicurezza e semplificando la risposta agli incidenti con delle strategie basate sui dati. - IA spiegabile (XAI): i moderni sistemi di cybersecurity utilizzano algoritmi avanzati di machine learning per identificare le minacce e fornire i risultati accurati. Tuttavia, molti team di sicurezza affrontano delle difficoltà nel fidarsi dell’accuratezza e affidabilità dei metodi con cui il sistema arriva a delle conclusioni accurate.
L’XAI fornisce degli approfondimenti dettagliati rispondendo al perché si è arrivata a quella conclusione. Questo garantisce trasparenza e fiducia nei confronti dei sistemi di cybersecurity basati sull’IA. - IA etica: poiché l’IA svolge un ruolo fondamentale nella rilevazione, nella risposta e nel processo decisionale riguardo alle minacce, è necessario garantire la trasparenza su come i sistemi di sicurezza operano, rilevano e arrivano a conclusioni.
L’IA etica applicata alla cybersecurity ha il potenziale di proteggere le reti digitali mantenendo la privacy, l’equità e la responsabilità. Le tendenze future dell’IA etica nella cybersecurity evidenziano l’eliminazione dei pregiudizi nell’analisi dei dati e la prevenzione dell’abuso dei dati, come per la sorveglianza di massa o la discriminazione. Le considerazioni etiche danno anche priorità alla privacy e alla sicurezza dei dati sensibili, come le informazioni personali, i dati finanziari, le password e le credenziali di accesso. - Integrazione con le tecnologie emergenti: L’integrazione dell’IA con altre tecnologie emergenti, come la blockchain e l’IoT (Internet of Things), può potenziare ulteriormente le misure di cybersecurity. La blockchain, con la sua capacità di scambiare dati criptati, unita all’IA, crea un sistema molto più sicuro, grazie anche alla possibilità di archiviare i dati in modo decentralizzato.
Questa combinazione offre vantaggi significativi per la protezione della privacy, la trasparenza dei dati, l’adozione di crittografie avanzate e il controllo delle tracce di audit. Inoltre, l’IA applicata all’IoT migliora la sicurezza dei dispositivi singoli e rafforza la protezione dell’intera rete.
Grazie all’uso dei dati in tempo reale provenienti dai dispositivi IoT, l’IA si adatta automaticamente alle nuove minacce, ottimizzando le configurazioni di sicurezza. Il risultato è un sistema di protezione più intelligente e reattivo, che unisce entrambe le tecnologie per migliorare il rilevamento delle minacce e la risposta. - Deep Learning e Reinforcement Learning: le soluzioni di sicurezza basate su IA e deep learning sono in grado di analizzare vasti set di dati per rilevare minacce complesse che un sistema di sicurezza tradizionale potrebbe non notare. Questi modelli possono individuare schemi o anomalie sottili, migliorando l’identificazione delle minacce.
Grazie al reinforcement learning, l’IA è in grado di adattarsi autonomamente a nuove tendenze, imparando dai risultati e migliorandosi senza intervento manuale. Questo consente ai professionisti della cybersecurity e agli sviluppatori di restare aggiornati sulle tecniche di rilevamento delle minacce in evoluzione, mantenendo un vantaggio sugli hacker e sui criminali informatici.
Oltre a proteggere le reti e i dati aziendali, l’IA viene ora utilizzata anche nei sistemi di cybersecurity dei contact center, che gestiscono grandi volumi di dati sensibili, tra cui informazioni finanziarie e personali, diventando così obiettivi privilegiati per gli attacchi informatici.
Sfruttare l’IA per rilevare e prevenire le minacce
Il ruolo crescente dell’intelligenza artificiale nella cybersecurity sta cambiando radicalmente il modo in cui le organizzazioni proteggono i loro sistemi digitali. L’IA potenzia i processi di sicurezza tradizionali, aggiungendo nuove funzionalità e ampliando la loro capacità, rendendoli così più flessibili ed efficienti. à
Consente l’automazione delle attività di sicurezza, un rilevamento delle minacce più preciso e operazioni più economiche. Grazie all’IA, i team di sicurezza possono migliorare la protezione della rete e identificare rapidamente le vulnerabilità, rispondendo in modo più tempestivo e accurato.
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