Per far fronte alle sempre più diffuse e sofisticate minacce alla sicurezza informatica, è necessario affidarsi a metodi nuovi e innovativi, in grado di supportare le organizzazioni nella protezione dei propri asset.
L’Intelligenza Artificiale (AI) e il Machine Learning (ML) si stanno rivelando sempre più centrali nella lotta al crimine informatico, identificando i potenziali rischi per la sicurezza e automatizzando i processi per ridurre al minimo possibile eventuali errori umani.
Si parla tanto di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, e spesso vengono utilizzati come se fossero sullo stesso piano, ma non è proprio così.
Vediamo più da vicino di cosa si tratta.

AI e ML, di cosa si tratta

L’intelligenza artificiale (AI) è una disciplina voltata a creare sistemi in grado di svolgere compiti in cui, normalmente, è richiesta l’intelligenza umana, processi come il ragionamento, il problem solving, la percezione e la comprensione del linguaggio.
Esistono diverse forme (e livelli) di intelligenza artificiale, tra cui l’elaborazione del linguaggio naturale, la robotica e l’apprendimento automatico (machine learning).
Non è perciò sbagliato dire che il Machine Learning sia di fatto una sottodisciplina dell’AI, che si concentra sull’utilizzo di algoritmi e tecniche statistiche, utili ai sistemi per “imparare” dai dati in modo autonomo, senza che vi sia un vincolo a uno specifico linguaggio di programmazione.
Esistono tre tipi diversi di ML:

  1. Apprendimento supervisionato
  2. Apprendimento non supervisionato
  3. Apprendimento per rinforzo

Intelligenza Artificiale e Machine Learning sono quindi due discipline differenti che non possono essere usate come “sinonime”, poiché l’AI è una disciplina più ampia che include il Machine Learning, tecnologia chiave alla base della creazione dei sistemi di AI.

Una barriera sempre più efficace

Con la crescente quantità di dati generati dalle attività digitali e la proliferazione delle minacce informatiche, l’intelligenza artificiale e il machine learning sono diventati fondamentali per contrastare gli attacchi informatici. La loro capacità di analizzare grandi quantità di dati, riconoscere modelli e comportamenti anomali e apprendere continuamente dai dati, consente di individuare le minacce in modo più preciso ed efficiente rispetto ai metodi tradizionali.
Inoltre, l’AI e il ML possono essere utilizzati per automatizzare molte attività di sicurezza, come la risposta agli incidenti, l’analisi delle vulnerabilità e la gestione degli accessi, permettendo di ottimizzare i processi e di risparmiare tempo e risorse umane.
L’uso dell’AI e del ML per la sicurezza informatica, può aiutare a proteggere le organizzazioni da diversi tipi di minacce, come il phishing e attacchi più mirati, che spesso possono essere difficili da rilevare con i metodi tradizionali. La loro capacità di apprendere continuamente dai dati, gli consente di adattarsi alle nuove minacce, e alle nuove tecniche utilizzate dai cyber criminali.
L’uso combinato di queste tecnologie, consente una maggiore capacità di prevenzione e risposta ai problemi di sicurezza, elevando lo “scudo protettivo” delle aziende in difesa dei loro beni più preziosi tra cui i dati, le infrastrutture e, ovviamente, i clienti.

Implementazione di AI e ML: una sfida per le aziende

L’implementazione di sistemi basati sull’intelligenza artificiale e il machine learning può rappresentare una grande sfida per le aziende, cominciando dalla raccolta e la gestione dei dati.
Per addestrare i modelli di AI e ML, è necessario avere una grande quantità di dati puliti e di alta qualità. Si rende quindi necessario lo sforzo da parte delle aziende di investire in tecnologie e processi per raccogliere, pulire e quindi gestire i dati.
Un’altra grande sfida, molto comune oggi, è la mancanza di esperti in AI e ML.
La formazione e l’assunzione di esperti in queste tecnologie possono essere difficili e costose.
Le aziende devono perciò investire in programmi di formazione per gli sviluppatori e gli esperti di AI, per garantire che essi abbiano le competenze necessarie per creare sistemi etici e sicuri.
Un altro aspetto complesso è quello dell’integrazione dei sistemi di AI e ML con i sistemi preesistenti dell’azienda, che può richiedere uno sforzo notevole in termini di quantità di tempo e risorse.
Alle aziende si chiede quindi un importante investimento in soluzioni di integrazione flessibili e scalabili, affinché i sistemi di AI e ML possano essere facilmente integrati con i sistemi esistenti.

Questione (anche) di etica

Rendere i sistemi di un’azienda perfettamente integrati e funzionali, non è sufficiente quando il tema chiama in causa tecnologie come l’AI e l’ML.
L’aspetto etico, infatti, non può essere trascurato, e le precauzioni da adottare per garantire un approccio corretto sono diverse.
Vediamole insieme:

  1. Trasparenza: le aziende devono essere trasparenti riguardo a come vengono utilizzati i dati per addestrare i modelli di AI, e come vengono utilizzati i modelli per prendere decisioni. Inoltre, le aziende devono garantire che gli utenti comprendano i risultati generati dai modelli
  2. Responsabilità: le organizzazioni devono assumersi la responsabilità delle decisioni prese dai loro sistemi di AI, e garantire che essi non causino danni o discriminazioni
  3. Equità: i modelli di AI devono essere privi di bias, e le decisioni prese dai loro sistemi devono risultare eque per tutti gli utenti
  4. Privacy: deve essere garantita la conformità alle leggi e alle norme sulla privacy, e i dati personali degli utenti devono rimanere al sicuro
  5. Governance: le aziende dovrebbero creare una governance etica per l’AI, in cui gli stakeholder possano discutere i problemi etici, e le azioni necessarie per garantire che i sistemi siano sicuri e rispettosi dei diritti umani
  6. Valutazione: i sistemi di AI devono essere regolarmente valutati, per garantire che siano conformi agli standard etici, e che gli eventuali problemi vengano individuati e risolti tempestivamente
  7. Formazione: le aziende dovrebbero investire in programmi di formazione per gli sviluppatori e gli esperti di AI, per garantire che questi abbiano le competenze necessarie per creare e gestire sistemi etici e sicuri

In conclusione, l’intelligenza artificiale e il machine learning sono diventati fondamentali per affrontare le minacce informatiche in costante evoluzione.
Queste tecnologie consentono infatti di analizzare grandi quantità di dati, e identificare comportamenti anomali o attività sospette, che potrebbero indicare una minaccia alla sicurezza.
Molto utili per rilevare e bloccare gli attacchi in tempo reale (inclusi quelli più avanzati e mirati), grazie all’AI e il ML si possono automatizzare molte attività di sicurezza, come la risposta agli incidenti, l’analisi delle vulnerabilità e la gestione degli accessi, che altrimenti richiederebbero una notevole quantità di tempo e risorse umane.
Infine, non possiamo trascurare un’altra caratteristica che rende queste tecnologie straordinarie: il continuo apprendimento dai dati, che gli permette di migliorare nel tempo, diventando sempre più efficaci nel rilevare e contrastare le minacce informatiche.