Scenari

Così l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando la cyber security

Nell’intersezione tra questi due settori si consuma una rivoluzione epocale nell’innovazione tecnologica. Che promette di ridefinire le basi stesse della sicurezza digitale. Un mercato che varrà 133,8 miliardi di dollari entro il 2030

Pubblicato il 25 Set 2023

Federica Maria Rita Livelli

Business Continuity & Risk Management Consultant, BCI Cyber Resilience Committee Member, CLUSIT Scientific Committee Member, ENIA Comitato Scientifico

Integrazione dell'AI in azienda

In un’epoca in cui il panorama tecnologico è in costante evoluzione e definisce la nostra esistenza, l’integrazione tra intelligenza artificiale (AI) e cyber security sta diventando sempre più rilevante nell’ambito dell’innovazione.

Questi due settori, che un tempo erano separati, si stanno ora incontrando e intersecando in modi che promettono di ridefinire le basi stesse della sicurezza digitale.

L’IA rivoluziona la cyber security

La convergenza tra Intelligenza Artificiale (IA) e cyber security è diventata essenziale nel settore in continua evoluzione. L’adozione di strumenti e tecniche basate sull’IA nella cyber security non è più solo una strategia opzionale, ma una necessità per contrastare l’aumento della sofisticazione degli attacchi informatici.

Le organizzazioni che comprendono il potenziale di questa convergenza e affrontano le sfide legate alle competenze saranno in grado di navigare con fiducia in questo scenario in continua mutazione.

Inoltre, secondo Acumen Research and Consulting, una società leader indiana nel settore delle indagini di mercato e consulenza, il mercato globale dei prodotti di cyber security basati sull’IA raggiungerà la notevole cifra di 133,8 miliardi di dollari entro il 2030.

Se il crimine diventa digitale e scaltro, la soluzione si chiama formazione

Di seguito, una panoramica di come l’Intelligenza Artificiale (IA) stia modellando il campo della cyber security e contribuendo a proteggere la frontiera digitale.

  1. Rilevamento e prevenzione delle minacce – I sistemi basati sull’IA possono analizzare grandi quantità di dati, identificare modelli e rilevare anomalie in tempo reale. Inoltre, l’IA, sfruttando gli algoritmi di Machine Learning (ML), può rilevare minacce note e identificare nuovi e sofisticati vettori di attacco che i sistemi tradizionali basati su regole potrebbero non cogliere. L’IA può anche identificare in modo proattivo le vulnerabilità nelle reti e nei sistemi, consentendo alle organizzazioni di correggerle prima che possano essere sfruttate.
  2. Analisi del comportamento – L’IA può monitorare e analizzare il comportamento degli utenti, il traffico di rete e i registri di sistema per identificare modelli insoliti o attività sospette. Gli algoritmi di IA, stabilendo linee di base e comprendendo il comportamento normale, possono identificare le deviazioni e inviare avvisi quando vengono rilevate potenziali minacce. Ciò aiuta a rilevare minacce interne, infezioni malware o tentativi di accesso non autorizzati.
  3. Risposta automatizzata e mitigazione – L’IA può consentire risposte automatizzate agli incidenti di cyber security, riducendo i tempi di risposta e minimizzando l’impatto degli attacchi. I sistemi di IA, ad esempio, possono bloccare autonomamente indirizzi IP sospetti, mettere in quarantena dispositivi infetti o avviare procedure di risposta agli incidenti sulla base di regole e policy predefinite. Ciò consente alle organizzazioni di rispondere in modo rapido ed efficace per mitigare le minacce.
  4. Intelligence e analisi sulle minacce – L’IA può aiutare a raccogliere, analizzare e correlare grandi volumi di dati di intelligence sulle minacce provenienti da varie fonti, tra cui blog sulla sicurezza, forum, social media e dark web. Inoltre, gli algoritmi di IA possono identificare le minacce emergenti, analizzare i modelli di attacco e fornire informazioni utili ai team di sicurezza. Ciò aiuta nell’identificazione proattiva delle minacce, nella valutazione delle vulnerabilità e nello sviluppo di solide strategie di difesa.
  5. Machine learning contradditorio – Il machine learning contraddittorio implica l’utilizzo dell’IA per identificare e difendersi dagli attacchi che prendono di mira gli stessi modelli di machine learning. Di fatto, gli avversari possono tentare di manipolare o eludere il rilevamento sfruttando le vulnerabilità negli algoritmi di IA. Le tecniche di IA, quali l’addestramento al contraddittorio e il rilevamento delle anomalie, possono aiutare a rilevare e mitigare questi attacchi, garantendo l’integrità e l’affidabilità dei sistemi di sicurezza basati sull’IA.
  6. Autenticazione e controllo degli accessi migliorati – L’IA può rafforzare i meccanismi di autenticazione utilizzando la biometria, il riconoscimento facciale, il riconoscimento vocale e l’analisi comportamentale. Queste tecniche fungono da supporto alla verifica delle identità degli utenti in modo più accurato, riducendo il rischio di accesso non autorizzato o compromissione dell’account. Inoltre, i sistemi di controllo degli accessi basati sull’IA possono anche adattarsi e apprendere dai comportamenti degli utenti per rilevare attività sospette e prevenire tentativi di accesso non autorizzati.
  7. Automazione e orchestrazione della sicurezza – L’IA può automatizzare le attività e i flussi di lavoro di sicurezza di routine, consentendo agli analisti umani di concentrarsi su attività più complesse e strategiche. Le piattaforme di orchestrazione della sicurezza basate sull’IA possono integrare vari strumenti di sicurezza, semplificare i processi di risposta agli incidenti e fornire visibilità centralizzata sulle operazioni di sicurezza. Ciò migliora l’efficienza, riduce i tempi di risposta e migliora la posizione complessiva della cyber security.

Vantaggi dell’IA nella cyber security

L’integrazione dell’IA nella cyber security offre diversi vantaggi e, precisamente:

  1. Protezione avanzata contro attacchi informatici e violazioni dei dati
  2. Miglioramento del rilevamento e della risposta alle minacce
  3. Ridotta dipendenza dall’intervento umano
  4. Tempi di ripristino più rapidi dopo una violazione
  5. Conformità semplificata ai requisiti normativi

Questi vantaggi possono aiutare le organizzazioni a mantenere la continuità aziendale e rafforzare la propria reputazione, favorendo la fiducia tra clienti, parti interessate e dipendenti.

Rischi di sicurezza dei sistemi di intelligenza artificiale generativa: l’impatto nel mondo cyber

Le sfide dell’IA nella cyber security

Nonostante i suoi potenziali vantaggi, l’IA presenta alcune sfide nel campo della cyber security e, precisamente:

  1. Minacce in evoluzione – Uno degli aspetti più problematici della cyber security è la natura in continua evoluzione dei rischi per la sicurezza. Man mano che emergono nuove tecnologie e gli aggressori sviluppano nuove tecniche, tenere il passo con questi cambiamenti e aggiornare le pratiche di sicurezza può essere difficile.
  2. Gestione dati – Le organizzazioni raccolgono grandi quantità di dati, molti dei quali sono sensibili o riservati. Questi dati possono essere presi di mira dai criminali informatici che cercano di rubare informazioni di identificazione personale (Personal Identification Information -PII), portando a potenziali violazioni e perdita di fiducia dei clienti.
  3. Carenza di forza lavoro e divario di competenze – Esiste una significativa carenza di professionisti qualificati della cyber security, con un divario di forza lavoro stimato di 3,4 milioni. Questa carenza rende difficile per le organizzazioni dotare adeguatamente il personale e rispondere agli incidenti, evidenziando ulteriormente la necessità di soluzioni basate sull’IA.
  4. Attacchi alla catena di fornitura e rischi di terze parti – Anche se un’organizzazione dispone di solide misure di cyber security, le vulnerabilità possono essere introdotte attraverso partner, fornitori e venditori di terze parti. Affrontare questi rischi è fondamentale per mantenere una strategia di sicurezza globale.

Bilanciare l’innovazione con la gestione del rischio

Per sfruttare appieno il potenziale dell’IA nella cyber security, le organizzazioni devono trovare un equilibrio tra l’adozione dell’innovazione e la gestione dei rischi. Ciò può essere ottenuto attraverso le seguenti strategie:

  1. Implementare una forte strategia di cyber security – Una forte strategia di cyber security è essenziale per proteggersi da attacchi dannosi e salvaguardare i dati sensibili. Urge una strategia completa per coprire tutti gli aspetti dei sistemi e dei processi dell’organizzazione e continuamente aggiornata per rimanere al passo con l’evoluzione delle minacce.
  2. Investire in soluzioni di sicurezza basate sull’IA – Le organizzazioni dovrebbero investire in soluzioni di sicurezza basate sull’IA in grado di rilevare e rispondere alle minacce in modo più efficace rispetto ai metodi tradizionali. Di fatto, automatizzando determinate attività, queste soluzioni possono migliorare l’efficienza e liberare risorse umane per attività più complesse.
  3. Formazione e istruzione – Una formazione regolare sulla consapevolezza della sicurezza è necessaria per tutti i dipendenti, poiché svolgono un ruolo cruciale nel mantenimento della posizione di cyber security di un’organizzazione. I dipendenti, rimanendo informati sulle minacce attuali e sulle migliori pratiche, possono proteggere meglio se stessi e l’organizzazione.
  4. Collaborazione con partner del settore – Lavorare con partner del settore, condividere informazioni sulle minacce e collaborare sulle soluzioni può aiutare le organizzazioni a stare al passo con le minacce informatiche. Di fatto, le organizzazioni, mettendo in comune risorse e conoscenze, l possono proteggersi meglio e mitigare l’impatto degli attacchi informatici.
  5. Monitoraggio e valutazione delle soluzioni basate sull’IA – Le organizzazioni dovrebbero monitorare e valutare continuamente l’efficacia delle loro soluzioni di cyber security basate sull’IA. Ciò include la revisione delle prestazioni degli algoritmi di IA, la garanzia che siano aggiornati e l’identificazione di potenziali vulnerabilità.

Le organizzazioni, restando al passo con questi sviluppi e adottando un approccio equilibrato in termini di IA e di cyber security, potranno raccogliere i benefici dell’innovazione gestendo, al tempo stesso, efficacemente i rischi.

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Conclusione

L’integrazione dell’IA nella cyber security rappresenta una rivoluzione nel campo della sicurezza digitale, offrendo alle organizzazioni l’opportunità di potenziare le proprie difese contro le minacce informatiche sempre più frequenti. L’IA, con la sua capacità di analisi precisa e prontezza nel rispondere alle nuove sfide, si rivela una forza trasformativa nella lotta contro i criminali informatici.

Si tratta, altresì, di tenere in considerazione l’importanza di trovare un equilibrio tra le capacità dell’IA e le competenze umane per costruire sistemi di difesa robusti, adattivi ed etici. Ovvero, è fondamentale bilanciare attentamente l’innovazione con la gestione del rischio, in modo da essere preparati ad affrontare le sfide delle minacce in evoluzione e delle tecnologie emergenti.

Considerando che la tecnologia dell’IA sta continuamente avanzando, è di fondamentale importanza che organizzazioni e governi investano nella ricerca e nello sviluppo per sfruttarne il potenziale e migliorare le misure di cyber security, al fine di ridurre i rischi associati al suo uso improprio. Inoltre, la collaborazione tra esperti di IA e cyber security è più che mai essenziale per garantire un panorama digitale sicuro e resiliente di fronte alle minacce in costante evoluzione.

Va sottolineato che non esiste una soluzione miracolosa per proteggere l’infrastruttura digitale, ma un approccio multilivello che combini competenze umane e tecnologie all’avanguardia come l’IA è quanto mai strategico per adottare pratiche di cyber security efficaci.

In conclusione, nonostante le sfide da affrontare, l’adozione di soluzioni basate sull’IA può migliorare significativamente la capacità di rilevare, prevenire e rispondere all’evoluzione dei rischi informatici.

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