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Che cos'è l'intelligenza artificiale per la cybersecurity?

Scopri in che modo le organizzazioni rilevano e rispondono più rapidamente alle minacce informatiche con la sicurezza basata su intelligenza artificiale.
Scopri le soluzioni IA

Informazioni sull'IA per la cybersecurity

Con intelligenza artificiale per la cybersecurity si intende l'uso di tecnologie e tecniche di intelligenza artificiale per migliorare la protezione di sistemi informatici, reti e dati dalle minacce informatiche. L'IA contribuisce automatizzando il rilevamento delle minacce, analizzando volumi elevati di dati, identificando criteri e rispondendo in tempo reale agli incidenti di sicurezza.

Le applicazioni chiave dell'intelligenza artificiale per la sicurezza includono il rilevamento di anomalie, il rilevamento di malware, il rilevamento delle intrusioni, la prevenzione delle frodi, i riepiloghi degli incidenti, la creazione di report per gli stakeholder e la creazione e il reverse engineering di script. Usando l'apprendimento automatico, il Deep Learning e l'elaborazione del linguaggio naturale, l'intelligenza artificiale apprende continuamente dai nuovi dati, migliorando la propria capacità di identificare e mitigare le minacce emergenti, ridurre i falsi positivi e ridimensionare le attività di sicurezza in modo più efficace. I recenti progressi nell'IA generativa hanno permesso ai team di ottenere informazioni dettagliate basate sui dati, report facili da produrre e raccomandazioni dettagliate per la mitigazione.

Punti chiave

  • La community che si occupa di sicurezza ha usato l'IA fin dagli anni '80, ma i recenti progressi l'hanno resa molto più efficace.
  • Esistono diversi casi d'uso della sicurezza per l'intelligenza artificiale, tra cui la sicurezza dei dati, la gestione delle identità e degli accessi, la gestione delle risorse IT, la sicurezza del cloud e il rilevamento e la risposta alle minacce.
  • L'intelligenza artificiale ha trasformato la cybersecurity, rendendo più semplice per i professionisti della sicurezza rispondere a un numero crescente di minacce informatiche.
  • I progressi futuri nell'intelligenza artificiale continueranno a favorire lo sviluppo di prodotti e nuove collaborazioni tra persone e sistemi basati su intelligenza artificiale.

L'evoluzione dell'intelligenza artificiale per la cybersecurity

Le community di sicurezza hanno usato l'intelligenza artificiale per cybersecurity almeno dalla fine degli anni '80 con i seguenti miglioramenti tecnologici chiave:
 
  • All'inizio, i team di sicurezza usavano sistemi basati su regole che attivavano avvisi in base ai parametri definiti.
  • A partire dai primi anni 2000, i progressi nell'apprendimento automatico, un subset di intelligenza artificiale che analizza e apprende da set di dati di grandi dimensioni, hanno consentito ai professionisti della sicurezza di comprendere i modelli di traffico tipici e le azioni degli utenti in un'organizzazione, rilevare quando si verifica qualcosa di insolito e rispondere rapidamente alle minacce informatiche.
  • Un miglioramento recente dell'intelligenza artificiale è l'IA generativa, che crea nuovo contenuto in base alla struttura dei dati esistenti. Le persone interagiscono con questi sistemi usando il linguaggio naturale, consentendo ai professionisti della sicurezza di approfondire le domande molto specifiche senza dover usare il linguaggio di query.
  • Un altro nuovo sviluppo è l'uso degli agenti basati su intelligenza artificiale. Gli agenti collaborano con singoli utenti, team e organizzazioni per automatizzare attività e processi con volumi elevati.

Componenti chiave dell'IA per la cybersecurity

"Intelligenza artificiale" è un concetto generale che fa riferimento a sistemi informatici che eseguono funzioni cognitive, ad esempio il riconoscimento vocale, la creazione di stime e l'analisi di dati complessi. Nella cybersecurity vengono usati diversi rami dell'intelligenza artificiale.

L'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che usa algoritmi per apprendere dai dati e generare stime. Questa funzionalità viene usata nella cybersecurity per individuare e rispondere automaticamente alle potenziali minacce in dispositivi, utenti e reti.

Nel Deep Learning, un ramo più sofisticato dell'apprendimento automatico, i sistemi di intelligenza artificiale elaborano strutture di dati complesse usando reti neurali a più livelli, che imitano i percorsi neurali del cervello umano. Il Deep Learning e le reti neurali tendono a essere più efficaci rispetto all'apprendimento automatico tradizionale per l'analisi di grandi set di dati ad alta dimensionalità e vengono usati nella cybersecurity per rilevare e rispondere a minacce sofisticate.

I professionisti della sicurezza usano anche strumenti di IA generativa per facilitare l'indagine e la risposta. Poiché questi strumenti usano la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale, i singoli utenti possono interagire con essi usando il linguaggio umano anziché il codice. Come suggerisce il nome, questi strumenti sono anche in grado di generare contenuto, quindi possono contribuire a produrre report, riepilogare informazioni dettagliate e risultati relativi alla sicurezza e fornire risposte dettagliate alle domande.

Gli agenti basati su intelligenza artificiale gestiscono in modo autonomo attività IT e di sicurezza con volumi elevati, consentendo alle persone di concentrarsi sulla sicurezza proattiva. Questi agenti possono valutare gli avvisi relativi a phishing, prevenzione della perdita dei dati e rischio Insider, che sono attività estremamente dispendiose in termini di tempo per gli esseri umani. Gli agenti possono anche ottimizzare i criteri di Accesso condizionale in base ai dati utente. Molti team usano agenti basati su intelligenza artificiale per identificare e classificare in ordine di priorità le vulnerabilità e le minacce che devono essere risolte.
Casi d'uso

Casi d'uso dell'IA per la cybersecurity

L'intelligenza artificiale è diventata uno strumento fondamentale per aiutare i professionisti della sicurezza a svolgere il proprio lavoro in modo più efficace. Alcuni casi d'uso comuni sono:

 Gestione delle identità e degli accessi

L'intelligenza artificiale viene usata per la gestione delle identità e degli accessi (IAM) per comprendere i criteri nei comportamenti di accesso dell'utente e rilevare comportamenti anomali. Può anche essere usata per forzare automaticamente l'autenticazione a due fattori o una reimpostazione della password quando vengono soddisfatte determinate condizioni. Se c'è motivo di ritenere che un account sia stato compromesso, le soluzioni basate su intelligenza artificiale possono impedire a un utente di accedere.

Sicurezza e gestione degli endpoint

L'intelligenza artificiale aiuta i professionisti della sicurezza a identificare gli endpoint usati all'interno dell'organizzazione, in modo da consentire di mantenerli aggiornati con i sistemi operativi e le soluzioni di sicurezza più recenti. Può anche aiutare a individuare malware e altre prove di un cyberattacco contro i dispositivi di un'organizzazione.

Sicurezza del cloud

Poiché le organizzazioni usano più provider di servizi cloud per l'infrastruttura e le app, necessitano di soluzioni che forniscano protezione nell'intero ambiente. L'intelligenza artificiale combina i dati di vari servizi cloud per offrire una visualizzazione completa dei rischi e delle vulnerabilità del cloud di un'organizzazione. Ciò consente ai professionisti della sicurezza di affrontare rapidamente le minacce.

Sicurezza dei dati

Riducendo il lavoro manuale, l'intelligenza artificiale ha contribuito ad accelerare molti processi correlati alla sicurezza dei dati. Usando l'IA, i team di sicurezza possono identificare ed etichettare rapidamente i dati sensibili in tutto l'ambiente, indipendentemente dal fatto che siano ospitati nell'infrastruttura dell'organizzazione o in un'app cloud. L'intelligenza artificiale può anche rilevare rapidamente quando qualcuno sta tentando di spostare i dati all'esterno dell'azienda e bloccare l'azione o segnalare il problema al team responsabile della sicurezza.

Rilevamento delle minacce informatiche

Le soluzioni XDR (funzionalità di rilevamento e reazione estese) e SIEM (informazioni di sicurezza e gestione degli eventi) consentono ai team di sicurezza di individuare minacce informatiche nell'intera azienda. A tale scopo, entrambe le soluzioni si basano principalmente sull'intelligenza artificiale. Le soluzioni XDR usano l'intelligenza artificiale per monitorare endpoint, messaggi di posta elettronica, identità e app cloud per individuare comportamenti anomali, correlare gli incidenti e segnalarli al team. Usando modelli di intelligenza artificiale avanzati, le soluzioni XDR possono anche interrompere gli attacchi avanzati, come il ransomware, e fornire suggerimenti per migliorare la copertura della sicurezza. Le soluzioni SIEM usano l'intelligenza artificiale per aggregare i segnali provenienti da tutta l'azienda, offrendo ai team una migliore visibilità su ciò che accade. I team usano l'IA anche per generare informazioni dettagliate di utilità pratica dall'intelligence sulle minacce, che consentono di adottare un approccio più proattivo ai rischi informatici.

Indagine e risposta agli incidenti

Durante la risposta agli incidenti, i professionisti della sicurezza devono ordinare le montagne di dati per individuare potenziali cyberattacchi. L'intelligenza artificiale consente di identificare e correlare gli eventi più utili tra più origini dati, risparmiando tempo prezioso ai professionisti. L'IA generativa semplifica ulteriormente l'indagine rispondendo alle domande e traducendo l'analisi in linguaggio naturale.

IA per la cybersecurity e sicurezza dell'IA

È importante distinguere tra due concetti correlati ma diversi: IA per la cybersecurity e  sicurezza per IA.

L'intelligenza artificiale per la cybersecurity si riferisce all'uso di strumenti di intelligenza artificiale per migliorare la capacità di un'organizzazione di rilevare, rispondere e mitigare le minacce all'intero ambiente. Poiché l'intelligenza artificiale per la cybersecurity può analizzare e correlare gli eventi tra più origini, aiuta le organizzazioni a identificare criteri che indicano potenziali minacce.

La sicurezza dell'intelligenza artificiale, invece, è incentrata sulla protezione dei sistemi di intelligenza artificiale stessi. Comprende le strategie, gli strumenti e le procedure volte a proteggere i modelli di intelligenza artificiale, i dati e gli algoritmi dalle minacce. Ciò include la garanzia che i sistemi di intelligenza artificiale funzionino come previsto e che gli utenti malintenzionati non siano in grado di sfruttare le vulnerabilità per manipolare gli output o rubare informazioni riservate.

In sintesi, l'IA per la cybersecurity fa riferimento all'uso di sistemi di intelligenza artificiale per migliorare la postura di sicurezza generale di un'organizzazione, mentre la sicurezza dell'IA riguarda la protezione dei sistemi di intelligenza artificiale.

Vantaggi dell'IA per la cybersecurity

L'intelligenza artificiale è stata una vera rivoluzione nella cybersecurity, poiché ha reso più semplice per i professionisti della sicurezza rispondere a un numero crescente di minacce informatiche, a quantità crescenti di dati e a una superficie di cyberattacco in continua espansione. Ecco alcuni dei modi in cui l'intelligenza artificiale per la cybersecurity aiuta i team a essere più efficaci:

Rilevamento delle minacce più veloce
Molte soluzioni di sicurezza, ad esempio SIEM o XDR, registrano migliaia e migliaia di eventi che indicano un comportamento potenzialmente anomalo. Sebbene la stragrande maggioranza di questi eventi sia innocua, alcuni non lo sono e il rischio di perdere una potenziale minaccia informatica può essere enorme. L'intelligenza artificiale aiuta a identificare gli incidenti davvero importanti. Mette anche in correlazione le attività apparentemente non correlate in incidenti che indicano una potenziale minaccia informatica.

Creazione semplificata di report
Gli strumenti che usano l'IA generativa possono correlare e analizzare informazioni da diverse origini dati per creare report di facile comprensione che i professionisti della sicurezza possono condividere rapidamente con altri utenti dell'organizzazione.

Identificazione delle vulnerabilità
L'intelligenza artificiale consente di rilevare i punti deboli nell'ambiente generale, ad esempio app cloud e dispositivi sconosciuti, sistemi operativi obsoleti o dati sensibili non protetti.

Miglioramento delle competenze
Poiché l'IA generativa aiuta a convertire i dati e l'analisi delle minacce informatiche in linguaggio naturale, gli analisti non devono sapere come scrivere query per essere produttivi. Ciò consente agli analisti meno esperti di svolgere attività più complesse. L'IA generativa offre inoltre procedure di correzione e altre raccomandazioni che aiutano i nuovi membri del team a imparare rapidamente a rispondere in modo efficace ai cyberattacchi.

Informazioni di utilità pratica
Grazie all'aggregazione e all'analisi di dati provenienti da origini diverse, ad esempio log di sicurezza, traffico di rete e feed di minacce esterne, l'intelligenza artificiale offre una visualizzazione completa del panorama della sicurezza e rivela modelli nascosti di attacco.

Riduzione di falsi positivi e falsi negativi.
L'intelligenza artificiale consente di ridurre i falsi positivi e i falsi negativi usando tecniche avanzate come il riconoscimento dei modelli, il rilevamento anomalie, la consapevolezza contestuale e l'apprendimento continuo. Questi sistemi offrono un processo decisionale più sfumato ed evitano di sovraccaricare i team di sicurezza con avvisi irrilevanti.

Scalabilità
L'intelligenza artificiale migliora significativamente la scalabilità della cybersecurity automatizzando le attività, elaborando grandi quantità di dati in tempo reale e apprendendo continuamente. Con l'aumentare del volume e della complessità delle minacce informatiche, la capacità di ridimensionamento e adattamento dell'intelligenza artificiale garantisce che i sistemi di cybersecurity rimangano resilienti, efficienti e in grado di gestire le richieste delle moderne infrastrutture IT.

Strumenti di cybersecurity basati su intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale è stata integrata in diversi strumenti di cybersecurity per migliorare la loro efficacia. Ecco alcuni esempi:
 
  • Firewall di nuova generazione e intelligenza artificiale. I firewall tradizionali prendono decisioni relative all'autorizzazione o al blocco del traffico in base alle regole definite da un amministratore. I firewall di nuova generazione vanno oltre queste funzionalità, usando l'intelligenza artificiale per sfruttare i dati di intelligence sulle minacce per identificare nuove minacce informatiche.
  • Soluzioni di sicurezza degli endpoint avanzata con IA. Le soluzioni di sicurezza degli endpoint usano l'intelligenza artificiale per identificare le vulnerabilità degli endpoint, ad esempio un sistema operativo obsoleto. L'intelligenza artificiale può anche aiutare a rilevare se è stato installato malware in un dispositivo o se quantità insolite di dati vengono esfiltrate da o verso un endpoint. Durante un attacco in corso, l'intelligenza artificiale può isolare automaticamente l'endpoint dal resto dell'ambiente digitale.
  • Sistemi di rilevamento e prevenzione delle intrusioni di rete basati su intelligenza artificiale. Questi strumenti monitorano il traffico di rete per individuare utenti non autorizzati che tentano di infiltrarsi nell'organizzazione tramite la rete. Usando l'intelligenza artificiale, questi sistemi elaborano rapidamente grandi volumi di dati per identificare e bloccare i cyberattacker prima che causino danni.
  • IA e soluzioni di sicurezza del cloud. Poiché molte organizzazioni usano più cloud per l'infrastruttura e le app, può essere difficile tenere traccia delle minacce informatiche che si spostano tra cloud e app diversi. L'intelligenza artificiale supporta la sicurezza del cloud analizzando i dati di tutte queste origini per identificare vulnerabilità e potenziali cyberattacchi.
  • Sicurezza di Internet delle cose (IoT). Analogamente agli endpoint e alle app, le organizzazioni hanno in genere molti dispositivi IoT che sono potenziali vettori di cyberattacco. L'intelligenza artificiale consente di rilevare minacce informatiche contro qualsiasi singolo dispositivo IoT e individua modelli di attività sospette in più dispositivi IoT.
  • XDR e SIEM. Le soluzioni XDR e SIEM eseguono il pull di informazioni da più prodotti di sicurezza, file di log e origini esterne per aiutare gli analisti a comprendere cosa accade nel proprio ambiente. L'intelligenza artificiale consente di sintetizzare tutti questi dati in informazioni dettagliate chiare.

Procedure consigliate per l'intelligenza artificiale per la cybersecurity

L'uso dell'intelligenza artificiale per supportare le operazioni di sicurezza richiede un'attenta pianificazione e implementazione, ma con l'approccio corretto è possibile introdurre strumenti che apportano miglioramenti significativi all'efficacia operativa e al benessere del team.

Sviluppa una strategia
Sono disponibili numerosi prodotti e soluzioni di intelligenza artificiale per l'uso nella sicurezza, ma non tutti saranno adatti alla tua organizzazione. È importante che le soluzioni di intelligenza artificiale si integrino correttamente tra loro e con la tua architettura di sicurezza oppure potrebbero comportare più lavoro per il team. Prendi prima di tutto in considerazione le principali sfide a livello di sicurezza e quindi identifica le soluzioni di intelligenza artificiale che consentiranno di risolvere tali problemi. Prenditi del tempo per sviluppare un piano per l'integrazione dell'intelligenza artificiale nei tuoi processi e sistemi correnti.

Integra gli strumenti di sicurezza
L'intelligenza artificiale per la cybersecurity è più efficace quando è in grado di analizzare i dati nell'intera organizzazione. Questa operazione è complessa se gli strumenti operano in silo. Investi in strumenti in grado di lavorare insieme e con l'ambiente corrente senza problemi, ad esempio soluzioni XDR e SIEM integrate. In alternativa, se necessario, alloca tempo e risorse per consentire al team di integrare gli strumenti, in modo da ottenere visibilità completa nell'intero patrimonio digitale.

Gestisci la privacy e la qualità dei dati
I sistemi di intelligenza artificiale prendono decisioni e forniscono informazioni dettagliate in base ai dati usati per eseguirne il training e per il funzionamento. Se si verificano errori nei dati o se sono danneggiati, l'intelligenza artificiale fornirà informazioni insufficienti e prendere decisioni insufficienti. Durante la pianificazione, assicurati di avere processi per pulire i dati e proteggere la privacy.

Usa l'intelligenza artificiale in modo etico
Molti dei dati accumulati nel corso degli anni sono imprecisi, distorti o obsoleti. Per di più, gli algoritmi e la logica dell'intelligenza artificiale non sono sempre trasparenti e risulta quindi difficile sapere esattamente in che modo genera informazioni dettagliate e risultati. È importante assicurarsi che l'intelligenza artificiale non sia il decision maker finale se esiste il rischio che tratti determinati individui in modo iniquo a causa di dati distorti. Scopri di più sull'intelligenza artificiale responsabile.

Testa continuamente i sistemi di intelligenza artificiale
Dopo l'implementazione, esegui regolarmente il test dei sistemi per identificare i problemi di distorsione o di qualità quando vengono generati nuovi dati.

Definisci i criteri per l'uso dell'IA generativa
Assicurati che dipendenti e partner comprendano i criteri dell'organizzazione per l'uso degli strumenti di IA generativa. È particolarmente importante che le persone non incollino dati riservati e sensibili in richieste di IA generativa perché esiste il rischio che i dati diventino pubblici.

Tendenze emergenti nell'intelligenza artificiale per la cybersecurity

L'integrazione dell'intelligenza artificiale nella cybersecurity non sta solo trasformando il modo in cui vengono rilevate e mitigate le minacce, ma sta anche ridefinendo i requisiti del personale per la cybersecurity. Con l'aumento della diffusione dell'intelligenza artificiale nel settore, stanno emergendo diverse tendenze chiave:
 
  • I professionisti della sicurezza dedicano più tempo al processo decisionale di alto livello e alla risoluzione di problemi complessi, mentre l'intelligenza artificiale gestisce le attività operative quotidiane.
  • Ci sarà una richiesta di ruoli ibridi che combinano le conoscenze sulla cybersecurity con le competenze di intelligenza artificiale, ad esempio analisti di cybersecurity con intelligenza artificiale o data scientist con particolare attenzione alla sicurezza.
  • I centri per le operazioni per la sicurezzacentri per le operazioni per la sicurezza passeranno alla ricerca proattiva delle minacce, in cui i team di cybersecurity usano l'intelligenza artificiale per supportare indagini approfondite e cercare minacce nascoste o avanzate che i sistemi automatizzati potrebbero non rilevare immediatamente.
  • I centri per le operazioni per la sicurezza si evolveranno in ambienti integrati con l'intelligenza artificiale, in cui la supervisione umana è incentrata sull'interpretazione delle informazioni dettagliate e sul prendere decisioni anziché sulla gestione del sovraccarico dei dati.
  • I fornitori del settore della sicurezza proporranno prodotti di sicurezza più avanzati basati su intelligenza artificiale, ad esempio analisi video o droni e robot per la sicurezza fisica.
  • La tecnologia per attività ingannevole basata su intelligenza artificiale sarà in grado di generare trappole dinamiche e intelligenti che imitano risorse reali, rendendo più difficile per i criminali informatici distinguere tra obiettivi autentici e falsi.
  • I sistemi di rilevamento delle frodi basati su intelligenza artificiale useranno algoritmi di apprendimento automatico per prevedere e bloccare le frodi prima che si verifichino, riducendo i falsi positivi e migliorando l'accuratezza del rilevamento.
  • Gli agenti basati su intelligenza artificiale possono svolgere in modo autonomo attività di sicurezza con volumi elevati, ad esempio la valutazione degli avvisi, per consentire alle persone di dedicare più tempo ad altre priorità.

IA per le soluzioni di cybersecurity

L'intelligenza artificiale sta favorendo modifiche significative nella cybersecurity automatizzando le attività, migliorando il rilevamento delle minacce, migliorando l'intelligence e consentendo misure di sicurezza più proattive e predittive. Con la continua evoluzione dell'ambiente delle minacce, l'integrazione dell'intelligenza artificiale nella cybersecurity diventerà una strategia chiave per le organizzazioni che cercano di rimanere al passo con i rischi emergenti.

È ora possibile iniziare a incorporare l'intelligenza artificiale nelle operazioni per la sicurezza con soluzioni di IA generativa come Microsoft Security Copilot che consentono ai team di rispondere in modo più efficiente ed efficace alle minacce. Gli agenti di Microsoft Security Copilot migliorano la sicurezza e le operazioni IT con l'automazione autonoma e adattiva. Microsoft Security offre inoltre diverse soluzioni basate su intelligenza artificiale per migliorare l'efficacia delle operazioni per la sicurezza. Se inizi subito, la tua organizzazione avrà una preparazione migliore per affrontare le minacce odierne e future.
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Domande frequenti

  • L'intelligenza artificiale viene usata nella cybersecurity per rilevare e rispondere alle minacce in modo più rapido e accurato rispetto ai metodi tradizionali. L'intelligenza artificiale consente ai professionisti della sicurezza di identificare modelli e rilevare anomalie in volumi elevati di dati e automatizzare le risposte ai cyberattacchi. Migliorando il rilevamento delle minacce e riducendo i falsi positivi, l'intelligenza artificiale migliora l'efficienza complessiva della sicurezza.
  • No, l'intelligenza artificiale non sostituirà la cybersecurity. L'intelligenza artificiale consente di automatizzare le attività ripetitive, migliorare il rilevamento delle minacce e rispondere agli incidenti in modo più efficace, ma le competenze umane sono ancora essenziali per la strategia, il processo decisionale complesso e l'interpretazione dei risultati in un contesto di protezione più ampio.
  • Sì, è possibile combinare intelligenza artificiale e la cybersecurity per migliorare le misure di sicurezza. L'intelligenza artificiale può automatizzare il rilevamento delle minacce, monitorare il traffico di rete, identificare anomalie e persino prevedere potenziali violazioni della sicurezza, consentendo ai team di cybersecurity di concentrarsi su strategie di difesa proattive e processi decisionali di livello superiore.
  • L'IA generativa può essere usata nella cybersecurity per trasformare i dati in informazioni dettagliate chiare, ottenere istruzioni dettagliate per la mitigazione, creare report e rispondere a domande relative alla sicurezza dell'ambiente.
  • L'apprendimento automatico nella cybersecurity prevede algoritmi di training per identificare i modelli nel traffico di rete, nel comportamento degli utenti o negli eventi di sistema. Ciò consente ai sistemi di apprendimento automatico di rilevare potenziali minacce come malware, phishing e accesso non autorizzato, con precisione elevata e intervento umano minimo.
  • Le aziende devono usare l'intelligenza artificiale per la cybersecurity per migliorare il rilevamento delle minacce, ridurre i tempi di risposta, migliorare la scalabilità e automatizzare i processi di sicurezza. L'intelligenza artificiale aiuta le aziende a rimanere al passo con le minacce in continua evoluzione, riducendo i rischi e proteggendo i dati sensibili in modo più efficace ed efficiente.

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