Come l'analisi predittiva può combattere la criminalità informatica

Difendersi dalla criminalità informatica è un compito impegnativo. I criminali informatici scoprono sempre nuovi metodi di attacco, quindi i professionisti della sicurezza devono adattarsi continuamente e rimanere vigili. L'analisi predittiva può renderlo molto più semplice.

L'analisi predittiva nella sicurezza informatica potrebbe aiutare le aziende con personale di sicurezza limitato a rimanere al sicuro da attacchi sofisticati. Ecco uno sguardo più da vicino a come funziona e come potrebbe aiutare a difendersi dai criminali informatici.

Che cos'è la modellazione predittiva?

Innanzitutto, cos'è la modellazione predittiva? È un sottoinsieme di analisi dei dati che utilizza le statistiche per aiutare a determinare cosa potrebbe accadere in futuro. Gli analisti prendono i dati passati e attuali per fare a modello di come potrebbero andare le cose in futuro, personalizzandolo man mano che emergono nuovi dati.

In molti casi, le persone eseguono più modelli contemporaneamente e combinano i risultati per trovare il risultato più probabile. Se hai utilizzato un'app meteo, hai sperimentato in prima persona questo tipo di modellazione predittiva. Tuttavia, il processo ha un potenziale ben oltre la previsione se pioverà.

L'analisi predittiva è diventata una pratica standard in settori come quello bancario e del marketing. Con l'aumento della criminalità informatica, anche i professionisti della sicurezza hanno iniziato a sfruttare il suo potenziale.

Determinazione della vulnerabilità

Il primo modo in cui l'analisi predittiva può migliorare la sicurezza informatica è aiutare le organizzazioni a comprendere i propri rischi. La criminalità informatica è una minaccia per qualsiasi azienda, ma diverse aziende subiranno diversi tipi di attacchi. Una buona sicurezza inizia con il sapere quali di questi attacchi sono i più minacciosi.

I modelli di analisi predittiva possono confrontare le misure di sicurezza di un'azienda e le tendenze della criminalità informatica tra aziende simili. Possono quindi mostrare come i criminali informatici possono attaccarli e dove si trovano i buchi nelle loro difese.

Gli analisti umani potrebbero svolgere un lavoro simile, ma l'intelligenza artificiale (AI) è spesso molto più brava in questi calcoli complessi. Alcuni sistemi, come QuadMetrics, spiegati qui dal Università del Michigan— hanno mostrato un'accuratezza fino al 90% e tassi di falsi positivi inferiori al 10%, evidenziando la loro efficacia.

Identificazione degli utenti in base al loro comportamento

L'analisi predittiva nella sicurezza informatica fornisce anche un modo innovativo per identificare gli utenti. È abbastanza facile rubare una password, ma è improbabile che un hacker utilizzi un computer allo stesso modo di un utente autorizzato. Ognuno ha abitudini di utilizzo distinte che l'IA può apprendere, aiutandola a scoprire potenziali violazioni.

Programmi di analisi come il software di sicurezza contro la criminalità informatica, di aziende come Kaseware, può esaminare i dati per identificare schemi fraudolenti, sollevando una bandiera rossa quando gli utenti rompono tali schemi. Questo approccio funziona allo stesso modo del monitoraggio delle frodi. Proprio come una banca può disattivare la tua carta di credito dopo un acquisto insolito, questi sistemi possono limitare un account dopo un comportamento atipico.

Quando un account si comporta in modo diverso rispetto a quanto previsto dall'IA, i professionisti della sicurezza umana possono esaminarlo più da vicino. Se si tratta di un utente malintenzionato, possono fermarlo e, se è solo un utente normale, possono restituirgli le autorizzazioni.

Prevedere gli attacchi prima che accadano

Man mano che questi modelli di analisi predittiva migliorano, potrebbero diventare ancora più utili. Potrebbero prevedere gli attacchi informatici prima che si verifichino, consentendo agli addetti alla sicurezza di prepararsi per l'attacco in arrivo.

Alcune reti hanno già iniziato a utilizzare versioni base di questo tipo di software. I modelli di machine learning prevedono gli attacchi identificando attività dannose in altre reti. Quindi determinano se sono probabili attacchi simili nella propria rete. I criminali informatici possono aggirare questo problema utilizzando attacchi esca, ma combinarlo con altri metodi potrebbe essere più efficace.

Altri sistemi analizzano le capacità, le motivazioni e le opportunità di attacco di specifici criminali informatici. Altri cercano indirizzi IP collegati ad attività sospette. La combinazione di questi fattori può aiutare i modelli a fare previsioni più accurate, catturando i criminali informatici prima che possano causare danni.

Ottimizzazione dell'assicurazione informatica

Non tutti i casi d'uso dell'analisi predittiva nella sicurezza informatica ruotano attorno all'arresto degli aggressori. Poiché il crimine informatico è in continua evoluzione, nessun sistema può fermare tutti i possibili attacchi. I modelli predittivi possono ancora aiutare migliorando l'assicurazione informatica delle aziende per quando si verifica una violazione.

Le violazioni dei dati sono costose, costano in media 4,24 milioni di dollari e questo costo continua a salire. Il settore delle assicurazioni informatiche è cresciuto in risposta, aiutando le aziende a compensare qualsiasi problema spese che potrebbero verificarsi durante una violazione. L'analisi predittiva può aiutare a capire quale livello di copertura potrebbe essere necessario a un'azienda prevedendo la probabilità che siano i vari attacchi.

Tutti i tipi di assicurazione misurano il rischio per determinare le tariffe di una parte e il tipo di copertura di cui hanno bisogno. L'assicurazione informatica non è diversa, ma comprendere i vari fattori di rischio rilevanti può essere complicato, quindi è meglio lasciare che sia l'IA. I modelli predittivi possono prevedere in modo affidabile i punti di forza e di debolezza di un'azienda, ottenendo il miglior accordo assicurativo per entrambe le parti.

L'analisi predittiva ha un vasto potenziale nella sicurezza informatica

L'analisi predittiva nella sicurezza informatica è un concetto nuovo, ma il suo potenziale è impressionante. Questi modelli di intelligenza artificiale possono colmare le lacune in cui le capacità umane sono insufficienti, aiutando le aziende a rimanere il più al sicuro possibile. Sebbene nessun modello predittivo sia perfetto, possono fornire miglioramenti sostanziali rispetto alle soluzioni tradizionali.

Con il miglioramento della tecnologia, le persone troveranno ancora più usi per l'analisi predittiva nella sicurezza informatica. I criminali informatici si adatteranno e anche questi programmi di intelligenza artificiale si evolveranno per soddisfarli. Potrebbero non eliminare la criminalità informatica, ma potrebbero ribaltare la bilancia a favore di parti innocenti.

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