La crescente frequenza e complessità degli attacchi informatici ha reso la sicurezza informatica una priorità assoluta per governi, aziende e privati. La criminalità informatica minaccia in modo significativo la riservatezza, l’integrità e la disponibilità delle risorse digitali, causando perdite finanziarie, danni alla reputazione e persino danni fisici.
L’Intelligenza Artificiale (IA) nella sicurezza informatica è una combinazione di metodi di apprendimento automatico e altri algoritmi avanzati o prodotti software intelligenti: essi monitorano proattivamente gli ambienti di rete e agiscono contro le minacce informatiche in modo da imitare la logica decisionale e le routine eseguite dagli amministratori di sistema e dagli specialisti della CYBERSECURITY.
L’apprendimento automatico (ML), il deep learning (DL) e il transfer learning (TL) sono tecnologie emergenti che hanno mostrato un enorme potenziale nelle applicazioni di cybersecurity. Queste tecniche consentono l’analisi di enormi quantità di dati, che possono essere utilizzati per identificare modelli e anomalie che indicano potenziali minacce informatiche.
Gli algoritmi ML possono apprendere dai dati storici per sviluppare modelli per prevedere eventi futuri. Gli algoritmi di DL utilizzano reti neurali per apprendere e rappresentare i dati in più livelli, consentendo previsioni più complesse e accurate. TL sfrutta invece modelli pre-addestrati per migliorare le prestazioni dei nuovi modelli su compiti correlati.
L’uso di questi modelli nella previsione della criminalità informatica ha visto un crescente impiego e sviluppo negli ultimi anni. Infatti, la previsione della criminalità informatica può consentire di adottare misure proattive per ridurre i rischi e prevenire gli attacchi prima che si verifichino. La capacità di prevedere le minacce informatiche è particolarmente importante per le infrastrutture critiche, come l’energia, i trasporti e la sanità, che sono essenziali per il funzionamento della società. Inoltre, la previsione dei crimini informatici può aiutare le forze dell’ordine a identificare i criminali informatici.
Il rilevamento delle anomalie mediante algoritmi di ML è una tecnica popolare per identificare gli accessi non autorizzati a dati sensibili, gli algoritmi di ML vengono addestrati su un set di dati di normale attività di rete per apprendere i modelli di comportamento normale. Quando l’algoritmo rileva deviazioni da questi schemi, segnala l’attività come anomala e lancia un allarme. Ad esempio, le Support Vector Machines (SVM) e le Random Forests (RF) sono due popolari algoritmi di ML utilizzati nei sistemi di rilevamento delle intrusioni per identificare comportamenti sospetti nel traffico di rete. Allo stesso modo, gli algoritmi DL sono stati utilizzati per identificare e classificare malware e attacchi di phishing. I modelli DL sono particolarmente efficaci nell’identificazione di malware mai visti prima, in quanto sono in grado di individuare schemi e caratteristiche che i tradizionali sistemi di rilevamento basati sulle firme potrebbero tralasciare. Ad esempio, le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN) sono state utilizzate per analizzare il comportamento del malware e identificare caratteristiche comuni che possono essere utilizzate per rilevare nuovi ceppi.
L’IA può utilizzare metodi di apprendimento automatico per adattarsi ai diversi modelli di comportamento degli utenti, identificare anomalie o scenari dannosi e segnalarli o gestirli come potenziali minacce. L’implementazione delle tecnologie AI/ML nell’analisi comportamentale delle minacce informatiche consente a ingegneri e tecnici IT intelligenti di affidarsi all’analisi statistica piuttosto che alla sola esperienza o ai protocolli di sicurezza. Ciò consente loro di risolvere un maggior numero di problemi in minor tempo e di individuare ed eliminare tempestivamente tutte le potenziali minacce o i rischi di criminalità informatica.
Grazie alle macchine intelligenti, è possibile neutralizzare i tentativi di hacking e chiudere rapidamente le connessioni e le sessioni eseguite da bot maligni o da utenti sospetti: questo approccio è estremamente produttivo nei settori delle tecnologie di gestione dei server web, dei social network, della protezione del copyright e delle applicazioni che consentono la connessione simultanea di numerosi utenti, come i giochi e l’intrattenimento online.
Allo stesso modo, le tecniche di Natural Language Processing (NLP) sono state applicate per analizzare il linguaggio utilizzato nelle e-mail di phishing e identificare modelli comuni che possono essere utilizzati per identificare nuovi attacchi di phishing In questi casi, i modelli pre-addestrati vengono sfruttati per migliorare l’accuratezza delle previsioni. Un modello pre-addestrato su un ampio dataset di traffico di rete può essere utilizzato per identificare attività sospette in un dataset più piccolo e mirato.
Un modello addestrato sulla valutazione delle vulnerabilità in un campo può essere trasferito a un altro per migliorare l’accuratezza delle previsioni in quel dominio. Utilizzando modelli pre-addestrati, i professionisti della cybersecurity possono migliorare l’accuratezza delle loro previsioni e ridurre il tempo e l’impegno necessari per addestrare i modelli da zero.
L’uso dell’IA offre numerosi vantaggi, tra cui il rilevamento delle minacce in tempo reale, la risposta automatica, la scalabilità, l’economicità, il monitoraggio del dark web e il monitoraggio delle minacce interne.
Uno dei vantaggi più significativi delle applicazioni di cybersecurity gestite dall’AI è la loro capacità di rilevare le minacce all’istante. Con la continua evoluzione della frequenza e della sofisticazione tecnica degli attacchi informatici, è essenziale disporre di un sistema in grado di tenere rapidamente il passo con le tendenze, di considerare tutte le esperienze precedenti e di rilevare e rispondere alle minacce prima ancora che si manifestino e causino danni significativi. L’IA ha le capacità necessarie per identificare rapidamente le minacce, come malware, attacchi di phishing o accessi non autorizzati, e intervenire per evitare che causino danni all’azienda.
Un altro vantaggio dell’IA nella sicurezza informatica è la sua capacità di rispondere automaticamente alle minacce, sia note che sconosciute (previste o ipotetiche). Utilizzando l’IA per automatizzare i processi di sicurezza, le organizzazioni possono rispondere in modo rapido ed efficiente alle varie minacce informatiche provenienti da diverse direzioni. Grazie alla flessibilità e alla scalabilità, le soluzioni di cybersecurity potenziate dalL’IA possono essere la scelta ideale per le organizzazioni con reti di grandi dimensioni, numerosi computer e set di dati diversificati. In questo contesto, è importante ricordare che l’IA consente alle aziende di:
- ridurre al minimo l’impatto degli attacchi informatici e i tempi di reazione riequilibrare il carico di lavoro dei team di sicurezza;
- estrarre in modo efficiente grandi quantità di dati sulla sicurezza e correlare le informazioni per generare risposte ragionevoli alle minacce informatiche;
- allineare la risposta a più fattori: dati provenienti dai log tecnici, intuizioni raccolte a livello globale, modelli di traffico di rete e altre osservazioni importanti.
Il Dark Web è una rete nascosta (sotterranea) di siti web e servizi non accessibili attraverso i tradizionali motori di ricerca o browser web ed è spesso utilizzato dai criminali informatici per acquistare e vendere dati rubati, come informazioni sulle carte di credito, credenziali di accesso e altre informazioni sensibili. Il monitoraggio del Dark Web supportato dall’IA può essere uno dei componenti critici della sicurezza informatica, che prevede il controllo delle posizioni del Dark Web alla ricerca di menzioni del nome, dei dipendenti o dei dati di un’organizzazione.
Le piattaforme di AI possono scavare a fondo nel Dark Web e applicare l’elaborazione del linguaggio naturale per analizzare i contenuti relativi a specifiche organizzazioni o ai loro dipendenti.
Se vengono rilevati contenuti sospetti o sensibili, il software dotato di IA può allertare immediatamente i team di sicurezza affinché prendano le misure del caso.
Queste tecnologie non solo forniscono soluzioni avanzate, ma offrono anche un approccio proattivo nella prevenzione delle potenziali minacce. L’IA si configura come una risorsa chiave, permettendo di anticipare e gestire le minacce informatiche con un livello di sofisticazione crescente.