{"id":1838,"date":"2023-04-07T17:19:04","date_gmt":"2023-04-07T17:19:04","guid":{"rendered":"https:\/\/securitybriefing.net\/?p=1689"},"modified":"2023-04-07T17:19:04","modified_gmt":"2023-04-07T17:19:04","slug":"tecniche-soluzioni-e-modelli-applicare-il-machine-learning-alla-cybersicurezza","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/securitybriefing.net\/it\/sicurezza-informatica\/tecniche-soluzioni-e-modelli-applicare-il-machine-learning-alla-cybersicurezza\/","title":{"rendered":"Tecniche, soluzioni e modelli: Applicazione dell'apprendimento automatico alla sicurezza informatica"},"content":{"rendered":"

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 \u00e8 stata alimentata dai progressi dei Big Data, dalle diverse fonti di dati e dalla crescente potenza di calcolo di dispositivi e server.<\/p>\n\n\n\n

Nel campo della sicurezza informatica, sono necessari sforzi continui per sostenere modelli come la triade CID, che si concentra su integrit\u00e0, disponibilit\u00e0 e riservatezza delle informazioni. Affrontare le nuove minacce informatiche e migliorare le capacit\u00e0 di rilevamento e analisi pone sfide significative a sistemi, consulenti e ricercatori. I fattori che contribuiscono a queste sfide sono la complessit\u00e0 variabile, la tecnologia in rapido progresso e l'ingegnosit\u00e0 dei criminali informatici.<\/p>\n\n\n\n

Entro il 2023, tutti i software convenzionali dovranno dare priorit\u00e0 alle caratteristiche e alle politiche di sicurezza, affidandosi all'input umano per identificare e analizzare le vulnerabilit\u00e0. Stabilire processi e standard per rilevare e caratterizzare le vulnerabilit\u00e0 \u00e8 essenziale per sviluppare strumenti efficaci. L'integrazione di tecniche di data science, modelli e algoritmi di Machine Learning pu\u00f2 migliorare notevolmente l'efficienza di questi processi di analisi.<\/p>\n\n\n

Importanza della classificazione del malware per la macchina di apprendimento<\/h2>\n\n\n

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<\/a>, Albero decisionale<\/a>, e Foresta casuale<\/a>. In particolare, \u00e8 possibile ottenere risultati eccezionali combinando i dati delle analisi statiche e dinamiche.<\/p>\n\n\n\n

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, \u00e8 emersa come un approccio promettente.<\/p>\n\n\n\n

Entro il 2023, la cybersecurity si \u00e8 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 \u00e8 registrata una tendenza crescente a integrare le tecnologie di intelligenza artificiale (AI) nella cybersecurity.<\/p>\n\n\n\n

Nel 2023, 69% di aziende mirano a incorporare l'IA nei loro sistemi di cybersicurezza<\/a> 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 \u00e8 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 identit\u00e0 e degli accessi, 64% nella sicurezza delle applicazioni, 59% nella sicurezza del cloud e 53% nella sicurezza dell'IoT.<\/p>\n\n\n

Implementazione di modelli di apprendimento automatico per il miglioramento della sicurezza informatica<\/h2>\n\n\n

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 capacit\u00e0 di reazione agli attacchi informatici. I sostenitori dell'Intelligenza Artificiale (IA) nella cybersecurity suggeriscono che l'integrazione dell'IA pu\u00f2 creare un nuovo paradigma, riducendo efficacemente le vulnerabilit\u00e0 nell'endpoint e quindi diminuendo l'area di esposizione.<\/p>\n\n\n\n

Nel 2020, il 70% degli incidenti segnalati avr\u00e0 origine da endpoint connessi alla rete, e i personal computer e gli smartphone saranno i pi\u00f9 coinvolti. Anche se il termine \"intelligenza artificiale\" potrebbe essere abusato, \u00e8 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.<\/p>\n\n\n\n

Molte aziende utilizzano oggi diversi strumenti per analizzare la sicurezza dei loro prodotti. Tra questi strumenti, le reti avversarie generative (GAN<\/a>) si distinguono per la loro capacit\u00e0 di individuare i difetti dei modelli di apprendimento automatico e di addestrarli a diventare pi\u00f9 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:<\/p>\n\n\n\n

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  1. Ala profonda<\/strong>: Sviluppato in TensorFlow 1, Deep-Pwing \u00e8 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.<\/li>\n\n\n\n
  2. Avversario Lib<\/strong>: Questa libreria Python \u00e8 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 pi\u00f9 completa.<\/li>\n\n\n\n
  3. Lo zoo del GAN<\/strong>: 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 comunit\u00e0 di sviluppatori, ogni settimana vengono aggiunti nuovi documenti al suo repository GitHub. (Lo zoo del GAN, 2018<\/a>).<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    In conclusione, il machine learning \u00e8 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).<\/p>\n\n\n

    Utilizzo dell'apprendimento profondo per le applicazioni di sicurezza informatica<\/h2>\n\n\n

    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 capacit\u00e0 consente all'IA di prevedere i risultati elaborando e combinando le serie di dati.<\/p>\n\n\n\n

    Uno dei vantaggi principali del Deep Learning \u00e8 la sua capacit\u00e0 di apprendere in tempo reale e di sviluppare nuovi criteri di classificazione senza l'intervento umano. Poich\u00e9 i criminali informatici si evolvono rapidamente e producono minacce informatiche adattive, il Deep Learning viene applicato sempre pi\u00f9 spesso per combattere le minacce informatiche e le frodi online.<\/p>\n\n\n\n

    Il Deep Learning \u00e8 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.<\/p>\n\n\n\n

    Qui di seguito, segnaliamo alcune aziende specializzate nel Deep Learning:<\/p>\n\n\n\n