Importanza dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per l'analisi avanzata, il rilevamento e la risposta alle minacce.

Per implementare una difesa informatica contro un potenziale attacco informatico, è importante incorporare una soluzione che includa il monitoraggio preventivo, l'educazione degli utenti e un'adeguata gestione delle patch e degli incidenti. Tuttavia, sono state sviluppate opzioni che possono andare oltre questa configurazione di base. Una delle migliori è l'implementazione dell'intelligenza artificiale (AI) nella sicurezza informatica. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico migliorano costantemente le capacità di cybersecurity, al punto che si potrebbe affermare che la prossima generazione di difesa informatica si basa in larga misura sulla robotica. Alcuni fornitori di sicurezza informatica offrono questa tecnologia che consente alle macchine di vedere, rilevare e rispondere alle minacce informatiche. È possibile garantire la protezione degli utenti utilizzando i più recenti progressi dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico.

L'intelligenza artificiale nella sicurezza informatica

L'intelligenza artificiale consiste in un sistema a cui è stato insegnato a svolgere compiti specifici senza essere esplicitamente programmato, il che consente alle soluzioni di cybersecurity di analizzare e apprendere i dati con maggiore efficienza e precisione. Per questo motivo, diventa la nuova priorità della cybersecurity nei dipartimenti IT delle aziende. L'intelligenza artificiale è in continua evoluzione e i suoi algoritmi consentono l'apprendimento automatico, noto come machine learning, che aiuta il sistema ad apprendere modelli e ad adattarsi per semplificare la risposta ai rischi di incidente. I professionisti della cybersecurity sono generalmente estremamente impegnati, gestiscono una quantità eccessiva di dati, non hanno tempo a sufficienza e quindi hanno una scarsa disponibilità di competenze, per cui l'Intelligenza Artificiale può avere un grande impatto sui responsabili IT consentendo:

- Rilevare accuratamente le minacce

- Automatizzare la risposta

- Semplificare le indagini sugli attacchi

In questo senso, l'Intelligenza Artificiale genera vantaggi significativi, poiché le risorse umane nel campo della cybersecurity non riescono a soddisfare l'elevata domanda. In questo modo, gli sforzi degli amministratori possono essere ottimizzati. I sistemi di intelligenza artificiale collaborano classificando gli attacchi in base al livello di minaccia informatica; i responsabili della sicurezza informatica, dal canto loro, assegnano la priorità con cui ciascuno di essi deve essere affrontato, a partire da quello più pericoloso per lo stato delle informazioni aziendali. Anche i cyberattacchi di tipo malware e gli altri che potrebbero verificarsi si stanno evolvendo, rendendo le minacce informatiche più veloci e sofisticate. Ecco perché il Machine Learning diventa essenziale per essere allo stesso livello di preparazione.

Apprendimento automatico

Che si concentra sull'applicazione di algoritmi in relazione ai dati. Nel rapporto tra intelligenza artificiale e cybersicurezza, si presentano due schemi predominanti: quelli definiti dagli analisti e quelli definiti dalle macchine. Gli analisti di cybersicurezza creano protocolli basati sulla loro esperienza. Tuttavia, possono incontrare problemi quando incontrano una minaccia nuova o sconosciuta. D'altra parte, le macchine applicano i loro protocolli di sicurezza in base alle informazioni acquisite dal Machine Learning e dal Deep Learning. I modelli di comportamento nelle reti influenzano direttamente la previsione di movimenti e attacchi futuri e i sistemi operativi utilizzati, i server, i firewall, le azioni degli utenti e le tattiche di risposta. Tuttavia, possono soffrire di "falsi positivi", rafforzando l'idea che entrambi gli schemi dovrebbero integrarsi a vicenda.

Alimentata dai dati per aiutare le aziende a prosperare, è all'avanguardia nelle iniziative di difesa degli endpoint. Man mano che la cybersecurity diventa un problema globale mainstream, si cercano nuovi modi per identificare, monitorare e contenere gli attacchi. La cybersicurezza fornita dall'intelligenza artificiale si caratterizza per la sua autonomia, grazie al motore che automatizza la gestione quotidiana della sicurezza e le operazioni dall'inizio alla fine.

Data Loss Prevention utilizza tecniche di apprendimento automatico con intelligenza artificiale per analizzare e qualificare rapidamente i dati in movimento, come e-mail, messaggi di testo, documenti e allegati associati. Ciò consente di configurare controlli e restrizioni rigorosi sui trasferimenti di dati per impedirne la perdita o il dirottamento.

Protezione degli endpoint

Endpoint Protection trasforma i più recenti progressi nell'Intelligenza Artificiale e nell'Apprendimento Automatico in vantaggi per l'azienda, offrendo l'apprendimento automatico più avanzato disponibile nel settore grazie all'ingegneria e all'assemblaggio avanzati. L'amministratore della sicurezza raggiunge un livello di prevenzione più avanzato grazie alle raccomandazioni e all'automazione dei criteri che combinano le informazioni sul comportamento di amministratori e utenti, gli indicatori di compromissione e le anomalie storiche per identificare le minacce informatiche. Inoltre, apprende continuamente le tendenze di gestione per adattare le priorità, le raccomandazioni e le risposte alle esigenze della rete e alla tolleranza al rischio dell'organizzazione.

Fonte dei dati

Senza dubbio, le prestazioni dell'intelligenza artificiale si basano su una solida fonte di dati. Questi modelli analizzano una delle più grandi raccolte al mondo di telemetria non governativa e multifattoriale per identificare potenziali minacce informatiche e modelli di comportamento insoliti. La tecnologia di intelligenza artificiale elabora ogni giorno oltre 2 petabyte di dati, generati da miliardi di file e messaggi e da trilioni di connessioni di rete. Endpoint Protection tiene traccia dei dati relativi alle minacce informatiche e agli attacchi informatici su 175 milioni di endpoint e monitora 57 milioni di sensori di attacchi informatici in tempo reale, minuto per minuto. Di conseguenza, è possibile eseguire le operazioni di sicurezza quotidiane e automatizzare il processo decisionale e l'esecuzione della difesa, eliminando i processi che richiedono tempo e ampliando l'elenco delle cose da fare. In questo senso, la sicurezza informatica della vostra rete aziendale è rafforzata da una soluzione che impiega la tecnologia più importante del settore: l'intelligenza artificiale.

L'intelligenza artificiale come branca dell'informatica

L'intelligenza artificiale è una branca dell'informatica che cerca di creare macchine in grado di svolgere compiti che di solito richiedono l'intelligenza umana. Questo campo mira a sviluppare sistemi in grado di ragionare, imparare, prendere decisioni e persino assimilare il mondo che li circonda. L'Intelligenza Artificiale può essere suddivisa in due categorie: AI restrittiva e AI generale.

L'intelligenza artificiale restrittiva è stata progettata per eseguire compiti specifici di riconoscimento vocale o di classificazione delle immagini. L'Intelligenza Artificiale generale può svolgere le stesse funzioni intellettuali di un essere umano. L'apprendimento automatico è un ramo dell'Intelligenza Artificiale che consente ai computer di apprendere dai dati senza una programmazione esplicita. Ciò si ottiene utilizzando algoritmi in grado di identificare modelli nei dati e di fare previsioni in base a tali modelli. Esistono tre tipi di apprendimento automatico: con supervisione, senza supervisione e con rinforzo. Nell'apprendimento supervisionato, gli algoritmi vengono addestrati utilizzando dati etichettati e l'obiettivo è quello di fare previsioni sui dati futuri. Nell'apprendimento non supervisionato, gli algoritmi vengono addestrati utilizzando dati non etichettati e l'obiettivo è identificare modelli nei dati. Nell'apprendimento per rinforzo, gli algoritmi vengono addestrati attraverso tentativi ed errori per massimizzare i benefici.

Come abbiamo già detto, il Deep Learning è un tipo di apprendimento automatico che utilizza reti neurali con più livelli nascosti per simulare modelli complessi e relazioni tra i dati. È considerato una sottocategoria dell'Intelligenza Artificiale ed è stato utilizzato per ottenere risultati positivi in campi come il riconoscimento vocale, la visione artificiale e l'elaborazione del linguaggio naturale.

In conclusione

L'intelligenza artificiale è in grado di rilevare le minacce informatiche analizzando vasti dati e identificando modelli potenzialmente pericolosi. Ciò consente alle aziende di rispondere in modo più rapido ed efficace alle minacce.