Come viene utilizzata l'intelligenza artificiale nel settore della sicurezza informatica?

Il ruolo trasformativo dell'AI nel campo della sicurezza informatica

Le tecnologie esistenti contribuiscono a generare maggior valore per le imprese, ma al tempo stesso risultano molto vulnerabili. A questo si aggiunge il fatto che le minacce informatiche stanno avanzando a un ritmo allarmante. Queste tendenze ci conducono a una conclusione: implementare strategie di difesa informatica altamente efficaci è ormai fondamentale. Le organizzazioni generano enormi quantità di dati, i quali creano una superficie di attacco più estesa che può essere sfruttata dai criminali informatici. Per rimanere al passo con minacce sempre più avanzate, i team di sicurezza si stanno affidando a soluzioni basate sull'AI che forniscono funzionalità di sicurezza più rapide, intelligenti e automatizzate. 

L'AI non solo aiuta a rilevare le minacce in modo più efficiente, ma riduce anche il carico di lavoro dei team di sicurezza automatizzando le attività ripetitive e consentendo ai professionisti di concentrarsi sui rischi prioritari e i miglioramenti strategici. Integrando machine learning, AI generativa e rilevamento basato sul comportamento, le piattaforme di sicurezza basate sull'AI sono in grado di identificare le anomalie, segnalare le attività sospette e rafforzare le difese, il tutto imparando costantemente dai nuovi dati e dalle tecniche di attacco emergenti.

Comprendere il ruolo dell'intelligenza artificiale nel campo della sicurezza informatica

L'AI è progettata per imitare l'intelligenza umana e consentire ai sistemi di apprendere, ragionare e prendere decisioni. Applicate alla sicurezza informatica, queste capacità offrono un vantaggio considerevole rispetto ai metodi di sicurezza tradizionali.

Alcune delle principali tecnologie di AI utilizzate nella sicurezza informatica, includono:

• Machine learning (ML): analizza grandi set di dati per identificare modelli, prevedere le minacce e migliorare la precisione del rilevamento nel corso del tempo.
• Deep learning: una branca del machine learning che imita le reti neurali umane per aiutare a rilevare le minacce informatiche complesse, come gli attacchi di phishing e le varianti di malware.
• Elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP): consente all'AI di comprendere e analizzare il linguaggio umano, permettendo di identificare efficacemente e-mail di phishing e tattiche di ingegneria sociale.
• Analisi comportamentale: l'AI monitora il comportamento degli utenti per rilevare le anomalie, come accessi insoliti o trasferimenti di dati sospetti, che potrebbero indicare un attacco informatico. 

A differenza dei metodi di rilevamento tradizionali, che si basano su regole predefinite, la sicurezza informatica basata sull'AI si adatta costantemente alle nuove minacce, riducendo i falsi positivi e migliorando i tempi di risposta.

Le funzionalità della sicurezza informatica basata sull'AI

Grazie alla capacità di aiutare le organizzazioni ad analizzare i dati, rilevare le irregolarità e rispondere alle minacce in tempo reale, l'AI è diventata uno strumento essenziale per i sistemi moderni di sicurezza informatica.

Rilevamento e prevenzione delle minacce basati sull'AI

I sistemi basati sull'AI identificano le minacce note e sconosciute utilizzando analisi comportamentali e modelli predittivi. Riuscendo a individuare anche i modelli di attacco più elusivi, l'AI migliora il rilevamento delle minacce, e per questo è particolarmente efficace contro gli exploit 0-day e le minacce avanzate persistenti (Advanced Persistent Threat, APT).

L'automazione delle operazioni di sicurezza

Dato l'enorme volume di avvisi ed eventi di sicurezza che producono, le grandi aziende non possono più gestire manualmente la sicurezza informatica. L'AI aiuta ad automatizzare le operazioni di sicurezza filtrando gli avvisi a bassa priorità, dando la priorità alle minacce ad alto rischio e riducendo i tempi di risposta.

L'AI nelle attività di risposta agli incidenti e correzione

L'AI consente di automatizzare i flussi di lavoro di risposta agli incidenti aiutando le organizzazioni a reagire più rapidamente alle potenziali violazioni. Può inoltre simulare scenari di attacco e consentire ai team di sicurezza di testare e perfezionare le strategie di mitigazione prima che si verifichi una violazione. 

Potenziamento della sicurezza degli endpoint

Gli strumenti basati sull'AI monitorano e proteggono costantemente gli endpoint, come dispositivi mobili, server e sistemi IoT. Analizzando il comportamento in tempo reale, l'AI è in grado di rilevare i malware, impedire l'accesso non autorizzato e isolare i dispositivi infetti prima che le minacce si diffondano.

Le principali applicazioni dell'AI nel campo della sicurezza informatica

L'AI sta rivoluzionando molteplici aspetti della sicurezza informatica con il rafforzamento della difesa dalle minacce, la prevenzione delle frodi e la mitigazione dei rischi.

Rilevamento delle minacce e identificazione delle anomalie

L'AI analizza costantemente il traffico di rete e il comportamento degli utenti per rilevare le anomalie. Ad esempio, le attività di accesso insolite o i download improvvisi di dati possono essere segnalati come potenziali rischi per la sicurezza.

L'AI nella prevenzione delle frodi e nella sicurezza delle identità

I criminali informatici ricorrono al phishing e all'ingegneria sociale per ottenere l'accesso non autorizzato alle informazioni sensibili. L'AI potenzia la sicurezza delle identità distinguendo tra tentativi di accesso legittimi e fraudolenti, in modo da prevenire il takeover degli account e bloccare i tentativi di accesso non autorizzati.

Intelligence sulle minacce basata sull'AI

L'AI elabora milioni di segnalazioni di minacce, log di sicurezza e fonti di dati esterne per prevedere e prevenire gli attacchi. Analizzando costantemente l'intelligence sulle minacce a livello globale, l'AI aiuta le organizzazioni a restare un passo avanti rispetto ai criminali informatici.

Analisi avanzata dei malware

L'AI migliora significativamente il rilevamento dei malware utilizzando il sandboxing e il rilevamento basato sulle anomalie per identificare nuovi ceppi di ransomware e malware polimorfici prima che causino danni.

L'AI per l'ottimizzazione del Security Operations Center (SOC)

Il centro operativo per la sicurezza (Security Operations Center, SOC) è la colonna portante della strategia di sicurezza informatica di un'organizzazione. Ecco in che modo l'AI potenzia l'efficienza del SOC:

• Riduce la proliferazione degli avvisi: l'AI filtra gli avvisi a bassa priorità e consente agli analisti di concentrarsi sulle minacce reali.
• Migliora le indagini: l'AI correla i modelli di attacco, aiutando i team di sicurezza ad analizzare e rispondere agli incidenti più rapidamente.
• Ottimizza le prestazioni della SIEM: l'AI potenzia i sistemi di gestione delle informazioni e degli eventi di sicurezza (Security Information and Event Management, SIEM) automatizzando la correlazione e l'analisi delle minacce.

I vantaggi dell'AI nella sicurezza informatica

L'AI sta aiutando le aziende a perfezionare il proprio approccio alla sicurezza informatica offrendo molteplici vantaggi rispetto alle misure di sicurezza tradizionali.

I principali vantaggi della sicurezza basata sull'AI:

• Rilevamento più rapido delle minacce: l'AI identifica gli attacchi in millisecondi, riducendo i tempi di risposta e i danni.
• Scalabilità: l'AI gestisce enormi set di dati, ed è quindi ideale per le grandi aziende che devono affrontare minacce globali alla sicurezza.
• Efficienza dei costi: l'AI automatizza le attività di sicurezza, riducendo i costi operativi e mitigando il rischio di subire violazioni.
• Apprendimento continuo: i modelli di AI si evolvono nel tempo adattandosi alle nuove tecniche di attacco e alle minacce emergenti.

Sfide e limiti dell'AI nella sicurezza informatica

Sebbene l'AI migliori notevolmente le operazioni di sicurezza, presenta anche alcune criticità. Ecco alcuni degli ostacoli che i team di sicurezza potrebbero incontrare nell'implementazione dell'AI nella sicurezza informatica:

• Falsi positivi: la sicurezza basata sull'AI, nelle fasi iniziali, potrebbe classificare erroneamente le minacce, portando a indagini inutili
• Rischio di manipolazione dell'AI da parte degli aggressori: i criminali informatici possono manipolare i modelli di AI e indurli a sbagliare quando devono identificare gli attacchi
• Problemi di privacy: l'AI richiede grandi set di dati, e questo solleva problematiche in termini di sicurezza dei dati e conformità alle normative

Il futuro dell'AI nella sicurezza informatica

Con l'aumentare della sofisticatezza delle minacce informatiche, le organizzazioni avranno bisogno di soluzioni che non solo siano in grado di rilevare e rispondere più rapidamente alle minacce, ma che possano adattarsi in tempo reale a tecniche di attacco in continua evoluzione. La sicurezza informatica basata sull'AI continuerà ad affinare le sue capacità per maggiore intelligenza, proattività e resilienza, tramite:

• Il rilevamento più intelligente delle minacce: l'AI migliorerà la sua capacità di identificazione e neutralizzazione degli attacchi basati sull'AI stessa, riducendo i rischi prima che le minacce si materializzino.
• Una protezione dei dati più efficace: i modelli di AI avanzati aiuteranno a prevenire la perdita dei dati sensibili applicando in modo intelligente le policy di sicurezza e bloccando le interazioni rischiose con l'AI.
• Operazioni di sicurezza più efficienti: l'automazione basata sull'AI semplificherà ulteriormente i flussi di lavoro della sicurezza, consentendo ai team di concentrarsi sui rischi con priorità maggiore.
• Il potenziamento della resilienza aziendale: l'AI svolgerà un ruolo fondamentale nella riduzione delle superfici di attacco, migliorando al contempo la visibilità e la governance delle applicazioni e degli strumenti basati sull'intelligenza artificiale stessa. 

Insieme a questi progressi, le aziende hanno bisogno di un approccio alla sicurezza informatica affidabile e basato sull'AI che impieghi i principi dello zero trust e fornisca al contempo una protezione in tempo reale dalle minacce basate sull'AI. Qui entra in gioco Zscaler AI.

Zscaler: la sicurezza informatica basata sull'AI pensata per le imprese

Zscaler AI impiega l'AI e il machine learning per identificare in modo proattivo le minacce, proteggere i dati sensibili e garantire un'adozione sicura dell'AI in tutte le aziende. Zscaler AI è una soluzione integrata nella piattaforma Zscaler Zero Trust Exchange™, basata sul security cloud più grande del mondo, per offrire una sicurezza informatica alimentata dall'AI più fluida, scalabile e intelligente, senza compromettere le prestazioni.

I principali vantaggi includono:

• Il rilevamento delle minacce basato sull'AI: grazie all'ispezione inline e alla valutazione dei rischi in tempo reale, Zscaler è in grado di identificare gli attacchi informatici basati sull'AI prima che si infiltrino nella rete.
• La sicurezza dell'AI basata sullo zero trust: eliminando l'attendibilità implicita, Zero Trust Exchange™ garantisce che gli utenti, i workload e i modelli AI siano accessibili solo per le entità verificate e autorizzate.
• La protezione integrale dei dati: Zscaler blocca la perdita e l'esfiltrazione dei dati, tutelando le aziende dai rischi legati all'AI shadow e alle vulnerabilità emergenti dovute all'utilizzo dell'intelligenza artificiale.
• L'adozione sicura dell'AI: Zscaler aiuta le aziende ad adottare in modo sicuro le tecnologie di AI, garantendo l'utilizzo di questi strumenti per migliorare la produttività senza introdurre punti ciechi nella sicurezza. 

Con Zscaler AI e Zero Trust Exchange™, le aziende ottengono l'intelligence, l'automazione e la sicurezza necessarie per crescere in un futuro in cui l'AI sarà sempre più utilizzata. Richiedi una dimostrazione oggi stesso.