Intelligenza artificiale (AI) e sicurezza informatica in azienda

Le aziende hanno quotidianamente a che fare con malware di ogni tipo, mostrando molto spesso un grado di vulnerabilità molto alto. Il livello di sicurezza informatica all’interno dei contesti professionali è di centrale importanza e, in tal senso, alcune risorse offerte dall’intelligenza artificiale possono rivelarsi di grande aiuto. L’intelligenza artificiale, infatti, può essere un efficace strumento di protezione e prevenzione contro i cyberattacchi.

In questo approfondimento analizzeremo l’argomento più nel dettaglio, soffermandoci in particolare sull’importanza dell’AI in relazione alla sicurezza informatica delle imprese e sui modi in cui è possibile sfruttare il machine learning a vantaggio della cybersecurity.

Cosa sono intelligenza artificiale e machine learning

Partiamo inquadrando meglio i concetti di intelligenza artificiale e machine learning. L’intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia progettata in modo da simulare il più possibile quella umana. I sistemi di sicurezza informatica che le integrano rilevano in maniera migliore la presenza di hacker o dei loro attacchi. Il tasso di rilevamento degli attacchi nella rete e nei dispositivi come smartphone, notebook, server o l’Internet delle cose in questo modo aumenta considerevolmente.

Il machine learning tutt’oggi è la disciplina di cybersecurity basata sull’intelligenza artificiale più rilevante. Questa tecnologia utilizza modelli comportamentali esistenti per generare processi decisionali secondo dati e conclusioni precedenti.

Il ruolo dell’AI nella sicurezza informatica delle imprese

L’intelligenza artificiale (AI) sta ricoprendo un ruolo sempre più centrale in termini di misure di sicurezza informatica delle aziende. Come detto in precedenza, i sistemi di sicurezza informatica permettono di rilevare in maniera decisamente più efficace eventuali attacchi o minacce. Lavorando come un algoritmo, l’intelligenza artificiale è in grado di apprendere informazioni tramite modelli e strutture che possono poi essere applicati a situazioni simili.

Ad esempio, dall’inizio degli anni 2000, la forma più elementare di apprendimento automatico permette di distinguere le e-mail spam dalle e-mail indesiderate. Modelli di apprendimento automatico più potenti consentono inoltre di distinguere file dannosi e non dannosi. E lo fanno imparando dagli esempi, generalizzando dopo la fase di apprendimento. In sostanza, l’AI rileva potenziali attacchi informatici preventivamente.

I reparti a cui è demandato il compito di sicurezza informatica nelle aziende possono usufruire dell’AI per ridurre il proprio carico di lavoro. In questo modo, possono concentrarsi maggiormente su altri compiti nel SOC (Security Operations Centre).  L’intelligenza artificiale, in particolare, aiuta a rilevare anomalie nel flusso di dati e avvisa rapidamente le aziende dei problemi di sicurezza e integrità nei processi. Ovviamente l’AI ha bisogno di un ausilio umano per avere successo: messaggi e guasti devono convergere nel SOC. Solo così potranno essere monitorati e analizzati. Più fonti sono disponibili, meglio l’AI può rilevare e monitorare una situazione di potenziale minaccia in tempo reale.

Machine learning e cybersecurity: quali applicazioni

La cybersecurity tramite machine learning avviene in forme diverse e riguarda innanzitutto attività considerate a ragione da tutti noiose e monotone, come ad esempio l’analisi dei dati. In particolare, la classificazione dei dati è importante per la creazione di un profilo su attacchi, vulnerabilità e altri aspetti di una sicurezza proattiva. Stesso discorso per il clustering dei dati, che può contribuire a determinare com’è avvenuto un attacco. Altre applicazioni di machine learning e cybersecurity riguardano le linee di azione consigliate per il miglioramento delle misure proattive di un sistema di sicurezza, la sintesi delle possibilità (utilizzabile ad esempio per un’indagine preventiva sui punti deboli nei sistemi di un’organizzazione) e la previsione predittiva, che prevede i potenziali risultati attraverso la valutazione di set di dati esistenti. Questo modello è particolarmente utile per la creazione di modelli delle minacce per definire prevenzione delle frodi e protezioni dalle violazioni dei dati.

Il ruolo del fattore umano

L’intelligenza artificiale AI ha in sostanza l’obiettivo di replicare il pensiero umano in maniera automatizzata o meccanizzata. Non può però sostituirlo in toto: il fattore umano riveste ancora e rivestirà sempre un ruolo fondamentale. L’interazione umana e il dialogo di essa con machine learning e AI è dunque essenziale e insostituibile nell’ambito della sicurezza.

Esempi d’utilizzo dell’intelligenza artificiale e del machine learning nella sicurezza informatica

Entrando nel concreto, ecco alcuni esempi che spiegano meglio come machine learning e AI siano sempre più importanti con riferimento alla cybersecurity delle aziende. In sintesi, l’apporto dell’intelligenza artificiale per le aziende si concretizza in:

  • classificazione della privacy dei dati e conformità
  • creazione di profili di sicurezza del comportamento degli utenti
  • creazione di profili di sicurezza delle prestazioni del sistema
  • blocco dei bot in base al comportamento

Come proteggere il proprio sistema

Per preservare i dispositivi aziendali e mettere al sicuro la propria privacy online, può essere utile ricorrere a servizi appositamente pensati a questo scopo; ne sono un esempio quelli proposti da Norton, che mette a disposizione degli utenti diversi piani di abbonamento per rispondere in maniera efficace ad alcune esigenze specifiche. Servizi di questo tipo danno infatti la possibilità di proteggere i dispositivi di proprietà aziendale da spyware, virus, malware e ransomware, oltre a fornire elementi aggiuntivi, come il monitoraggio dei dati personali nel Dark Web, incluso nella soluzione Norton 360 Deluxe.

Considerazioni conclusive

L’aiuto dell’intelligenza artificiale è fondamentale per rilevare in maniera rapida e precisa le violazioni nei sistemi informatici. La precisione degli algoritmi migliora sensibilmente grazie all’apprendimento automatico dell’AI, per cui ad un certo punto questo meccanismo supera le capacità di un umano. Tuttavia, la supervisione delle tecnologie continua ad essere ad appannaggio del fattore umano. Proprio tenendo in considerazione gli ambiti di applicazione, l’AI non va abbandonata a se stessa. Piuttosto, deve essere affiancata ai team di persone che si occupano di cybersecurity all’interno delle aziende.

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