Gli attacchi informatici moderni operano alla velocità delle macchine, ma gli strumenti di sicurezza su cui la maggior parte delle organizzazioni ha fatto affidamento per decenni non sono stati progettati per questa realtà.
Il ransomware si distribuisce in pochi minuti, i movimenti laterali avvengono inosservati attraverso le reti e gli attori delle minacce ora utilizzano l'automazione per scalare gli attacchi più rapidamente di quanto gli analisti umani possano rispondere. Questi strumenti sono stati creati per un'epoca diversa, quando le minacce erano più lente e più facili da classificare in schemi noti.
L'ascesa dell'IA nella cybersecurity ha cambiato ciò che è possibile per i team di sicurezza, ma comprendere le reali differenze tra la cybersecurity basata su IA e gli strumenti di sicurezza tradizionali richiede di analizzare attentamente come ciascuno di essi funziona internamente.
Gli strumenti tradizionali operano su regole e firme note, mentre quelli basati su IA apprendono, si adattano e rispondono a una velocità e una scala che i processi manuali non possono eguagliare.
Questo articolo illustra come funzionano gli strumenti di sicurezza tradizionali, dove risultano carenti rispetto ai modelli di attacco moderni, come la sicurezza basata su IA colma queste lacune e cosa significa concretamente questo cambiamento per i team di sicurezza che gestiscono minacce in ambienti sempre più complessi.
Come funzionano gli strumenti di sicurezza tradizionali?
Gli strumenti di sicurezza tradizionali sono stati progettati attorno a un presupposto semplice: si definisce cosa sia una minaccia e il sistema segnala tutto ciò che corrisponde a tale definizione.
Le principali categorie di strumenti di sicurezza tradizionali includono:
- Firewall: Controllano il traffico di rete in ingresso e in uscita in base a regole predefinite che determinano cosa è consentito entrare e uscire da un ambiente di rete.
- Antivirus basato su firme: Analizza file e processi alla ricerca di schemi che corrispondono a firme di malware note archiviate in un database delle minacce aggiornato regolarmente.
- IDS/IPS: Monitorano il traffico di rete in tempo reale per rilevare attività sospette che corrispondono a firme di attacco riconosciute, con l'IPS che va oltre bloccando attivamente le minacce rilevate.
- SIEM legacy: Aggrega i dati di log da tutto l'ambiente, correla gli eventi e genera avvisi quando l'attività corrisponde a un insieme di regole o soglie predefinite.
Tutti operano su una logica basata su regole o corrispondenza di firme, rilevando le minacce confrontando l'attività osservata con un database di schemi di minaccia noti.
Questi strumenti continuano a offrire valore reale in aree specifiche. Forniscono una protezione prevedibile e coerente contro le minacce note e sono ben compresi dai team di sicurezza con anni di esperienza nel loro utilizzo. Inoltre, sono strettamente allineati ai framework di conformità, facilitando alle organizzazioni il rispetto dei requisiti di audit e normativi.
Per ambienti a bassa complessità o con superfici di attacco ben definite, la configurazione iniziale e la gestione operativa sono relativamente gestibili rispetto a piattaforme più avanzate.
Dove gli strumenti di sicurezza tradizionali risultano carenti
Gli strumenti di sicurezza tradizionali funzionano bene entro i parametri per cui sono stati progettati, ma gli ambienti di attacco moderni sono andati ben oltre tali parametri. Questo cambiamento crea lacune nella tua postura di sicurezza che i cybercriminali sono più che disposti a sfruttare.
Ecco le principali limitazioni degli strumenti di sicurezza tradizionali:
- Minacce sconosciute: Il rilevamento basato su firme è cieco di fronte a exploit zero-day e malware sconosciuti. Se una minaccia non è stata catalogata, non esiste una firma con cui confrontarla e nessun avviso viene generato. Gli attaccanti che sviluppano nuove tecniche o modificano malware esistenti possono muoversi in ambienti che si affidano esclusivamente a strumenti basati su firme senza mai essere rilevati.
- Affaticamento da alert: I sistemi basati su regole generano un elevato volume di avvisi, molti dei quali sono falsi positivi. I team di sicurezza finiscono per dedicare molto tempo a indagare su attività che si rivelano innocue, distogliendo l'attenzione dalle minacce reali e rallentando la risposta complessiva.
- Gap di velocità: I flussi di lavoro di indagine e risposta manuali non riescono a tenere il passo con gli attacchi moderni. Il ransomware può cifrare sistemi critici in pochi minuti dall'esecuzione iniziale e il movimento laterale può diffondersi in rete prima che un analista abbia terminato di gestire il primo avviso. Il tempo tra rilevamento e risposta è quello in cui si verifica il maggior danno.
- Visibilità frammentata: La maggior parte degli strumenti tradizionali opera in modo indipendente, creando punti ciechi tra cloud, endpoint, identità e ambienti di rete. Senza una visione unificata, i team di sicurezza lavorano con dati incompleti e le minacce che si spostano tra più ambienti possono rimanere non rilevate più a lungo del dovuto.
Come funziona la cybersecurity basata su IA?
A differenza degli strumenti tradizionali, che confrontano l'attività con firme di minacce note, la sicurezza basata su IA funziona in modo diverso. Combina machine learning, analisi comportamentale e automazione per rilevare schemi sospetti in tempo reale e attivare risposte automatiche prima che le minacce e i danni si diffondano.
Invece di confrontare attività insolite con un database di minacce note, gli strumenti basati su IA apprendono cosa è normale in un ambiente e segnalano le deviazioni da quella baseline, spostando le operazioni di sicurezza da una rilevazione reattiva a una difesa proattiva.
Le capacità fondamentali che rendono possibile tutto ciò includono:
- Analisi comportamentale e rilevamento delle anomalie: Invece di basarsi sulle firme, i modelli IA stabiliscono baseline di attività normale e mettono in evidenza le deviazioni che indicano potenziali minacce. Questo consente di rilevare ciò che gli strumenti basati su firme non vedono affatto, inclusi malware sconosciuti, minacce interne e attacchi fileless.
- Apprendimento continuo: I modelli IA migliorano nel tempo man mano che elaborano più dati dall'ambiente. A differenza dei sistemi basati su regole che richiedono aggiornamenti manuali per rimanere attuali, gli strumenti basati su IA si adattano automaticamente all'evoluzione dei modelli di attacco e del comportamento normale.
- Triage e risposta automatizzati: Quando viene rilevata una minaccia, le piattaforme basate su IA possono automaticamente dare priorità, indagare e avviare una risposta senza attendere l'intervento di un analista. Questo riduce significativamente il tempo medio di risposta (MTTR), fondamentale quando gli attacchi si muovono alla velocità delle macchine.
- Correlazione dei dati da fonti diverse: La sicurezza basata su IA acquisisce e correla dati da endpoint, ambienti cloud, sistemi di identità e reti in una visione unificata. Questo elimina il problema della visibilità frammentata che lascia lacune nelle architetture di sicurezza tradizionali e offre ai team di sicurezza il contesto completo necessario per comprendere l'entità e l'origine di una minaccia.
Cybersecurity basata su IA vs. strumenti di sicurezza tradizionali: differenze chiave
La tabella seguente offre una panoramica tra IA e cybersecurity tradizionale, evidenziando dove le limitazioni degli approcci legacy risultano più evidenti:
| Criterio | Strumenti di sicurezza tradizionali | Strumenti di sicurezza basati su IA |
| Metodo di rilevamento delle minacce | Corrispondenza basata su firme e regole rispetto a database di minacce note | Machine learning comportamentale che identifica deviazioni dalle baseline stabilite |
| Rilevamento di minacce sconosciute / zero-day | Limitato alle minacce con una firma corrispondente nel database | Efficace contro minacce mai viste prima, basandosi su comportamenti anomali, indipendentemente dall'esposizione precedente |
| Velocità di risposta | Indagine e risposta manuali che possono richiedere ore | Triage e risposta automatizzati che operano alla velocità delle macchine |
| Tasso di falsi positivi | Un elevato volume di rumore di alert generato dai sistemi basati su regole | Livelli di rumore inferiori grazie all'analisi contestuale che evidenzia le minacce reali |
| Adattabilità / apprendimento nel tempo | Sistemi statici che richiedono aggiornamenti manuali di regole e firme per rimanere attuali | Miglioramento continuo man mano che i modelli elaborano nuovi dati dall'ambiente |
| Visibilità cross-environment | Strumenti frammentati con visibilità limitata tra rete, endpoint e cloud | Correlazione unificata tra endpoint, cloud, identità e rete in una singola vista |
| Impatto sul carico di lavoro degli analisti | Grandi volumi di alert che richiedono triage e indagini manuali significative | Riduzione del carico grazie alla prioritizzazione automatica, liberando gli analisti per le minacce confermate |
Come SentinelOne affronta la sicurezza basata su IA?
SentinelOne è una società di cybersecurity basata su IA che offre l'IA come capacità nativa e non come livello aggiunto sopra un'architettura esistente.
La Singularity Platform è progettata per rilevare e rispondere autonomamente alle minacce in tutta l'azienda, colmando i gap di velocità e visibilità che tipicamente emergono lavorando con strumenti di sicurezza tradizionali.
Purple AI agisce come un analista intelligente integrato direttamente nella piattaforma. Analizza dati nativi e di terze parti attraverso lo stack di sicurezza, traduce domande in linguaggio naturale in query di threat hunting e raccoglie e sintetizza automaticamente le evidenze durante le indagini per generare report chiari e spiegabili.
I team di sicurezza che utilizzano Purple AI identificano le minacce il 63% più velocemente e le risolvono il 55% più rapidamente, tutto senza aumentare il personale.
Singularity Cloud Native Security adotta un approccio proattivo tramite il suo Offensive Security Engine™ con Verified Exploit Paths™. Invece di attendere che le minacce generino alert, simula continuamente attacchi innocui sull'infrastruttura cloud per identificare vulnerabilità realmente sfruttabili ed eliminare i falsi positivi. I team di sicurezza ottengono risultati basati su evidenze su cui possono agire immediatamente, invece di perdere tempo a validare rischi teorici.
Singularity XDR correla dati tra endpoint, carichi di lavoro cloud e sistemi di identità in una vista unificata, offrendo agli analisti il contesto completo degli incidenti su tutto l'ambiente senza dover passare tra strumenti frammentati.
Prenota una demo per scoprire come la piattaforma basata su IA di SentinelOne può rafforzare le tue operazioni di sicurezza.
Domande frequenti
Gli strumenti di sicurezza tradizionali si basano su regole predefinite e firme di minacce note per rilevare attività dannose, il che significa che possono segnalare solo ciò che sono già stati programmati a riconoscere.
La cybersecurity basata su AI utilizza machine learning e analisi comportamentale per identificare le minacce in base a deviazioni dall’attività normale, incluse minacce mai viste prima. La differenza principale è tra rilevamento reattivo e difesa continua e adattiva.
Sì, può farlo. Gli strumenti di sicurezza basati su AI analizzano il comportamento invece di confrontare firme note, consentendo il rilevamento di attacchi zero-day anche senza conoscenza preventiva dell’exploit. Se un processo o un utente si comporta al di fuori delle baseline stabilite, il sistema lo segnala.
Gli strumenti tradizionali basati su firme non possono farlo perché, in assenza di un pattern noto, non viene generato alcun alert.
Non del tutto. Gli strumenti basati su AI colmano il divario lasciato dagli strumenti tradizionali, ma entrambi svolgono ruoli distinti in un programma di sicurezza maturo.
Gli strumenti basati su AI gestiscono il rilevamento di minacce sconosciute, la risposta automatizzata e la visibilità trasversale sugli ambienti su larga scala. Gli strumenti tradizionali, invece, offrono una protezione affidabile contro le minacce note, supportano i requisiti di conformità e mantengono il controllo del perimetro di rete.
La maggior parte delle organizzazioni utilizza entrambi, sfruttando l’AI per estendere la copertura dove i sistemi basati su regole non sono sufficienti.
I sistemi tradizionali basati su regole generano un elevato volume di alert, molti dei quali sono falsi positivi, lasciando agli analisti il compito di gestirli manualmente. L’AI riduce l’affaticamento da alert tramite:
- Correlazione dei dati tra fonti per evidenziare pattern significativi
- Filtraggio del rumore e dei falsi positivi
- Prioritizzazione degli alert in base ai reali livelli di rischio
- Automazione del triage, così gli analisti dedicano meno tempo alla selezione e più tempo alla risposta
L'AI comportamentale si riferisce a modelli di machine learning che stabiliscono una baseline di attività normale tra utenti, dispositivi e sistemi, segnalando poi le deviazioni da tale baseline come potenziali minacce.
Invece di cercare firme malevole note, l'AI comportamentale rileva schemi insoliti come un utente che accede a file al di fuori del proprio ambito normale o un processo che effettua chiamate di rete inaspettate. Questo approccio è particolarmente efficace contro minacce interne, malware sconosciuti e attacchi fileless che non lasciano tracce di firma.
