Il 2023 sarà ricordato anche come l’anno in cui l’Intelligenza Artificiale (IA) ha rivoluzionato il panorama della cybersecurity. Il suo potenziale era evidente da subito, ma è stato il rilascio di ChatGpt a novembre 2022 a cambiare radicalmente la percezione del pubblico.
Possiamo affermare che l’IA – unita alle funzionalità degli algoritmi di Machine Learning (ML) – sarà uno dei protagonisti, nonché uno degli strumenti più potenti, in ambito cybersecurity anche nei prossimi anni. Grazie al suo utilizzo, le organizzazioni potranno ottimizzare e potenziare il loro livello di sicurezza complessiva perché saranno in grado di affrontare le nuove minacce, riducendo simultaneamente i falsi positivi e migliorando i tempi di risposta agli incidenti:
- Intelligenza Artificiale (IA): fornisce ai dispositivi la capacità di risposta simile a quella umana; è un campo estremamente ampio che comprende numerose discipline, compresi Machine Learning e Deep Learning
- Machine Learning (ML): utilizza modelli comportamentali per decisioni basate su dati e conclusioni precedenti, ma necessita ancora dell’intervento umano per alcune modifiche
- Deep Learning (DL): funziona in modo simile al ML, ma apporta le modifiche in autonomia
L’IA – tramite strategie proattive – garantirà protezione avanzata contro attacchi informatici e violazione dei dati, permettendo di individuare, evitare o eliminare le minacce mediante rilevamento in tempo reale di anomalie, autenticazione intelligente e risposta automatizzata agli incidenti, velocizzando l’analisi e altre attività che richiedono tempo. Consentirà alle organizzazioni di sintetizzare grandi volumi di dati e di contestualizzarli nell’ambito dell’intelligence sulle minacce, generando successivamente rilevamenti e analisi praticabili. Questi vantaggi consentiranno alle organizzazioni di mantenere la continuità aziendale e rafforzare la propria reputazione, favorendo la fiducia tra clienti, parti interessate e dipendenti.
Le soluzioni di cybersecurity che si basano sul ML sono attualmente gli strumenti di IA più affidabili: gli algoritmi di ML dimostrano una precisione particolarmente elevata e sono in grado di apprendere i dati necessari all’ottimizzazione delle prestazioni specifiche dell’attività in corso. Viene utilizzato per svolgere attività come identificazione e adattamento di modelli di dati, fornendo vantaggi nell’esecuzione di compiti definiti “monotoni” per gli esseri umani: l’interpretazione dell’analisi dei dati rimane sempre una responsabilità del personale incaricato, il ML contribuisce a presentare in modo leggibile e pronto all’analisi.
La sicurezza informatica tramite ML si concretizza in diverse modalità con i relativi vantaggi:
- CLASSIFICAZIONE DEI DATI mediante regole preimpostate
- CLUSTERING DEI DATI per individuare anomalie
- LINEE DI AZIONE CONSIGLIATE che si basano su modelli comportamentali e decisioni precedenti
- SINTESI DELLE POSSIBILI MINACCE INFORMATICHE tramite l’analisi di dati precedenti e nuovi set di dati sconosciuti
- ANALISI PREDITTIVA attraverso la valutazione di set di dati esistenti anticipa potenziali risultati ed è utilizzata per la creazione di modelli di minacce al fine di definire linee di prevenzione e protezione dei dati
L’introduzione di IA e ML avverrà in modo graduale e potrebbe essere la soluzione ad alcune attuali problematiche:
- Errore umano nella configurazione dei sistemi e Gestione delle attività ripetute: l’automazione intelligente potrebbe migliorare la configurazione del sistema e aumentare l’efficienza umana nella gestione di attività ripetute
- Numero eccessivo di avvisi sulle minacce: IA e il ML possono analizzare e suddividere le minacce per offrire azioni consigliate
- Tempo di risposta: l’automazione assistita da ML può estrarre dati da un attacco per fornire report semplificati e consigli utili
- Identificazione e Previsione di nuove minacce: l’IA basata su ML può evidenziare i punti in comune tra nuove e vecchie minacce, semplificando l’individuazione degli attacchi
- Disponibilità di personale qualificato: gli strumenti basati sull’IA possono affrontare le sfide con team più ridotti e formati in merito a IA e ML
Bilanciare l’innovazione con la gestione del rischio
Per massimizzare l’efficacia del potenziale dell’IA nella cybersecurity, le organizzazioni devono bilanciare l’adozione dell’innovazione con la gestione dei rischi. Ciò può essere ottenuto attraverso le seguenti strategie:
- Implementare una robusta strategia di cyber security che copra tutti gli aspetti dei sistemi e processi dell’organizzazione. Questa strategia deve essere continuamente aggiornata per adattarsi all’evoluzione delle minacce
- Investire in soluzioni di sicurezza basate sull’IA in grado di rilevare e rispondere alle minacce in modo più efficace rispetto ai metodi tradizionali: l’automazione di alcune attività può migliorare l’efficienza e liberare risorse umane per compiti più complessi
- Formazione e istruzione: le risorse umane saranno ancora fondamentali e la loro regolare formazione sulla consapevolezza della sicurezza è essenziale. Un personale informato sulle minacce attuali e sulle migliori pratiche può contribuire alla protezione dell’organizzazione
- Collaborazione con partner del settore: condividere informazioni sugli attacchi e collaborare alle relative soluzioni può aiutare le organizzazioni a rimanere al passo con le minacce e migliorare la capacità di difesa
- Monitoraggio e valutazione continui delle soluzioni basate sull’IA inclusa la revisione delle prestazioni degli algoritmi di IA, garantendo che siano aggiornati e identificando potenziali vulnerabilità
L’approccio equilibrato tra IA e cybersecurity e l’utilizzo di queste strategie permetteranno alle organizzazioni di beneficiare di una migliore sicurezza e mitigare gli impatti degli attacchi informatici.
