Le AI generative stringeranno un sodalizio sempre più intenso con la sicurezza informatica. Un’indagine Market Research prevede che, nel 2032, il mercato raggiungerà una cifra d’affari di 11,2 miliardi di dollari con una crescita anno su anno pari al 22,1%. Cifre simili non possono essere ricondotte soltanto all’hype o a una speranza basata sul nulla.
Occorre quindi capire in che modo le AI generative possono coadiuvare la cyber difesa, valutando anche il modo in cui i principali vendor di tecnologie le stanno integrando. La lettura non è univoca e merita qualche approfondimento.
Security Operation Center: linee guida per la progettazione e la gestione di un SOC
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Le AI generative e la sicurezza informatica
Partiamo da un elenco degli atout più immediati sapendo però che, per quanto lunga, una lista rimarrà sempre soltanto in parte esaustiva. I vantaggi più concreti sono:
- rilevazione delle minacce – anche quelle emergenti – più rapida
- risposta repentina, giacché gli automatismi consentono una reazione in tempo reale a fronte delle minacce intercettate
- automatizzazione costante dell’analisi dei dati e la scansione ciclica delle vulnerabilità rinforza la posizione dei Security Operation Center (SOC), siano questi interni o esterni all’azienda
- migliore protezione dei dati e quindi delle norme sulla privacy
- potenziale di crescita futura grazie all’analisi dei dati e all’aumento delle informazioni sulle minacce attuali
Tutti punti evidenziati dall’azienda di cyber security Zscaler e che meritano una lettura più profonda.
Valutazione del rischio in tempo reale
Non si tratta soltanto di quantificare l’entità del rischio ma anche di ridurre i costi delle soluzioni di difesa, in virtù dell’addestramento delle AI generative con i dati rilevati quotidianamente. La condivisione di tali dati, tra diverse entità aziendali, permette di creare un database delle minacce più preciso e completo, con ricadute positive sui modelli che le AI possono elaborare.
I dati acquisiti indirizzano anche gli sforzi dei SOC ai quali si prospetta la possibilità di creare progetti di cyber security sempre più focalizzati sull’anticipazione del rischio.
Extended Detection and Response
L’Extended Detection and Response (XDR) si sposa con le AI generative perché usano architetture aperte e API allo scopo di aggregare tutti i dati rilevati dalle diverse tecnologie di sicurezza in uno da un’azienda. La creazione di un datalake nel quale convogliare tutti i dati provenienti dagli endpoint può rappresentare un costo ma accelera le capacità di riconoscimento delle minacce e i tempi di reazione.
Il potenziale dell’XDR si amplia se si considera la gestione delle identità al pari di una potenziale fragilità degli endpoint, siano questi dispositivi mobili, fissi, IoT o IIoT.
Resilienza e capacità di cura
Lo scenario merita un esempio: un endpoint, per esempio un dispositivo IoT, può essere programmato affinché un assetto di difesa dotato di AI generativa, al verificarsi di determinate condizioni, reinstalli una versione del proprio sistema operativo con una copia fresca di app e interfacce. L’azienda di sicurezza Absolute aumenta la resilienza dei dispositivi integrando nel firmware istruzioni utili a impedire sovrascritture delle istruzioni vitali.
Gestione delle patch
Le AI generative coadiuvano la distribuzione di patch le quali, non di rado, vengono distribuite dai produttori di hardware e software e applicate dalle aziende in modo non sempre tempestivo, dando modo agli hacker di sfruttare, oltre alle vulnerabilità 0-day, anche quelle n-day.
L’apporto delle AI generative è quello di dare priorità alle vulnerabilità in base al tipo di patch, al sistema operativo, al software e all’endpoint.
Le AI, sempre più deputate a sostituire l’uomo nei compiti più ripetitivi trova una collocazione anche nei dipartimenti IT delle aziende, considerando anche che le attività di patching non costituiscono il compito più esaltante che un sistemista o un tecnico possano svolgere.
Le interpretazioni dei vendor
Le AI generative trovano una collocazione sempre più vitale nelle misure di difesa offerte dal mercato. Molte di queste sono già sotto la lente dei media e degli utenti, si pensi a Microsoft Security Copilot o a Google Cloud Security AI Workbench ma altri vendor offrono declinazioni variabili del concetto di AI generative applicate alla difesa.
SecurityScorecard guarda al mercato in modo più esteso, integrando la propria soluzione a GPT-4 per permettere di fare query affinché l’AI rediga un rapporto sullo stato di esposizione a rischi dell’ambiente monitorato.
Cisco si concentra su Cisco Security Cloud e Cisco Webex, facendo leva sulle AI generative per rendere più facile la gestione degli aspetti di sicurezza e ridurre i tempi di risposta in caso di minacce.
Palo Alto Networks è al lavoro per lo sviluppo di strumenti di sicurezza basati sulle AI generative e prevede di lanciarli nel corso del 2025 e, per non parlare soltanto di hardware e servizi, con Veracode Fix le AI generative forniscono agli sviluppatori delle istruzioni per rendere il codice più sicuro.
