Quello della cybersecurity è diventato un tema centrale per le aziende, sempre più esposte a una vasta gamma di minacce informatiche.
Dal phishing ai ransomware, dalle minacce di furto di dati alle attività di spionaggio industriale, le aziende devono affrontare complesse sfide per proteggere i loro sistemi e i loro dati.
In questo contesto, abbiamo visto nel nostro precedente articolo come l’Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML) siano diventati preziosi alleati, offrendo la capacità di analizzare enormi quantità di dati, riconoscere modelli e comportamenti anomali, e prendere decisioni in modo efficiente e veloce.
In questo articolo, esamineremo in che modo AI e ML vengono utilizzati per prevedere eventuali attacchi, vedremo insieme alcuni casi di uso reali, e parleremo del ruolo del SOC in ambito della sicurezza informatica.

Armi “democratiche”

Come in ogni guerra, attaccanti e difensori adottano le migliori armi a loro disponibili per sopraffare e non soccombere al nemico.
Abbiamo parlato di AI e ML a servizio delle aziende, per proteggersi dagli attacchi del crimine informatico, ma con gli stessi strumenti gli hacker sferrano i propri attacchi.
Il crimine informatico sta diventando sempre più sofisticato, ed è attraverso AI e ML che gli hacker provano a travolgere le proprie vittime, dimostrandosi, spesso, un passo avanti a chi si difende… muovendosi per primi, dopo un’accurata preparazione.
È diventato normale infatti che AI e ML vengano utilizzati per analizzare i dati delle aziende prese di mira, per identificarne le vulnerabilità, cercando un varco in cui poter affondare un attacco mirato.
E grazie a queste tecnologie, il raggio d’azione degli hacker è sempre più ampio.
Una delle pratiche più adottate dai criminali informatici, è quella di utilizzare tecniche di AI per automatizzare attacchi di phishing, rendendo più difficile per le aziende identificare e prevenire queste minacce. Così come creare malware (o farseli creare) che utilizzano il Machine Learning, per evitare di essere individuati dai sistemi di sicurezza.
Per questo, assumere un punto di vista “inverso” al nostro, ovvero guardare la nostra azienda calandoci nei panni di un potenziale attaccante, può essere il primo passo per riuscire ad analizzare la situazione della nostra azienda, sviluppando una miglior comprensione delle tecnologie AI e ML, e dei modi in cui possono essere utilizzate dai criminali informatici, per poter adottare le misure di sicurezza appropriate.

Prevenire al massimo gli attacchi

La prevenzione delle minacce basata sul Machine Learning (ML) sta diventando una parte sempre più importante delle strategie di sicurezza informatica.
Il ML utilizza algoritmi avanzati per analizzare i dati e identificare potenziali minacce in anticipo. Ciò significa che le aziende possono prevenire gli attacchi prima che questi abbiano luogo, proteggendo così i loro sistemi e dati sensibili.
Uno dei modi in cui il ML viene utilizzato per la prevenzione delle minacce è attraverso l’analisi comportamentale. Questo processo utilizza algoritmi di apprendimento automatico per identificare modelli di comportamento anomali che potrebbero indicare una minaccia.
Ad esempio, il ML può analizzare il traffico di rete per identificare eventuali pattern di accesso insoliti, che potrebbero indicare un attacco informatico in corso.
In questo modo, le aziende possono prendere misure preventive per proteggere i loro sistemi e dati sensibili.
Inoltre, il ML può essere utilizzato per analizzare grandi quantità di dati, e identificare eventuali vulnerabilità che potrebbero essere sfruttate da un attaccante. Questo processo di scansione delle vulnerabilità aiuta le aziende a identificare e correggere eventuali debolezze nei loro sistemi, prima che gli attaccanti le sfruttino.

AI e ML, esempi di applicazione nella sicurezza informatica

La cyber security è in continua evoluzione, e richiede una costante attenzione e disponibilità di tecnologie innovative, per prevenire e contrastare gli attacchi informatici.
Vediamo alcuni esempi di come AI e ML vengono utilizzati a supporto della sicurezza informatica:

  • Rilevamento delle intrusioni
    È possibile utilizzare algoritmi di Machine Learning per analizzare i dati dei sistemi di sicurezza, e identificare comportamenti anomali o attività sospette, che potrebbero indicare un tentativo di intrusione
  • Prevenzione degli attacchi
    Grazie all’intelligenza artificiale è possibile rilevare e bloccare gli attacchi in tempo reale, inclusi quelli avanzati e mirati
  • Identità e accesso
    L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per implementare sistemi di autenticazione e autorizzazione basati sull’analisi del comportamento degli utenti, per garantire l’accesso solo agli utenti autorizzati
  • Analisi delle vulnerabilità
    Attraverso l’analisi del codice delle applicazioni, è possibile identificare eventuali vulnerabilità che potrebbero essere utilizzate dagli attaccanti
  • Analisi delle minacce
    Mediante l’analisi continua dei dati provenienti da diversi sistemi di sicurezza, è possibile generare la reportistica utile agli amministratori di sistema e agli esperti di sicurezza
  • Phishing e Malware detection
    Rilevare e bloccare gli attacchi di phishing e i malware diventa più semplice con strumenti di AI e ML

Intelligenza artificiale e SOC

In questi anni si è fatto un gran parlare del ruolo centrale del SOC (Security Operations Center) nella protezione delle aziende, e l’AI può sicuramente apportare un gran aiuto in termini di efficienza, anche se non è così scontato.
Il SOC, ovvero il centro verso cui confluiscono tutte le informazioni relative alla sicurezza di un’azienda, nasce per prendere in carico la gestione e la protezione dei sistemi informatici dell’azienda, e spesso include l’utilizzo di tecnologie come l’AI e il ML per rilevare e prevenire le minacce informatiche.
I professionisti incaricati della sicurezza informatica che costituiscono il team del SOC (analisti di sicurezza, esperti di sicurezza, amministratori di sistema), sono dotati di strumenti più o meno complessi, e sono coloro che configurano, monitorano e gestiscono i sistemi di AI e ML, affinché questi possano rilevare e contrastare eventuali minacce informatiche in modo efficace.
Inoltre, gli esperti sono in grado di valutare i risultati generati dai sistemi di AI e ML, interpretare le minacce e decidere come rispondere ad esse.
In generale, sebbene i sistemi basati sull’AI e il ML possono automatizzare molte attività di sicurezza, e sono diventati preziosissimi come supporto per l’analisi dei dati, non possono essere visti come sostituti di tecnici esperti.
In più, se sulla carta è bello pensare di poter avere un SOC più produttivo con l’ausilio di queste tecnologie, la realtà ci insegna che la loro integrazione non va presa alla leggera.
Affinché l’implementazione di un sistema di AI renda il SOC davvero più efficiente, bisogna considerare attentamente tecnologie e processi coinvolti, in modo da non gravare ulteriormente sul già complesso lavoro che i responsabili della sicurezza sono chiamati a fare.
In poche parole, l’aggiunta di strumenti deve essere d’aiuto, e non qualcosa in più su cui lavorare.

Conclusione

In un mondo in cui le minacce informatiche sono in continua evoluzione, l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning si sono dimostrati strumenti fondamentali per garantire la sicurezza informatica.
Il fatto che siano di supporto all’automatizzazione delle attività di sicurezza, come la risposta agli incidenti, l’analisi delle vulnerabilità e la gestione degli accessi, permette alle compagnie di potersi occupare dell’ottimizzazione dei processi, ma allo stesso tempo ci devono rendere consapevoli dell’evoluzione che stiamo vivendo, e considerare aspetti che fino a poco tempo fa erano inediti.
In più, dobbiamo considerare che queste tecnologie possono far parte dell’arsenale di entrambe le parti, e quindi non ci possiamo più permettere di essere passivi e rimanere a guardare.