La cybersecurity basata sull'intelligenza artificiale è un approccio proattivo che utilizza l'intelligenza artificiale (IA) per eliminare i punti ciechi della sicurezza, prevedere e prevenire preventivamente gli attacchi e trasformare l'efficienza delle operazioni di sicurezza in tutto il patrimonio digitale di un'organizzazione.
Sommario
L'intelligenza artificiale (IA) è un termine ampio utilizzato per descrivere macchine o computer che utilizzano algoritmi di machine learning (ML), reti neurali e altre tecnologie avanzate per simulare il funzionamento del cervello umano. Queste macchine imitano le capacità cognitive umane per pianificare, ragionare, risolvere i problemi, svolgere attività complicate e imparare dall'esperienza.
L'idea di utilizzare l'intelligenza artificiale per rafforzare la cybersecurity è in circolazione almeno dalla fine degli anni '80. Negli anni successivi alla sua introduzione, la cybersecurity IA ha trasformato il modo in cui le organizzazioni identificano, mitigano e riducono al minimo la loro esposizione alle minacce informatiche. Ciò include l'utilizzo di strumenti e tecnologie basati sull'intelligenza artificiale per:
- Identificare, prevedere e difendersi da attacchi informatici, violazioni dei dati e attacchi informatici
- Trovare ed eliminare le lacune e le vulnerabilità nelle difese di cybersecurity
- Automatizzare gli strumenti e le soluzioni di rilevamento e risposta alle minacce
- Aumentare la portata e l'efficacia delle informazioni sulle minacce
- Migliorare e supportare la gestione delle minacce informatiche
Componenti chiave della cybersecurity IA
La maggior parte delle soluzioni di cybersecurity IA combina una varietà di strumenti, tecnologie e applicazioni IA per fornire la migliore protezione possibile.
Gli algoritmi di machine learning possono essere utilizzati per analizzare i dati, identificare schemi, imparare dalle esperienze passate e fare previsioni sulle minacce future.
I modelli IA utilizzano algoritmi di deep learning e reti neurali per monitorare, valutare e analizzare enormi volumi di dati molto più velocemente rispetto ai team di sicurezza umana o agli strumenti di cybersecurity tradizionali.
L'IA generativa (GenAI) e gli strumenti di elaborazione del linguaggio naturale possono essere utilizzati per indagare e rispondere a potenziali minacce, offrire raccomandazioni per diverse strategie di risposta agli incidenti e creare report semplificati sui risultati.
Gli agenti IA automatizzati possono occuparsi di molte delle attività più banali o ad alto volume precedentemente eseguite dal personale umano addetto alla sicurezza. Ciò consente ai team di sicurezza di concentrarsi su attività più critiche e consente alle organizzazioni di rispondere alle minacce informatiche in modo più rapido ed efficiente.
Cybersecurity tradizionale vs. IA
Le misure di cybersecurity tradizionali seguono una serie chiara di regole, policy e playbook predefiniti per identificare e rispondere alle minacce note. Al contrario, la cybersecurity basata sull'intelligenza artificiale può imparare, evolversi e adattarsi continuamente al suo funzionamento. Ciò consente di tenere il passo con le minacce nuove ed emergenti, rispondere ai nuovi vettori di attacco man mano che appaiono e stare al passo con i malintenzionati.
La capacità di imparare dall'esperienza passata e prevedere risultati precedentemente sconosciuti consente agli strumenti di cybersecurity IA di identificare potenziali minacce informatiche in tempo reale e rispondere agli attacchi informatici in modo più rapido, accurato ed efficace rispetto alle misure di sicurezza tradizionali. Inoltre, consente alle organizzazioni di difendere la propria infrastruttura IT in modo proattivo prevenendo la maggior parte degli attacchi informatici prima che si verifichino.
Cybersecurity tradizionale
Cybersecurity IA
Regole, politiche e playbook predefiniti
Apprendimento, evoluzione e adattamento continui
Difficoltà con attacchi zero-day e minacce sconosciute
Rileva minacce nuove e in continua evoluzione
Impiego di tempo e risorse
Riduce i tempi di risposta e il carico di lavoro degli analisti
cybersecurity IA vs sicurezza IA
Mentre i termini "sicurezza IA" e "sicurezza IA" sono spesso utilizzati di pari passo, i due si riferiscono a parti molto diverse del processo di sicurezza.
La cybersecurity IA riguarda l'uso di strumenti e tecnologie abilitati dall'IA per supportare o migliorare le difese di cybersecurity di un'organizzazione. La sicurezza dell'intelligenza artificiale (chiamata anche "sicurezza per l'intelligenza artificiale") si riferisce alla necessità per le organizzazioni di tutte le dimensioni di proteggere i loro stack IA e i loro sistemi, reti e applicazioni IA.
Quest'ultimo include la protezione dei sistemi IA dagli attacchi avversari, la prevenzione dell'avvelenamento o del furto dei modelli IA, la garanzia dell'integrità dei dati delle pipeline di machine learning, la protezione dell'infrastruttura IA e dei dati di addestramento e la garanzia che gli strumenti IA siano sviluppati in modo conforme a tutte le leggi, le politiche aziendali e le normative del settore.
Quali sono i vantaggi della cybersecurity IA?
La cybersecurity IA offre una serie di vantaggi rispetto alle misure di cybersecurity tradizionali. Tra cui:
- Un approccio più proattivo alla cybersecurity: gli strumenti di cybersecurity IA possono trovare, anticipare e prevenire gli attacchi informatici prima che si verifichino, piuttosto che attendere che si verifichi un attacco.
- Rilevamento e risposta alle minacce più rapidi e accurati: i modelli IA possono monitorare, analizzare e analizzare grandi quantità di dati per rilevare schemi di attività insoliti, identificare anomalie e rispondere ai primi segni di potenziali rischi o attacchi in tempo reale.
- Attività di sicurezza di routine automatizzate: automatizzando le analisi dei log, le scansioni delle vulnerabilità e altre funzioni di sicurezza precedentemente manuali, gli strumenti di IA possono consentire ai team di sicurezza di concentrare il proprio tempo, i propri sforzi e le proprie risorse su attività più strategiche o di alto livello.
- Meno falsi negativi e falsi positivi: la maggiore precisione della cybersecurity IA aiuta a impedire che i centri operativi di sicurezza (SOC) siano sopraffatti da segnalazioni irrilevanti o false.
- La capacità di prevedere e pianificare futuri attacchi informatici: identificando e imparando dagli attacchi passati, le tecnologie IA possono prevedere e anticipare nuove minacce, adottare misure preventive per ridurre i rischi e le vulnerabilità di sicurezza prima che possano essere sfruttati e aiutare le organizzazioni a rimanere al passo con le ultime tattiche, tecniche e procedure (TTP) utilizzate dai cyber criminali.
- Analisi e approfondimenti utili, basati sui dati e in tempo reale: gli strumenti di IA forniscono informazioni in tempo reale sul traffico di rete e sui comportamenti dei dipendenti attraverso analisi dettagliate e report sulle attività utilizzando i dati provenienti da una varietà di fonti interne ed esterne, tra cui traffico di rete e degli utenti, log di sicurezza e attività e le più recenti informazioni sulle minacce del settore.
- Scalabilità istantanea: i modelli IA possono essere scalati in modo semplice ed economico per tenere il passo con le infrastrutture IT in evoluzione e i cambiamenti nella frequenza, nella quantità e nella sofisticatezza degli attacchi informatici.
- Significativo risparmio di tempo e denaro a lungo termine: riducendo il numero di violazioni e attacchi alla sicurezza, la cybersecurity basata sull'intelligenza artificiale può aiutare le organizzazioni a proteggere i propri dati, salvaguardare la propria reputazione e ridurre significativamente i costi di bonifica e ripristino dagli attacchi informatici.
Quali sono i rischi e le sfide della cybersecurity IA?
Le organizzazioni devono tenere a mente diversi rischi e sfide quando integrano le misure di cybersecurity IA.
Per prima cosa, esiste la possibilità che la tecnologia di cybersecurity IA venga sfruttata dai cyber criminali che è progettata per fermare. Ad esempio, i cyber criminali possono inserire contenuti dannosi nei dati IA o manipolare algoritmi IA per compromettere le difese di sicurezza. Possono anche utilizzare l'intelligenza artificiale per tentare di sfuggire al rilevamento o trovare e sfruttare le vulnerabilità nei sistemi di sicurezza di un'organizzazione.
I cyber criminali possono anche utilizzare i propri strumenti di IA per creare attacchi informatici più potenti, sofisticati e mirati. Ciò include l'utilizzo dell'intelligenza artificiale per creare foto e video in deepfake, indurre i dipendenti a divulgare informazioni sensibili o proprietarie o violare le password e i controlli di accesso di un'organizzazione.
L'uso dell'intelligenza artificiale nella cybersecurity solleva anche preoccupazioni sulla privacy dei dati. Ciò si estende a questioni come la necessità di ottenere il consenso e garantire la trasparenza durante la raccolta o l'utilizzo delle informazioni personali, la possibilità che i dati sensibili o riservati vengano compromessi, utilizzati in modo improprio o rubati e l'obbligo per le organizzazioni di rispettare le leggi e i regolamenti pertinenti in materia di privacy degli utenti, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR).
Inoltre, i modelli IA sono generalmente addestrati sui dati ricavati da fonti di contenuto esistenti. Eventuali pregiudizi, discriminazioni, lacune, ingiustizie o imprecisioni nei dati originali potrebbero indurre tali modelli a imitare gli stessi errori o ostacolare la loro capacità di fare previsioni e prendere decisioni accurate. È essenziale che le organizzazioni si assicurino che i loro modelli di IA utilizzino solo le fonti di dati di addestramento di massima qualità e più affidabili disponibili.
Esempi di come l'IA viene utilizzata nella cybersecurity
L'intelligenza artificiale viene già utilizzata in diversi modi per aiutare le organizzazioni a migliorare la loro postura di cybersecurity. Alcuni degli esempi più innovativi di strumenti e applicazioni di cybersecurity IA includono:
- Sistemi di rilevamento dei malware basati sull'intelligenza artificiale che utilizzano algoritmi di machine learning per rilevare, identificare e bloccare sofisticate minacce malware che le soluzioni anti-malware tradizionali potrebbero non rilevare.
- Firewall di nuova generazione (NGFW) basati sull'intelligenza artificiale che sfruttano le più recenti informazioni sulle minacce per proteggere le organizzazioni dalle minacce informatiche esistenti e nuove.
- Controlli di accesso e delle e-mail basati sull'intelligenza artificiale che impediscono gli attacchi di phishing analizzando il contenuto delle e-mail, i dati dei mittenti e i metadati delle e-mail per identificare e bloccare truffe, tattiche e tecniche di phishing.
- Strumenti di analisi comportamentale basati sull'intelligenza artificiale in grado di monitorare e analizzare il comportamento degli utenti e il traffico di rete per rilevare attività anomale o non autorizzate, identificare potenziali minacce interne o account compromessi ed eliminare i rischi per la sicurezza.
- Soluzioni di sicurezza del cloud basate sull'intelligenza artificiale che consentono alle organizzazioni di proteggere i dati riservati o sensibili archiviati nel cloud, rispettare le normative relative alla sicurezza del cloud e salvaguardare le proprie risorse basate sul cloud da attacchi informatici, violazioni o furti.
- Sistemi di sicurezza degli endpoint potenziati dall'intelligenza artificiale per aiutare le organizzazioni a proteggere i propri endpoint e difendere i propri sistemi e reti da malware, schemi di phishing, ransomware e altri attacchi mirati.
- Soluzioni di sicurezza IoT (Internet of Things) basate sull'intelligenza artificiale per proteggere sia i singoli dispositivi IoT che le reti IoT complete dalle minacce informatiche.
- Le piattaforme SIEM (Intelligence Security Information and Event Management), NDR (Network Detection and Response) e XDR (Extended Detection and Response) consentono di identificare automaticamente le vulnerabilità nell'infrastruttura di cybersecurity di un'organizzazione e rilevare e prevenire in modo proattivo gli attacchi informatici prima che possano causare danni.
Qual è il futuro della cybersecurity IA?
Man mano che la cybersecurity IA diventa più potente e più ampiamente adottata, i progressi in tecnologie come machine learning, reti neurali, IA generativa, IA agentica, analisi predittiva dell'IA, data mining e red team e digital twin basati sull'intelligenza artificiale hanno il potenziale per trasformare il modo in cui le organizzazioni proteggono i propri dati e risorse.
I centri operativi di sicurezza (SOC) dovranno probabilmente evolversi per diventare molto più basati sull'intelligenza artificiale e fare affidamento in modo più coerente su modelli di sicurezza IA, strumenti di rilevamento e risposta alle minacce IA e decisioni basate sull'intelligenza artificiale. Gli strumenti e le tecnologie di cybersecurity IA probabilmente diventeranno progressivamente più integrati con altri approcci, strategie e tecnologie di sicurezza.
Man mano che il campo della cybersecurity IA continua a evolversi, le organizzazioni dovrebbero assicurarsi di rimanere al passo con queste e altre tendenze per mantenere le loro misure di sicurezza IA il più solide, complete e aggiornate possibile.
Dove posso ottenere aiuto con la cybersecurity IA?
Trend Vision One™ AI Security utilizza gli strumenti e le tecnologie IA più recenti per aiutare le organizzazioni ad adottare un approccio completamente proattivo alla sicurezza IA che blocca gli attacchi informatici e le violazioni dei dati prima che si verifichino.
Basata su Trend Cybertron, la prima cybersecurity AI realmente proattiva del settore, l’azienda beneficia del culmine di 35 anni di esperienza nella cybersecurity e di 20 anni di investimenti nello sviluppo dell'IA per la sicurezza. Trend Cybertron utilizza ampi modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e set di dati IA collaudati per migliorare notevolmente l'efficienza e l'efficacia delle difese di cybersecurity.
La piattaforma di cybersecurity aziendale Trend Vision One™ offre anche strumenti avanzati di intelligenza artificiale per agenti, progettati per evolversi e adattarsi continuamente in base a attacchi informatici e informazioni sulle minacce nel mondo reale. Questo impegno per il miglioramento e l'innovazione continui consente alle organizzazioni di rimanere al passo con le ultime minacce informatiche nuove ed emergenti e di rimanere un passo avanti rispetto ai malintenzionati.