In che modo l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico possono rilevare e prevenire gli attacchi dannosi

Con l'avanzare della tecnologia, aumenta anche il modo in cui i criminali cercano di sfruttarla. Oggi, gli attacchi dannosi sono una delle principali cause di preoccupazione sia per gli individui che per le organizzazioni. Ransomware, phishing e violazioni dei dati sono solo alcuni esempi delle numerose forme che questi attacchi possono assumere.

Le difese basate su tecnologie più recenti come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale possono aiutarti a proteggerti da queste minacce, in che modo esattamente questi sistemi rilevano e prevengono attacchi dannosi?

Il ruolo di AI e ML nella sicurezza informatica

L'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) lo sono due potenti strumenti simili ma diversi che possono essere utilizzati per identificare potenziali pericoli prima che possano causare danni. Utilizzando algoritmi, la tecnologia di intelligenza artificiale può rilevare modelli nei dati che possono indicare comportamenti sospetti o attività dannose. Può quindi segnalare potenziali minacce e allertare i team di sicurezza, in modo che possano agire.

Come molti altri domini, il rilevamento di malware è un altro campo in cui il machine learning si rivela utile. Il machine learning può rilevare nuove varianti di malware e aiutare i team di sicurezza a rispondere rapidamente creando una libreria di campioni. Per questo motivo, gli attacchi dannosi possono essere contrastati prima che causino danni.

È anche possibile utilizzare AI e ML per salvaguardare le reti tenendo sotto controllo il comportamento degli utenti. Questi sistemi sono in grado di monitorare le azioni degli utenti su più piattaforme e dispositivi al fine di individuare comportamenti insoliti o dannosi. Ciò può aiutare a rilevare e prevenire attacchi dannosi da parte dei team di sicurezza prima che abbiano la possibilità di causare danni.

In che modo AI e ML possono rilevare e prevenire le minacce

Esistono molti modi in cui AI e ML possono essere utilizzati per rilevare e prevenire minacce dannose.

• Aumentare la precisione per il rilevamento di minacce dannose: attraverso l'uso di algoritmi in grado di identificare schemi nei dati che possono indicare comportamenti sospetti, AI e ML possono aiutare a migliorare l'accuratezza dei sistemi di rilevamento del malware.
• Monitoraggio dell'attività degli utenti: l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono in grado di monitorare il comportamento degli utenti su molte piattaforme per identificare qualsiasi comportamento sospetto o dannoso. In questo modo, i team di sicurezza possono essere avvisati prima che si verifichi un attacco dannoso.
• Aggiornamento delle difese antimalware basate sulle firme: L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico possono aiutare nel processo di aggiornamento dei sistemi di rilevamento del malware basati su firme impiegando algoritmi per identificare nuovi ceppi del malware attuale. Ciò consente di interrompere le azioni dannose prima che producano danni.
• Identificazione di contenuti sospetti: AI e ML possono anche aiutare a identificare contenuti sospetti, come collegamenti di phishing o URL dannosi, evitandoti di dover controllare manualmente se un collegamento è sicuro. Eseguendo la scansione del Web alla ricerca di tali contenuti, i team di sicurezza possono adottare misure preventive prima che qualcuno cada vittima dell'attacco.
• Rileva le minacce zero-day: Le pericolose minacce zero-day possono essere trovate anche con l'aiuto di AI e ML. Gli algoritmi possono essere addestrati per identificare piccole tendenze nei dati che potrebbero suggerire un attacco zero-day prima che accada fornendo loro dati intenzionalmente errati.

Vantaggi dell'utilizzo di AI e ML per la sicurezza informatica

L'utilizzo di AI e ML per rilevare e prevenire minacce dannose offre numerosi vantaggi.

In primo luogo, può aiutare i team di sicurezza a rispondere molto più rapidamente a qualsiasi potenziale pericolo. Poiché questi sistemi scansionano costantemente le reti e tengono sotto controllo il comportamento degli utenti, possono avvisare il team di qualsiasi attività sospetta in tempo reale, consentendo loro di rispondere rapidamente. Ciò aumenta le possibilità di prevenire un attacco prima che si verifichino danni.

In secondo luogo, AI e ML possono fornire un modo più efficiente di rispondere alle minacce consentendo ai team di sicurezza di concentrarsi sulle attività più importanti. Utilizzando algoritmi che automatizzano attività banali o ripetitive, come la ricerca di malware o identificando gli URL dannosi, i team di sicurezza possono concentrare i propri sforzi su altre aree che richiedono maggiore Attenzione.

Eliminando le attività manuali dai loro flussi di lavoro, questi sistemi possono consentire ai team di essere più efficaci nel rilevare e fermare gli attacchi dannosi prima che abbiano la possibilità di causare danni. Ciò può in definitiva portare a un minor numero di incidenti di violazione dei dati o altri attacchi informatici.

In terzo luogo, AI e ML possono aiutare a ridurre i costi associati alla sicurezza. Automatizzando le attività ripetitive, tali sistemi riducono la necessità di lavoro manuale, portando a risparmi sui costi nel tempo. Inoltre, rilevando tempestivamente le minacce, possono contribuire a ridurre i danni causati da attacchi dannosi e prevenire costose violazioni dei dati.

Infine, AI e ML possono aiutare i team di sicurezza a prevenire minacce future. Imparando dagli incidenti passati, questi sistemi possono identificare modelli nei dati che potrebbero indicare un potenziale attacco prima che si verifichi. In questo modo, i team di sicurezza possono adottare misure preventive ed evitare qualsiasi azione dannosa prima che abbia la possibilità di causare danni.

Limitazioni e sfide dell'utilizzo di AI e ML

Sebbene AI e ML abbiano molti vantaggi per la sicurezza informatica, ci sono alcune limitazioni e sfide che ne derivano.

• I sistemi AI e ML richiedono grandi quantità di dati per essere addestrati correttamente. Senza punti dati sufficienti, questi sistemi potrebbero non essere in grado di rilevare con precisione le minacce dannose. Inoltre, è difficile trovare set di dati etichettati che possono essere utilizzati per l'addestramento poiché l'etichettatura manuale dei dati è un processo che richiede molto tempo e lavoro.
• I sistemi di intelligenza artificiale e Machine Learning sono generalmente considerati scatole nere o sistemi opachi, il che significa che potrebbe essere difficile spiegare perché hanno tratto determinate conclusioni. Ciò può rendere difficile per il personale addetto alla sicurezza avere fiducia nei risultati, aumentando la probabilità di attività dannose non rilevate o segnalate in modo errato.
• Questi sistemi devono essere costantemente monitorati e aggiornati per rimanere efficaci. Man mano che emergono nuovi tipi di malware o quelli esistenti vengono adattati, questi sistemi devono essere in grado di adattarsi di conseguenza per rimanere efficaci. Ciò richiede risorse e tempo da parte dei team di sicurezza che possono essere difficili da fornire per alcune organizzazioni.
• Costruire un sistema AI o ML da zero può essere costoso. Le risorse hardware e software per il corretto funzionamento di questi sistemi possono essere piuttosto costose, a seconda delle dimensioni dell'azienda. Per questo motivo, potrebbero essere difficili da implementare per alcune aziende.

Usa AI e ML per aumentare la tua sicurezza online

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono strumenti promettenti per contrastare i criminali informatici. Investire in AI e ML per la sicurezza informatica è un investimento che vale la pena fare poiché può portare a una protezione avanzata contro attività maligne.

Puoi ridurre la probabilità di violazioni dei dati e altri attacchi informatici rivolgendoti all'intelligenza artificiale e al machine learning. Puoi anche migliorare l'efficacia e l'efficienza delle misure di sicurezza informatica della tua azienda implementando questi sistemi, a condizione che tu disponga di risorse e personale sufficienti. Ma ci sono vincoli e difficoltà da considerare poiché attualmente non è stato dimostrato che queste tecnologie sostituiscano completamente gli esseri umani.