Che cos’è l’IA nella Cybersecurity?
L’IA ha rivoluzionato il modo in cui i professionisti di sicurezza informatica concepiscono la cybersecurity. I nuovi strumenti e sistemi di cybersecurity basati sull’IA hanno la capacità di offrire una protezione dei dati ancora più efficace contro le minacce, in quanto sono in grado di riconoscere i pattern di comportamento, di automatizzare i processi e di rilevare le anomalie con una rapidità estrema.
L’IA nella Cybersecurity
La cybersecurity basata sull’IA può monitorare, analizzare, rilevare e rispondere alle minacce informatiche in tempo reale. Poiché gli algoritmi di IA esaminano enormi quantità di dati per rilevare pattern che indicano la presenza di una minaccia, l’IA è anche in grado di analizzare l’intera rete per identificare vulnerabilità e prevenire così i più comuni tipi di attacco informatico.
L’IA monitora e analizza prima di tutto i pattern di comportamento. Utilizzando questi pattern per creare una base di partenza, l’IA può rilevare comportamenti insoliti e limitare gli accessi non autorizzati ai sistemi. L’IA può anche aiutare ad assegnare priorità ai rischi, identificando immediatamente la potenziale presenza di malware e intrusioni prima ancora che l’attacco abbia inizio.
Quando viene implementata correttamente, l’IA può svolgere la funzione di motore per l’automazione della sicurezza, alleggerendo il carico di lavoro dei dipendenti e liberando così più tempo e risorse, poiché le attività più ripetitive vengono automatizzate. L’IA può anche ridurre i casi di errore umano, visto che rimuove l’intervento umano da un’attività o da un processo.
Perché la Cybersecurity Basata sull’IA È Diversa?
La cybersecurity con intelligenza artificiale non sostituirà mai completamente i professionisti di sicurezza, poiché sul posto di lavoro ci sarà sempre bisogno di capacità creative di problem solving e di personale in grado di risolvere sfide più complesse. Tuttavia, l’IA può assistere i professionisti di cybersecurity umani (e già lo fa) analizzando quantità estese di dati, identificando pattern e creando approfondimenti basati su un elevato numero di dati di sicurezza. Tutte queste attività potrebbero richiedere ore, o a volte persino settimane, per essere completate con i processi di sicurezza tradizionali.
Prima dell’IA, i professionisti di sicurezza utilizzavano strumenti e sistemi di rilevamento basati sulle firme digitali per identificare potenziali minacce informatiche. Questi strumenti di sicurezza mettono a confronto il traffico di rete in entrata con un database di minacce e di firme malevole del codice note. In presenza di un rilevamento, il sistema attiva un avviso e suggerisce ai professionisti di cybersecurity di intraprendere un’azione per bloccare o mettere in quarantena la minaccia.
Questo approccio alla sicurezza basato sulle firme è stato piuttosto efficace contro le minacce note. Tuttavia, l’approccio che utilizza il rilevamento basato sulle firme si è dimostrato inadeguato contro le minacce nuove (zero-day) o sconosciute. Troppo spesso questi strumenti restituivano anche una quantità elevata di falsi positivi, che costringevano i professionisti di sicurezza a trascorrere diverso tempo a svolgere ricerche inutili.
Inoltre, la cybersecurity tradizionale si affida pesantemente all’analisi manuale. Gli analisti di sicurezza devono indagare manualmente sugli avvisi di sicurezza e sui log degli eventi, alla ricerca di eventuali pattern identificabili, che possano indicare la presenza di una potenziale violazione di sicurezza. Esaminare log ed eventi può richiedere diverso tempo e affidare questo incarico a un unico analista di sicurezza è un errore che può avere gravi conseguenze per le aziende.
L’IA ha il potere di porre rimedio ai limiti della cybersecurity tradizionale, e non solo. Con il continuo evolversi di questa tecnologia, avrà sicuramente un impatto molto significativo sia sui processi di sicurezza che sulle persone.
Perché l’IA nella Cybersecurity È Importante?
Le gang di cybercriminali hanno già investito nel machine learning, nell’automazione e nell’IA per sferrare attacchi informatici mirati su vasta scala che colpiscono le organizzazioni. La quantità di minacce e il potenziale impatto del ransomware sulle reti continuano a crescere.
L’IA e il machine learning stanno aiutando gli analisti di sicurezza a riguadagnare terreno, poiché offrono la possibilità di elaborare enormi quantità di dati, di fornire approfondimenti rapidi basati sulle analisi, nonché di eliminare i dati superflui degli avvisi di sicurezza non pertinenti e dei falsi positivi che vengono ricevuti ogni giorno. Queste capacità migliorano nettamente l’efficienza e la produttività del tuo team, offrendo un vantaggio significativo rispetto ai potenziali cybercriminali.
Con l’insorgere di vettori di attacco sempre più sofisticati, come il malware polimorfico, lo scripting e i cosiddetti attacchi “Living-Off-the-Land”, è diventato più facile per i cybercriminali eludere le difese antivirus tradizionali, che si basano sulla scansione dei file. Per proteggere i sistemi da questa evoluzione del malware, nel mondo della cybersecurity si stanno diffondendo approcci più moderni, come l’analisi del comportamento. Gli approcci basati sull’analisi del comportamento e sul rilevamento sono efficaci, visto che prima o poi qualsiasi tipo di malware dovrà mostrare comportamenti dannosi per portare a termine il suo attacco. Se viene addestrata in maniera adeguata, l’IA ha la capacità di monitorare, rilevare e rispondere a questi comportamenti dannosi più rapidamente di un essere umano che agisce da solo.
Quali Sono i Vantaggi dell’IA nella Cybersecurity?
I moderni sistemi di IA sono addestrati per rilevare potenziali minacce informatiche, identificare nuovi vettori di attacco e tutelare i dati di natura sensibile della tua azienda. I tre vantaggi principali dell’uso degli strumenti di cybersecurity basati sull’IA includono:
- Rapida analisi di elevate quantità di dati
- Rilevamento di anomalie e vulnerabilità
- Automazione dei processi ripetitivi
Il potenziale dell’utilizzo dell’IA nella cybersecurity è praticamente infinito. Si può dire che la rapidità e la precisione con cui vengono rilevate minacce e intraprese azioni di risposta è quasi “in tempo reale”. L’IA aiuta a ridurre l’impatto di un attacco ransomware, segnalando tempestivamente i comportamenti sospetti al tuo team di sicurezza. Infine, l’IA aiuta a migliorare l’efficienza delle Security Operations grazie all’automazione, alleggerendo il carico di lavoro del tuo team e liberando così più tempo e risorse da dedicare ad altre attività più importanti.
Che Cos’È il Machine Learning (ML)?
Il machine learning si concentra principalmente sulla capacità di una macchina di imitare comportamenti umani intelligenti. Il motore del machine learning sono i dati. Il ML sfrutta modelli matematici di dati per aiutare una macchina ad apprendere, senza istruzioni o programmazione diretta da parte di un essere umano. Questo significa che un sistema abilitato per il machine learning continua ad apprendere e a migliorare la sua performance con l’esperienza, senza intervento umano.
Il machine learning è un tipo di IA, ma ML e IA non sono intercambiabili. Il ML è un’IA con la capacità di apprendere e adattarsi automaticamente, con intervento o programmazione minima da parte di un essere umano.
Che Cosa Sono le Reti Neurali Profonde?
Il deep learning è un tipo più sofisticato di ML che sfrutta reti neurali per imitare il processo di apprendimento del cervello umano. Una rete neurale utilizza il machine learning e l’IA per insegnare alle macchine come elaborare i dati, ispirandosi al funzionamento del cervello umano. Come il cervello umano, una rete neurale include livelli funzionali. All’interno di questi livelli, alcuni comportamenti, attività o processi attivano una risposta specifica della macchina. Più livelli sono presenti nella rete neurale, più espressiva e sofisticata sarà la risposta.
Le reti neurali con più livelli nascosti vengono dette reti neurali profonde. Gli algoritmi delle reti neurali sono progettati per seguire un elenco preconfigurato di regole, prevedendo soluzioni e traendo conclusioni basate sulle iterazioni e sulle esperienze precedenti. Una rete neurale profonda crea un sistema adattivo nel quale le macchine apprendono dai loro errori e continuano a migliorarsi. Le reti neurali profonde hanno la capacità di risolvere problemi più complessi, che sono al di fuori della portata del machine learning tradizionale, ad esempio riassumere documenti o riconoscere volti con maggiore precisione.
Quali Sono i Rischi dell’IA nella Cybersecurity?
È importante ricordare che l’IA come tecnologia si trova ancora nelle fasi iniziali. L’IA richiede ancora un intervento umano, non solo per addestrare i motori di IA, ma anche per intervenire qualora un motore commettesse un errore. I sistemi di sicurezza basati sull’IA si affidano ad algoritmi di machine learning che apprendono dai dati storici. Questo può causare falsi positivi, se il sistema individua minacce nuove e sconosciute che non rientrano in pattern già esistenti. Un’altra preoccupazione sempre più grave è il fatto che gli hacker possono sfruttare l’IA a scopo malevolo, ad esempio generando e-mail di phishing convincenti o addirittura compilando malware.
Quali Competenze Sono Richieste per Implementare l’IA nella Cybersecurity?
La relazione tra IA e cybersecurity non è mai stata così stretta. Le persone con competenze elevate in entrambi gli ambiti sono molto richieste al momento. Imprese e aziende tecnologiche stanno cercando personale che conosca sia la cybersecurity che l’IA al punto di capire quando e come applicare le tecniche di IA ai flussi di lavoro di cybersecurity. Esperti di data science, analisti e tecnici che conoscono i fondamenti della cybersecurity sono fondamentali. Questi ruoli richiedono formazione ed esperienza nell’ambito di modellazione dei dati di machine learning, reti neurali profonde, modellazione del linguaggio e analisi del comportamento. Inoltre, presumono una buona comprensione dei principi di cybersecurity. Un professionista di cybersecurity basata sull’IA deve avere solide basi conoscitive in diversi ambiti, come: protezione della rete, analisi e crittografia dei computer, nonché rilevamento e difesa contro il malware, e protezione dei dati.
Come Contribuisce l’IA a Migliorare le Attività di Managed Detection and Response (MDR)?
L’esigenza di avere Security Operations attive a ogni ora del giorno e della notte è diventata fondamentale. Tuttavia, la complessità dei moderni ambienti operativi e la rapidità con cui le minacce informatiche si infiltrano in un ambiente costituiscono un ostacolo sempre più insormontabile per la maggior parte delle organizzazioni, per le quali è ormai diventato quasi impossibile gestire autonomamente le attività di rilevamento e risposta. Ed è qui che entra in gioco Managed Detection and Response .
IA e ML stanno già trasformando il modo in cui i Security Operations Center (SOC) offrono Managed Detection and Response (MDR) e altri servizi di sicurezza gestiti. Sfruttando queste tecnologie, i SOC potenziano le proprie capacità di MDR, agendo con più efficienza e presentando maggiore resilienza di fronte a minacce informatiche in continua evoluzione. L’IA può aiutare a migliorare la velocità e la precisione dell’MDR, svolgendo gran parte delle operazioni più complesse nell’ambito del rilevamento e dell’analisi delle minacce 24/7.
Ecco quattro sfere principali in cui l’IA mostra già un impatto positivo per l’MDR:
1. Threat hunting e intelligence sulle minacce
Le reti neurali profonde possono essere utilizzate per addestrare le macchine a rilevare e identificare minacce come il malware. L’IA può raccogliere, elaborare e arricchire i dati delle minacce provenienti da più origini, all’interno di un’organizzazione. È anche in grado di mettere in correlazione e contestualizzare i dati raccolti, per creare profili di vulnerabilità alle minacce, paragonare le informazioni con indicatori specifici, e persino individuare minacce emergenti. Inoltre, l’IA permette di svolgere attività di threat hunting proattivo, con professionisti di sicurezza che sfruttano analisi avanzate e opzioni di automazione per cercare minacce nascoste o sconosciute all’interno di un ambiente.
2. Attività dei SOC
I fornitori di servizi MDR riconoscono l’enorme potenziale dell’uso dell’IA per ottimizzare e migliorare la performance complessiva e l’efficienza operativa del proprio SOC. I fornitori di servizi di sicurezza gestiti possono, ad esempio, monitorare i propri SOC ed effettuare confronti con indicatori chiave di prestazione (KPI) come: volume di avvisi di sicurezza, tempi di risposta, tassi di risoluzione e livelli di soddisfazione dei clienti. L’IA può aiutare a identificare e a risolvere eventuali lacune di sicurezza, “colli di bottiglia” operativi o inefficienze nei processi, nei flussi di lavoro e negli strumenti di un SOC.
3. Formazione e sviluppo delle competenze di cybersecurity
L’IA può aiutare a valutare e a migliorare le competenze, le conoscenze e le capacità più importanti per gli analisti dei SOC. Poiché l’IA ha il potere di apprendere e migliorarsi continuamente, i vendor di servizi MDR possono creare percorsi di apprendimento realizzati su misura per il personale. Inoltre, le organizzazioni hanno la possibilità di creare e implementare scenari di sicurezza realistici e coinvolgenti, con simulazioni ed esercitazioni.
4. Innovazione nell’ambito della sicurezza
La missione principale dell’IA, basata sul miglioramento costante, rende questa tecnologia ideale per contribuire all’innovazione. Oggi come oggi, i SOC devono essere in grado di adattarsi ed evolvere rapidamente le proprie capacità, per rispondere alle sempre più mutevoli esigenze dei clienti e a un panorama delle minacce pressoché infinito. Sfruttando IA e ML, i fornitori di servizi MDR possono fare in modo che i loro SOC si tengano sempre un passo avanti, riducendo così i rischi.
Nei Security Operations Center (SOC) di un futuro molto prossimo, l’IA verrà addestrata con dati di comportamento degli utenti raccolti su vasta scala e si integrerà nei flussi di lavoro dei SOC, per elevare la sicurezza e l’efficienza degli operatori. L’IA sarà una risorsa preziosissima per i professionisti delle Security Operations, e li assisterà identificando le minacce in tempo reale.
Conclusioni sull’IA nella Cybersecurity
Il team Sophos Artificial Intelligence è stato formato nel 2017, con lo scopo realizzare tecnologie all’avanguardia per data science e machine learning nell’ambito specifico della cybersecurity. Il team Sophos X-Ops è composto da esperti di data science, sicurezza e tecnologia, che vantano tutti competenze estremamente avanzate. Il team si concentra principalmente sul machine learning, sulle architetture computazionali su vasta scala, sull’interazione tra esseri umani e IA, e sulla visualizzazione delle informazioni. L’IA sta ridefinendo i limiti del machine learning, per individuare minacce e proteggere i tuoi sistemi, dati e applicazioni. Scopri di più su come puoi sfruttare l’IA per difendere la tua organizzazione in maniera più efficace contro il prossimo attacco informatico.
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