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AI Geek
4 - 08 - 2022

Intelligenza Artificiale e Cybersecurity

Artificial Intelligence and Cybersecurity
AI Geek
4 - 08 - 2022

Intelligenza Artificiale e Cybersecurity

Intelligenza Artificiale e Cybersecurity: cosa significa e come funziona. Leggi l’articolo per avere maggiori informazioni sull’argomento.

Gli attacchi informatici stanno diventando sempre più complessi da identificare.  

Per affrontare il problema della criminalità informatica, le soluzioni di sicurezza tradizionali non sono più sufficienti, o almeno sono parzialmente efficaci.  

Inoltre, le aziende si occupano quotidianamente di enormi quantità di dati, record errati o duplicati e una moltitudine di malware. Il risultato di questo ciclo complesso è che il lavoro dei responsabili della sicurezza informatica è sempre più complesso e richiede competenze sempre più specifiche. 

Intelligenza Artificiale e Cybersecurity

Conseguenze per le imprese  

Come si riflette questa condizione nelle operazioni delle aziende?  

Le aziende oggi segnalano un numero significativamente maggiore di vulnerabilità di sicurezza informatica rispetto al passato.  

In questi giorni, i termini “automation” e “intelligenza artificiale” sono molto utilizzati, ma non sono sempre utilizzati correttamente.

L’intelligenza artificiale, o AI in breve, ha lo scopo di replicare il pensiero umano in modo automatizzato o meccanizzato. Nel campo della sicurezza informatica, l’intelligenza artificiale sta giocando un ruolo sempre più importante: viene utilizzata sia come arma di attacco che per difendersi dagli attacchi informatici. Chi vincerà alla fine?

L’uso dell’intelligenza artificiale nella sicurezza informatica aiuta a combattere efficacemente gli attacchi di criminalità informatica se supportato da una gestione umana attenta e meticolosa.

Inoltre, nei Security Operations Center (SOC), l’IA viene utilizzata nei processi di monitoraggio e nelle procedure di analisi dettagliate.

Intelligenza Artificiale e Cybersecurity

Dal reparto IT aziendale agli ambienti OT (Industrial Plant Operational Technology) e Internet of Things (IoT) – ogni volta vengono scambiate grandi quantità di dati.

Ciò che ci si aspetta dal reparto IT aziendale è che verifichi la sicurezza e l’integrità di tutto il processo di scambio di dati. Per qualsiasi essere umano analizzare e valutare tali situazioni è una sfida impossibile. Non sorprende infatti che tra le misure di sicurezza informatica per il rilevamento delle minacce, l’Intelligenza artificiale stia guadagnando risalto.

Grazie all’aiuto dell’intelligenza artificiale può essere notevolmente aumentato il rilevamento degli attacchi nella rete aziendale e nei dispositivi endpoint (come smartphone, notebook, server o IoT).

Machine Learning e Intelligenza artificiale

Fin dai primi anni 2000, la forma più semplice di machine learning è stata utilizzata per distinguere le e-mail di spam dalle e-mail desiderate. In questo processo, gli algoritmi apprendono informazioni attraverso modelli, strutture e funzionalità, che possono quindi essere applicate a situazioni simili.

A questo proposito, l’avanzamento tecnologico è andato fino alla creazione di modelli di machine learning più potenti come l’apprendimento supervisionato e l’apprendimento non supervisionato: tali processi sono in grado di distinguere i file dannosi e non dannosi e persino identificare i dati cospicui ed esaminarli.

In breve, gli algoritmi imparano dagli esempi e sono in grado di generalizzarli dopo la fase di apprendimento.

A tal fine, viene creato un modello statistico basato sui dati di formazione. In altre parole: l’intelligenza artificiale consente il rilevamento precoce di potenziali attacchi informatici.

Ad esempio, un botnet può essere identificata sul nascere e combattuta prima che possa causare danni e coinvolgere altri dispositivi. Nell’apprendimento supervisionato, gli esseri umani insegnano all’algoritmo quali conclusioni trarre; mentre nell’apprendimento non supervisionato, il processo di apprendimento funziona interamente senza guida umana.

Deep Learning e Intelligenza Artificiale

Il Deep Learning è una specializzazione del machine learning che utilizza prevalentemente reti neurali più complesse.

In questo processo, strati interconnessi di neuroni artificiali vengono utilizzati per l’elaborazione dei dati.

Il potenziale del deep learning è che un’analisi può essere implementata con successo anche con dati incompleti. In questo modo, attraverso il processo di apprendimento continuo del deep learning, l’intelligenza artificiale può approfondire situazioni precedentemente sconosciute. Uno svantaggio del deep learning, tuttavia, è la mancanza di trasparenza del processo di apprendimento.

Spesso, i cosiddetti modelli black-box vengono utilizzati per l’inserimento dei dati, che alla fine rende le decisioni e le classificazioni incomprensibili.

A differenza del team di sicurezza composto da persone, l’AI può concentrarsi esclusivamente sul monitoraggio delle minacce alla sicurezza.

Un algoritmo AI può tracciare e registrare anche le più piccole anomalie presenti. Inoltre, l’AI rileva gli incidenti prima che accadano, quindi, così facendo, il danno può essere contenuto con successo attivando “processi di auto-guarigione.”

Intelligenza artificiale come arma di attacco

I criminali informatici utilizzano sempre più l’intelligenza artificiale come metodo di attacco. Con l’aiuto di tecniche di penetrazione, analisi comportamentale e mimetismo comportamentale, l’intelligenza artificiale può aiutare gli hacker a condurre attacchi molto più veloci, più coordinati ed efficienti e su migliaia di obiettivi contemporaneamente.

Vediamo insieme come l’intelligenza artificiale può essere utilizzato dagli aggressori:

AI alla ricerca di vulnerabilità informatiche

Gli hacker informatici utilizzano la potenza dell’intelligenza artificiale, che scansiona automaticamente e contemporaneamente più interfacce all’interno del sistema IT della vittima, per cercare le vulnerabilità. Quando si verifica un “colpo”, l’AI può distinguere se un attacco di vulnerabilità è in grado di paralizzare completamente il sistema o può semplicemente agire come un canale per innestare malware o codice dannoso sulla rete.

Intelligenza artificiale come uno scudo

L’intelligenza artificiale svolgerà un ruolo importante nella sicurezza informatica per il rilevamento delle minacce e la difesa contro gli attacchi informatici.

Gli algoritmi di apprendimento dovrebbero riconoscere i modelli comportamentali degli aggressori e dei loro programmi in modo da intraprendere azioni mirate contro di loro.

Riconoscimento di pattern che fa risparmiare tempo

Le applicazioni AI sono particolarmente affidabili nel riconoscere e confrontare i modelli filtrando ed elaborando grandi quantità di dati. Questo modello di riconoscimento rende facile individuare i canali nascosti attraverso i quali i dati vengono dirottati e più velocemente di quanto potrebbero fare gli analisti umani.

Identificazione delle e-mail di spam

I tradizionali metodi di filtraggio per identificare e classificare le e-mail spam utilizzando modelli statistici, blacklist o soluzioni di database hanno raggiunto i loro limiti. Le soluzioni offerte dai programmi di AI possono contribuire ad identificare ed imparare i modelli e le strutture complessi dei E-maihi dello Spam (ritorneremo su questo punto).

Autenticare gli utenti autorizzati

L’autenticazione passiva e continua è un campo futuro per gli algoritmi AI. I dati dei sensori provenienti da accelerometri o giroscopi vengono raccolti e valutati mentre il dispositivo è in uso. In questo modo, l’AI impedisce l’uso non autorizzato del dispositivo stesso.

Rilevamento malware

Il rilevamento di malware convenzionale si basa principalmente sul controllo delle firme di file e programmi. Se viene visualizzata una nuova generazione di malware, l’AI lo confronta con le forme precedenti nel suo database e decide se il malware deve essere prevenuto automaticamente. Nel futuro (non troppo lontano), speriamo che l’AI si sviluppi al punto da poter riconoscere il ransomware, ad esempio, prima che crittografi i dati.

Spiare gli aggressori attraverso algoritmi

L’AI potrebbe imparare quali programmi aprono codice dannoso, quali file ispezionare o eliminare, quali file caricare o scaricare. L’algoritmo AI addestrato può quindi tenere d’occhio tutte le attività sospette sui computer degli utenti.

Decifrare l’identità degli aggressori

Gli algoritmi di AI potranno presto scoprire l’identità dei hackers.

Questo perché i programmatori lasciano tracce nel loro codice di programma: grazie all’intelligenza artificiale sarà possibile rilevarli. Gli algoritmi di apprendimento possono estrarre queste tracce e quindi assegnare il codice a un autore.

La sicurezza informatica non è possibile senza le persone

Intelligenza Artificiale e Cybersecurity: Solo una collaborazione continua tra gli esseri umani e le macchine può avere successo nella lotta contro gli attacchi informatici. Nuovi metodi di attacco, nuove vulnerabilità e ripetuti errori umani portano a un complesso mix di eventualità per le quali un sistema puramente basato sull’IA non può mai essere preparato.

Inoltre, c’è un altro punto da considerare: le tecniche basate sull’intelligenza artificiale possono essere utilizzate anche dagli stessi criminali informatici per preparare ed eseguire gli attacchi informatici in modo più efficiente.

In questo caso, un rischio specifico elevato è legato all’ingegneria sociale basata sull’intelligenza artificiale. Questa è una tecnica che supporta la valutazione “intelligente” di grandi quantità di dati.

Ad esempio, AI offre la possibilità di monitorare il comportamento sociale delle persone. Con questo intendiamo che l’intelligenza artificiale studia lo stile di scrittura nelle e-mail, il comportamento degli utenti nella comunicazione in chat, il tono; questo permette di aumentare i tassi di successo in attacchi di spear phishing, per esempio.

Intelligenza Artificiale e Cybersecurity: Conclusioni

Il traffico dati e il numero di minacce sono in costante aumento.

Con l’aiuto dell’intelligenza artificiale, le violazioni nei sistemi informatici possono essere rapidamente rilevate. L’apprendimento automatico AI migliora significativamente la precisione degli algoritmi attraverso modelli di apprendimento di formazione nel tempo. Ad un certo punto, questo meccanismo, supera le capacità di un essere umano.