Che cos'è l'intelligenza artificiale per la sicurezza informatica?
Defini zione di Intelligenza artificiale per la sicurezza informatica
L'intelligenza artificiale per la sicurezza informatica usa l'intelligenza artificiale per analizzare e correlare i dati di eventi e minacce informatiche tra più origini, trasformando i dati in informazioni dettagliate chiare e di utilità pratica che i professionisti della sicurezza usano per ulteriori indagini, risposte e report. Se un attacco informatico soddisfa determinati criteri definiti dal team di sicurezza, l'intelligenza artificiale può automatizzare la risposta e isolare gli asset interessati. L'intelligenza artificiale generativa fa un ulteriore passo avanti con la produzione di testo, immagini e altro contenuto in linguaggio naturale originale in base a modelli nei dati esistenti.
L'evoluzione dell'intelligenza artificiale per la sicurezza informatica
Le community di sicurezza hanno usato l'intelligenza artificiale per la sicurezza informatica almeno dalla fine degli anni '80 con i seguenti miglioramenti tecnologici chiave:
- All'inizio, i team di sicurezza usavano sistemi basati su regole che attivavano avvisi in base ai parametri definiti.
- A partire dai primi anni 2000, i progressi nell'apprendimento automatico, un subset di intelligenza artificiale che analizza e apprende da set di dati di grandi dimensioni, hanno consentito ai team operativi di comprendere i modelli di traffico tipici e le azioni degli utenti in un'organizzazione per identificare e rispondere quando si verifica qualcosa di insolito.
- Il miglioramento più recente dell'intelligenza artificiale è l'intelligenza artificiale generativa, che crea nuovo contenuto in base alla struttura dei dati esistenti. Le persone interagiscono con questi sistemi usando il linguaggio naturale, consentendo ai professionisti della sicurezza di approfondire le domande molto specifiche senza usare il linguaggio di query.
Ma non si tratta solo dei team di sicurezza che usano l'intelligenza artificiale. Anche i cyberattacker, che si tratti di attori statali, grandi imprese criminali o individui, possono sfruttare l'intelligenza artificiale a loro vantaggio. Gli attori malintenzionati infettano i sistemi di intelligenza artificiale, usano l'intelligenza artificiale per rappresentare persone legittime, automatizzare i loro attacchi informatici e distribuiscono l'intelligenza artificiale per contribuire alla ricerca e all'identificazione di obiettivi di cyberattacchi . Esiste anche il rischio che le persone incollino dati sensibili nelle richieste di intelligenza artificiale e trasmettano accidentalmente i dati al pubblico.
Impatto dell'intelligenza artificiale generativa nella sicurezza informatica
L'intelligenza artificiale generativa è ancora nelle prime fasi ed è stata introdotta solo di recente in ambito di sicurezza con l'annuncio di Microsoft Security Copilot. Ha il potenziale per semplificare in modo drasticamente la sicurezza per gli analisti e altri professionisti della sicurezza:
- Sintetizzare i dati in raccomandazioni e informazioni dettagliate di utilità pratica con il contesto appropriato per guidare le indagini sugli eventi imprevisti.
- Creazione di report e presentazioni leggibili che gli analisti possono usare per aiutare altri utenti dell'organizzazione a comprendere che cosa accade.
- Rispondere a domande su un evento imprevisto o una vulnerabilità in linguaggio naturale o con grafici.
A mano a mano che la community della sicurezza integra l'intelligenza artificiale generativa nei prodotti e nelle soluzioni per la sicurezza, sarà importante crearla in modo responsabile. Le persone devono sapere che i nuovi sistemi rispettano la privacy e sono affidabili e sicuri. L'accuratezza e la correttezza sono problemi noti con gli attuali modelli di intelligenza artificiale generativa, ma con il miglioramento della tecnologia, consentirà alle organizzazioni di rimanere al passo con le minacce informatiche basate sull'intelligenza artificiale.
Come funziona l'intelligenza artificiale per la cybersecurity?
L'intelligenza artificiale per la sicurezza informatica funziona valutando grandi quantità di dati in più origini per identificare i modelli di attività in un'organizzazione, ad esempio quando e dove le persone accedono, i volumi di traffico e i dispositivi e le app cloud usati dai dipendenti. Una volta compreso ciò che è tipico, può identificare un comportamento anomalo che potrebbe essere necessario analizzare. Per mantenere la privacy, i dati di un'organizzazione non vengono usati per l'output di intelligenza artificiale in altre organizzazioni. Al contrario, l'intelligenza artificiale usa l'intelligence globale per le minacce sintetizzata da più organizzazioni.
L'intelligenza artificiale usa algoritmi di Machine Learning per apprendere continuamente in base ai dati valutati dal sistema. Quando l'intelligenza artificiale generativa identifica determinate minacce informatiche note, ad esempio malware, può aiutare a contestualizzare l'analisi delle minacce e a semplificare la comprensione generando nuovo testo o immagini per descrivere ciò che accade.
Le persone sono ancora di fondamentale importanza per sicurezza informatica, ma l'intelligenza artificiale li aiuta ad aumentare le proprie competenze e a identificare e risolvere le minacce più rapidamente.
Casi d'uso per la sicurezza dell'intelligenza artificiale
Anziché sostituire i professionisti della sicurezza, l'intelligenza artificiale è più efficace quando viene usata per aiutarli a svolgere il proprio lavoro in modo più efficace. Alcuni casi d'uso comuni per la sicurezza con intelligenza artificiale sono:
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Gestione delle identità e degli accessi
L'intelligenza artificiale viene usata per gestione delle identità e degli accessi (IAM) per comprendere i modelli nei comportamenti di accesso degli utenti e rilevare e identificare comportamenti anomali per i professionisti della sicurezza. Può anche essere usata per forzare automaticamente l’autenticazione a due fattori o una reimpostazione della password quando vengono soddisfatte determinate condizioni. Se necessario, può impedire a un utente di accedere se c'è motivo di ritenere che un account sia stato compromesso.
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Sicurezza e gestione degli endpoint
L'intelligenza artificiale aiuta i professionisti della sicurezza a identificare tutti gli endpoint usati all'interno dell'organizzazione e li mantiene aggiornati con i sistemi operativi e le soluzioni di sicurezza più recenti. L'intelligenza artificiale può anche aiutare a individuare malware e altre prove di un attacco informatico contro i dispositivi di un'organizzazione’.
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Sicurezza del cloud
La maggior parte delle organizzazioni investe molto nel cloud. Gestiscono l'infrastruttura presso uno o più provider di servizi cloud e usano app cloud di diversi fornitori. L'intelligenza artificiale aiuta i team a ottenere visibilità sui rischi e sulle vulnerabilità nel loro ambiente multi-cloud.
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Rilevamento delle minacce informatiche
Funzionalità di rilevamento e reazione estese (XDR) e informazioni di sicurezza e gestione degli eventi (SIEM) consentono ai team di sicurezza di individuare minacce informatiche nell'intera azienda. A tale scopo, entrambe le soluzioni si basano principalmente sull'intelligenza artificiale. Le soluzioni XDR monitorano endpoint, messaggi di posta elettronica, identità e app cloud per rilevare comportamenti anomali e rilevare eventi imprevisti al team o rispondere automaticamente in base alle regole definite dalle operazioni di sicurezza. Le soluzioni SIEM usano l'intelligenza artificiale per aggregare i segnali provenienti da tutta l'azienda, offrendo ai team una migliore visibilità su ciò che accade.
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Protezione delle informazioni
I team di sicurezza usano l'intelligenza artificiale per identificare ed etichettare i dati sensibili in tutto l'ambiente, sia che siano ospitati nell'infrastruttura dell'organizzazione o in un'app cloud. L'intelligenza artificiale può anche aiutare a rilevare quando qualcuno sta tentando di spostare i dati all'esterno dell'azienda e bloccare l'azione o segnalare il problema al team responsabile della sicurezza.
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Indagine e risposta agli eventi imprevisti
Durante la risposta agli incidenti, i professionisti della sicurezza devono ordinare le montagne di dati per individuare potenziali attacchi informatici. L'intelligenza artificiale consente di identificare e correlare gli eventi più utili tra più origini dati, risparmiando tempo prezioso ai professionisti. L'intelligenza artificiale generativa semplifica ulteriormente l'indagine traducendo l'analisi in linguaggio naturale e rispondendo a domande, anche in linguaggio naturale.
Vantaggi della sicurezza dell'intelligenza artificiale
Con un numero crescente di minacce informatiche, quantità crescenti di dati e una superficie di attacco informatico in continua espansione, l'intelligenza artificiale consente ai team delle operazioni di sicurezza di essere più efficaci in diversi modi.
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Rileva le minacce informatiche critiche più velocemente
Molte soluzioni di sicurezza, ad esempio SIEM o XDR, registrano migliaia e migliaia di eventi che indicano un comportamento potenzialmente anomalo. Sebbene la stragrande maggioranza di questi eventi sia innocua, alcuni non lo sono e il rischio di perdere una potenziale minaccia informatica può essere enorme. L'intelligenza artificiale aiuta a identificare gli eventi imprevisti davvero importanti. Consente anche di rilevare comportamenti che potrebbero non sembrare sospetti da soli, ma quando correlati ad altre attività, indicano una potenziale minacce informatiche.
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Semplifica la creazione di report
Gli strumenti che usano l'intelligenza artificiale generativa possono estrarre informazioni da diverse origini dati per creare report di facile comprensione che i professionisti della sicurezza possono condividere rapidamente con altri utenti dell'organizzazione.
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Identifica le vulnerabilità
L'intelligenza artificiale consente di rilevare potenziali rischi come dispositivi sconosciuti e app cloud, sistemi operativi obsoleti o dati sensibili non protetti.
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Aiuta gli analisti a sviluppare le proprie competenze
Poiché l'intelligenza artificiale generativa consente di convertire i dati e l'analisi delle minacce informatiche in linguaggio naturale, gli analisti con meno competenze tecniche possono essere più produttivi. L'intelligenza artificiale generativa aiuta a identificare i passaggi di correzione, consentendo ai nuovi membri del team di imparare rapidamente a rispondere in modo efficace agli attacchi informatici.
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Fornisce analisi e informazioni dettagliate sulle minacce informatiche
I cyberattacker sofisticati in genere tentano di eludere il rilevamento spostandosi tra identità, dispositivi, app e infrastruttura diversi. Poiché l'intelligenza artificiale può elaborare rapidamente molti dati provenienti da diverse origini, può aiutare a identificare questo comportamento sospetto e a classificare in ordine di priorità le minacce informatiche a cui i professionisti della sicurezza devono prestare attenzione.
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Sicurezza dell'intelligenza artificiale per il rilevamento e la prevenzione delle minacce informatiche
Uno degli usi più critici dell'intelligenza artificiale per la sicurezza informatica è il rilevamento e la prevenzione delle minacce informatiche. Gli algoritmi di Machine Learning e l'intelligenza artificiale consentono di identificare e prevenire minacce informatiche in diversi modi:
- I modelli di apprendimento supervisionato usano dati etichettati e classificati per il training di un sistema. Ad esempio, alcuni malware noti hanno firme univoche che lo rendono distinto da altri tipi di cyberattacchi.
- Nell'apprendimento non supervisionato, gli algoritmi di Machine Learning identificano i modelli nei dati che non sono stati etichettati. Questo è il modo in cui l'intelligenza artificiale rileva minacce informatiche avanzate o emergenti che non hanno firme note. Cercano attività che non rientrano nella norma o cercano modelli che imitano altri attacchi informatici.
- Con l'analisi del comportamento degli utenti e delle entità, i sistemi valutano i modelli di traffico degli utenti per comprendere i comportamenti noti in modo che possano identificare quando un utente esegue operazioni impreviste o sospette, il che potrebbe indicare una compromissione dell'account.
- I sistemi di intelligenza artificiale usano anche l'elaborazione del linguaggio naturale per analizzare origini dati non strutturate come i social media per generare intelligence sulle minacce.
Che cosa sono gli strumenti di cybersecurity basati sull'intelligenza artificiale?
L'intelligenza artificiale è stata integrata in diversi strumenti di cybersecurity per migliorare la loro efficacia. Ecco alcuni esempi:
- Firewall di nuova generazione e intelligenza artificiale: I firewall tradizionali prendono decisioni relative all'autorizzazione o al blocco del traffico in base alle regole definite da un amministratore. I firewall di nuova generazione vanno oltre queste funzionalità, usando l'intelligenza artificiale per sfruttare i dati di intelligence sulle minacce per identificare nuove minacce informatiche.
- soluzioni di sicurezza degli endpoint ottimizzate per l'intelligenza artificiale: Soluzioni di sicurezza degli endpoint usano l'intelligenza artificiale per identificare le vulnerabilità degli endpoint, ad esempio un sistema operativo obsoleto. L'intelligenza artificiale può anche aiutare a rilevare se il malware è stato installato in un dispositivo o se quantità insolite di dati vengono esfiltrate da o verso un endpoint. L'intelligenza artificiale può anche aiutare a arrestare gli attacchi informatici degli endpoint isolando l'endpoint dal resto dell'ambiente digitale.
- Sistemi di rilevamento e prevenzione delle intrusioni di rete basati sull'intelligenza artificiale: Questi strumenti monitorano il traffico di rete per individuare utenti non autorizzati che tentano di infiltrarsi nell'organizzazione tramite la rete. L'intelligenza artificiale consente a questi sistemi di elaborare i dati più rapidamente per identificare e bloccare i cyberattacker prima di causare troppi danni.
- Soluzioni di intelligenza artificiale e sicurezza cloud: Poiché molte organizzazioni usano più cloud per l'infrastruttura e le app, può essere difficile tenere traccia delle minacce informatiche che si spostano tra cloud e app diversi. L'intelligenza artificiale supporta la sicurezza cloud analizzando i dati di tutte queste origini per identificare vulnerabilità e potenziali attacchi informatici.
- Protezione dei dispositivi Internet delle cose (IoT) con intelligenza artificiale: Analogamente agli endpoint e alle app, le organizzazioni hanno in genere molti dispositivi IoT che sono potenziali vettori di cyberattacco. L'intelligenza artificiale consente di rilevare minacce informatiche contro qualsiasi singolo dispositivo IoT e individua anche modelli di attività sospette in più dispositivi IoT.
- XDR and SIEM: Le soluzioni XDR e SIEM eseguono il pull di informazioni da più prodotti di sicurezza, file di log e origini esterne per aiutare gli analisti a comprendere cosa accade nel proprio ambiente. L'intelligenza artificiale consente di sintetizzare tutti questi dati in informazioni dettagliate chiare.
Procedure consigliate per l'intelligenza artificiale per la sicurezza informatica
L'uso dell'intelligenza artificiale per supportare le operazioni di sicurezza richiede un'attenta pianificazione e implementazione, ma con l'approccio corretto è possibile introdurre strumenti che apportano miglioramenti significativi all'efficacia operativa e al benessere del team.
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Sviluppa una strategia
Sono disponibili numerosi prodotti e soluzioni di intelligenza artificiale per l'uso nella sicurezza, ma non tutti saranno adatti all'organizzazione. È importante che le soluzioni di intelligenza artificiale si integrino correttamente tra loro e con l'architettura di sicurezza oppure potrebbero creare più lavoro per il team. Prendi prima di tutto in considerazione le principali sfide a livello di sicurezza e quindi identifica le soluzioni di intelligenza artificiale che consentiranno di risolvere tali problemi. Prenditi del tempo per sviluppare un piano per l'integrazione dell'intelligenza artificiale nei tuoi processi e sistemi correnti.
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Integra gli strumenti di sicurezza
L'intelligenza artificiale per la sicurezza è più efficace quando è in grado di analizzare i dati nell'intera organizzazione. Questa operazione è complessa se gli strumenti operano in silo. Investi in strumenti che funzionano con l'ambiente corrente e interagiscono senza problemi, ad esempio soluzioni XDR e SIEM integrate. In alternativa, se necessario, alloca tempo e risorse per consentire al team di integrare gli strumenti, in modo da ottenere visibilità completa nell'intero digital estate.
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Gestisci la privacy e la qualità dei dati
I sistemi di intelligenza artificiale prendono decisioni e forniscono informazioni dettagliate in base ai dati usati per eseguirne il training e il funzionamento. Se si verificano errori nei dati o se sono danneggiati, l'intelligenza artificiale fornirà informazioni insufficienti e prendere decisioni insufficienti. Durante la pianificazione, assicurati di disporre di processi per pulire i dati e proteggere la privacy.
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Testa continuamente i sistemi di intelligenza artificiale
Dopo l'implementazione, il test regolare dei sistemi consentirà di identificare i problemi di distorsione o di qualità quando vengono generati nuovi dati.
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Usa l'intelligenza artificiale in modo etico
Molti dei dati accumulati nel corso degli anni sono imprecisi, distorti o obsoleti. Per di più, gli algoritmi e la logica di intelligenza artificiale non sono sempre trasparenti, rendendo difficile sapere esattamente come genera informazioni dettagliate e risultati. È importante assicurarsi che l'intelligenza artificiale non sia il decision maker finale nei casi in cui possa trattare determinati individui in modo iniquo a causa della distorsione nei dati in uso. Scopri di più sull'IA responsabile.
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Definisci i criteri per l'uso dell'intelligenza artificiale generativa
Assicurati che dipendenti e partner comprendano i criteri dell'organizzazione per l'uso di strumenti generativi di intelligenza artificiale. È particolarmente importante che le persone non incollino dati riservati e sensibili in richieste generative di intelligenza artificiale perché esiste il rischio che i dati diventino pubblici.
Il futuro dell'intelligenza artificiale per la sicurezza informatica
Il ruolo dell'intelligenza artificiale per la sicurezza continuerà a crescere. Nei prossimi anni, i professionisti della sicurezza possono prevedere che:
- L'intelligenza artificiale migliorerà nel rilevare le minacce informatiche con meno falsi positivi.
- I team delle operazioni di sicurezza automatizzano il lavoro più noioso a mano a mano che l'intelligenza artificiale migliora la risposta e riduce il rischio di una maggiore varietà di tipi di cyberattacchi.
- Le organizzazioni useranno l'intelligenza artificiale per risolvere le vulnerabilità e migliorare il comportamento di sicurezza.
- I professionisti della sicurezza continueranno a essere molto richiesti.
- Le persone assumeranno ruoli più strategici, ad esempio la risoluzione degli incidenti di sicurezza più complessi e la ricerca proattiva di minacce informatiche.
Non è solo la community della sicurezza che diventerà più efficace con l'intelligenza artificiale. Anche i cyberattacker investono nell'intelligenza artificiale e probabilmente useranno questa tecnologia per:
- craccare grandi quantità di password contemporaneamente.
- Creare sofisticate campagne di phishing difficili da distinguere dai messaggi di posta elettronica originali.
- Sviluppare malware estremamente difficile da rilevare.
Poiché gli attori malintenzionati integrano un'intelligenza artificiale più sofisticata nei loro metodi di attacco informatico, diventerà ancora più imperativo per la community della sicurezza investire nell'intelligenza artificiale per rimanere al passo con queste minacce informatiche.
Soluzioni di sicurezza per intelligenza artificiale
Le organizzazioni devono affrontare un numero crescente di minacce informatiche con una superficie di attacco informatico in espansione. Tenere il passo può essere difficile per i professionisti della sicurezza informatica, soprattutto a causa della carenza di talenti. Grazie alle attività noiose e a basso livello di competenza, l'intelligenza artificiale si impegna a rendere i processi dei professionisti della sicurezza più soddisfacenti e strategici. Le organizzazioni possono iniziare a prepararsi per un futuro con più cyberattacchi basati sull'intelligenza artificiale incorporando l'intelligenza artificiale nelle operazioni di sicurezza. Inizia con una strategia e quindi investi in strumenti che probabilmente ti aiuteranno ad affrontare oggi le sfide più importanti per la sicurezza.
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Domande frequenti
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L'intelligenza artificiale per la sicurezza informatica usa l'intelligenza artificiale per analizzare e correlare i dati di eventi e minacce informatiche tra più origini, trasformando i dati in informazioni dettagliate chiare e di utilità pratica che gli analisti della sicurezza usano per ulteriori indagini e mitigazione degli attacchi informatici. Se un attacco informatico soddisfa determinati criteri definiti dal team di sicurezza, l'intelligenza artificiale può automatizzare la risposta e isolare e rimuovere il cyberattacker o il virus.
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L'intelligenza artificiale viene usata in molti aspetti della sicurezza, tra cui la protezione delle identità, la protezione degli endpoint, la sicurezza cloud, la protezione dei dati, il rilevamento delle minacce informatiche e l'indagine e la risposta agli eventi imprevisti.
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Un ottimo esempio di intelligenza artificiale per la sicurezza è l'uso di algoritmi di Machine Learning per analizzare il comportamento degli utenti per identificare i modelli. Comprendendo cosa è normale, questi sistemi possono rilevare un comportamento anomalo che può essere un indicatore di un attacco informatico. In un altro esempio, i professionisti della sicurezza usano l'intelligenza artificiale generativa per porre una domanda su un evento imprevisto o un ambiente specifico e ottenere un diagramma o un testo in linguaggio naturale che fornisca più contesto e informazioni dettagliate da più origini dati.
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Machine Learning è un subset di intelligenza artificiale che rileva modelli da quantità elevate di dati. I sistemi di sicurezza che usano Machine Learning sono in grado, nel corso del tempo, di conoscere i modelli di traffico tipici e le azioni degli utenti in un'organizzazione e identificare quando accade qualcosa di insolito. Possono anche valutare gli eventi di diversi sistemi che possono sembrare innocui da soli, ma che insieme rappresentano un rischio.
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