By Pietro Baltazar, scrittore tecnico presso MalwareFox

I progressi tecnici moderni stanno cambiando rapidamente il mondo. Vent’anni fa Internet non era niente in confronto a oggi. Come Internet, la prossima grande novità che dovrebbe rivoluzionare il mondo è Artificial Intelligence (AI).

Quando senti Intelligenza Artificiale, la prima cosa che ti viene in mente è probabilmente il robot intelligente che può prendere la propria decisione in base alla situazione. In realtà, l’intelligenza artificiale ha molte più applicazioni oltre alla semplice creazione di un robot. Sebbene i film di fantascienza e il raccapricciante incidente dell’intelligenza artificiale di Facebook hanno creato un’immagine negativa dell’intelligenza artificiale nella mente della gente comune, in realtà l’IA ha molti più usi positivi che negativi, solo se usata in modo giudiziario.

Un altro termine che viene solitamente utilizzato insieme a AI è Apprendimento automatico (ML). Molte persone usano i termini AI e ML come sinonimi, il che di fatto è errato, anche se entrambi i termini sono strettamente correlati tra loro. Mentre l’intelligenza artificiale è un concetto per progettare un sistema intelligente in grado di replicare l’intelligenza umana e prendere le proprie decisioni, il machine learning è in realtà un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che aiuta le macchine ad apprendere dai dati per migliorare e amplificare il loro processo decisionale.

L'intelligenza artificiale e il machine learning hanno tantissime applicazioni in vari campi come l'industria medica, la finanza, i giochi, la sicurezza dei dati, i social network e altro ancora. Uno dei campi in cui possono essere utilizzati progressivamente è Cybersecurity.

Facci sapere come l’intelligenza artificiale e il machine learning possono contribuire a rafforzare la sicurezza informatica.

Quali sono le sfide affrontate nella Cybersecurity?

 
 
Con il progresso nella tecnologia della sicurezza, gli aggressori informatici stanno sviluppando nuove tecniche per violare la stretta sicurezza dell'organizzazione e attaccare i loro sistemi con codici e programmi dannosi. Le minacce come ransomware, spyware, attacchi di ingegneria sociale, trojan, ecc. sono in continua crescita e rendono Internet un luogo inquietante per l'utente generale.

I cambiamenti regolari nel metodo degli attacchi informatici rendono difficile per gli esperti di sicurezza informatica affrontarli. Oltre a ciò, la riluttanza degli utenti ad aggiornare regolarmente i propri dispositivi sta peggiorando la situazione. Negli ultimi tempi, l’evoluzione dell’intelligenza artificiale e del machine learning ha aiutato anche i criminali informatici. Queste tecnologie vengono utilizzate illecitamente per scoprire le vulnerabilità del sistema e pianificare rapidamente un attacco adeguato. Utilizzando l'apprendimento automatico, gli aggressori informatici sono in grado di trovare l'obiettivo di alto valore dal database di migliaia e milioni.

In che modo l’intelligenza artificiale e il machine learning possono apportare vantaggi alla sicurezza informatica?

 
 
Quando si tratta di sicurezza informatica, l’intelligenza artificiale e il machine learning possono essere molto utili nell’affrontare le minacce moderne. Molti fornitori di programmi di sicurezza utilizzano già queste moderne tecnologie nei loro motori di rilevamento delle minacce per rendere la sicurezza informatica più automatizzata e priva di rischi umani. Troverai molte aree della sicurezza informatica che possono sfruttare la potenza dell’intelligenza artificiale e del machine learning per una maggiore efficacia. Il principio di base della tecnologia AI è il raggruppamento, la categorizzazione, l’elaborazione, il filtraggio e la gestione dei dati. Le app di sicurezza come antivirus e antimalware utilizzano quasi la stessa regola.

Ecco come Intelligenza Artificiale e il machine learning possono apportare vantaggi alla sicurezza informatica:

1. Il machine learning può essere utilizzato per analizzare il precedente set di dati sulle minacce e sviluppare un modello. Utilizzando questo modello, il sistema di intelligenza artificiale può individuare in modo efficiente i pericoli imminenti e bloccarne l’ingresso nel sistema.
2. Analizzando il modello delle precedenti violazioni della sicurezza, l’intelligenza artificiale può aiutare a fermare tali minacce future. È possibile ottenere una visione dettagliata dei potenziali problemi ed essere preparati in anticipo per tali eventi.
3. ML e AI possono essere utilizzati per prevedere qualsiasi possibile attacco preparando un'analisi predittiva su un set di dati precedente.
4. Utilizzando ML e AI, le organizzazioni possono creare un meccanismo rapido ed efficiente per proteggere i dati influenti senza influire sulle prestazioni del sistema. Ciò aiuterà gli esperti di sicurezza informatica a ridurre le spese inutili per l’aggiornamento dell’hardware.
5. L'intelligenza artificiale e il machine learning possono essere utilizzati anche per rilevare con precisione le vulnerabilità del sistema in modo che gli aggressori informatici non possano sfruttarle e utilizzarle a proprio vantaggio.
6. L’intelligenza artificiale può aiutarti ad aggiornare le tue misure di sicurezza rilevando dove mancano e migliorando così la resilienza alle minacce informatiche.
7. Il ultime minacce informatiche come gli attacchi zero-day, gli attacchi DDoS e altri attacchi avanzati simili non possono essere prevenuti dal tradizionale programma di sicurezza. Per loro sono necessarie soluzioni di sicurezza moderne note come Next-Generation Antivirus (NGAV). NGAV è un programma di sicurezza basato sull'apprendimento automatico e sull'intelligenza artificiale in grado di rilevare in anticipo qualsiasi potenziale minaccia e avvisarne gli utenti.
8. La maggior parte dei programmi di sicurezza tradizionali e attuali impiega molto tempo per scansionare e rilevare le minacce nel sistema. Il moderno NGAV può scansionare una grande quantità di set di dati in modo rapido ed efficace.

Quali sono le sfide legate all’utilizzo del machine learning e dell’intelligenza artificiale nella sicurezza informatica?

 
 
Utilizzando l'intelligenza artificiale e machine Learning Le tecnologie per la sicurezza informatica presentano molti vantaggi, ma la loro implementazione è impegnativa in quanto richiedono buone infrastrutture e prerequisiti. Di seguito sono riportate alcune sfide che gli esperti di sicurezza informatica devono affrontare nell'impiego di ML e AI:

1. Per mostrare un risultato accurato, la combinazione di apprendimento automatico e intelligenza artificiale richiede un’enorme quantità di dati passati. Più sono, meglio è. Il ML alimenterà tali dati, li analizzerà e svilupperà una soluzione efficiente per i problemi attuali e futuri. Accumulare tali dati è una grande sfida.
2. Il machine learning può richiedere molto tempo nella fase iniziale. Gli aggressori potrebbero approfittarne e rubare le informazioni essenziali.
3. Le organizzazioni potrebbero dover modificare la propria attuale infrastruttura per accumulare ML e AI nel proprio sistema di lavoro. Ciò potrebbe comportare spese ingenti, che molte piccole organizzazioni potrebbero non permettersi.
4. L’intelligenza artificiale e il machine learning sono ancora nelle fasi iniziali nel campo della sicurezza informatica. Quindi, attualmente, non puoi dipendere interamente solo da loro per un aspetto critico come la sicurezza.

Riassumendo

 
 
Sebbene oggi l’intelligenza artificiale e il machine learning siano utilizzati in vari campi, viene toccata solo la punta dell’iceberg e c’è ancora molto da esplorare in queste tecnologie. Nel campo della sicurezza informatica, tecnologie così avanzate sono necessità del momento, poiché i criminali informatici sono sempre un passo avanti rispetto agli esperti di sicurezza. Si spera che l’implementazione dell’intelligenza artificiale possa aiutare a prevedere le strategie degli infiltrati e a ridurre gli attacchi.

 
Bio: Pietro Baltazar è un appassionato di tecnologia interessato alle nuove tendenze tecnologiche. Lavora come consulente e scrittore di sicurezza informatica presso MalwareFox.com. Puoi trovarlo mentre elabora una teoria sull'MCU quando non sta scrivendo procedure dettagliate per principianti nel campo dei computer. Trovalo su quora ed LinkedIn.

Correlato:

• 7 best practice per la sicurezza dei dati per il 2021
• Cos'è la crittografia neurale contraddittoria?
• Applicazione della scienza dei dati agli attacchi e agli eventi di rete sulla sicurezza informatica