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

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 di cyber e cloud security native AI stanno offrendo un supporto migliore, protezione dei dati e automatizzando il 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 migliorare le risorse esistenti di un'organizzazione. In questa guida parleremo dei vari rischi e vantaggi della cybersecurity AI, nonché dell'impatto dell'AI sulla cybersecurity. Esploreremo inoltre varie soluzioni di cybersecurity AI e altro ancora di seguito.

Che cos'è la Cybersecurity AI?

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

Perché la Cybersecurity AI è importante oggi?

L'AI cybersecurity è importante perché può aiutarti a tenere il passo con il 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 tue 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 il proprio 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 anche ampliando 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 gestione delle informazioni e degli eventi di sicurezza possono generare migliaia di avvisi. La maggior parte di questi può essere costituita da falsi positivi e portare anche all'affaticamento da avvisi 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 delle operazioni di sicurezza o avversarie nella cybersecurity.

Può aiutare i clienti a difendersi dagli attacchi oppure peggiorare gli attacchi aiutando gli attaccanti a diventare più rapidi e intelligenti con le 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 abilita

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 un'ulteriore verifica e consentire il rifiuto automatico dell'accesso. Può analizzare i dati di identità e di sessione per individuare rapidamente le minacce e con maggiore accuratezza rispetto agli esperti umani.
• I sistemi di AI possono regolare automaticamente il livello di autenticazione richiesto dalle organizzazioni in base a vari fattori come il comportamento dell'utente, il tipo di dispositivo, la 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 dannoso in grado di compromettere i sistemi di AI difensivi. Il codice o il loro input possono indurre i modelli a divulgare dati sensibili o portarli a prendere decisioni errate.

Gli strumenti di AI possono generare email altamente convincenti e deepfake che possono ingannare i dipendenti ed eludere la loro naturale capacità di osservazione umana. 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 sta già utilizzando 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 informatiche.

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'AI e l'automazione della cybersecurity possono ridurre i costi in varie aree e applicazioni della cybersecurity. Possono automatizzare attività di routine come valutazioni delle vulnerabilità, analisi dei log, gestione delle patch e aggiornamenti. Gli algoritmi di 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 possono sfuggire all'analisi umana, consentendo così una postura di sicurezza più proattiva.

Cybersecurity AI nel cloud, nell'IoT e nell'IAM

La cybersecurity AI sta trovando 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 la gestione delle vulnerabilità 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 integrità del dispositivo, e andare oltre le regole di rilevamento statiche per migliorare la sicurezza cloud zero-trust.

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

Cybersecurity AI nell'IoT

Quando si tratta 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 da 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 l'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 una gestione predittiva del rischio e prevenire le compromissioni degli account.

Come dovrebbero adottare la Cybersecurity AI le organizzazioni?

Le organizzazioni dovrebbero adottare la cybersecurity AI adottando un approccio sfaccettato. Dovrebbero bilanciare l'uso dell'AI per la difesa rispetto alla protezione contro i rischi della cybersecurity AI e attacchi. Il modo in cui possono farlo è innanzitutto identificando le specifiche sfide di cybersecurity di un'organizzazione.

Tutte queste sfide devono poter essere risolte dall'AI e le aziende dovrebbero concentrarsi innanzitutto su applicazioni ad alto valore come la gestione delle vulnerabilità, l'automazione della risposta agli incidenti, il rilevamento delle minacce e l'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 di AI possono essere utilizzati, dove non possono essere utilizzati e come può garantire la conformità a normative 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.

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

Vantaggi dell'AI per la cybersecurity

Ecco i seguenti vantaggi dell'AI nella cybersecurity:

• Gli algoritmi di AI e ML possono identificare rapidamente minacce sconosciute, rilevare zero-day e individuare anomalie che vengono trascurate dalle tradizionali soluzioni di sicurezza basate su firme. Le analisi avanzate basate sull'AI possono correlare dati provenienti da più fonti in tutta l'azienda.
• Può fornire una vista 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 l'arricchimento dei dati.
• L'AI può automatizzare molti flussi di lavoro di cybersecurity per massimizzare l'efficienza dei team di sicurezza e li aiuta ad allocare meglio le proprie risorse. Combatte 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 dannosi e identificare linguaggio sospetto. L'AI può essere utilizzata per rilevare falsificazioni e contrastare tecniche di social engineering e schemi di phishing. Puoi anche difenderti dal malware basato sull'AI utilizzando le giuste soluzioni di AI per la cybersecurity.

Sfide dell'AI nella cybersecurity

Ecco le sfide associate all'AI per la cybersecurity:

• Gli attaccanti avanzati possono sfruttare le vulnerabilità dell'AI per aggirare le misure di sicurezza tradizionali e creare minacce sofisticate.
• I criminali informatici possono sviluppare tecniche per manipolare i modelli di AI e indurli a prendere decisioni errate. Questi attacchi possono rendere inefficaci i sistemi di sicurezza fornendo input accuratamente costruiti che causano classificazioni false o il mancato rilevamento delle minacce.
• I modelli di AI richiedono dataset enormi per l'addestramento, ma dati compromessi o distorti possono corrompere l'intero sistema. Attacchi di data poisoning iniettano esempi dannosi nei set di addestramento, insegnando ai sistemi di AI a ignorare minacce legittime o a segnalare attività normali come sospette.
• I falsi positivi e i falsi negativi creano difficoltà operative poiché i sistemi di AI possono generare avvisi eccessivi 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 benigne.
• La complessità dei modelli e la mancanza di trasparenza rendono difficile per i professionisti della cybersecurity comprendere come i sistemi di AI raggiungano le loro conclusioni. Questo problema della "scatola nera" complica la risposta agli incidenti e rende più difficile ottimizzare i sistemi per prestazioni ottimali.
• Potresti riscontrare difficoltà di integrazione quando cerchi di incorporare soluzioni di 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 la distribuzione e aumentano i costi.

Best practice pratiche e checklist

Ecco le principali best practice e voci di checklist per la cybersecurity con 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 con il 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 privacy differenziale durante l'addestramento del modello. Monitora le tue pipeline di dati per rilevare segni di manomissione. Ti consigliamo di mantenere dataset puliti e rappresentativi per evitare problemi di bias.
• Puoi crittografare 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 di AI utilizzando tecniche avversarie 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 dell'AI per la cybersecurity

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 aggiuntive.

Gli agenti AI saranno in grado di ragionare meglio in autonomia e di raggiungere gli obiettivi specifici degli operatori umani. Presto saranno anche in grado di migliorarsi e modificarsi da soli. Si assisterà inoltre a un aumento dell’uso di agenti AI per monitorare altri agenti AI, ma potrebbe volerci del tempo prima che ciò 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 ridotto, poiché le aziende di cybersecurity basate sull’AI svilupperanno nei prossimi mesi e anni soluzioni più accurate e affidabili.

Casi di studio ed esempi di AI per la cybersecurity

Ecco come l'AI è stata utilizzata nel mondo reale per lanciare attacchi informatici:

• 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 estremamente 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 sull'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 tra le organizzazioni.
• La Botnet Satori è diventata famigerata per il suo utilizzo 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 non rilevare minacce sottili.
• Memcyco ha incorporato la protezione dall'account takeover (ATO) e contrastato campagne di phishing avanzate. Ha impedito agli attaccanti di utilizzare credenziali rubate e ridotto gli incidenti ATO del 65%.

Cybersecurity basata sull'AI con SentinelOne

SentinelOne può contrastare gli attacchi basati sull'AI che vengono lanciati contro le organizzazioni. Potresti imbatterti in casi in cui alcuni attacchi possono 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 come ottieni una copertura indipendente dal modello per tutti i principali provider di LLM, come Google Anthropic, OpenAI e anche altri, come modelli on-prem e infrastrutture self-hosted. SentinelOne svolge un ottimo lavoro nella protezione dei tuoi dati, modelli di AI, pipeline e dell’intera azienda. Puoi utilizzare 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 avviare simulazioni di attacco avanzate sulla tua infrastruttura e a eliminare i rischi nascosti, che normalmente non noteresti. SentinelOne può migliorare lo stato di conformità della tua organizzazione con un punteggio di conformità in tempo reale su GCP, Azure e AWS.

Se stai cercando una soluzione di sicurezza olistica, allora SentinelOne's agentless CNAPP può aiutarti a difenderti dalle più recenti minacce basate sull'AI. AI Security Posture Management di SentinelOne può fornire una risoluzione rapida e una visibilità più approfondita nei tuoi ecosistemi IT e cloud, in particolare modelli, pipeline e servizi AI. Se il tuo obiettivo è applicare la sicurezza shift-left, migliorare la gestione della postura di sicurezza SaaS o restringere le autorizzazioni per gli entitlement cloud, 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'affaticamento da avvisi, eliminare i falsi positivi e minimizzare le superfici di attacco. SentinelOne è eccellente per contrastare phishing, malware, social engineering, crypto miner, attacchi shadow IT, ransomware e tutte le altre forme di minacce informatiche. Puoi rafforzare le tue difese su più superfici di attacco e ottenere funzionalità autonome di rilevamento e risposta per cloud, endpoint e identità tramite Singularity™  Endpoint Protection Platform. SentinelOne può anche aiutarti a estendere le tue difese conSingularity™  Cloud Workload Security e Singularity™  XDR Platform, offrendoti così una copertura completa.

Conclusione

L'impatto dell'AI nella cybersecurity è chiaro: la cybersecurity basata sull'AI offre alle organizzazioni un modo più intelligente per difendersi dalle minacce odierne: lascia che gli algoritmi gestiscano il lavoro più gravoso così puoi concentrarti sugli obiettivi strategici. Con l'AI, ottieni rilevamento rapido delle minacce, 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 basate sull'AI possono colmare le lacune e mantenere i tuoi sistemi protetti 24/7.

Puoi combinare l'AI con formazione regolare, backup completi e controlli multilivello 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 informatica sia pratica che affidabile. Contatta SentinelOne oggi stesso per ricevere assistenza.