Uso dell'intelligenza artificiale per migliorare i processi di automazione della cybersicurezza per le attività

La combinazione di potenza di calcolo e disponibilità di vaste informazioni ha permesso agli esseri umani di delegare compiti che una volta erano esclusivi, come fare previsioni in ambienti complessi e prendere decisioni. Con l'intelligenza artificiale, possiamo interpretare immagini per rilevare malattie, impegnarci in conversazioni e anticipare i rischi più rapidamente, come i rischi di mancato pagamento o frode quando si tratta di assicurazioni. L'intelligenza artificiale ha un ampio campo d'azione nella cybersecurity, che si concentra sulla salvaguardia dei nostri beni digitali.

L'intelligenza artificiale, come insieme di tecniche predittive e di autoapprendimento, sta aiutando a migliorare la cybersecurity. Ciò avviene calibrando continuamente gli algoritmi mentre vengono esposti a nuove informazioni. La complessità e la dispersione dei sistemi con cui le aziende attualmente lavorano hanno dimostrato che i metodi tradizionali e manuali di supervisione, monitoraggio e controllo del rischio sono insufficienti. Inoltre, l' uso dell'intelligenza artificiale da parte dei cybercriminali rende i nostri sistemi ancora più vulnerabili.

Processi di Automazione della Cybersecurity

In media, i lavoratori trascorrono tre ore del loro lavoro quotidiano svolgendo compiti ripetitivi al computer, spesso non correlati alle loro responsabilità principali. Questo può portare a errori umani e demotivazione, che gli hacker possono sfruttare per preparare strategie di attacco informatico, come rilevato in uno studio di OnePoll.

Nel corso del 2023, si prevede che il 45% dei compiti ripetitivi nelle grandi aziende sarà automatizzato, come riportato in un recente sondaggio di IDC Research da vari paesi europei. Questo segna un chiaro cambiamento nelle tendenze organizzative, in gran parte dovuto alla pandemia.

L'automazione utilizza tecnologie di Intelligenza Artificiale e Machine Learning per aumentare la velocità di risposta, risparmiare tempo e migliorare l'accuratezza riducendo il rischio di errore umano. I sei compiti più ripetitivi che possono essere automatizzati e protetti con l'Intelligenza Artificiale includono:

Back Office: Acquisizione dati, gestione della posta, catalogazione di documenti digitali, report di computer e software, o gestione tediosa delle fatture sono tra i compiti meno graditi. È possibile estrarre entità da documenti o fatture, riducendo il tempo di ispezione manuale mantenendo l'affidabilità. Inoltre, l'integrazione dell'IA negli ERP aziendali minimizza gli errori e automatizza questo processo. L'IA consente anche di riassumere documenti e ottenere nuove informazioni confrontandole con versioni precedenti, risultando in una redditività superiore rispetto ai processi manuali.

Servizio Clienti: L'IA nel servizio clienti ascolta e interpreta i messaggi per fornire la risposta più adatta alle esigenze dei clienti. I bot che iniziano conversazioni con i clienti sono sempre più comuni, offrendo risposte più rapide, accurate e disponibilità 24/7. Rilevano quando è necessaria l'intervento umano e richiedono il coinvolgimento di un agente, liberando gli agenti da compiti ripetitivi e automatizzando processi semplici o comuni. L'IA può anche automatizzare compiti di gestione, come classificare i messaggi elettronici in arrivo e filtrare lo spam.

Revisione dei Danni Causati da Attacchi Informatici e Controllo e Assicurazione della Qualità: Le nuove tecnologie hanno rivoluzionato il controllo qualità, le ispezioni e il rilevamento delle anomalie utilizzando algoritmi di machine learning. Possono identificare danni o malfunzionamenti in macchinari o strutture attraverso input di immagini, registrazioni sonore o modelli di dati, ispezionare prodotti finiti per difetti e garantire standard di qualità.

Riconoscimento delle immagini: Il riconoscimento delle immagini è diventato più diffuso negli ultimi anni, dimostrandosi utile in varie applicazioni industriali. Consente un'adeguata supervisione degli ambienti di lavoro e delle attrezzature di sicurezza, l'identificazione di situazioni di rischio e il rilevamento di anomalie nei prodotti. L'analisi delle immagini consente di risparmiare tempo cercando automaticamente milioni di record in pochi secondi o fornendo risposte in tempo reale.

Trascrizione delle Informazioni: L'IA può identificare informazioni specifiche come ID, date, numeri di telefono o indirizzi. Facilita anche la generazione di rapporti per il team di vendita e l'integrazione CRM. L'IA può trascrivere intere conversazioni, colmando le lacune lasciate dalla trascrizione fonetica e convertendo le parole audio in testo.

Rilevamento di Approfondimenti e Argomenti: L'IA può estrarre informazioni rilevanti da opinioni, recensioni ed emozioni degli utenti. Questa capacità consente di identificare aree di miglioramento e argomenti di interesse nella generazione di contenuti.

Questi compiti possono essere inondati di dati non strutturati, rendendoli difficili da gestire. Queste informazioni grezze o disorganizzate non possono essere facilmente archiviate in strutture predefinite. Un semplice esempio per comprendere la differenza è l'introduzione di dati tramite un modulo su un sito web; la raccolta avviene in modo uniforme e i dati sono pre-formattati. Tuttavia, se è necessario estrarre dati da un documento di testo, ad esempio, un insieme di dati personali nel corpo di un'email sarà un'informazione non strutturata che deve essere elaborata e strutturata manualmente, assegnandole una struttura o classificazione.

Applicazioni attuali dell'Intelligenza Artificiale nella cybersecurity nei processi di lavoro ripetitivi

Caccia alle Minacce: Identificazione delle minacce e neutralizzazione degli attacchi informatici. Le tecniche tradizionali che si basano sull'identità o utilizzano indicatori di compromissione possono essere migliorate, colmando le lacune della cybersecurity gestendo e interpretando gli indicatori comportamentali.

Gestione delle Vulnerabilità: Il numero di vulnerabilità cresce ogni anno, e non è sufficiente aspettare che i cybercriminali le sfruttino prima di reagire. L'analisi del comportamento degli utenti e degli eventi (UEBA) consente di identificare comportamenti anomali che indicano attività di attacco informatico anche prima che siano disponibili patch che correggono le vulnerabilità.

Data Center: L'IA, come in altri ambiti in cui opera, facilita l'ottimizzazione e il monitoraggio dei centri di elaborazione dati essenziali e aiuta a rilevare minacce di comportamenti anomali. Migliora l'uso di queste risorse e la loro evoluzione, con il conseguente risparmio sui costi e riduzione dei rischi, come tempi di inattività del servizio o l'esecuzione di software dannoso.

Sicurezza della Rete: L'Intelligenza Artificiale consente di apprendere i modelli di comportamento del traffico nelle reti sia nel campo delle politiche di azione contro il comportamento degli utenti sia nel campo più topografico quando si tratta di identificare quali processi corrispondono a ciascuna applicazione. L'IA può raccomandare il raggruppamento dei carichi di lavoro e l'applicazione delle politiche di sicurezza.

Sicurezza dell'Autenticazione: Sia per la protezione degli utenti che accedono ai nostri servizi sia per l'insieme degli elementi che utilizzano, l'Intelligenza Artificiale può identificare l'uso di identità false o attacchi di forza bruta, fornendo una barriera aggiuntiva all'accesso fraudolento ai nostri servizi oltre all'autenticazione dell'utente o all'uso di captcha.

Privacy delle Informazioni e Conformità: L'Intelligenza Artificiale aiuta a classificare automaticamente le informazioni in base al loro livello di criticità rispetto a diverse normative come il GDPR. Ciò implica risparmi rispetto agli sforzi attualmente fatti manualmente, evitando i rischi che ciò comporta.

Blocco dei Bot Basato sul Loro Comportamento: L'attività dei bot, pur non essendo dannosa, consuma la larghezza di banda dei nostri server, danneggiando l'esperienza utente dei nostri veri clienti. L'Intelligenza Artificiale consente di classificare l'attività di questi visitatori per limitare le loro azioni.

Questi casi d'uso sono diventati una realtà per i principali attori del mondo digitale, come Google, che ha integrato l'Intelligenza Artificiale nella cybersecurity all'interno del suo servizio Gmail, e IBM/Watson, che include questa combinazione tra i suoi strumenti di sicurezza. Altri esempi notevoli includono Juniper Networks e Balbix.

Poiché i cybercriminali utilizzano sempre più l'Intelligenza Artificiale per i loro attacchi e i benefici che essa offre nella gestione di vari sistemi e servizi di cybersecurity, implementare soluzioni di sicurezza che sfruttano l'IA è diventato essenziale. Di conseguenza, diventeremo più abili nel rilevare hacker, ridurre i costi ai livelli di sicurezza attuali e migliorare l'esperienza per i nostri clienti e utenti.