Tecniche, soluzioni e modelli: Applicazione dell'apprendimento automatico alla sicurezza informatica

L'apprendimento automatico, un sottocampo dell'intelligenza artificiale, consente a sistemi e applicazioni di apprendere in ambienti dinamici senza una programmazione esplicita. Analizzando i dati storici e identificando gli schemi, questi sistemi possono determinare se stanno ottenendo i risultati desiderati. La crescita del Machine Learning è stata alimentata dai progressi dei Big Data, dalle diverse fonti di dati e dalla crescente potenza di calcolo di dispositivi e server.

Nel campo della sicurezza informatica, sono necessari sforzi continui per sostenere modelli come la triade CID, che si concentra su integrità, disponibilità e riservatezza delle informazioni. Affrontare le nuove minacce informatiche e migliorare le capacità di rilevamento e analisi pone sfide significative a sistemi, consulenti e ricercatori. I fattori che contribuiscono a queste sfide sono la complessità variabile, la tecnologia in rapido progresso e l'ingegnosità dei criminali informatici.

Entro il 2023, tutti i software convenzionali dovranno dare priorità alle caratteristiche e alle politiche di sicurezza, affidandosi all'input umano per identificare e analizzare le vulnerabilità. Stabilire processi e standard per rilevare e caratterizzare le vulnerabilità è essenziale per sviluppare strumenti efficaci. L'integrazione di tecniche di data science, modelli e algoritmi di Machine Learning può migliorare notevolmente l'efficienza di questi processi di analisi.

Importanza della classificazione del malware per la macchina di apprendimento

A partire dal 2014, i professionisti della sicurezza informatica hanno esplorato la creazione di un sistema di classificazione delle minacce informatiche per MS Windows, utilizzando caratteristiche derivate da analisi statiche e dinamiche. Questa ricerca ha impiegato vari algoritmi di classificazione come il MultiLayer Perceptron, IB1, Albero decisionale, e Foresta casuale. In particolare, è possibile ottenere risultati eccezionali combinando i dati delle analisi statiche e dinamiche.

Nel 2019, l'applicazione della scienza dei dati nello sviluppo di soluzioni software, compresi modelli predittivi specializzati per il rilevamento di malware e la previsione di cyberattacchi sul web, è emersa come un approccio promettente.

Entro il 2023, la cybersecurity si è evoluta come disciplina informatica incentrata sullo sviluppo e l'implementazione di meccanismi di protezione delle informazioni e di infrastrutture tecnologiche per aziende e organizzazioni contro potenziali attacchi interni o esterni. Dal 2020, si è registrata una tendenza crescente a integrare le tecnologie di intelligenza artificiale (AI) nella cybersecurity.

Nel 2023, 69% di aziende mirano a incorporare l'IA nei loro sistemi di cybersicurezza in cinque casi d'uso principali: rilevamento delle intrusioni, classificazione del rischio di rete, rilevamento delle frodi, analisi del comportamento di utenti e dispositivi e rilevamento di malware. La cybersecurity guidata dall'intelligenza artificiale è attualmente utilizzata in diverse aree, tra cui 75% nella sicurezza delle reti, 71% nella sicurezza dei dati, 68% nella sicurezza degli endpoint, 65% nella sicurezza delle identità e degli accessi, 64% nella sicurezza delle applicazioni, 59% nella sicurezza del cloud e 53% nella sicurezza dell'IoT.

Implementazione di modelli di apprendimento automatico per il miglioramento della sicurezza informatica

Mentre la prevalenza del crimine informatico continua a crescere, le aziende di vari settori esprimono preoccupazione per la falsa percezione della sicurezza, per le politiche o le linee guida di prevenzione inadeguate e per le limitate capacità di reazione agli attacchi informatici. I sostenitori dell'Intelligenza Artificiale (IA) nella cybersecurity suggeriscono che l'integrazione dell'IA può creare un nuovo paradigma, riducendo efficacemente le vulnerabilità nell'endpoint e quindi diminuendo l'area di esposizione.

Nel 2020, il 70% degli incidenti segnalati avrà origine da endpoint connessi alla rete, e i personal computer e gli smartphone saranno i più coinvolti. Anche se il termine "intelligenza artificiale" potrebbe essere abusato, è innegabile che i progressi dell'IA possono accelerare in modo significativo l'identificazione di nuove minacce informatiche e consentire risposte proattive per fermare i cyberattacchi prima che si diffondano.

Molte aziende utilizzano oggi diversi strumenti per analizzare la sicurezza dei loro prodotti. Tra questi strumenti, le reti avversarie generative (GAN) si distinguono per la loro capacità di individuare i difetti dei modelli di apprendimento automatico e di addestrarli a diventare più robusti. Le GAN sono algoritmi di intelligenza artificiale progettati per l'apprendimento automatico non supervisionato, costituiti da sistemi di reti neurali concorrenti. Presentiamo tre framework per l'addestramento di modelli di Machine Learning:

1. Ala profonda: Sviluppato in TensorFlow 1, Deep-Pwing è un framework che consente la sperimentazione di modelli di apprendimento automatico per valutarne la resilienza contro potenziali attacchi. Supporta inoltre l'espansione graduale della loro base di conoscenze, trasformandola potenzialmente in uno strumento per condurre test di penetrazione e consentire studi statistici su specifici modelli di apprendimento automatico.
2. Avversario Lib: Questa libreria Python è progettata per valutare la sicurezza dei classificatori di apprendimento automatico contro potenziali attacchi o intrusioni. Adversarial Lib consente agli utenti di lanciare uno script o uno snippet di codice e supporta un'ampia gamma di algoritmi di apprendimento automatico ottimizzati e riscritti in C++. Inoltre, gli utenti possono contribuire con gli algoritmi mancanti alla libreria, rendendola sempre più completa.
3. Lo zoo del GAN: Come pagina di riferimento, The GAN Zoo mette a disposizione degli utenti numerose GAN per l'addestramento e la valutazione di modelli di apprendimento automatico. Supportato da un'ampia comunità di sviluppatori, ogni settimana vengono aggiunti nuovi documenti al suo repository GitHub. (Lo zoo del GAN, 2018).

In conclusione, il machine learning è diventato uno strumento prezioso per i ricercatori e gli sviluppatori nel campo della cybersecurity, in quanto consente l'esecuzione di numerosi test che permettono di risparmiare tempo e fatica in termini di sicurezza e penetrazione (Flores Sinani, 2020).

Utilizzo dell'apprendimento profondo per le applicazioni di sicurezza informatica

Il Deep Learning, un sottoinsieme del Machine Learning, impiega un approccio di apprendimento automatico che addestra l'Intelligenza Artificiale (IA) a prevedere risultati specifici sulla base dei dati in ingresso. Questa capacità consente all'IA di prevedere i risultati elaborando e combinando le serie di dati.

Uno dei vantaggi principali del Deep Learning è la sua capacità di apprendere in tempo reale e di sviluppare nuovi criteri di classificazione senza l'intervento umano. Poiché i criminali informatici si evolvono rapidamente e producono minacce informatiche adattive, il Deep Learning viene applicato sempre più spesso per combattere le minacce informatiche e le frodi online.

Il Deep Learning è in grado di rilevare, classificare e affrontare efficacemente le minacce informatiche, generando soluzioni in modo efficiente e rapido. Le sue vaste applicazioni includono metodi di identificazione degli utenti per distinguere gli esseri umani dai bot, rilevare i tentativi di impersonificazione dei criminali informatici o identificare gli accessi non autorizzati agli account degli utenti da postazioni remote.

Qui di seguito, segnaliamo alcune aziende specializzate nel Deep Learning:

• Check Point: Azienda specializzata in firewall, Check Point si dedica alla protezione completa attraverso aggiornamenti continui dei suoi motori di apprendimento automatico (ML). Il suo servizio centralizzato, Campaign Hunting, scansiona ogni punto della rete, analizzando le anomalie per costruire una piattaforma di protezione basata sul cloud.
• CrowdStrike: Si concentra sull'analisi approfondita del comportamento degli utenti e sul monitoraggio dei dispositivi, CrowdStrike identifica virus, malware, furti di credenziali e minacce informatiche interne. Il loro approccio di protezione si basa su tecniche di apprendimento automatico che creano un modello di attività normale (linea di base), che aiuta a rilevare le deviazioni in tempo reale e facilita le misure preventive.
• Darktrace: Con una piattaforma che stabilisce una linea di base, Darktrace mira principalmente a prevenire le intrusioni nelle reti WAN, LAN e WiFi. I suoi meccanismi di apprendimento automatico migliorano continuamente il modello senza l'intervento umano, adattandosi alle esigenze dei clienti e migliorando costantemente le capacità di difesa.
• Istinto profondo: Fondata per sviluppare una piattaforma di deep learning per la protezione dei dispositivi degli utenti finali, l'obiettivo principale di Deep Instinct è ridurre il tempo di reazione a meno di 20 millisecondi di fronte alle minacce informatiche ai dispositivi finali. Dopo cinque anni di addestramento della sua rete neurale, Deep Instinct offre ora un agente distribuibile per vari tipi di dispositivi, dimostrando l'ampio potenziale della tecnologia di deep learning.

Migliorare la sicurezza informatica in ambito aziendale con le applicazioni di apprendimento automatico

L'automazione può ridurre significativamente il numero di falsi positivi generati dalla cybersecurity. Gli analisti potrebbero gestire da 20 a 30 avvisi di falso positivo al giorno, a seconda delle dimensioni della banca. Se le risorse per la revisione degli avvisi sono limitate, si dovrebbe prendere in considerazione una strategia diversa. L'apprendimento automatico può essere impiegato nel settore finanziario per il rilevamento delle frodi. Ad esempio, Visa perfeziona continuamente la sua tecnologia di rilevamento delle frodi, con particolare attenzione ai modelli di apprendimento automatico scalabili e all'apprendimento profondo.. Questo approccio consente di utilizzare una gamma di dati più ampia e di fare inferenze in diverse situazioni. Si concentrano anche sull'incorporazione di altre tecniche come l'analisi predittiva in tempo reale.

Nella cybersecurity, per l'analisi delle minacce informatiche, il rilevamento delle intrusioni e la prevenzione vengono utilizzati robusti algoritmi di apprendimento automatico e profondo. Questi algoritmi sono sviluppati per anticipare gli attacchi informatici e limitare l'accesso a file o programmi compromessi.

Per quanto riguarda i droni, sono stati compiuti progressi anche nel campo della cybersicurezza. I droni possono espandere la copertura della videosorveglianza su ampie areecome parchi, terreni agricoli e magazzini industriali. Sono veicoli versatili che possono eseguire ispezioni automatiche di routine o essere pilotati manualmente. I droni possono essere configurati per compiti di riconoscimento facciale, rilevamento e localizzazione di intrusi. Evadere o distruggere i droni è più impegnativo, poiché non si tratta di sistemi stazionari.

In conclusione

La crescente importanza dell'intelligenza artificiale, in particolare dell'apprendimento automatico e profondo, nella sicurezza informatica personale e aziendale è evidente. Questo panorama tecnologico in costante evoluzione corrisponde all'aumento dei crimini informatici e dei cyberattacchi, portando a sfide di cybersecurity sempre più complesse e sofisticate.

Le aziende stanno ora esplorando il modo in cui l'apprendimento automatico nella cybersecurity può contribuire a mitigare questi rischi. I tassi di adozione dell'intelligenza artificiale nella cybersecurity continuano ad aumentare. Le organizzazioni devono identificare dove implementarla per ottenere il massimo valore e stabilire obiettivi allineati alle loro prestazioni o aspettative.

Sebbene numerose tecniche, soluzioni e modelli utilizzino l'apprendimento automatico e profondo per l'analisi dei dati, ci sono ancora molti progressi da fare, poiché i criminali informatici sono in continua evoluzione.