Rilevamento delle minacce tramite IA: sfruttare l'IA per rilevare le minacce alla sicurezza

Il rilevamento delle minacce tramite IA migliora la sicurezza tradizionale identificando minacce sofisticate in tempo reale, aiutando le organizzazioni a stare un passo avanti ai criminali informatici. Scopri come l'IA rafforza le difese contro gli attacchi moderni.

Con il progresso della tecnologia, le minacce alla sicurezza stanno diventando sempre più comuni e difficili da rilevare, poiché gli autori di attacchi informatici trovano nuovi modi per commettere crimini informatici. Sebbene i metodi tradizionali siano piuttosto efficaci nel rilevare queste minacce, non sono in grado di identificare e mitigare le minacce alla sicurezza più sofisticate.

Forse avete notato che l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) vengono applicati in vari campi, come la generazione di nuove immagini e testi, la scrittura di codice, ecc. Allo stesso modo, l'AI può anche essere utilizzata per identificare le minacce alla sicurezza in tempo reale, in modo che le organizzazioni possano rafforzare le loro difese contro ogni tipo di frode e minaccia.

Questo post tratterà il rilevamento delle minacce tramite AI, il suo funzionamento, i suoi vantaggi e le sue sfide. Include anche alcuni casi d'uso reali del rilevamento delle minacce tramite IA.

Introduzione al rilevamento delle minacce tramite IA

Il rilevamento delle minacce tramite intelligenza artificiale consiste nell'uso di algoritmi di apprendimento automatico e apprendimento profondo (DL) per aiutare a identificare le minacce alla sicurezza informatica. Sicurezza basata sull'intelligenza artificiale di SentinelOne sfrutta una tecnologia AI avanzata per migliorare la protezione degli endpoint rilevando e mitigando autonomamente le minacce. In questo approccio, gli algoritmi AI vengono addestrati su una quantità colossale di dati relativi alle minacce comuni alla sicurezza. Ciò li rende in grado di riconoscere in tempo reale le minacce che potrebbero passare inosservate con un approccio manuale o convenzionale.

Idealmente, il rilevamento delle minacce alla sicurezza informatica tramite AI viene utilizzato per identificare i tipi noti di minacce che le organizzazioni individuano con metodi tradizionali. Tuttavia, con il progresso degli algoritmi di AI, le organizzazioni possono ora monitorare continuamente i dati di rete, il comportamento degli utenti e l'attività del sistema. E se viene rilevata una deviazione dalla norma, questi algoritmi classificano quell'evento come una minaccia sconosciuta.

A differenza dell'approccio tradizionale al rilevamento delle minacce, l'approccio basato sull'intelligenza artificiale è in grado di rilevare le minacce in una fase più precoce del ciclo di attacco. Ciò contribuisce a ridurre al minimo i danni e a prevenire le violazioni. Una delle caratteristiche più interessanti del rilevamento delle minacce tramite intelligenza artificiale è che può automatizzare l'intero processo di rilevamento delle minacce, allerta dei team di sicurezza e prevenzione di ulteriori minacce.

Tipi di minacce individuate dall'IA

l'ia nel rilevamento delle minacce ha trasformato l'intero spazio della sicurezza informatica fornendo una gamma ampia e robusta di soluzioni. con l'aiuto vari algoritmi apprendimento automatico profondo, l'ia è in grado rilevare diversi tipi per migliorare la sorveglianza il controllo degli accessi.

Diamo un'occhiata ad alcune delle principali minacce che i sistemi di IA sono in grado di rilevare e aiutare a mitigare.

1. Minacce informatiche

Con il passaggio delle organizzazioni al cloud e l'aumento quotidiano della quantità di dati, minacce come accessi non autorizzati, violazioni dei dati e intrusioni nella rete stanno diventando comuni. Gli strumenti di sicurezza tradizionali di solito non riescono a rilevare questi problemi sofisticati, ma i sistemi di IA eccellono nell'identificare e mitigare queste minacce informatiche. I sistemi basati sull'IA analizzano il traffico di rete in tempo reale per individuare eventuali modelli insoliti o potenziali problemi che possono danneggiare la rete.

2. Rilevamento del malware

Il rilevamento basato sull'intelligenza artificiale malware utilizza algoritmi di apprendimento automatico per identificare software dannosi e corrotti analizzando il comportamento dei file e le modifiche al sistema. Mentre gli approcci tradizionali utilizzano un database di firme di malware note, gli algoritmi basati sull'intelligenza artificiale sono in grado di individuare minacce nuove ed emergenti analizzando il modo in cui i file interagiscono con il sistema. Questo approccio aiuta a prevenire il malware che cambia frequentemente il proprio codice per aggirare i metodi tradizionali di rilevamento delle minacce.

3. Phishing e ingegneria sociale

Il phishing è una delle minacce alla sicurezza più comuni, in cui l'aggressore inganna le persone per rubare le loro informazioni sensibili. Tra tutti i tipi di minacce, l'IA identifica facilmente questo tipo di minaccia. Gli algoritmi di IA analizzano i metadati delle e-mail, i contenuti e i modelli dei mittenti per rilevare e bloccare i tentativi di phishing. Inoltre, questi algoritmi di IA sono esperti nel rilevare gli attacchi di ingegneria sociale monitorando le comunicazioni e le interazioni. In questo modo, l'IA contribuisce a salvaguardare le informazioni che altrimenti potrebbero essere raccolte manipolando i dipendenti o gli utenti.

4. Minacce alla sicurezza fisica

I sistemi di IA vengono ora utilizzati per monitorare i locali e identificare potenziali minacce. Questi sistemi di IA sono in grado di analizzare filmati e immagini in tempo reale per rilevare problemi quali accessi non autorizzati o comportamenti sospetti. Alcuni casi d'uso del deep learning, come il riconoscimento facciale, il rilevamento di oggetti, ecc., aiutano anche a prevenire l'ingresso non autorizzato in ambienti fisici protetti.

5. Sistemi di controllo degli accessi

L'IA aiuta le organizzazioni a implementare protocolli di sicurezza più dinamici per il controllo degli accessi moderno. Gli algoritmi di IA possono apprendere continuamente dai modelli di accesso degli utenti e identificare eventuali anomalie nel comportamento. Ad esempio, un utente o un dipendente che tenta di accedere ad aree riservate o di effettuare il login da luoghi insoliti può essere facilmente rilevato e bloccato dai sistemi di IA. L'integrazione dell'IA nel sistema di controllo degli accessi può garantire che solo le persone autorizzate abbiano accesso e che qualsiasi tentativo sospetto possa essere segnalato in tempo reale.

6. Analisi comportamentale

L'analisi basata sul comportamento è uno dei punti di forza del rilevamento delle minacce basato sull'intelligenza artificiale. Mentre i metodi tradizionali di rilevamento delle minacce si basano su firme o modelli noti, i sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di apprendere il comportamento abituale della rete, delle applicazioni e degli utenti di un'organizzazione. E quando osservano una deviazione dalla linea di base, generano avvisi in tempo reale per consentire il rilevamento tempestivo delle minacce. In questo modo, aiutano a identificare e prevenire sia le minacce note che quelle sconosciute (attacchi zero-day).

Come l'IA migliora il rilevamento delle minacce

Grazie alla loro efficacia e precisione, i sistemi di rilevamento delle minacce basati sull'intelligenza artificiale sono utilizzati in ambito digitale, fisico e comportamentale. Vediamo alcuni dei modi principali in cui l'intelligenza artificiale migliora il processo di rilevamento delle minacce.

Apprendimento automatico e riconoscimento dei modelli

Analizzando le enormi quantità di traffico di rete, il comportamento degli utenti e i registri di sistema, gli algoritmi di apprendimento automatico sono in grado di riconoscere modelli per classificare le attività normali e anomale. Più dati vengono utilizzati per addestrare il modello, migliore sarà la sua capacità di distinguere tra attività legittime e possibili minacce. Ciò si traduce in un rilevamento più rapido e accurato di attacchi informatici, malware o minacce interne.

Elaborazione del linguaggio naturale

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sta guadagnando molta popolarità grazie al rilascio di vari modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Si tratta del campo dell'apprendimento automatico che consente ai sistemi di intelligenza artificiale di comprendere e interpretare il linguaggio umano. Interpretando il linguaggio umano, questi sistemi sono in grado di rilevare minacce legate al phishing, all'ingegneria sociale e alle comunicazioni dannose.

I modelli NLP vengono addestrati su un'enorme quantità di dati linguistici, come e-mail, chat e documenti, per identificare linguaggi potenzialmente dannosi, tentativi di phishing o minacce interne.

Analisi di immagini e video

L'analisi di immagini e video è la pietra angolare della sicurezza fisica e della sorveglianza. Gli algoritmi di deep learning come le CNN (reti neurali convoluzionali) e le RNN (reti neurali ricorrenti) possono essere addestrati su immagini e video per rilevare accessi non autorizzati, comportamenti sospetti o violazioni della sicurezza in tempo reale. Ad esempio, i modelli di riconoscimento facciale addestrati sulle CNN possono aiutare a identificare le persone che non sono autorizzate ad accedere a determinate aree. Inoltre, i modelli di rilevamento degli oggetti possono essere addestrati su immagini e video per rilevare armi o pacchi non riconosciuti per motivi di sicurezza.

Algoritmi di rilevamento delle anomalie

Il rilevamento delle anomalie, essendo una delle applicazioni principali del rilevamento delle minacce tramite IA, utilizza algoritmi sofisticati come l'analisi delle serie temporali. Questi algoritmi analizzano le reti di sistema e i comportamenti degli utenti nel tempo per stabilire una linea di base. In qualsiasi momento, se si osserva una deviazione nel sistema, ciò indica una violazione della sicurezza o un attacco. Alcuni esempi di rilevamento delle anomalie sono tentativi di accesso anomali, modelli di accesso ai file insoliti, ecc.

Come funziona il rilevamento delle minacce tramite IA

Il rilevamento delle minacce tramite IA utilizza algoritmi di apprendimento automatico e apprendimento profondo per individuare attività sospette o potenziali minacce alla sicurezza. Singularity™ Endpoint Security di SentinelOne garantisce che gli algoritmi di intelligenza artificiale proteggano i dispositivi dalle minacce in continua evoluzione. Fondamentalmente, i sistemi di intelligenza artificiale raccolgono grandi quantità di dati da varie fonti, ad esempio traffico di rete, interazioni degli utenti, registri di sistema e database di minacce esterne. Quindi, i sistemi di intelligenza artificiale analizzano questi dati per identificare modelli e stabilire una linea di base per l'attività normale.

Successivamente, i sistemi di intelligenza artificiale utilizzano questa linea di base e applicano tecniche di rilevamento delle anomalie per individuare deviazioni che potrebbero indicare potenziali minacce e attacchi.

Per perfezionare ulteriormente questo processo, le organizzazioni possono addestrare modelli di ML sui dati storici per rilevare sia le minacce note che quelle precedentemente invisibili. Una volta rilevata la minaccia, i sistemi di IA possono avvisare i team di sicurezza per ulteriori indagini. Alcuni sistemi di IA sono anche in grado di avviare automaticamente azioni di mitigazione. In questo modo, i sistemi di IA sono sempre un passo avanti rispetto agli aggressori e proteggono i dati e le informazioni dell'organizzazione.

Tecnologie chiave nel rilevamento delle minacce tramite IA

Sebbene l'apprendimento automatico svolga un ruolo chiave nel rilevamento delle minacce tramite IA, esistono anche altre tecnologie che guidano il rilevamento delle minacce basato sull'IA:

#1. Reti neurali artificiali (ANN)

Ispirate al cervello umano, le ANN sono alla base di molti sistemi di IA. Queste reti possono essere addestrate sia su dati etichettati (apprendimento supervisionato) che non etichettati (apprendimento non supervisionato) per individuare anomalie che segnalano potenziali minacce. Sono ideali per identificare modelli complessi in grandi set di dati, come il comportamento degli utenti o l'attività di rete.

#2. Deep learning

Il deep learning è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico in grado di analizzare grandi quantità di dati a più livelli. Le reti neurali sono il cuore del deep learning e consentono di estrarre caratteristiche di livello superiore dai dati grezzi. Nel campo della sicurezza informatica, i modelli di deep learning eccellono in settori quali il rilevamento di malware, la prevenzione del phishing e l'analisi di immagini/video per rilevare e prevenire le minacce.

#3. Apprendimento per rinforzo

L'apprendimento per rinforzo (RL) è un altro approccio di IA in cui un sistema impara a prendere decisioni importanti sulla base di ricompense e penalità. Per il rilevamento delle minacce, l'RL può ottimizzare le strategie di risposta per scegliere automaticamente la linea di condotta migliore quando viene rilevata una minaccia.

#4. Analisi dei big data

Con l'aiuto dell'analisi dei big data, i sistemi possono elaborare e analizzare enormi quantità di dati provenienti da diverse fonti, come i log di rete, l'attività degli utenti e i feed di intelligence sulle minacce. Sfruttando questi big data, i sistemi di rilevamento delle minacce basati sull'intelligenza artificiale possono addestrare modelli in grado di rendere il processo di rilevamento più veloce e accurato.

Implementazione dell'intelligenza artificiale nei sistemi di rilevamento delle minacce

L'implementazione dell'intelligenza artificiale nel rilevamento delle minacce richiede un approccio ponderato per una perfetta integrazione con l'infrastruttura di sicurezza esistente della vostra organizzazione. Vediamo alcuni degli aspetti chiave da considerare durante l'implementazione del rilevamento delle minacce basato sull'intelligenza artificiale.

Integrazione con l'infrastruttura di sicurezza esistente

Non è possibile semplicemente implementare l'intelligenza artificiale nel sistema di rilevamento delle minacce. È necessario comprendere che i sistemi di IA devono integrarsi perfettamente con gli strumenti di sicurezza esistenti di un'organizzazione, quali firewall, sistemi di rilevamento/prevenzione delle intrusioni (IDS/IPS) e sistemi di gestione delle informazioni e degli eventi di sicurezza (SIEM).

I sistemi di IA non sostituiscono questi sistemi esistenti, ma li integrano potenziandone le capacità con funzionalità avanzate di rilevamento delle minacce e analisi predittiva. La maggior parte delle piattaforme di IA dispone di API o connettori che ne facilitano l'integrazione con l'infrastruttura esistente.

Monitoraggio e avvisi in tempo reale

Il monitoraggio in tempo reale delle reti, dei sistemi e dei comportamenti degli utenti è una delle funzionalità chiave dell'IA nel rilevamento delle minacce. Gli algoritmi di IA sono in grado di analizzare continuamente i dati alla ricerca di anomalie. Ciò consente di rilevare tempestivamente potenziali minacce prima che causino danni significativi. Inoltre, i sistemi di rilevamento delle minacce basati sull'IA possono generare avvisi in tempo reale. Ciò contribuisce a garantire che i team di sicurezza siano immediatamente informati di qualsiasi problema di sicurezza e possano rispondere rapidamente per mitigare i rischi.

Automazione delle risposte

L'IA può migliorare i sistemi di rilevamento delle minacce automatizzando le azioni di risposta. Ad esempio, una volta rilevata una minaccia, l'IA può attivare automaticamente alcuni protocolli di sicurezza predefiniti. Inoltre, può bloccare indirizzi IP sospetti o reimpostare le credenziali utente compromesse. Questa automazione riduce significativamente il tempo che intercorre tra il rilevamento e la risposta e minimizza qualsiasi potenziale danno derivante dagli attacchi informatici.

Scalabilità e flessibilità

I sistemi di rilevamento delle minacce basati sull'intelligenza artificiale sono altamente scalabili, il che li rende adatti a organizzazioni di ogni tipo. Poiché le minacce informatiche sono in continua evoluzione e crescono in volume, i sistemi di rilevamento delle minacce basati sull'intelligenza artificiale stanno diventando essenziali. Questi sistemi sono in grado di elaborare grandi quantità di informazioni senza sacrificare le prestazioni. Inoltre, i sistemi di intelligenza artificiale offrono anche flessibilità, consentendo alle organizzazioni di personalizzare i parametri di rilevamento e le risposte in base alle loro esigenze specifiche.

Vantaggi del rilevamento delle minacce basato sull'intelligenza artificiale

Il rilevamento delle minacce tramite IA offre una serie di vantaggi che migliorano l'intera procedura di rilevamento e difesa dalle minacce. Ecco alcuni dei vantaggi del rilevamento delle minacce tramite IA:

• Rilevamento più rapido—Grazie alla loro capacità di correlare e analizzare i dati molto più rapidamente rispetto agli esseri umani, i sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di rilevare le minacce con maggiore facilità e rapidità. Inoltre, questi sistemi possono funzionare in tempo reale e rilevare anomalie e comportamenti sospetti non appena si verificano. Questo approccio più rapido consente di ridurre il tempo che intercorre tra il rilevamento della minaccia e la sua mitigazione.
• Difesa proattiva contro minacce emergenti e con volume più elevato—Una delle capacità chiave dei sistemi basati sull'intelligenza artificiale è quella di rilevare minacce precedentemente sconosciute o emergenti, come le vulnerabilità zero-day. Mentre i tradizionali approcci di rilevamento delle minacce si basano su alcune firme note, i sistemi di IA sono in grado di rilevare modelli e segnali di nuovi attacchi in grandi volumi.
• Riduzione dei falsi positivi—L'errata identificazione di attività normali come minacce è un problema importante nei tradizionali sistemi di rilevamento delle minacce. I sistemi basati sull'intelligenza artificiale possono ridurre i falsi positivi imparando dai modelli di comportamento normale e perfezionando i propri algoritmi nel tempo. Ciò consente di rilevare le minacce reali e ridurre il tempo sprecato nell'indagare sui casi falsi.
• Migliore intelligence sulle minacce—I sistemi di IA migliorano se stessi apprendendo continuamente da nuovi dati, attacchi e risposte. Grazie all'integrazione con feed di dati sia esterni che interni, i sistemi di IA offrono informazioni dettagliate sui rischi di sicurezza attuali e futuri.

Sfide e limitazioni

Pur presentando numerosi vantaggi, i sistemi di IA comportano anche diverse sfide e limitazioni.

• Preoccupazioni relative alla privacy e alla sicurezza dei dati—I sistemi di IA funzionano analizzando grandi quantità di informazioni, comprese informazioni sensibili come registri, dati personali, ecc. Ciò può comportare un uso improprio o un accesso non autorizzato a informazioni sensibili. Per garantire che i dati sensibili siano gestiti in modo sicuro, le organizzazioni devono rispettare le normative di sicurezza, come il GDPR o il CCPA.
• Falsi positivi e falsi negativi—Sebbene i sistemi di IA possano ridurre significativamente i falsi positivi, non possono eliminarli completamente. Inoltre, l'utilizzo di sistemi di IA non garantisce che tutti i pericoli reali vengano rilevati al 100%, il che porta ad alcuni casi di falsi negativi. Per garantire la riduzione dei falsi positivi e dei falsi negativi, i sistemi di IA devono essere continuamente ottimizzati.
• Implicazioni etiche—Quando si tratta di monitorare il comportamento degli utenti, il rilevamento delle minacce tramite IA può sollevare alcune questioni etiche. Ad esempio, la sorveglianza dei dipendenti e il riconoscimento facciale possono ostacolare i diritti alla privacy degli individui, portando a potenziali usi impropri o abusi. Per garantire il rispetto dell'etica, le organizzazioni dovrebbero stabilire politiche trasparenti sull'uso dei sistemi di IA.
• Limiti tecnici—Sebbene i sistemi di IA funzionino in modo efficiente, sono una sorta di scatola nera. Non è possibile comprenderne appieno il funzionamento per trarre conclusioni. Inoltre, questi sistemi di IA richiedono dati di alta qualità per funzionare in modo efficace. Dati incompleti o imprecisi relativi alle minacce possono portare a problemi quali falsi positivi e falsi negativi. Inoltre, i sistemi di IA possono essere complessi e spesso richiedono risorse computazionali significative e una manutenzione continua per rimanere efficaci.

Casi di studio e applicazioni nel mondo reale

Ora esaminiamo alcuni casi di utilizzo reale del rilevamento delle minacce basato sull'intelligenza artificiale.

#1. L'IA nel settore governativo e militare

I governi e le organizzazioni militari utilizzano sistemi di rilevamento delle minacce basati sull'IA per scopi di sicurezza nazionale. Ciò include il rilevamento di intrusioni informatiche, la protezione delle comunicazioni e l'analisi di enormi quantità di dati di intelligence. Ad esempio, la Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) utilizza SentinelOne, una piattaforma avanzata di rilevamento e prevenzione delle minacce informatiche basata sull'intelligenza artificiale, per consentire la difesa informatica a livello governativo.

#2. L'intelligenza artificiale nella sicurezza aziendale

Le aziende e le organizzazioni stanno adottando il rilevamento delle minacce basato sull'intelligenza artificiale per proteggere i propri dati sensibili e le infrastrutture critiche. Queste imprese utilizzano l'intelligenza artificiale per monitorare il comportamento dei dipendenti e il traffico di rete alla ricerca di segni di minacce interne. Ad esempio, Aston Martin, uno dei maggiori produttori di auto sportive di lusso, ha sostituito il suo sistema di sicurezza legacy con SentinelOne per proteggere un secolo di tradizione automobilistica.

#3. L'intelligenza artificiale nella sicurezza pubblica

Le iniziative di sicurezza pubblica come la sorveglianza e il rilevamento delle anomalie utilizzano sempre più spesso l'intelligenza artificiale. Le agenzie di sicurezza pubblica o le organizzazioni pubbliche utilizzano l'intelligenza artificiale per analizzare i feed video delle telecamere di sicurezza e identificare in tempo reale attività sospette o individui non autorizzati. Un esempio è uno dei più grandi sistemi scolastici K-12 degli Stati Uniti, con sede in Nebraska, che utilizza soluzioni come SentinelOne per proteggere i suoi diversi dispositivi connessi su MacOS, Windows, Chromebook e dispositivi mobili dalle minacce moderne.

#4. Sfruttate la potenza dell'IA per il rilevamento delle minacce

Dopo aver letto questo post, ora sapete tutto sul rilevamento delle minacce basato sull'IA. Abbiamo spiegato come funziona il rilevamento delle minacce basato sull'IA, le tecnologie chiave coinvolte e come è possibile implementare l'IA nel vostro sistema di rilevamento delle minacce esistente. Infine, avete visto i vantaggi, le sfide e alcuni casi d'uso reali del rilevamento delle minacce basato sull'intelligenza artificiale.

Poiché i criminali informatici evolvono costantemente le loro strategie di attacco, è necessaria una soluzione che possa fare affidamento su qualcosa di più di un semplice insieme di regole e modelli predefiniti. L'utilizzo di algoritmi di machine learning e deep learning può aiutare ad affrontare questo problema, fornendo al contempo maggiore precisione, scalabilità e flessibilità. SentinelOne è una delle piattaforme di sicurezza più famose in grado di soddisfare tutte le vostre esigenze di rilevamento delle minacce basato sull'intelligenza artificiale.

Domande frequenti sul rilevamento delle minacce tramite IA

Esistono problemi di privacy con il rilevamento delle minacce basato sull'intelligenza artificiale?

I sistemi di rilevamento delle minacce basati sull'intelligenza artificiale spesso elaborano grandi quantità di dati personali e aziendali, sollevando preoccupazioni in materia di sicurezza. È importante garantire che questi sistemi siano conformi alle normative sulla privacy dei dati, come il GDPR o il CCPA, e implementare tecniche di anonimizzazione dei dati ove necessario.

In che modo l'IA migliora il rilevamento delle minacce rispetto ai metodi tradizionali?

Poiché l'intelligenza artificiale analizza rapidamente grandi quantità di dati e identifica modelli che indicano comportamenti dannosi, migliora il processo di rilevamento delle minacce. Mentre i metodi tradizionali si basano su regole statiche, l'intelligenza artificiale è in grado di rilevare nuove minacce apprendendo continuamente da nuovi dati.

Quali sono i casi d'uso più comuni dell'IA nel rilevamento delle minacce?

Alcune delle applicazioni comuni dell'IA nel rilevamento delle minacce sono:

• Identificazione degli attacchi di phishing.
• Individuazione delle minacce interne.
• Protezione degli endpoint.
• Monitoraggio del traffico di rete alla ricerca di attività sospette.

Il rilevamento delle minacce tramite IA è adatto alle piccole imprese?

Sì, l'intelligenza artificiale può essere adattata alle esigenze delle piccole imprese. Molti strumenti di sicurezza basati su AI e cloud come SentinelOne offrono soluzioni convenienti. Sono facili da implementare e mantenere, rendendo la sicurezza avanzata accessibile anche alle organizzazioni più piccole.