La sicurezza informatica è una parte fondamentale di qualsiasi azienda.
Non solo le aziende, ma anche i governi hanno bisogno di una sicurezza informatica di prima classe per assicurarsi che i loro dati rimangano privati e non vengano violati o divulgati a tutto il mondo!
Introduzione Apprendimento Automatico nella Sicurezza Informatica
Con la crescente popolarità dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, queste tecnologie stanno persino diventando attori chiave nel campo della sicurezza informatica.
Il Machine Learning ha molte applicazioni nella sicurezza informatica, tra cui l' identificazione delle minacce informatiche , il miglioramento dei software antivirus disponibili , la lotta alla criminalità informatica che utilizza anche le capacità dell'IA e così via.
L'ultimo punto è estremamente rilevante poiché molti criminali informatici utilizzano anche l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per migliorare e potenziare i loro attacchi informatici. Secondo uno studio condotto dal Capgemini Research Institute, l'IA è necessaria per la sicurezza informatica perché gli hacker la stanno già utilizzando per gli attacchi informatici. Il 75% dei dirigenti intervistati ritiene inoltre che l'IA consenta una risposta più rapida alle violazioni della sicurezza. Pertanto, il software di sicurezza informatica basato su Machine Learning sta rapidamente diventando una necessità e non solo un lusso.
Esempi e applicazioni di Machine Learning nella sicurezza informatica
Vediamo quindi le 5 migliori applicazioni di Machine Learning nella sicurezza informatica che le aziende possono utilizzare in modo che siano sicure e protette. Le aziende possono farlo facilmente implementando prima l'IA nei loro protocolli CyberSecurity esistenti e quindi passando a fornitori specializzati di AI e ML Cybersecurity. Questo può essere fatto utilizzando l'analisi predittiva per rilevare minacce e attività dannose, utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale per la sicurezza, migliorando le tecniche di accesso basate sulla biometria, ecc.
1. Identificazione delle minacce informatiche
La sicurezza informatica è una componente molto importante di tutte le aziende. Dopotutto, se un hacker riesce a entrare nei loro sistemi, è un brindisi! La componente più difficile della sicurezza informatica è scoprire se le richieste di connessione al sistema sono legittime e qualsiasi attività dall'aspetto sospetto, come la ricezione e l'invio di grandi quantità di dati, è opera di professionisti dell'azienda o di alcune minacce informatiche. Questo è molto difficile da identificare per i professionisti della sicurezza informatica, specialmente nelle grandi aziende in cui le richieste variano continuamente a migliaia e gli esseri umani non sono sempre accurati. È qui che l'apprendimento automatico può fornire molto aiuto ai professionisti. Un sistema di identificazione delle minacce informatiche basato su AI e ML può essere utilizzato per monitorare tutte le chiamate in uscita e in entrata, nonché tutte le richieste al sistema per monitorare le attività sospette.
Versive è un fornitore di intelligenza artificiale che fornisce software di sicurezza informatica in combinazione con l'IA.
2. Software antivirus basato sull'intelligenza artificiale
Si consiglia comunemente di installare l'antivirus prima di utilizzare qualsiasi sistema. Questo perché l'antivirus protegge il tuo sistema scansionando tutti i nuovi file sulla rete per identificare se potrebbero corrispondere a una firma nota di virus o malware. Tuttavia, questo antivirus tradizionale richiede aggiornamenti costanti per stare al passo con tutti gli aggiornamenti dei nuovi virus e malware creati. Ecco dove l'apprendimento automatico può essere estremamente utile. Il software antivirus integrato con l'apprendimento automatico tenta di identificare qualsiasi virus o malware in base al suo comportamento anomalo anziché alla sua firma. In questo modo, può gestire le minacce comuni e incontrate in precedenza e anche le nuove minacce da virus o malware che sono stati creati di recente.
Ad esempio, Cilance una società di software ha creato un antivirus intelligente che impara a rilevare virus o malware da zero e quindi non dipende dall'identificazione delle loro firme per rilevarli.
3. Modellazione del comportamento dell'utente
Alcune minacce informatiche possono attaccare una particolare azienda rubando le credenziali di accesso di uno qualsiasi dei suoi utenti e quindi accedendo illegalmente alla rete. Questo è molto difficile da rilevare da un normale antivirus poiché le credenziali dell'utente sono autentiche e l'attacco informatico potrebbe anche verificarsi senza che nessuno lo sappia. In questo caso, gli algoritmi di apprendimento automatico possono fornire aiuto utilizzando la modellazione del comportamento degli utenti. L'algoritmo di apprendimento automatico può essere addestrato per identificare il comportamento di ciascun utente, come i modelli di login e logout. Quindi ogni volta che un utente si comporta al di fuori del suo normale metodo comportamentale, l'algoritmo di apprendimento automatico può identificarlo e avvisare il team di sicurezza informatica che qualcosa è fuori dall'ordinario. Naturalmente, alcuni cambiamenti nei modelli di comportamento degli utenti sono del tutto naturali, ma ciò aiuterà comunque a catturare più minacce informatiche rispetto ai metodi convenzionali.
Darktrace che utilizza l'apprendimento automatico per identificare i normali schemi comportamentali di tutti gli utenti in un sistema analizzando le informazioni sul traffico di rete.
4. Combattere le minacce dell'IA
Molti hacker stanno ora sfruttando la tecnologia e utilizzano l'apprendimento automatico per trovare le falle nella sicurezza e nei sistemi di hacking. Pertanto, è molto importante che le aziende combattano il fuoco con il fuoco e utilizzino l'apprendimento automatico anche per la sicurezza informatica. Questo potrebbe persino diventare il protocollo standard per difendersi dagli attacchi informatici man mano che diventano sempre più esperti di tecnologia. Prendi in considerazione il devastante attacco NotPetya che ha utilizzato EternalBlue, un buco software nel sistema operativo Windows di Microsoft. Questi tipi di attacchi possono diventare ancora più devastanti in futuro con l'aiuto dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, a meno che anche il software di sicurezza informatica non utilizzi la stessa tecnologia.
Un esempio di questo è Crowdstrike, una società di tecnologia di sicurezza informatica che utilizza Falcon Platform, un software di sicurezza imbevuto di intelligenza artificiale per gestire vari attacchi informatici.
5. Monitoraggio e-mail
È molto importante monitorare gli account e-mail ufficiali dei dipendenti di un'azienda per prevenire attacchi alla sicurezza informatica come il phishing. Gli attacchi di phishing possono essere effettuati inviando e-mail fraudolente ai dipendenti e chiedendo loro informazioni private come informazioni riservate relative al loro lavoro, dettagli bancari e della carta di credito, password aziendali, ecc. Per evitarli è possibile utilizzare software di sicurezza informatica insieme all'apprendimento automatico trappole di phishing monitorando le e-mail professionali dei dipendenti per verificare se alcune funzionalità indicano una minaccia alla sicurezza informatica. L'elaborazione del linguaggio naturale può essere utilizzata anche per scansionare le e-mail e vedere se c'è qualcosa di sospetto, come alcuni schemi e frasi che potrebbero indicare che l'e-mail è un tentativo di phishing.
Ad esempio, Tessianoè una famosa azienda di software che fornisce software di monitoraggio della posta elettronica che può essere utilizzato per verificare se un'e-mail è un tentativo di phishing o una violazione dei dati. Questo viene fatto utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale e le tecnologie di rilevamento delle anomalie per identificare le minacce.
Futuro dell'apprendimento automatico e della sicurezza informatica
L'apprendimento automatico è ancora un'aggiunta relativamente nuova al campo della sicurezza informatica. Tuttavia, le 5 applicazioni sopra indicate di Machine Learning in Cybersecurity sono un buon inizio in questo campo. L'unica cosa da tenere a mente è che gli algoritmi di apprendimento automatico dovrebbero ridurre al minimo i loro falsi positivi, ovvero le azioni che identificano come dannose o parte di un attacco informatico, ma non lo sono. Le aziende devono assicurarsi di consultare i propri specialisti di sicurezza informatica che possono fornire le migliori soluzioni per identificare e gestire nuovi e diversi tipi di attacchi informatici con ancora più precisione utilizzando l'apprendimento automatico.
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