L’intelligenza artificiale (IA), definita come una forma di apprendimento automatico basata su un’architettura di reti neurali, è ben più di un semplice argomento di tendenza: sta crescendo così rapidamente che nemmeno Elon Musk è in grado di frenare il suo rapido sviluppo. E l'uso dell'intelligenza artificiale non mostra alcun segno di rallentamento nel prossimo futuro.
Secondo un recente rapporto di Bloomberg Intelligence intitolato “ ” ( ), il mercato dell’intelligenza artificiale generativa potrebbe generare un fatturato annuo pari a 1,8 trilioni di dollari entro il 2032, rappresentando fino al 16% della spesa tecnologica globale.
Alla luce di questa prevista crescita nell’adozione e nell’espansione dell’IA, molte organizzazioni stanno valutando se l’IA possa migliorare le operazioni che tradizionalmente hanno fatto affidamento sull’analisi umana: l’elaborazione di grandi volumi di dati, la gestione di ambienti sempre più complessi e il rafforzamento delle strategie di sicurezza informatica volte a proteggere i dati sensibili e i sistemi critici.
La presente guida illustra in dettaglio in quali ambiti l’IA apporta un valore aggiunto concreto alle operazioni di sicurezza informatica, dove introduce nuovi rischi, quali segnali stanno inviando le agenzie federali in merito alle minacce legate all’IA e in che modo Tanium sta sviluppando una gestione autonoma dell’ endpoint , per aiutare i team a sfruttare il potenziale dell’IA con fiducia e controllo.
I vantaggi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale nella sicurezza informatica
Sebbene non siano ancora del tutto chiare la portata e le implicazioni delle capacità dell’intelligenza artificiale nel settore della sicurezza informatica, di seguito viene fornita una panoramica semplificata delle aree problematiche più comuni e delle applicazioni dei sistemi basati sull’intelligenza artificiale che mostrano risultati promettenti:
Migliorare il rilevamento delle minacce
L'intelligenza artificiale è in grado di elaborare i dati relativi al traffico di rete, ai registri di sistema, al comportamento degli utenti e alle informazioni sulle minacce esterne, al fine di individuare anomalie che potrebbero indicare attività malevole. Ciò comprende tipi di attacchi noti, quali il ransomware e il phishing, nonché minacce finora sconosciute, quali gli exploit zero-day e le minacce persistenti avanzate (APT).
Supportare la ricerca proattiva delle minacce
L'intelligenza artificiale può rendere la ricerca delle minacce più rapida e più precisa. I metodi tradizionali si basano spesso su analisi manuali e regole statiche, che possono risultare lente e potrebbero non individuare minacce sofisticate.
L'intelligenza artificiale accelera questo processo analizzando il traffico di rete, il comportamento degli utenti e i dati storici relativi agli incidenti, al fine di individuare modelli e anomalie che segnalano attività dannose, indipendentemente dal fatto che la minaccia sia nota o inedita.
Accelerare la risposta agli incidenti legati alle minacce alla sicurezza
L'intelligenza artificiale può contribuire a ridurre al minimo l'impatto degli attacchi informatici automatizzando le azioni di risposta iniziali e assegnando priorità agli incidenti in base al rischio effettivo. Ciò consente ai team di isolare i sistemi compromessi, i dispositivi endpoint o i segmenti di rete più rapidamente di quanto non consenta in genere la valutazione manuale.
L'intelligenza artificiale è inoltre in grado di fornire misure di mitigazione in tempo reale, nonché avvisi, raccomandazioni e indicazioni altamente personalizzate ai team di sicurezza in merito al ripristino e al ritorno alla normalità delle funzioni di sistema.
Accelerare le indagini sugli incidenti
Quando si verifica un incidente, un analista deve raccogliere, esaminare e analizzare una grande quantità di dati per comprendere la portata e la gravità di un attacco. Ciò può rivelarsi dispendioso in termini di tempo e noioso, soprattutto quando si ha a che fare con incidenti di ampia portata e complessi.
L'intelligenza artificiale può contribuire ad abbreviare tale processo automatizzando la raccolta, la correlazione e l'analisi dei dati provenienti da varie fonti, quali i log, il traffico di rete, gli endpoint e le informazioni sulle minacce. L'intelligenza artificiale può inoltre aiutare gli investigatori a ricostruire in modo esaustivo un quadro più completo della portata e dell'impatto di un attacco in un tempo notevolmente più breve.
Garantire la prevenzione predittiva delle minacce
I modelli di intelligenza artificiale, come quelli basati sul deep learning , possono contribuire a prevenire gli attacchi informatici identificando in modo proattivo e bloccando automaticamente le potenziali minacce prima che possano compromettere i sistemi. L'intelligenza artificiale può inoltre avvalersi di diversi algoritmi, quali i metodi di apprendimento supervisionato, non supervisionato o semi-supervisionato, per apprendere dai dati storici ed eseguire analisi predittive volte a prevedere con maggiore precisione gli incidenti futuri.
Individuare la causa principale
L’analisi tradizionale delle cause alla radice si basa sulla raccolta e sull’interpretazione manuale dei dati, il che comporta il rischio di errori umani e di falsi positivi.
L’intelligenza artificiale è in grado di automatizzare gran parte di questo lavoro, mettendo in correlazione i dati all’interno di set di dati ampi e complessi per aiutare i team a identificare le vulnerabilità o le configurazioni errate che hanno reso possibile un attacco. Il risultato: una comprensione più accurata dei rischi di esposizione, un approccio alla sicurezza più rigoroso e più tempo a disposizione degli analisti per concentrarsi su attività di maggior valore.
Queste funzionalità danno il meglio di sé se utilizzate in combinazione. Per sfruttarne appieno il valore è necessario che i dati siano di qualità, che vi sia un’integrazione completa all’interno del vostro ambiente e che vi sia il controllo umano necessario per agire con fiducia sulla base dei risultati forniti dall’intelligenza artificiale. Insieme, costituiscono le basi per un sistema di sicurezza più proattivo e reattivo.
Questi vantaggi costituiscono un argomento convincente a favore dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle operazioni di sicurezza. Tuttavia, le stesse funzionalità che rafforzano le vostre difese sono a disposizione anche degli aggressori. Comprendere tali rischi è importante tanto quanto comprenderne i vantaggi.
L’intelligenza artificiale è davvero in grado di prevedere i futuri attacchi informatici?
Sì, l’intelligenza artificiale può aiutare a prevedere futuri attacchi informatici, ma la realtà è più complessa di quanto suggerisca il titolo. Gli strumenti di sicurezza basati sull'intelligenza artificiale non prevedono attacchi specifici. Essi individuano le condizioni che rendono più probabile un attacco.
La "previsione" nel campo della sicurezza informatica basata sull'intelligenza artificiale comprende tutte le attività volte a individuare potenziali minacce prima che un attacco possa verificarsi. È utile considerare queste previsioni più come un’allerta meteo che come un avviso di maltempo: le soluzioni di sicurezza basate sull’intelligenza artificiale possono “tenere sotto osservazione” la presenza di tutti i componenti che potrebbero portare a un futuro attacco, attraverso un monitoraggio e un’analisi continui, consentendo ai team di agire in modo proattivo per identificare, contenere e risolvere le vulnerabilità che potrebbero essere sfruttate, prima ancora che un “avviso”, ovvero un attacco effettivo, abbia la possibilità di verificarsi.
Attraverso la modellazione predittiva, ovvero il processo che consiste nell’utilizzare algoritmi di apprendimento automatico e tecniche statistiche per estrarre informazioni dai dati storici e migliorare la propria capacità di Detect minacce, le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale sono in grado di analizzare ingenti quantità di dati provenienti da varie fonti, quali il traffico di rete, i registri di sistema, i feed di intelligence sulle minacce e il comportamento degli utenti, al fine di individuare modelli e anomalie che potrebbero indicare potenziali minacce, anche qualora non siano mai state rilevate in precedenza.
In che modo? Poiché gli strumenti di sicurezza informatica basati sull’intelligenza artificiale sono progettati per individuare comportamenti dannosi, eccellono nell’identificare le minacce zero-day rispetto agli strumenti di sicurezza tradizionali, realizzati per individuare solo le minacce già note.
«I metodi tradizionali di difesa, che comprendono software antivirus, patch, firewall e altre misure di sicurezza informatica, risultano meno efficaci contro le vulnerabilità zero-day, che sono sconosciute sia ai fornitori che alle organizzazioni. Gli attacchi “zero-day” aggirano i tradizionali sistemi di rilevamento basati su firme e anomalie, nonché i software antivirus, che contengono informazioni sulle firme relative agli attacchi noti.”Kelly Morgan, Role of AI in Threat Detection and Zero-day Attacks1
L'intelligenza artificiale apporta chiaramente una reale capacità alle operazioni di sicurezza informatica. Tuttavia, le stesse tecniche che rafforzano le vostre difese sono accessibili anche agli aggressori. Riconoscere entrambi gli aspetti di questa equazione è fondamentale per prendere decisioni oculate in merito all’adozione dell’intelligenza artificiale.
La sezione seguente esamina in che modo gli autori degli attacchi stiano utilizzando l’intelligenza artificiale per ampliare e perfezionare le proprie operazioni, e cosa ciò comporti per la vostra strategia di difesa.
Rischi per la sicurezza e limiti dell’intelligenza artificiale nel campo della sicurezza informatica
Mentre le organizzazioni e gli utenti stanno integrando l’intelligenza artificiale e le tecnologie correlate in numerosi processi aziendali, anche gli autori delle minacce utilizzano strumenti di intelligenza artificiale simili per causare danni in modo più rapido e agevole.
Purtroppo, molti non sono preparati ad affrontare questa minaccia emergente derivante dall’intelligenza artificiale. A 2023 report on the state of AI by consulting firm McKinsey showed only 38% of respondents were actively mitigating the cybersecurity risks of generative AI, a statistic made even more shocking when you learn this percentage actually decreased by 13% when compared to the results of the same study conducted last year.
Potenziali minacce derivanti dall’uso dell’intelligenza artificiale negli attacchi informatici
La crescente complessità e sofisticazione di questo tipo di incidenti di sicurezza informatica basati sull’intelligenza artificiale può rappresentare una sfida significativa per le soluzioni di sicurezza tradizionali, quali i software antivirus, i firewall e i sistemi di rilevamento delle intrusioni. Poiché tali soluzioni si basano spesso su sistemi più statici e basati su regole per identificare e bloccare gli attacchi noti, potrebbero non riuscire a Detect gli attacchi nuovi o sconosciuti che sfruttano vulnerabilità zero-day o utilizzano tecniche avanzate quali la crittografia, l’offuscamento o il polimorfismo.
Uno dei modi in cui gli autori delle minacce sfruttano l’intelligenza artificiale consiste nell’effettuare attacchi avversariali progettati per sfruttare le vulnerabilità dei modelli di apprendimento automatico, quali le reti neurali, creando input che appaiono normali agli occhi degli esseri umani ma che sono concepiti per ingannare tali modelli e manipolarne i risultati. Un esempio di attacco avversario consiste nell’utilizzare l’intelligenza artificiale per modificare leggermente un’e-mail al fine di aggirare un filtro antispam aziendale.
I criminali informatici stanno inoltre utilizzando modelli di intelligenza artificiale generativa, che comprendono un’ampia sottocategoria di tipi di IA quali i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), per migliorare le loro tecniche di ingegneria sociale . Ad esempio, gli autori delle minacce utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale per creare e-mail di phishing più convincenti. E questo genere di incidenti si sta già verificando su vasta scala.
According to a 2023 report by cybersecurity company SlashNext, there's been a 1.265% increase in malicious phishing attacks since the launch of ChatGPT at the end of 2022 driven by cybercriminals using generative AI tools to write business email compromise (BEC) and other phishing emails.
“Tra gli utenti più comuni dei chatbot basati su modelli linguistici di grandi dimensioni figurano i criminali informatici, che sfruttano questo strumento per elaborare attacchi BEC e lanciare sistematicamente attacchi di phishing altamente mirati.”SlashNext, The State of Phishing 2023
In media, secondo il rapporto, ogni giorno venivano inviati circa 31.000 attacchi di phishing. Circa la metà dei professionisti della sicurezza informatica intervistati ha dichiarato di aver subito un attacco BEC, mentre tre quarti hanno riferito di essere stati bersaglio di attacchi di phishing.
Le e-mail di phishing sono sempre state facili da Detect poiché contengono errori ortografici, errori grammaticali o altre imperfezioni. Tuttavia, le e-mail di phishing generate da sistemi di intelligenza artificiale registrano in genere tassi di apertura da parte degli utenti più elevati rispetto a quelle create manualmente. Grazie agli strumenti di intelligenza artificiale, i phisher sono ora in grado di creare e-mail di phishing estremamente personalizzate e mirate, analizzando i contenuti precedenti per rendere tali messaggi altamente convincenti e indurre più facilmente gli utenti a cliccare sui link in esse contenuti, in modo da innescare inavvertitamente degli attacchi.
Gli autori degli attacchi sfruttano inoltre l’IA generativa per sviluppare contenuti unici al fine di eludere i controlli relativi ad altri tipi di attacchi basati sull’IA, tra cui le identità sintetiche e i deepfake. Ad esempio, gli autori delle minacce possono utilizzare l’intelligenza artificiale per creare deepfake delle voci delle persone al fine di sferrare attacchi di spear phishing o compromettere altri vettori di attacco.
[Legga anche: Che cos’è il phishing? [Come funziona il phishing e a cosa prestare attenzione]
Il governo degli Stati Uniti mette in guardia dai pericoli degli attacchi informatici basati sull’intelligenza artificiale
Le crescenti preoccupazioni relative all’uso delle tecnologie di intelligenza artificiale e agli attacchi di ingegneria sociale si sono rapidamente trasformate da questione di interesse esclusivamente privato a tema di dibattito nazionale e globale, con diverse agenzie federali in prima linea nell’impegno volto a proteggere le persone e i beni dalle minacce informatiche e fisiche.
Ad esempio, la Commissione federale per il commercio degli Stati Uniti (FTC) ha pubblicato questo avviso sui deepfake nel marzo 2023:
Riceve una telefonata. All'altro capo del telefono si sente una voce in preda al panico. È suo nipote. Dice di trovarsi in guai seri: ha distrutto l’auto ed è finito in carcere. Ma potete dare il vostro contributo inviando denaro. Fate un respiro profondo e riflettete. Avrete sicuramente sentito parlare delle truffe ai danni dei nonni. Ma accidenti, sembra proprio lui. Come potrebbe trattarsi di una truffa? La clonazione della voce, ecco come.
Le agenzie governative continuano a svolgere un ruolo cruciale nel riconoscere l’importanza e la complessità dell’intelligenza artificiale nel campo della sicurezza informatica e della sicurezza delle infrastrutture. Tra le leggi federali di rilievo in materia di sicurezza informatica figura l’Ordine Esecutivo n. 14028, intitolato “Miglioramento della sicurezza informatica nazionale”, emanato nel maggio 2021, che impone alle agenzie federali di rafforzare la sicurezza informatica e l’integrità della catena di approvvigionamento del software.
Inoltre, la legge n. 2018 sulla Cybersecurity and Infrastructure Security Agency ha istituito la Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA), la cui missione è quella di guidare e coordinare gli sforzi volti a rafforzare la sicurezza e la resilienza delle infrastrutture critiche della nazione. La CISA offre inoltre una serie di servizi e risorse all’indirizzo che possono aiutare le organizzazioni a valutare i propri rischi in materia di sicurezza informatica, ad adottare le migliori pratiche e a gestire gli incidenti di sicurezza.
L'intelligenza artificiale sostituirà la sicurezza informatica?
Sebbene l’intelligenza artificiale sia uno strumento potente in grado di trasformare in modo significativo il settore, essa non sostituirà tutte le iniziative in materia di sicurezza informatica né la necessità di professionisti qualificati in questo campo.
Nonostante una serie di risultati promettenti nel suo impiego a sostegno delle iniziative di sicurezza informatica, quali l’automazione delle risposte alle minacce, l’accelerazione delle indagini sugli incidenti e il miglioramento del rilevamento delle minacce, l’intelligenza artificiale non è ancora considerata una soluzione autonoma.
I professionisti della sicurezza informatica continuano a essere necessari per interpretare i risultati forniti dall’intelligenza artificiale, prendere decisioni strategiche e gestire situazioni complesse che l’intelligenza artificiale potrebbe non comprendere appieno. Inoltre, poiché i criminali informatici continuano a sfruttare l’intelligenza artificiale per sferrare attacchi sempre più sofisticati, il controllo umano diventa ancora più fondamentale.
L'intelligenza artificiale offre i migliori risultati quando viene abbinata alle competenze umane, che collaborano con essa per creare misure di sicurezza più solide ed efficaci.
Cosa comporta l’uso dell’intelligenza artificiale nella sicurezza informatica per le operazioni di sicurezza
L'utilizzo dell'intelligenza artificiale ( ) e dell'automazione nel campo della sicurezza informatica presenta sia sfide che opportunità. Mentre i criminali informatici continuano a sfruttare queste tecnologie per sferrare attacchi sempre più sofisticati, anche i fornitori di soluzioni di sicurezza informatica ricorrono all’intelligenza artificiale e all’automazione per sviluppare soluzioni innovative volte a contrastare tali attacchi.
Nei prossimi mesi è prevedibile che vengano resi disponibili ulteriori strumenti incentrati sull’intelligenza artificiale, poiché i fornitori si affrettano a integrare funzionalità di intelligenza artificiale generativa, automazione della sicurezza e tecnologie correlate per creare soluzioni adattive che aiutino le organizzazioni a contrastare più efficacemente le minacce alla sicurezza informatica. A breve, queste soluzioni basate sull’intelligenza artificiale potrebbero contribuire a migliorare un’ampia gamma di casi d’uso nel campo della sicurezza informatica, quali la prevenzione della perdita di dati ( ), la protezione antivirus e antimalware, il rilevamento delle frodi ( ), la gestione delle identità e degli accessi (), i sistemi di rilevamento e prevenzione delle intrusioni, la gestione dei rischi e della conformità, la gestione dell’inventario delle risorse IT e la gestione della sicurezza e delle vulnerabilità, solo per citarne alcuni.
Poiché l’uso dell’intelligenza artificiale e dell’automazione continua a crescere, gli esperti di sicurezza, i team di sicurezza informatica e le organizzazioni devono tenersi al passo con le più recenti minacce generate dall’intelligenza artificiale, avvalendosi a loro volta di sistemi di sicurezza informatica basati sull’intelligenza artificiale per potenziare le proprie capacità di sicurezza e la propria resilienza, al fine di costruire sistemi di difesa informatica ancora più solidi.
[Leggi anche: Perché la figura del Chief AI Officer è destinata a durare]
Il futuro della gestione dell’ endpoint e è l’autonomia
Tanium sta aprendo la strada verso un futuro autonomo per i team che si occupano di IT, sicurezza delle informazioni, operazioni, rischi e conformità. Stiamo monitorando attentamente le tendenze relative all’intelligenza artificiale (AI) e all’automazione IT basata sull’ e () e stiamo definendo la nostra roadmap di prodotto sulla base di queste tecnologie rivoluzionarie, che stanno creando una vasta gamma di nuove ed entusiasmanti opportunità.
La soluzione Autonomous Endpoint Management (AEM) rappresenta il fulcro della strategia di Tanium ', segnando l’evoluzione più ambiziosa della nostra piattaforma mai realizzata fino ad oggi. Basandosi sulla piattaforma XEM, AEM sfrutterà i dati in tempo reale e " endpoint " esclusivi di Tanium'per fornire raccomandazioni altamente personalizzate e automatizzare le azioni con precisione.
Scoprite come i dati in tempo reale di " Tanium" alimentano " Microsoft Copilot for Security"
Tanium Le funzionalità di intelligenza artificiale si baseranno su numerose fonti, tra cui algoritmi di apprendimento automatico, tassi di successo dei colleghi e soglie di rischio, per consentire alle organizzazioni di ottimizzare e proteggere meglio i propri ambienti in modi che in precedenza non erano possibili con le soluzioni convenzionali di gestione dell’ endpoint , gestione dei rischi e della conformità, esperienza digitale dei dipendenti e risposta agli incidenti.
Stiamo lavorando alacremente per integrare l’intelligenza artificiale nella nostra piattaforma XEM al fine di fornire funzionalità AEM, che consentiranno alle organizzazioni di gestire e proteggere con maggiore facilità i propri parchi IT, sempre più estesi e complessi. La nostra piattaforma elaborerà milioni di azioni, miliardi di dati in tempo reale e un trilione di segnali provenienti da oltre 33 milioni di endpoint e trarrà insegnamento dalle esperienze raccolte a livello mondiale dall’ Tanium Community per aiutare le organizzazioni a migliorare le proprie capacità decisionali e a contrastare più efficacemente la realtà sempre più diffusa della criminalità informatica globale, continuando a fornire “The Power of Certainty™”.
Risorse aggiuntive
Con l’evolversi della sicurezza informatica basata sull’intelligenza artificiale, la presente guida fungerà da risorsa in continua evoluzione, fornendo aggiornamenti man mano che emergeranno nuovi dati, al fine di continuare ad aiutare le aziende a prendere decisioni più consapevoli in merito alle migliori pratiche e ai casi d’uso.
Vi invitiamo a consultare queste utili risorse sull’intelligenza artificiale:
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Desidera saperne di più sugli incidenti in corso e sugli attacchi recenti grazie alle analisi di esperti di sicurezza informatica? Legga la nostra serie di articoli del blog “ ”, a cura del team Cyber Threat Intelligence (CTI) dell’ Tanium , in cui vengono analizzate le notizie di attualità per fornirLe le informazioni necessarie sui cambiamenti nel panorama delle minacce che potrebbero avere un impatto sulle aziende e sulla sicurezza informatica.
