, società specializzata in analisi della sicurezza informatica, utilizza la scienza dei dati e l’intelligenza artificiale per migliorare il rilevamento delle minacce e la risposta alle stesse. Fornisce una visione più approfondita rispetto alle soluzioni tradizionali di sicurezza di rete, grazie alla correlazione, all’aggregazione e alla visualizzazione delle informazioni provenienti da set di dati provenienti da diversi ambienti.
Un'analisi efficace della sicurezza informatica deve integrarsi nei processi di gestione del rischio, difesa informatica, rilevamento delle intrusioni e risposta agli incidenti . Tale integrazione garantisce il rispetto degli standard e delle normative in materia di sicurezza informatica, rafforza la consapevolezza delle minacce e le informazioni di intelligence, e ottimizza l’allocazione delle risorse e il ritorno sull’investimento. Analizzando i modelli di apprendimento automatico, i registri delle applicazioni, il traffico di rete e altre fonti di dati, le organizzazioni possono individuare anomalie, comprendere le cause degli incidenti e attuare misure correttive per mitigare i rischi.
L'analisi della sicurezza informatica è fondamentale affinché le organizzazioni moderne possano mantenere un'infrastruttura di sicurezza informatica protetta. Fornisce visibilità sulle minacce informatiche, garantisce la conformità agli standard di sicurezza e offre approfondimenti sull’efficacia delle attività di sicurezza informatica. Grazie all’utilizzo di strumenti e tecnologie avanzate, le organizzazioni possono rafforzare la propria sicurezza informatica e proteggersi da un’ampia gamma di minacce informatiche.
La necessità di solide analisi in materia di sicurezza informatica non è mai stata così urgente come oggi: le minacce informatiche mutano e si evolvono costantemente a un ritmo tale da rendere obsoleti molti strumenti tradizionali di sicurezza informatica; le iniziative di trasformazione digitale hanno inavvertitamente ampliato la superficie di attacco informatico; e gli esperti di sicurezza sono ancora molto richiesti a causa di una persistente carenza di personale qualificato nel settore della sicurezza informatica. Queste e molte altre questioni relative alla sicurezza si stanno ora sommando le une alle altre, rendendo ancora più difficile, sia per le piccole che per le grandi organizzazioni, identificare e gestire adeguatamente i rischi informatici.
La presente guida approfondisce il tema dell’analisi della sicurezza informatica: perché è importante, come funziona e quale ruolo riveste nei moderni programmi di sicurezza. Esplorerete i concetti fondamentali alla base dell’analisi della sicurezza informatica e le differenze rispetto agli strumenti tradizionali di gestione delle informazioni e degli eventi di sicurezza (SIEM).
Discuteremo inoltre del ruolo fondamentale che l’Autonomous Endpoint Management (AEM) svolgerà nel rivoluzionare l’analisi della sicurezza, al fine di aiutare le aziende a gestire e proteggere in modo più efficace gli endpoint e i propri ambienti IT dagli hacker.
Che cosa sono le analisi di sicurezza informatica?
L'analisi della sicurezza informatica prevede l'utilizzo di tecniche di scienza dei dati, apprendimento automatico (ML) e altri tipi di algoritmi di intelligenza artificiale per ricavare informazioni utili da enormi quantità di dati.
Ciò può consentire alle organizzazioni di elaborare strategie e protocolli proattivi in materia di sicurezza informatica, in grado di individuare ( Detect), mitigare e bloccare in modo più efficace le minacce informatiche.
[Leggi anche: L’apprendimento automatico nella sicurezza informatica: la vostra guida completa]
Come funzionano gli strumenti di analisi della sicurezza informatica?
Gli strumenti di analisi della sicurezza informatica utilizzano algoritmi avanzati in grado di vagliare ingenti quantità di dati storici e in tempo reale, quali il traffico di rete, endpoint i dispositivi, l’attività e il comportamento degli utenti, i registri degli eventi, i feed esterni di intelligence sulle minacce e le applicazioni aziendali, al fine di fornire una visione più completa dello stato di sicurezza di un’organizzazione. Questa analisi consolidata può consentire un approccio più proattivo al rilevamento delle minacce e alla risposta alle stesse.
Tra le tecniche e le funzionalità più comuni della scienza dei dati utilizzate con gli strumenti di analisi per la sicurezza informatica figurano:
- Modellizzazione statistica: Utilizzata per comprendere meglio e verificare le ipotesi attraverso la generazione di dati campionari, ad esempio per misurare la vulnerabilità e i rischi
- Analisi comportamentale: Utilizzata per identificare modelli insoliti che si discostano dai comportamenti di riferimento noti, attraverso il riconoscimento dei modelli e il rilevamento delle anomalie
- Analisi predittiva: Utilizzata per comprendere meglio gli incidenti passati al fine di prevedere e prevenire attacchi futuri
- Data mining: . Si utilizza per ricavare informazioni utili attraverso la ricerca e l’analisi di grandi quantità di dati grezzi
- Apprendimento automatico: Sfrutta le informazioni fornite dalle tecniche di scienza dei dati per addestrare, migliorare e automatizzare i processi
Nel corso della vostra formazione sugli strumenti di analisi della sicurezza informatica, potreste imbattervi anche in un altro termine correlato: " SIEM". Sebbene l’ SIEM e e l’analisi della sicurezza siano correlati, si tratta di due concetti distinti.
Analisi della sicurezza informatica vs. SIEM
I sistemi di analisi della sicurezza e quelli di “ SIEM ” possono svolgere ruoli simili nell’ecosistema della sicurezza informatica per quanto riguarda la raccolta e l’analisi dei dati, nonché il miglioramento della risposta alle minacce. In questa sezione vengono illustrate alcune delle differenze e il modo in cui ciascuna soluzione di sicurezza contribuisce a un approccio solido alla sicurezza informatica.
I sistemi tradizionali di monitoraggio e analisi delle informazioni di sicurezza ( SIEM) sono progettati per raccogliere e analizzare flussi di dati, dati di log, avvisi e dati relativi agli eventi provenienti da numerose fonti monitorate, quali dispositivi di rete, computer, sistemi di archiviazione e firewall. Grazie al consolidamento di queste informazioni, SIEM può contribuire alle attività di conformità, fornire una panoramica dello stato di salute della rete e individuare gli incidenti relativi alla sicurezza sui singoli dispositivi. Gli strumenti tradizionali di “ SIEM ” utilizzano in genere metodi basati su regole, concepiti per individuare modelli di minacce rilevate in precedenza al fine di individuare eventuali anomalie ( Detect ) rispetto al normale funzionamento.
Tuttavia, con l’evoluzione della composizione della tipica infrastruttura di rete aziendale, volta a supportare i dipendenti che lavorano da remoto, in modalità ibrida e in ufficio, le soluzioni di gestione delle configurazioni ( SIEM) potrebbero necessitare di assistenza per mantenere aggiornati i dati cruciali, specialmente quando si tratta di alimentare i database di gestione delle configurazioni (CMDB).
Nell’individuazione delle minacce informatiche, i sistemi tradizionali di gestione delle minacce ( SIEM ) si limitano spesso a identificare solo i modelli di minaccia noti attraverso un rilevamento basato su firme, noto anche come rilevamento basato su regole. Il rilevamento basato su firme presuppone che ogni modello di minaccia si comporti in un determinato modo e ricerca tali comportamenti per Detect gli attacchi; ciò significa che i sistemi SIEM potrebbero avere difficoltà a Detect nuovi tipi di attacchi informatici che non rientrano nello schema di funzionamento degli attacchi tradizionali — come il malware in grado di eludere il rilevamento camuffandosi da file legittimi o le truffe di phishing che sfruttano tecniche di ingegneria sociale per indurre i dipendenti a compiere azioni dannose tramite link malevoli. Non solo questa incapacità di Detect nuovi attacchi informatici porta a falsi positivi a causa della mole di dati che l’ SIEM e sta cercando di analizzare, ma può anche causare numerosi falsi negativi e far perdere l’opportunità di porre rimedio a potenziali incidenti causati da minacce emergenti.
Analogamente alle soluzioni “ SIEM”, gli strumenti di analisi della sicurezza informatica di sono in grado di elaborare diversi tipi di dati, compresi quelli provenienti da fonti interne ed esterne. Poiché tale potenza di elaborazione comprende anche funzionalità relative ai big data, l’analisi della sicurezza informatica può fornire un’analisi più approfondita, al fine di potenziare le attività predittive e orientare in modo più efficace la prevenzione e la risposta proattiva agli incidenti di sicurezza.
Grazie all’apprendimento automatico e all’analisi comportamentale, gli strumenti di analisi della sicurezza informatica sono inoltre in grado di apprendere continuamente come identificare nuovi modelli, anomalie e minacce emergenti, ottimizzare gli avvisi in modo da segnalare solo i problemi di massima priorità ed eliminare la generazione di falsi positivi; ciò significa che ogni avviso risulta più significativo, utilizzabile e in grado di proteggere ulteriormente il vostro ambiente (senza appesantire il vostro carico di lavoro).
Oggi, i moderni sistemi di gestione delle informazioni e delle risorse ( SIEM , ) stanno integrando funzionalità chiave di analisi della sicurezza per ovviare ai limiti imposti dalle soluzioni legacy SIEM . Ad esempio, alcuni strumenti di “ SIEM ” stanno integrando funzionalità di intelligenza artificiale e ampliando il numero di fonti di dati analizzabili, colmando così il divario tra le potenzialità degli strumenti di “ SIEM ” e quelle degli strumenti di analisi della sicurezza informatica.
Nel complesso, molti professionisti della sicurezza informatica continuano a considerare le soluzioni di “ SIEM” come un approccio reattivo e orientato alla conformità nella gestione dei dati di sicurezza, mentre l’analisi della sicurezza informatica si sta affermando come un approccio più proattivo e orientato al business, volto ad aiutare le organizzazioni a ottimizzare le proprie strategie di sicurezza informatica, la “cyber hygiene” e la difesa informatica.
Perché l’analisi della sicurezza informatica è importante
Il numero crescente di minacce e i costi ingenti legati agli incidenti di sicurezza informatica possono essere considerati il fattore determinante alla base del crescente interesse nel campo dell’analisi della sicurezza informatica. Gli attacchi ransomware, ad esempio, sono raddoppiati ogni anno a partire dal 2019, secondo lo studio sulle tendenze della sicurezza informatica “” condotto da McKinsey.
Il progresso dell’analisi della sicurezza dei big data è inoltre determinato dal crescente ricorso all’intelligenza artificiale da parte dei cyber-aggressori. Sfruttando la potenza dell’intelligenza artificiale nel campo della sicurezza informatica, le aziende devono impegnarsi a garantire condizioni di parità nella difesa delle proprie risorse e dei propri dati dai criminali informatici.
In sintesi: Senza una comprensione completa della propria superficie di attacco, è praticamente impossibile monitorare, proteggere e adottare le misure necessarie per salvaguardare gli ambienti IT. Attraverso la raccolta, l’elaborazione e l’analisi dei dati provenienti da varie fonti, l’analisi della sicurezza informatica è in grado di fornire informazioni utili che consentono alle organizzazioni di prendere decisioni più consapevoli e di adottare risposte più rapide ed efficaci, nonché misure proattive.
Vantaggi dell’analisi dei dati nel campo della sicurezza informatica
Sebbene l’individuazione più rapida delle minacce alla sicurezza sia spesso considerata il vantaggio principale dell’analisi dei dati nel campo della sicurezza informatica, queste informazioni approfondite possono anche supportare altri importanti casi d’uso, quali la fornitura di analisi predittive per aiutare i team di sicurezza ad anticipare le violazioni prima che si verifichino, il potenziamento di un processo decisionale proattivo basato su informazioni ricavate dai dati e la valutazione delle opportunità di miglioramento per rafforzare le difese future.
Esaminiamo alcuni dei casi d’uso fondamentali dell’analisi della sicurezza informatica e vediamo in che modo queste funzionalità possano aiutarLa a rafforzare la resilienza informatica della Sua organizzazione , a migliorare il rilevamento delle minacce, a stabilire le priorità tra le azioni più critiche e a misurare l’impatto degli investimenti nella sicurezza.
Risposta più rapida alle minacce
È vero: il fondamento di una sicurezza informatica efficace è costituito dal rilevamento e dalla mitigazione rapidi delle minacce.
Gli strumenti di analisi della sicurezza informatica possono aiutare le organizzazioni a ridurre il tempo medio di riparazione (MTTR) , utilizzando le funzionalità di apprendimento automatico per effettuare una valutazione preliminare più rapida e stabilire le priorità degli avvisi in base alla gravità e al rischio. Assegnando una priorità agli incidenti in base al contesto aziendale di quanto sta avvenendo all’interno degli ambienti e alle aree a più alto rischio, i team possono rispondere alle minacce più gravi sin dalle prime fasi degli attacchi e ben prima che gli autori delle azioni dolose possano compromettere la riservatezza, l’integrità e la disponibilità dei dati e dei sistemi critici.
Prevedere le minacce informatiche attraverso il rilevamento delle anomalie
Le piattaforme di analisi della sicurezza possono essere utilizzate per individuare potenziali minacce mettendo in correlazione le informazioni, analizzando i modelli, individuando le tendenze e identificando potenziali indicatori di compromissione, quali un traffico utente insolito o attività sospette, che potrebbero passare inosservati alle soluzioni convenzionali di sicurezza informatica o all’analisi manuale dei dati.
Grazie all’utilizzo di metodi di rilevamento basati sul comportamento, l’analisi della sicurezza informatica è in grado di ridurre il tempo medio necessario per rilevare un attacco ( ) e il tempo medio necessario per la risposta (Detect , MTTD) , aiutando le organizzazioni a identificare più rapidamente le vulnerabilità zero-day e gli attacchi sconosciuti. Prevedendo le potenziali minacce prima che si verifichino, le informazioni ricavate dall’analisi della sicurezza informatica consentono ai team di sicurezza di intervenire prima che le minacce si trasformino in violazioni. Anziché limitarsi a reagire alle minacce man mano che si presentano, le informazioni ricavate dall’analisi della sicurezza informatica diventano uno strumento strategico che aiuta le organizzazioni a trasformare il proprio approccio alla sicurezza informatica da reattivo a proattivo — un approccio sempre più necessario nell’odierno panorama delle minacce in continua evoluzione.
Creare una difesa informatica proattiva
L'analisi della sicurezza informatica contribuisce a sostenere un approccio proattivo alla sicurezza informatica, generando approfondimenti che possono essere utilizzati per rafforzare il miglioramento e l'ottimizzazione continui delle politiche, dei quadri di riferimento, delle procedure e dei controlli in materia di sicurezza informatica.
Attraverso la misurazione delle prestazioni e il confronto con gli standard di settore e le migliori pratiche, l’analisi della sicurezza informatica può aiutare le organizzazioni a valutare e ottimizzare l’efficacia degli strumenti e dei processi di sicurezza esistenti. Questa lungimiranza consente alle organizzazioni di individuare potenziali lacune, rafforzare le difese nelle aree ad alto rischio, adeguare le politiche di sicurezza, correggere le vulnerabilità e svolgere corsi di formazione mirati per i dipendenti, al fine di mitigare i rischi e prevenire più efficacemente gli incidenti informatici.
Migliorare il processo decisionale
Un'analisi approfondita della sicurezza informatica può fornire una base fondata sui dati per il processo decisionale strategico, ad esempio:
- In quali ambiti dare priorità agli investimenti nella sicurezza e allocare le risorse per ottenere il massimo impatto
- Individuare i sistemi ridondanti che possono essere consolidati o sostituiti al fine di migliorare le iniziative di ottimizzazione dei costi IT
- Trovare un equilibrio tra le misure di sicurezza e l’efficienza operativa, valutandone l’efficacia e assicurandosi che i protocolli di sicurezza non ostacolino la produttività
Le organizzazioni possono avvalersi dell’analisi dei dati relativi alla sicurezza informatica per mantenere solide difese contro le minacce informatiche, allineando al contempo gli obiettivi e gli indicatori di sicurezza agli obiettivi aziendali e ai risultati.
Analisi forense più approfondita
A seguito di un incidente di sicurezza, l’analisi dei big data può supportare le attività di analisi forense e di individuazione delle cause alla radice, aiutando le organizzazioni a ricostruire la cronologia degli eventi, la modalità dell’attacco e il suo impatto – quali la portata di un’ a potenziale perdita di dati – avvalendosi delle informazioni contestuali provenienti da fonti di dati dislocate in tutto l’ambiente.
I modelli di apprendimento automatico possono inoltre essere utilizzati per analizzare gli incidenti di sicurezza verificatisi in passato e simulare diversi scenari di attacco, al fine di aiutare i team a prevedere con maggiore precisione dove potrebbero essere sfruttate le vulnerabilità, individuare elementi utili a rafforzare le difese e consentire risposte più rapide e accurate ai nuovi incidenti informatici.
Supporto alla conformità
L'analisi della sicurezza informatica può contribuire a dimostrare la conformità, fornendo prove di come un'organizzazione segua le migliori pratiche e le linee guida per la protezione dei propri dati e sistemi. Raccogliendo, elaborando e analizzando dati provenienti da diverse fonti, le organizzazioni possono avvalersi delle informazioni ricavate dall’analisi della sicurezza informatica per creare report che illustrino lo stato e le prestazioni dei controlli di sicurezza esistenti, delle politiche, dei requisiti normativi, degli standard di settore e delle procedure. Tali rapporti possono dimostrare la conformità e aiutare i revisori, le autorità di regolamentazione e i clienti a verificare la sicurezza e la tutela della privacy di un’organizzazione.
In un’epoca in cui gli standard di conformità normativa e di protezione dei dati sono sempre più rigorosi, gli strumenti di analisi della sicurezza informatica possono aiutare le organizzazioni a identificare e dare priorità alle aree che necessitano di miglioramenti, a colmare le lacune e a risolvere altri rischi che incidono sulla conformità, proteggendole da potenziali ripercussioni legali e finanziarie grazie alla prevenzione di sanzioni o violazioni.
In che modo l’ Tanium e svolgerà un ruolo cruciale nel futuro dell’analisi della sicurezza informatica
Gli strumenti di analisi della sicurezza informatica sono indispensabili per salvaguardare le risorse digitali, garantire la continuità operativa e preservare la reputazione dell’organizzazione in un contesto in cui le minacce informatiche sono in continua evoluzione ed espansione. Tuttavia, un compito altrettanto importante per trarre il massimo vantaggio dall’analisi dei dati relativi alla sicurezza informatica è la capacità di agire sulla base di tali informazioni per rafforzare tutti i possibili punti di accesso al proprio ambiente in modo più rapido, semplice e sicuro: vi presentiamo l’Autonomous Endpoint Management (AEM) di .
«, AEM… integra la gestione unificata dell’ endpoint , l’esperienza digitale dei dipendenti e l’intelligenza artificiale, facilitando un approccio completo e autonomo alla gestione dell’ endpoint.1»Steve McDowell, capo analista e responsabile del settore “ CEO ” presso NAND Research
Per rispondere a questa esigenza del settore, la nostra metodologia basata su AEM rappresenta un passo avanti innovativo nell’automazione guidata dall’intelligenza artificiale per l’ambiente di lavoro digitale, segnando un cambiamento significativo nella gestione dei dati e nell’efficienza operativa.
Il nostro obiettivo per AEM presso Tanium è quello di ampliare ulteriormente le analisi in materia di sicurezza informatica, integrando l’intelligenza artificiale composita per fornire automazione intelligente e processi decisionali a supporto della gestione IT endpoint .
Il modello “ Tanium” di AEM deriva dalla nostra piattaforma “cloud-first” , migliorando l’efficienza grazie a funzionalità autonome basate sull’intelligenza artificiale, quali l’applicazione delle configurazioni e la risoluzione delle minacce. La sua funzionalità di base sfrutterà i dati in tempo reale e le analisi basate sull’intelligenza artificiale per suggerire in modo autonomo azioni in linea con gli indicatori di successo e la tolleranza al rischio di ciascuna organizzazione.
«. La gestione autonoma degli endpoint vi consente di anticipare i problemi di routine relativi all’IT e alla sicurezza, ma in modo sempre sicuro, mantenendo sempre il pieno controllo.»Matt Quinn, direttore tecnico presso Tanium
La nostra visione è quella di consentire ai team di sicurezza di prendere decisioni più oculate ed efficienti, ridurre la dipendenza dai processi manuali e migliorare la sicurezza e le prestazioni operative, affrontando in modo proattivo le attività IT e di sicurezza in un contesto sicuro e controllato.
Il nostro approccio ad AEM è attualmente in fase di sviluppo e il suo lancio è previsto per l’estate del 2024. La invitiamo a visitare il sito , a contattarci per una demo all’indirizzo o , oppure a registrarsi a un prossimo evento vicino a lei per vederlo in azione.
1McDowell, Steve. “Tanium’s First-Mover Advantage in Autonomous Endpoint Management.” Forbes, pubblicato il 18 gennaio 2024.
