AI Cybersecurity: AI nella e per la sicurezza di nuova generazione

Vuoi saperne di più sul panorama dell'AI Cybersecurity? Se sei nuovo all'AI nella cybersecurity, questa guida fa per te. Trattiamo vantaggi, sfide, pratiche, suggerimenti per l'implementazione e tutto il resto.

In breve

• La cybersecurity AI utilizza il machine learning per rilevare, prevedere e fermare le minacce più rapidamente di quanto possano fare i soli esseri umani.
• Vantaggi: rilevamento più rapido, meno falsi positivi, risposta automatizzata e riduzione dell’alert fatigue.
• Rischi: attacchi avversariali, data poisoning, modelli distorti e mancanza di trasparenza.
• Adottala identificando i casi d’uso ad alto valore, definendo regole di governance e verificando prima la qualità dei dati.

La cybersecurity AI sta guadagnando terreno in questi giorni e sta cambiando il modo in cui i professionisti della sicurezza affrontano la mitigazione delle minacce. Le più recenti soluzioni cyber e di cloud security native AI offrono un supporto migliore, protezione dei dati e automazione del rilevamento delle anomalie.

L’AI nella cybersecurity può fornire indicazioni sulle migliori misure da adottare quando qualcuno si trova faccia a faccia con le minacce. Le soluzioni avanzate di cybersecurity AI possono ampliare e potenziare le risorse esistenti di un’organizzazione. In questa guida parleremo dei vari rischi e vantaggi della cybersecurity AI e dell’impatto dell’AI sulla cybersecurity. Esploreremo inoltre varie soluzioni di cybersecurity AI e altro ancora qui di seguito.

Che cos’è la cybersecurity AI?

La cybersecurity AI aiuta i professionisti della sicurezza a riconoscere modelli di dati complessi e fornisce insight e raccomandazioni attuabili. L’AI per la cybersecurity viene utilizzata per il rilevamento autonomo delle minacce, la mitigazione e il supporto al processo decisionale. Inoltre accelera la risposta agli incidenti e può analizzare enormi volumi di dati; può riconoscere schemi che spesso possono sfuggire agli esperti umani.

Perché la cybersecurity AI è importante oggi?

La cybersecurity AI è importante perché può aiutarti a tenere il passo con un panorama delle minacce in rapida crescita. Gli attacchi possono aumentare di scala e l’AI nella cybersecurity può aiutarti a non restare indietro. Ogni giorno viene generato un enorme volume di dati e c’è una carenza di professionisti della sicurezza qualificati. Le misure di cybersecurity tradizionali non sono sufficienti per mantenere alte le difese e gli attaccanti possono compromettere i tuoi parametri. Hai bisogno di una protezione proattiva e scalabile.

Le soluzioni di cybersecurity AI possono affrontare varie sfide di sicurezza. Il malware generato dall’AI può trasformarsi e cambiare comportamento in qualsiasi momento. Poi ci sono i deepfake, che oggi possono creare truffe di social engineering più realistiche. L’avvento dei dispositivi IoT, del cloud computing e del lavoro da remoto sta inoltre ampliando le superfici di attacco e aumentando il numero di potenziali punti di ingresso nelle organizzazioni.

C’è anche un sovraccarico di dati, poiché i sistemi di security information and event management possono generare migliaia di avvisi. Molti di questi possono essere falsi positivi e portare anche all’alert fatigue di cui soffrono i team di sicurezza. La cybersecurity AI può aiutare a filtrarli e a ridurre il rumore.

Il duplice ruolo dell’AI nella cybersecurity

L’AI può essere un potente abilitatore della sicurezza o delle operazioni avversariali nella cybersecurity.

Può aiutare i clienti a difendersi dagli attacchi oppure peggiorare gli attacchi aiutando gli attaccanti a diventare più rapidi e intelligenti nelle loro tattiche. I progressi nelle soluzioni di cybersecurity AI hanno reso più facile che mai lanciare attacchi coordinati e su larga scala contro organizzazioni globali.

AI come difesa: cosa consente

I team possono usare l’AI nella cybersecurity per migliorare la propria difesa. Ecco come aiuta:

• La cybersecurity AI può monitorare continuamente il comportamento degli utenti e analizzare i modelli per individuare anomalie. Può prevenire tentativi di accesso non autorizzati in località geograficamente distanti entro diversi intervalli temporali.
• L’AI può richiedere ulteriori verifiche e consentire il rifiuto automatico dell’accesso. Può analizzare i dati di identità e di sessione per individuare rapidamente le minacce e con maggiore precisione rispetto agli esperti umani.
• I sistemi AI possono regolare automaticamente il livello di autenticazione richiesto dalle organizzazioni in base a vari fattori come comportamento dell’utente, tipo di dispositivo, posizione, ecc. Applicano dinamicamente il giusto tipo di protezione in base ai rischi in tempo reale e bilanciano l’esperienza utente con le specifiche esigenze di sicurezza.

AI come minaccia: come gli attaccanti usano l’AI

È interessante vedere come gli attaccanti possano usare la cybersecurity e l’AI in modi creativi. Possono usare l’AI per creare input e scrivere codice malevolo in grado di compromettere i sistemi AI difensivi. Il codice o il loro input possono indurre i modelli a divulgare dati sensibili o portarli a prendere decisioni errate.

Gli strumenti AI possono generare email e deepfakes altamente convincenti che possono ingannare i dipendenti ed eludere la loro naturale capacità di osservazione. L’AI può scalare gli attacchi di spear phishing e adattarsi in tempo reale alle contromisure utilizzate dai difensori.

Applicazioni principali dell’AI nella cybersecurity

Entro il 2032, possiamo aspettarci che il mercato della cybersecurity AI raggiunga una valutazione di 102 miliardi di USD. Il 44% delle organizzazioni globali utilizza già l’AI per rilevare intrusioni di sicurezza e il 48,9% dei dirigenti globali concorda sul fatto che l’AI possa essere un potente deterrente nella lotta contro le moderne minacce cyber.

L’AI nella cybersecurity può rendere le applicazioni più sicure per impostazione predefinita ed eliminare le vulnerabilità comuni associate ad esse. Garantisce un elevato livello di precisione nei rilevamenti e nelle indagini.

L’automazione della cybersecurity con AI può ridurre i costi in varie aree e applicazioni della cybersecurity. Può automatizzare attività di routine come valutazioni delle vulnerabilità, analisi dei log, patch management e aggiornamenti. Gli algoritmi AI possono anche analizzare i comportamenti degli utenti, i log del traffico di rete e i feed di threat intelligence. Possono identificare indicatori sottili di minacce che potrebbero sfuggire all’analisi umana, consentendo così un approccio alla sicurezza più proattivo.

Cybersecurity AI in cloud, IoT e IAM

La cybersecurity AI trova varie applicazioni nei campi del cloud, dell’IoT e dell’IAM. Ecco cosa devi sapere:

Cybersecurity AI nel cloud

Puoi usare l’AI nel cloud per analizzare dati di log, traffico di rete e comportamento degli utenti in ambienti multi-cloud. Può identificare anomalie e rilevare indicatori di compromissione in tempo reale.

L’AI può automatizzare il vulnerability management e identificare e dare priorità alle configurazioni errate nell’infrastruttura cloud. Può applicare controlli di accesso adattivi basati su diversi fattori contestuali come i comportamenti degli utenti, lo stato di salute dei dispositivi, e andare oltre le regole di rilevamento statiche per migliorare la sicurezza cloud zero-trust.

Gli strumenti AI possono applicare continuamente la conformità e le migliori pratiche di gestione dei dati per soddisfare rigorosi requisiti normativi di diversi stati. Aiutano anche nella generazione di report di audit.

Cybersecurity AI nell’IoT

Quando si parla di IoT, la cybersecurity AI può aiutare ad analizzare flussi di dati eterogenei. Può rilevare deviazioni, stabilire baseline di comportamento normale e indicare eventuali malfunzionamenti dei dispositivi. Puoi usare strumenti basati su AI per analizzare e prevenire infezioni malware, inclusi gli zero-day, senza fare affidamento su rilevamenti basati su firme.

L’AI può trovare vulnerabilità nel codice e nelle configurazioni. Può prevedere potenziali guasti e difetti dei dispositivi analizzando i tuoi dati storici. L’AI consente inoltre ai sistemi IoT di difendersi autonomamente. Può isolare automaticamente i dispositivi compromessi e adattare altri meccanismi difensivi in tempo reale, riducendo così i tempi di risposta.

Cybersecurity AI nell’IAM

L’analisi biometrica basata su AI e l’autenticazione adattiva possono prevenire tentativi di accesso sospetti e ridurre i rischi di autenticazione degli utenti. User Entity and Behavior Analytics (UEBA) può monitorare i modelli di attività degli utenti e rilevare anomalie, abuso di credenziali e migliorare i controlli di accesso.

La cybersecurity con AI può semplificare la gestione del ciclo di vita delle identità, automatizzare il provisioning e il de-provisioning degli utenti e assegnare ruoli. Può gestire i diritti di accesso e ridurre i margini di errore umano. Può anche effettuare gestione predittiva del rischio e prevenire gli account takeover.

Come dovrebbero adottare la cybersecurity AI le organizzazioni?

Le organizzazioni dovrebbero adottare la cybersecurity AI seguendo un approccio sfaccettato. Dovrebbero bilanciare l’uso dell’AI per la difesa con la protezione dai rischi della cybersecurity AI e dagli attacchi. Il modo per farlo è innanzitutto identificare le specifiche sfide di cybersecurity di un’organizzazione.

Tutte queste sfide devono poter essere risolte dall’AI e le aziende dovrebbero concentrarsi inizialmente su applicazioni ad alto valore come vulnerability management, automazione della risposta agli incidenti, rilevamento delle minacce e analisi comportamentale. Successivamente, l’azienda dovrebbe costruire un solido framework di governance e implementarlo correttamente.

Questo sarà fondamentale per controllare l’adozione dell’AI e gestirne i rischi. L’azienda dovrà creare linee guida chiare su come gli strumenti AI possono essere utilizzati, dove non possono essere utilizzati e su come garantire la conformità a leggi sulla privacy come il GDPR. Dovrebbero esserci processi per individuare l’uso di strumenti di shadow AI utilizzati senza autorizzazione e prevenire l’introduzione di rischi sconosciuti verificandoli adeguatamente.

Implementazione e integrazione sono gli altri due componenti chiave di cui essere consapevoli. I modelli AI funzioneranno bene solo quanto i dati su cui sono stati addestrati. Quindi dati di alta qualità sono fondamentali per l’addestramento dei modelli AI. È importante scegliere gli strumenti AI giusti che corrispondano alle tue esigenze di sicurezza e che si integrino perfettamente con la tua infrastruttura esistente.

Vantaggi della cybersecurity AI

Ecco i vantaggi dell’AI nella cybersecurity:

• Gli algoritmi AI e ML possono identificare rapidamente minacce sconosciute, rilevare zero-day e individuare anomalie che sfuggono alle soluzioni di sicurezza tradizionali basate su firme. Le analitiche avanzate basate su AI possono correlare dati provenienti da più fonti in tutta l’azienda.
• Può fornire una visione completa dei modelli di attacco nascosti e analizzare il panorama delle minacce. L’AI può essere utilizzata per analisi predittive della sicurezza e aiuta nella previsione del rischio di violazione e nel threat hunting proattivo.
• Può automatizzare il contenimento rapido e ottimizzare i flussi di lavoro e persino aiutare con attività di basso livello come il triage degli incidenti e il data enrichment.
• L’AI può automatizzare molti workflow di cybersecurity per massimizzare l’efficienza dei team di sicurezza e aiutarli ad allocare meglio le proprie risorse. Contrasta l’alert fatigue, riduce i margini di errore umano e affronta la carenza di competenze nelle attività di sicurezza ad alto volume.
• Puoi anche usare l’AI per migliorare la sicurezza umana, analizzare link e allegati malevoli e identificare linguaggio sospetto. L’AI può essere usata per rilevare falsificazioni e contrastare social engineering e schemi di phishing. Puoi anche difenderti dal malware guidato dall’AI utilizzando le giuste soluzioni di cybersecurity AI.

Sfide nella cybersecurity AI

Ecco le sfide associate alla cybersecurity AI:

• Gli attaccanti avanzati possono sfruttare le vulnerabilità dell’AI per aggirare le misure di sicurezza tradizionali e creare minacce sofisticate.
• I cybercriminali possono sviluppare tecniche per manipolare i modelli AI e indurli a prendere decisioni errate. Questi attacchi possono rendere inefficaci i sistemi di sicurezza fornendo input accuratamente costruiti che causano classificazioni errate o mancati rilevamenti delle minacce.
• I modelli AI richiedono dataset enormi per l’addestramento, ma dati compromessi o distorti possono corrompere l’intero sistema. Gli attacchi di data poisoning iniettano esempi malevoli nei set di addestramento, insegnando ai sistemi AI a ignorare minacce legittime o a segnalare attività normali come sospette.
• Falsi positivi e falsi negativi creano difficoltà operative poiché i sistemi AI possono generare un numero eccessivo di avvisi o non rilevare attacchi reali. Questo porta all’alert fatigue tra i team di sicurezza e può desensibilizzarli rispetto alle minacce reali, sprecando al contempo risorse preziose nell’indagine di attività innocue.
• La complessità dei modelli e la mancanza di trasparenza rendono difficile per i professionisti della cybersecurity comprendere come i sistemi AI arrivino alle loro conclusioni. Questo problema della "scatola nera" complica la risposta agli incidenti e rende più difficile ottimizzare i sistemi per ottenere prestazioni ottimali.
• Potresti riscontrare difficoltà di integrazione nel tentativo di incorporare soluzioni AI nell’infrastruttura di sicurezza legacy esistente. Problemi di compatibilità, conflitti nei formati dei dati e la necessità di competenze specialistiche possono creare barriere all’implementazione che ritardano il deployment e aumentano i costi.

Migliori pratiche pratiche & checklist

Ecco le principali best practice e voci di checklist per la cybersecurity AI che puoi seguire e implementare per ottenere i migliori risultati:

• MFA è uno dei modi migliori per proteggersi dagli attacchi AI. Richiede 2 diversi metodi di autenticazione come password e autenticazione TOTP. Il monitoraggio attivo di Userfront può aiutare nel rilevamento delle intrusioni e aggiungere un ulteriore livello di sicurezza. Può rilevare anomalie e cercare in modo proattivo minacce alla sicurezza.
• Dovresti stabilire regole di governance chiare per i tuoi sistemi di sicurezza AI. Crea policy che coprano la gestione dei dati, la protezione dei modelli e i requisiti di conformità. Esegui regolarmente test di sicurezza per individuare i problemi prima che li trovino gli attaccanti.
• Se hai bisogno di proteggere la privacy individuale, applica tecniche di differential privacy durante l’addestramento del modello. Monitora le tue pipeline di dati per rilevare segni di manomissione. Dovrai mantenere dataset puliti e rappresentativi per evitare problemi di bias.
• Puoi cifrare tutti i dati di addestramento per prevenire accessi non autorizzati. Configura controlli basati sui ruoli in modo che solo il personale approvato possa accedere alle informazioni sensibili. Verifica mensilmente i log di accesso ai dati per individuare attività insolite.
• Addestra i tuoi modelli AI utilizzando tecniche avversariali che simulano attacchi reali. Aggiungi filtri di input prima che i dati raggiungano i tuoi sistemi core. Configura strumenti di monitoraggio per rilevare schemi di accesso anomali. Dovresti conservare copie di backup dei tuoi modelli e documentare le relative procedure di rollback. Testa tutto accuratamente prima della messa in produzione. Documenta ciò che i tuoi modelli possono e non possono fare.

Futuro della cybersecurity AI

Gli agenti AI possono rivoluzionare i team SOC e automatizzare molte attività complesse nel prossimo futuro. Possono aiutare le persone a individuare dati, automatizzare query di ricerca complesse e scrivere codice senza bisogno di formazione o assistenza aggiuntiva.

Gli agenti AI saranno in grado di ragionare meglio in autonomia e raggiungere gli obiettivi specifici degli operatori umani. Presto saranno anche in grado di migliorarsi e modificarsi da soli. Ci sarà anche un aumento nell’uso di agenti AI per monitorare altri agenti AI, ma potrebbe volerci del tempo prima che arrivi sul mercato. Anche la maggior parte dei fallimenti della sicurezza agentica verrà affrontata. La cybersecurity sarà sostituita dall’AI? No, avremo comunque bisogno di esperti umani per supervisionare questi agenti. Solo che il personale sarà inferiore man mano che le aziende di cybersecurity AI proporranno soluzioni più accurate e affidabili nei prossimi mesi e anni.

Casi di studio ed esempi di cybersecurity AI

Ecco come l’AI è stata utilizzata nel mondo reale per lanciare attacchi cyber:

• DeepPhish è uno strumento che ha automatizzato campagne di spear phishing. Ha analizzato i dati degli account target tramite social media e altri canali online. Quindi, cosa è successo? Ha creato email di phishing altamente accurate e personalizzate in base ai dati raccolti, ingannando così le vittime quando le aprivano.
• TrickBot era un trojan bancario che in seguito si è evoluto con modelli basati su AI per eludere le tecniche di rilevamento. Raccoglieva i dati delle vittime e utilizzava il ML per comprendere meglio quali tipi di attacchi avessero maggiori probabilità di successo. TrickBot si adattava dinamicamente a diversi ambienti di sicurezza e si diffondeva lateralmente all’interno delle reti delle organizzazioni.
• La Botnet Satori è diventata famosa per il suo uso di AI e ML per trovare vulnerabilità nei dispositivi IoT. Individuava automaticamente punti deboli nelle connessioni e infettava i target su scala più ampia e più rapidamente rispetto ad altre varianti di malware tradizionali.

Ora ecco alcuni esempi e casi di studio dell’AI nella cybersecurity quando si tratta di difendersi da minacce avanzate:

• CordenPharma ha utilizzato un’AI autoapprendente per proteggere dati sensibili dei pazienti e IP con risorse di cybersecurity limitate. È riuscita a difendersi da attacchi alla supply chain, malware stealth ed evitare di perdere minacce sottili.
• Memcyco ha integrato la protezione contro l’account takeover (ATO) e ha contrastato campagne di phishing avanzate. Ha impedito agli attaccanti di usare credenziali rubate e ha ridotto gli incidenti ATO del 65%.

Cybersecurity basata su AI con SentinelOne

SentinelOne può contrastare gli attacchi basati su AI lanciati contro le organizzazioni. Potresti imbatterti in casi in cui alcuni attacchi riescono ad aggirare le difese tradizionali, ma non dovrai affrontare questo problema quando implementi SentinelOne. Purple AI è il Gen AI Security Analyst di SentinelOne e può potenziare il tuo team SOC. Puoi accelerare le tue attività di indagine e risposta con. SentinelOne ti aiuta a proteggere i tuoi workload con Prompt AI. Ti offrirà visibilità immediata sull’utilizzo della tua Gen AI in tutta l’organizzazione.

La parte migliore è che ottieni una copertura model-agnostic per tutti i principali provider LLM, come Google Anthropic, OpenAI e altri ancora, come modelli on-prem e infrastrutture self-hosted. SentinelOne svolge un ottimo lavoro nella protezione dei tuoi dati, modelli AI, pipeline e dell’intera attività aziendale. Puoi usare il suo Offensive Security Engine™  per mappare i percorsi di attacco e prevedere gli attacchi prima che si verifichino. La funzionalità Verified Exploit Paths™  può aiutarti a lanciare simulazioni avanzate di attacco sulla tua infrastruttura e a individuare rischi nascosti che normalmente non noteresti. SentinelOne può migliorare lo stato di conformità della tua organizzazione con punteggi di conformità in tempo reale su GCP, Azure e AWS.

Se stai cercando una soluzione di sicurezza olistica, allora CNAPP agentless di SentinelOne può aiutarti a difenderti dalle più recenti minacce basate su AI. AI Security Posture Management di SentinelOne può fornire una rapida risoluzione e una visibilità più approfondita sui tuoi ecosistemi IT e cloud, in particolare modelli AI, pipeline e servizi. Se il tuo obiettivo è applicare la sicurezza shift-left, migliorare la SaaS security posture management o restringere i permessi per i cloud entitlement, allora SentinelOne può aiutarti a fare tutto questo. Puoi anche prevenire la fuoriuscita di segreti e SentinelOne può rilevare più di 750+ diversi tipi di segreti.

Puoi abilitare il monitoraggio continuo delle minacce, ridurre l’alert fatigue, eliminare i falsi positivi e minimizzare le superfici di attacco. SentinelOne è eccellente nel contrastare phishing, malware, social engineering, crypto miner, attacchi shadow IT, ransomware e tutte le altre forme di minacce cyber. Puoi rafforzare le tue difese su più superfici di attacco e ottenere capacità autonome di rilevamento e risposta per cloud, endpoint e identità tramite Singularity™  Endpoint Protection Platform. SentinelOne può anche aiutarti a estendere le tue difese con Singularity™  Cloud Workload Security e Singularity™  XDR Platform, offrendoti così una copertura completa.

Conclusione

L’impatto dell’AI nella cybersecurity è chiaro: la cybersecurity AI offre alle organizzazioni un modo più intelligente per difendersi dalle minacce odierne: lascia che siano gli algoritmi a fare il lavoro pesante, così tu puoi concentrarti sugli obiettivi strategici. Con l’AI, ottieni un rilevamento rapido delle minacce, una risposta immediata e una protezione che si adatta man mano che gli attaccanti cambiano tattica. Se il tuo team è sotto pressione o non dispone di competenze approfondite, le soluzioni guidate dall’AI possono colmare le lacune e mantenere i tuoi sistemi sicuri 24/7.

Puoi combinare l’AI con formazione regolare, backup accurati e controlli a più livelli per costruire una postura di sicurezza più solida. Non si tratta di sostituire gli esseri umani, ma di lavorare in modo più intelligente e rendere la difesa cyber pratica e affidabile. Contatta SentinelOne oggi stesso per ricevere assistenza.

FAQ sull'AI Cybersecurity

Che cos'è l'AI Cyber Security?

La cybersecurity basata sull'AI utilizza l'intelligenza artificiale per proteggere sistemi informatici e reti dalle minacce informatiche. Invece di aspettare che siano gli esseri umani a individuare gli attacchi, i sistemi di AI possono analizzare enormi quantità di dati e identificare automaticamente modelli di comportamento sospetti. Apprendono quale sia l'aspetto della normale attività di rete e segnalano qualsiasi anomalia che potrebbe essere dannosa.

Puoi considerarla come una guardia di sicurezza intelligente che non dorme mai e migliora nell'individuare le minacce quanto più apprende.

Come viene utilizzata l'AI nella Cybersecurity?

Le organizzazioni utilizzano l'AI per tre scopi principali nella cybersecurity. In primo luogo, monitora il traffico di rete e individua le minacce più rapidamente di quanto possano fare gli esseri umani. In secondo luogo, l'AI risponde automaticamente agli attacchi bloccando il traffico dannoso o isolando i sistemi infetti prima che il danno si diffonda. In terzo luogo, aiuta a prevedere dove potrebbero verificarsi i prossimi attacchi analizzando i modelli degli incidenti precedenti.

Troverai l'AI impegnata in attività come la scansione delle email alla ricerca di tentativi di phishing e la gestione delle patch di sicurezza su migliaia di dispositivi.

Come può essere utilizzata l'AI generativa nella Cybersecurity?

Generative AI crea dati falsi che sembrano reali per addestrare i sistemi di sicurezza senza esporre informazioni sensibili effettive. Può creare honeypot realistici che inducono gli attaccanti a rivelare i propri metodi, mantenendoli al contempo lontani dai sistemi reali. Puoi anche usarla per scrivere automaticamente script di risposta agli incidenti e generare report di sicurezza basati su tipi di attacco specifici.

Le organizzazioni utilizzano l'AI generativa per creare campioni di malware controllati per i test e per simulare campagne di phishing per la formazione dei dipendenti.

L'AI può sostituire completamente gli esperti umani di Cybersecurity?

No, l'AI non può sostituire completamente gli esperti umani di cybersecurity perché presenta gravi limitazioni. Sebbene l'AI sia eccellente nell'individuare schemi e automatizzare le risposte, fatica con nuovi tipi di attacchi che non ha mai visto prima. Gli esseri umani sono ancora necessari per indagare su incidenti complessi, prendere decisioni strategiche e gestire situazioni che richiedono pensiero creativo.

L'AI dipende anche da dati di buona qualità per funzionare correttamente e gli attaccanti possono ingannarla fornendole informazioni errate. Sono necessarie persone per interpretare ciò che l'AI rileva e decidere cosa fare dopo.

Cosa sono le minacce di Adversarial AI nella cybersecurity?

Adversarial AI si riferisce ad attacchi in cui gli hacker cercano di ingannare i sistemi di sicurezza basati sull'AI fornendo loro informazioni fuorvianti. Gli attaccanti possono creare file dannosi che sembrano normali agli esseri umani ma inducono l'AI a considerarli sicuri. Possono avvelenare i dati utilizzati per addestrare i sistemi di AI, portandoli ad apprendere modelli errati e a non rilevare minacce reali.

Questi attacchi prendono di mira strumenti basati sull'AI come i sistemi di rilevamento delle frodi e i motori di analisi delle minacce. L'obiettivo è rendere i sistemi di sicurezza basati sull'AI ciechi agli attacchi reali.

Chi sono i principali fornitori di AI Cybersecurity?

I principali fornitori di cybersecurity basati sull'AI includono SentinelOne, CrowdStrike, Microsoft e Palo Alto Networks. SentinelOne offre una protezione autonoma degli endpoint che funziona senza intervento umano. CrowdStrike fornisce threat hunting basato sul cloud tramite la propria piattaforma Falcon.

Microsoft offre sicurezza AI tramite Azure e la propria Security Suite integrata. Troverai anche aziende come Darktrace per il monitoraggio della rete e Cylance per la protezione antivirus basata sull'AI. Ogni fornitore si concentra su aree diverse come endpoint, sicurezza cloud o difesa della rete.

Come funziona l'AI nella Cybersecurity?

La cybersecurity basata sull'AI funziona monitorando costantemente l'attività di rete e apprendendo quale sia il comportamento normale. Gli algoritmi di machine learning analizzano i modelli di traffico, le azioni degli utenti e i processi di sistema per individuare qualsiasi anomalia. Quando l'AI rileva qualcosa di sospetto, può bloccare automaticamente la minaccia, disconnettere i dispositivi infetti o avvisare i team di sicurezza.

Il sistema utilizza l'analisi comportamentale per intercettare nuovi attacchi che un antivirus tradizionale potrebbe non rilevare. L'AI diventa più intelligente con ogni incidente, migliorando la propria accuratezza e riducendo i falsi allarmi.

In che modo l'AI sta cambiando la Cybersecurity?

L'AI sta cambiando la cybersecurity rendendo il rilevamento e la risposta alle minacce possibili alla velocità delle macchine invece che a quella umana. Le organizzazioni possono ora individuare e bloccare gli attacchi in pochi secondi anziché attendere che gli analisti esaminino gli avvisi. L'AI prevede anche dove potrebbero verificarsi i prossimi attacchi, aiutando i team a preparare le difese prima che le minacce arrivino.

Scoprirai che l'AI gestisce attività noiose e ripetitive come l'analisi dei log e la scansione delle vulnerabilità, liberando i team di sicurezza per lavori più importanti. Fornisce un monitoraggio 24/7 senza stancarsi o tralasciare nulla.

Perché SentinelOne è la scelta n. 1 nella Cybersecurity?

SentinelOne è leader nella cybersecurity perché la sua AI opera in modo autonomo senza richiedere intervento umano. Ha raggiunto un tasso di rilevamento perfetto del 100% nelle valutazioni MITRE mantenendo i falsi positivi estremamente bassi. Ottieni una protezione completa per endpoint, cloud e identità attraverso un'unica piattaforma unificata con analisi comportamentale in tempo reale.

SentinelOne funziona anche quando i dispositivi sono offline, a differenza di molti concorrenti che necessitano di connessioni Internet costanti. La sua funzionalità unica di rollback può annullare automaticamente i danni causati dal ransomware e ripristinare i sistemi alle condizioni precedenti all'attacco.

Come utilizza SentinelOne l'AI nella Cybersecurity?

SentinelOne utilizza l'AI comportamentale per osservare cosa stanno facendo processi e file sui tuoi endpoint invece di limitarsi a cercare firme malevole note. La loro AI monitora continuamente attività come modifiche ai file, connessioni di rete e comportamenti dei processi per individuare attacchi zero-day. Ottieni una risposta autonoma in cui l'AI mette automaticamente in quarantena le minacce, termina i processi dannosi e ripristina i danni con un solo clic.

Purple AI di SentinelOne agisce come un analista di cybersecurity personale, andando a caccia di minacce e fornendo informazioni utilizzabili nell'intero ambiente. Combinano intelligence sulle minacce da più fonti e utilizzano il machine learning per collegare i dati degli attacchi.

L'AI Cybersecurity di SentinelOne è adatta ad aziende di tutte le dimensioni?

Sì, l'AI di SentinelOne si adatta dalle piccole imprese alle grandi aziende grazie al suo design cloud-native e al deployment leggero. Le piccole aziende ottengono una protezione automatizzata dalle minacce senza la necessità di grandi team di sicurezza, mentre le grandi organizzazioni possono proteggere migliaia di endpoint da un'unica dashboard centrale. Si ottiene la stessa protezione AI avanzata sia che si abbiano 50 computer sia 50.000, con visibilità unificata su tutto.

Le capacità autonome di SentinelOne funzionano bene per le aziende con competenze di sicurezza limitate e per quelle con operazioni di sicurezza avanzate. Il loro pricing flessibile consente alle organizzazioni di scegliere le funzionalità che corrispondono alle loro esigenze specifiche e al loro budget.

SentinelOne offre AI Cybersecurity per Cloud e Identity Security?

Sì, la piattaforma Singularity di SentinelOne protegge endpoint, workload cloud e identità utente in un'unica soluzione basata sull'AI. Ottieni funzionalità di sicurezza cloud come protezione dei workload, gestione della postura di sicurezza e scansione dell'infrastruttura. La loro sicurezza delle identità utilizza l'analisi comportamentale per individuare l'abuso delle credenziali e le minacce interne apprendendo i normali modelli degli utenti.

SentinelOne esegue la scansione di oltre 750 tipi di credenziali esposte in tempo reale e impedisce agli attaccanti di spostarsi lateralmente negli ambienti cloud. Offre più di 2.000 controlli di sicurezza integrati per le configurazioni cloud e funziona con tutte le principali piattaforme cloud.

L'AI di SentinelOne può proteggere da attacchi Zero-day e ransomware?

L'AI di SentinelOne prende di mira specificamente gli attacchi zero-day e il ransomware osservando i comportamenti invece di basarsi su firme di minacce note. Il suo machine learning individua pattern dannosi e comportamenti di attacco in tempo reale, anche per minacce completamente nuove. Ottieni una protezione ransomware autonoma che interrompe immediatamente la crittografia dei file e ripristina automaticamente i file interessati al loro stato originale.

L'AI di SentinelOne monitora continuamente attività sospette come modifiche insolite ai file, iniezioni di processo e movimento laterale che segnalano attacchi avanzati. Ha ottenuto il 100% di protezione contro le minacce zero-day in test indipendenti, mantenendo al contempo un basso impatto sul sistema.