1 I leader della sicurezza si preparano agli attacchi giornalieri basati sull’intelligenza artificiale entro la fine dell’anno – Infosecurity Magazine, 24 aprile 2024 2 L’85% dei leader della sicurezza informatica afferma che gli attacchi recenti sono alimentati dall’intelligenza artificiale: statistica settimanale – CFO, 30 agosto 2023 3 Gli attacchi informatici sono più sofisticati che mai, con gli attacchi basati sull’intelligenza artificiale che presentano il rischio maggiore – PR Newswire, 26 marzo 2024 4 Statistiche sulla criminalità informatica nel Regno Unito 2024 – Twenty IT Services, 5 luglio 2024

Si parla molto di intelligenza artificiale (AI) in questo momento, in particolare quando si tratta di sicurezza.

Il 93% dei Chief Information Security Officer (CISO) ritiene che la propria organizzazione dovrà affrontare minacce quotidiane alimentate dall’intelligenza artificiale. Inoltre, l’85% dei professionisti della sicurezza attribuisce il recente aumento degli attacchi all’uso dell’intelligenza artificiale generativa da parte di malintenzionati. Un altro problema è che circa un terzo (35%) delle organizzazioni si considera non adeguatamente preparata a fronteggiare questo tipo di minacce. Tuttavia, nonostante i rischi legati all’intelligenza artificiale, è importante ricordare che queste stesse tecnologie sono già da tempo strumenti fondamentali nella protezione delle organizzazioni e continueranno a svolgere un ruolo cruciale anche in futuro.

Oggi, il Security Operations Center (SOC) è sopraffatto da un’enorme quantità di informazioni in arrivo, con registri di dati di tale volume che è impossibile gestirli in modo efficace. Ogni giorno vengono identificate più di mezzo milione di nuove minacce informatiche (4), e sebbene i SOC cerchino ancora di fare fronte a questa sfida, si trovano a combattere una battaglia persa nel cercare di individuare l’1% del traffico che richiede l’intervento umano.

Sia offesa che difesa allo stesso tempo: come l’intelligenza artificiale sta affrontando la minaccia rappresentata dall’intelligenza artificiale stessa

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In sostanza, tutto questo si riduce a un problema di scala. Per gestire le minacce in modo efficace, i SOC devono essere in grado di:

a) comprendere le tendenze tipiche del loro ecosistema di traffico (connessioni, flussi di dati, indirizzi, destinazioni) e analizzarle in base a un “margine di normalità”.

b) capire come appare la “normalità” fuori dal perimentro aziendale. Quindi, oltre a gestire il proprio flusso di informazioni, i SOC devono comprendere anche cosa stia accadendo nel mondo esterno.

Queste non sono sfide banali e l’aumento delle minacce guidate dall’intelligenza artificiale non fa che renderle ancora più difficili da affrontare. Per questo motivo, siamo giunti al punto in cui l’unico vero modo per proteggersi è combattere il fuoco con il fuoco — o, in questo caso, l’intelligenza artificiale con l’intelligenza artificiale.

Scala + velocità = sicurezza superiore Oggigiorno, l’AI è spesso utilizzata come termine generico. Quando le persone ne parlano, nove volte su dieci in realtà si riferiscono all’AI generativa (GenAI) piuttosto che a qualcosa come l’apprendimento automatico (ML) o le reti neurali. È importante essere chiari su cosa intendiamo realmente quando usiamo termini come “AI”. Laddove GenAI si concentra sulla creazione di testo o immagini, ad esempio, una tecnologia come ML è molto più interessata ad elementi quali l’analisi dei dati e il riconoscimento di pattern, in particolare su larga scala. È per queste ragioni che ML è al centro della Threat Cloud AI di Check Point, e lo è da più di un decennio. In parole povere, ThreatCloud è un archivio di tutte le di informazioni che abbiamo sulle minacce attuali. Contiene intelligence aggregata da ogni cliente Check Point partecipante, completata da dati provenienti da provider di servizi Internet (ISP) e indicatori di compromissione (IoC) anche dai centri nazionali di sicurezza informatica. In questo caso, il ML è fondamentale, perché ci offre l’opportunità di analizzare un’enorme quantità di dati rapidamente. Ciò, a sua volta, ci consente di prendere decisioni istantanee sul modo in cui diversi fattori siano correlati.

Ipotizziamo l’invio di un’e-mail ad un endpoint specifico, che viene successivamente aperta su un dispositivo mobile tramite Office 365. A questo punto, la connessione all’endpoint prende una direzione completamente nuova, come una chiamata a casa. Presi singolarmente, nessuno di questi comportamenti è necessariamente preoccupante. Tuttavia, combinati, potrebbero indicare un potenziale rischio per la sicurezza. Questo è un scenario in cui l’apprendimento automatico (ML) potrebbe rilevare molto più rapidamente un’anomalia rispetto a quanto sarebbe possibile per un operatore del SOC.

Quindi, ciò che il machine learning (ML) ci offre non è solo la scala con cui possiamo osservare il quadro generale, ma anche la velocità con cui possiamo rispondere in modo appropriato. Ed è proprio per questa ragione che il ML aiuterà i professionisti della sicurezza a portare un valore molto maggiore ai processi di protezione in futuro.

Giocare sui punti di forza reciproci Oggi, molti operatori SOC si trovano nella difficile posizione di dover gestire un volume crescente di eventi di sicurezza, con poche opportunità di automatizzare i processi, il che aumenta il rischio di inefficienze e di risposte tardive alle minacce. Man mano che tecnologie come ML diventano più diffuse, abbiamo l’opportunità di capovolgere questa dinamica, focalizzando le risorse di talento sulle attività a maggior valore aggiunto nelle quali eccellono.

Nonostante i suoi numerosi punti di forza, una cosa con cui ML (e AI nel suo complesso) ha difficoltà è il contesto. In quanto esseri umani, siamo particolarmente fortunati a poter comprendere il contesto in cui si verificano determinati eventi. I bot semplicemente non ci riescono. Quindi, mentre un essere umano potrebbe guardare una situazione e dire “anche se tecnicamente tutto sembra a posto, ha comunque senso bloccare questa connessione”, un bot non è in grado di farlo.

Per questo motivo il futuro non prevederà l’uso dell’AI da sola per combattere le minacce guidate dall’AI, ma in combinazione con gli operatori umani che possono prendere le decisioni giuste al momento opportuno. La scala e la velocità offerte dall’AI permetteranno di fare grandi progressi, ma sarà solo grazie all’esperienza umana che si otterranno risultati concreti.

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