S01E04: Cybersecurity – presente e futuro dell’IA per rilevare minacce e attacchi informatici

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S01E04: Cybersecurity - presente e futuro dell'IA per rilevare minacce e attacchi informatici
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Pillola estratta del episodio S01E04 del podcast "Disruptive Talks": vedere il programma completo della puntata su questa pagina.

Oggi viviamo costantemente connessi online, per lavoro, studio, intrattenimento. Le nostre vite sono immerse nel digitale. Ma questo purtroppo attira anche gli hacker. Solo in Italia, nel 2022 gli attacchi informatici gravi sono cresciuti del 169% (Rapporto Clusit 2023)!

Per proteggerci, dobbiamo usare gli strumenti più avanzati. Ed è qui che l’intelligenza artificiale fa la differenza, con la sua capacità di elaborare rapidamente grandi quantità di dati e individuare anomalie.

Come può aiutarci l’IA

Ogni secondo nei nostri sistemi vengono generate migliaia di informazioni. Impossibile per un essere umano monitorare tutto e capire se c’è un attacco. L’IA invece ci riesce.

Con algoritmi di machine learning addestrati sui modelli di rete normali, l’IA può identificare velocemente traffico anomalo, accessi sospetti, file infetti. E così bloccare un attacco sul nascere, prima che provochi danni!

Ma non solo. Oggi l’IA viene utilizzata anche per analizzare a fondo software e applicazioni, alla ricerca di falle nei codici che potrebbero essere sfruttate dagli hacker. Trovando queste vulnerabilità, i sistemi possono essere rinforzati.

Threat detection e vulnerability assessment

Vediamo più in dettaglio due modi principali in cui l’IA viene usata in cybersecurity:

Il threat detection

Il threat detection, ovvero l’individuazione delle minacce informatiche, è uno degli utilizzi più diffusi dell’IA in ambito di cybersecurity.

Gli algoritmi di intelligenza artificiale vengono addestrati su grandi quantità di dati per imparare a riconoscere le “firme” tipiche delle diverse tipologie di attacchi informatici e malware. In questo modo riescono ad analizzare il traffico di rete in tempo reale e identificare modelli anomali che potrebbero indicare un attacco in corso.

Ad esempio, se rilevano un anomalo picco di traffico proveniente da un certo indirizzo IP, oppure notano tentativi ripetuti di accedere ad un server con differenti password, possono classificare queste attività come sospette e lanciare un alert in tempo reale agli analisti di sicurezza.

I sistemi di threat detection basati sull’IA integrano tecniche di machine learning supervisionato, non supervisionato e deep learning per elaborare terabyte di dati di rete, rilevando minacce sempre più veloci e sofisticate.

Rispetto ai tradizionali sistemi basati su firme (signature-based), l’IA permette di identificare anche attacchi zero-day e malware sconosciuti, grazie alla sua capacità di riconoscere anomalie nei modelli di traffico.

Il vulnerability assessment

Il vulnerability assessment mira invece ad identificare falle e debolezze latenti nei sistemi prima che vengano sfruttate in un attacco.

Anche in questo caso l’IA viene utilizzata per analizzare grandi moli di dati relativi a configurazioni di rete, codice sorgente di applicazioni, versioni di software installate ecc., alla ricerca di vulnerabilità note o sconosciute.

Ad esempio, algoritmi di machine learning possono scansionare milioni di linee di codice per identificare bug, falle logiche, backdoor o altri difetti che potrebbero essere exploitati dagli hacker. Mentre tecniche di deep learning aiutano ad analizzare configurazioni di sistemi e reti per scovare debolezze in termini di permessi, autenticazione, crittografia.

Individuando proattivamente queste vulnerabilità, le organizzazioni possono correggerle prima che vengano sfruttate, riducendo drasticamente la superficie di attacco. L’automazione del vulnerability assessment tramite IA accelera e potenzia enormemente questo processo cruciale di cybersecurity.

Il futuro dell’IA nella cybersecurity

L’IA verrà integrata sempre più nelle infrastrutture IT come componente centrale della sicurezza. Gli algoritmi di machine learning permetteranno di elaborare ed incrociare enormi quantità di dati in tempo reale, individuando minacce sempre più veloci e sofisticate.

L’automazione delle risposte diventerà più avanzata, con agenti IA in grado di applicare patch, isolare componenti compromessi, modificare configurazioni per fermare gli attacchi in tempo reale.

Anche gli hacker useranno l’IA, quindi gli esperti di sicurezza dovranno costantemente aggiornarsi sulle nuove tecniche. Serviranno sistemi IA etici, trasparenti e inclusivi, per evitare pregiudizi ed abusi.

In conclusione, il futuro dell’IA nella cybersecurity è ricco di opportunità ma anche di sfide complesse. Con menti lungimiranti e cuori aperti, possiamo costruire un domani digitale più sicuro e prospero per tutti.


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