La cybersecurity basata sull’AI sta guadagnando sempre più attenzione e sta cambiando il modo in cui i professionisti della sicurezza affrontano la mitigazione delle minacce. Le nuove soluzioni di sicurezza informatica e cloud native per l’AI offrono un supporto migliore, protezione dei dati e automatizzazione del rilevamento delle anomalie.
L’AI nella cybersecurity può fornire indicazioni sulle migliori misure da adottare quando ci si trova di fronte a minacce. Le soluzioni avanzate di cybersecurity basate sull’AI possono potenziare e migliorare le risorse esistenti di un’organizzazione. In questa guida parleremo dei vari rischi, benefici e dell’impatto dell’AI sulla cybersecurity. Esploreremo inoltre diverse soluzioni di cybersecurity basate sull’AI e altro ancora di seguito.
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Che cos’è la cybersecurity basata sull’AI?
La cybersecurity basata sull’AI aiuta i professionisti della sicurezza a riconoscere pattern complessi nei dati e fornisce loro insight e raccomandazioni azionabili. L’AI per la cybersecurity viene utilizzata per il rilevamento autonomo delle minacce, la mitigazione e supporta il processo decisionale. Accelera anche la risposta agli incidenti e può analizzare enormi volumi di dati; è in grado di riconoscere pattern che spesso sfuggono agli esperti umani.
Perché la cybersecurity basata sull’AI è importante oggi?
La cybersecurity basata sull’AI è importante perché può aiutarti a tenere il passo con un panorama di minacce in rapida evoluzione. Gli attacchi possono aumentare di scala e l’AI nella cybersecurity può aiutarti a non rimanere 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 a mantenere difese efficaci e gli attaccanti possono compromettere i tuoi parametri. È necessaria una protezione proattiva e scalabile.
Le soluzioni di cybersecurity basate sull’AI possono affrontare diverse sfide di sicurezza. Il malware generato dall’AI può mutare e cambiare comportamento in qualsiasi momento. Inoltre, i deepfake possono creare truffe di ingegneria sociale sempre più realistiche. L’avvento dei dispositivi IoT, del cloud computing e del lavoro da remoto sta anche ampliando le superfici di attacco e aumentando il numero di potenziali punti di ingresso nelle organizzazioni.
Si verifica anche un sovraccarico di dati poiché i sistemi di gestione delle informazioni e degli eventi di sicurezza possono generare migliaia di alert. Molti di questi possono essere falsi positivi e portare a una fatica da alert che colpisce i team di sicurezza. La cybersecurity basata sull’AI può aiutare a filtrarli e a ridurre il rumore.
Il doppio ruolo dell’AI nella cybersecurity
L’AI può essere un potente abilitatore sia per le operazioni di sicurezza che per quelle avversarie nella cybersecurity.
Può aiutare i clienti a difendersi dagli attacchi oppure peggiorare gli attacchi aiutando gli attaccanti a diventare più veloci e intelligenti nelle loro tattiche. I progressi nelle soluzioni di cybersecurity basate sull’AI hanno reso più facile che mai lanciare attacchi su larga scala e coordinati contro organizzazioni globali.
L’AI come difesa: cosa abilita
I team possono utilizzare l’AI nella cybersecurity per migliorare la propria difesa. Ecco come aiuta:
- La cybersecurity basata sull’AI può monitorare continuamente il comportamento degli utenti e analizzare i pattern per individuare anomalie. Può prevenire tentativi di accesso non autorizzati da località geograficamente distanti in diversi intervalli temporali.
- L’AI può richiedere ulteriori verifiche e abilitare la negazione automatica dell’accesso. Può analizzare dati di identità e sessione per individuare rapidamente le minacce in modo più accurato 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. Applica dinamicamente il tipo di protezione più adeguato in base ai rischi in tempo reale e bilancia l’esperienza utente con le esigenze di sicurezza specifiche.
L’AI come minaccia: come gli attaccanti usano l’AI
È interessante vedere come gli attaccanti possano utilizzare 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 difensivi basati sull’AI. Il codice o l’input possono ingannare i modelli inducendoli a rivelare dati sensibili o a prendere decisioni errate.
Gli strumenti AI possono generare email estremamente convincenti e deepfake in grado di ingannare i dipendenti ed eludere l’osservazione umana. L’AI può ampliare gli attacchi di spear phishing e adattarsi in tempo reale alle contromisure adottate dai difensori.
Applicazioni principali dell’AI nella cybersecurity
Entro il 2032, si prevede che il mercato della cybersecurity basata sull’AI raggiungerà una valutazione di 102 miliardi di dollari. 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 deterrente efficace contro le minacce informatiche moderne.
L’AI nella cybersecurity può rendere le applicazioni più sicure di default ed eliminare le vulnerabilità comuni associate ad esse. Garantisce un elevato livello di precisione nelle rilevazioni e nelle indagini.
L’automazione della cybersecurity tramite AI può ridurre i costi in diverse aree e applicazioni della sicurezza informatica. Può automatizzare attività di routine come valutazioni delle vulnerabilità, analisi dei log, gestione delle patch e aggiornamenti. Gli algoritmi AI possono anche analizzare comportamenti degli utenti, log del traffico di rete e feed di threat intelligence. Può identificare indicatori sottili di minacce che potrebbero sfuggire all’analisi umana, consentendo così un approccio più proattivo alla sicurezza.
Cybersecurity AI in Cloud, IoT e IAM
La cybersecurity basata sull’AI trova diverse applicazioni nei settori cloud, IoT e IAM. Ecco cosa sapere:
Cybersecurity AI nel Cloud
Puoi utilizzare 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 comportamenti degli utenti, stato dei dispositivi, e andare oltre le regole di rilevamento statiche per rafforzare la sicurezza cloud zero-trust.
Gli strumenti AI possono far rispettare continuamente la conformità e le migliori pratiche di gestione dei dati per soddisfare i requisiti normativi stringenti dei diversi stati. Aiutano anche nella generazione di report di audit.
Cybersecurity AI nell’IoT
Per quanto riguarda l’IoT, la cybersecurity basata sull’AI può aiutare ad analizzare flussi di dati eterogenei. Può rilevare deviazioni, stabilire baseline di comportamento normale e segnalare eventuali malfunzionamenti dei dispositivi. Puoi utilizzare strumenti basati sull’AI per analizzare e prevenire infezioni da malware, inclusi gli zero-day, senza affidarti a rilevamenti basati su firme.
L’AI può individuare vulnerabilità nel codice e nelle configurazioni. Può prevedere potenziali guasti e difetti dei dispositivi analizzando i 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 in IAM
L’analisi biometrica basata sull’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 pattern di attività degli utenti, rilevare anomalie, abusi di credenziali e rafforzare i controlli di accesso.
La cybersecurity con AI può semplificare la gestione del ciclo di vita delle identità, automatizzare il provisioning e deprovisioning degli utenti e l’assegnazione dei ruoli. Può gestire i diritti di accesso e ridurre i margini di errore umano. Può effettuare una gestione predittiva dei rischi e prevenire anche il takeover degli account.
Come dovrebbero adottare la cybersecurity AI le organizzazioni?
Le organizzazioni dovrebbero adottare la cybersecurity basata sull’AI seguendo un approccio multifattoriale. Devono bilanciare l’uso dell’AI per la difesa rispetto alla protezione dai rischi e attacchi di cybersecurity AI. Il modo per farlo è innanzitutto identificare le sfide specifiche di cybersecurity dell’organizzazione.
Tutte queste sfide devono poter essere risolte dall’AI e le aziende dovrebbero concentrarsi prima sulle applicazioni ad alto valore come gestione delle vulnerabilità, 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 possono essere utilizzati gli strumenti AI, dove non possono essere utilizzati e come garantire la conformità alle normative sulla privacy come il GDPR. Dovrebbero esserci processi per individuare l’uso di strumenti AI ombra utilizzati senza autorizzazione e prevenire l’introduzione di rischi sconosciuti tramite la loro valutazione.
L’implementazione e l’integrazione sono gli altri due elementi chiave da considerare. I modelli AI funzionano solo in base alla qualità dei dati su cui sono 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 l’infrastruttura esistente.
Vantaggi della cybersecurity AI
Ecco i principali 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 analisi avanzate basate sull’AI possono correlare dati provenienti da più fonti in tutta l’azienda.
- Può fornire una visione completa dei pattern di attacco nascosti e analizzare il panorama delle minacce. L’AI può essere utilizzata per analisi di sicurezza predittiva e aiuta nella previsione del rischio di violazione e nella threat hunting proattiva.
- Può automatizzare il contenimento rapido e ottimizzare i flussi di lavoro, supportando anche attività di basso livello come triage degli incidenti e arricchimento dei dati.
- L’AI può automatizzare molti flussi di lavoro di cybersecurity per massimizzare l’efficienza dei team di sicurezza e aiutarli a gestire meglio le risorse. Contrasta la fatica da alert, riduce i margini di errore umano e affronta la carenza di competenze nelle attività di sicurezza ad alto volume.
- Puoi anche utilizzare l’AI per rafforzare la sicurezza umana, scansionare link e allegati malevoli e identificare linguaggio sospetto. L’AI può essere utilizzata per rilevare falsificazioni e contrastare schemi di ingegneria sociale e 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 basata sull’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 appositamente creati che causano classificazioni errate o mancato rilevamento delle minacce.
- I modelli AI richiedono enormi dataset 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 alert o non rilevare attacchi reali. Questo porta a fatica da alert nei team di sicurezza e può desensibilizzarli alle minacce reali, facendo sprecare 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 AI arrivino alle loro conclusioni. Questo problema di “black box” complica la risposta agli incidenti e rende più difficile ottimizzare i sistemi per prestazioni ottimali.
- Potresti incontrare sfide di integrazione quando cerchi di incorporare soluzioni AI con infrastrutture di sicurezza legacy esistenti. Problemi di compatibilità, conflitti di formato dei dati e la necessità di competenze specialistiche possono creare barriere all’implementazione che ritardano il deployment e aumentano i costi.
Best practice pratiche e checklist
Ecco le principali best practice e 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 Userfront può aiutare nel rilevamento delle intrusioni e aggiungere un ulteriore livello di sicurezza. Può rilevare anomalie e cercare proattivamente minacce di 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 test di sicurezza regolarmente per individuare i problemi prima che lo facciano gli attaccanti.
- Se devi proteggere la privacy individuale, applica tecniche di privacy differenziale durante l’addestramento dei modelli. Monitora le pipeline di dati per segni di manomissione. È importante mantenere dataset puliti e rappresentativi per evitare problemi di bias.
- Puoi criptare tutti i dati di addestramento per prevenire accessi non autorizzati. Imposta controlli basati sui ruoli affinché solo il personale autorizzato possa accedere alle informazioni sensibili. Audita i log di accesso ai dati mensilmente per individuare attività insolite.
- Allena i tuoi modelli AI utilizzando tecniche avversarie che simulano attacchi reali. Aggiungi filtri di input prima che i dati raggiungano i sistemi core. Configura strumenti di monitoraggio per rilevare pattern di accesso anomali. Dovresti mantenere copie di backup dei tuoi modelli e documentare le procedure di rollback. Testa tutto accuratamente prima della messa in produzione. Documenta cosa i tuoi modelli possono e non possono fare.
Futuro della cybersecurity AI
Gli agenti AI possono rivoluzionare i team SOC e automatizzare molti compiti complessi 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 autonomamente e raggiungere obiettivi specifici degli operatori umani. Presto saranno in grado di migliorarsi e modificarsi autonomamente. Ci sarà anche un aumento dell’uso di agenti AI per monitorare altri agenti AI, ma ci vorrà ancora tempo prima che arrivino sul mercato. La maggior parte dei fallimenti di sicurezza agentica sarà inoltre affrontata. La cybersecurity sarà sostituita dall’AI? No, avremo ancora bisogno di esperti umani per supervisionare questi agenti. Semplicemente, il personale sarà ridotto man mano che le aziende di cybersecurity AI proporranno soluzioni sempre più accurate e affidabili nei prossimi mesi e anni.
Case study ed esempi di cybersecurity AI
Ecco come l’AI è stata utilizzata nel mondo reale per lanciare attacchi informatici:
- DeepPhish è uno strumento che ha automatizzato le campagne di spear phishing. Ha analizzato i dati degli account target tramite social media e altri canali online. 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. Ha raccolto dati delle vittime e utilizzato ML per comprendere meglio quali tipi di attacchi avrebbero avuto più successo. TrickBot si è adattato dinamicamente a diversi ambienti di sicurezza e si è diffuso lateralmente nelle reti delle organizzazioni.
- La botnet Satori è diventata famosa per l’uso di AI e ML per trovare vulnerabilità nei dispositivi IoT. Ha individuato automaticamente punti deboli nelle connessioni e infettato i target su scala più ampia e veloce rispetto ad altre varianti di malware tradizionali.
Ecco ora alcuni esempi e case study di AI nella cybersecurity per la difesa contro minacce avanzate:
- CordenPharma ha utilizzato un’AI autoapprendente per proteggere dati sensibili dei pazienti e proprietà intellettuale con risorse di cybersecurity limitate. Sono riusciti a difendersi da attacchi alla supply chain, malware stealth e a non perdere minacce sottili.
- Memcyco ha integrato la protezione contro il takeover degli account (ATO) e contrastato campagne di phishing avanzate. Hanno bloccato gli attaccanti dall’utilizzo di credenziali rubate e ridotto gli incidenti ATO del 65%.
Cybersecurity AI con SentinelOne
SentinelOne può contrastare gli attacchi basati su AI lanciati contro le organizzazioni. Potresti imbatterti in casi in cui alcuni attacchi riescono a superare le difese tradizionali, ma non avrai questo problema quando implementi SentinelOne. Purple AI è il Security Analyst Gen AI di SentinelOne e può potenziare il tuo team SOC. Puoi accelerare le indagini e la risposta con SentinelOne. SentinelOne ti aiuta a proteggere i tuoi workload con Prompt AI. Ti offre visibilità immediata sull’utilizzo della Gen AI in tutta la tua organizzazione.
La parte migliore è la copertura model-agnostic per tutti i principali provider LLM, come Google Anthropic, OpenAI e anche altri, come modelli on-prem e infrastrutture self-hosted. SentinelOne protegge efficacemente i tuoi dati, modelli AI, pipeline e il business nel suo complesso. Puoi utilizzare l’Offensive Security Engine™ per mappare i percorsi di attacco e prevedere gli attacchi prima che si verifichino. La funzione Verified Exploit Paths™ ti consente di lanciare simulazioni di attacco avanzate sulla tua infrastruttura e individuare rischi nascosti che normalmente non noteresti. SentinelOne può migliorare lo stato di conformità della tua organizzazione con un punteggio di compliance in tempo reale su GCP, Azure e AWS.
Se cerchi una soluzione di sicurezza olistica, l’agentless CNAPP di SentinelOne può aiutarti a difenderti dalle più recenti minacce basate su AI. L’AI Security Posture Management di SentinelOne può offrire risoluzione rapida e visibilità approfondita nei tuoi ecosistemi IT e cloud, in particolare modelli AI, pipeline e servizi. Se il tuo obiettivo è rafforzare la sicurezza shift-left, migliorare la gestione della postura di sicurezza SaaS o restringere i permessi per le autorizzazioni cloud, SentinelOne può aiutarti a fare tutto questo. Puoi anche prevenire la perdita di segreti e SentinelOne può rilevare oltre 750+ tipi diversi di segreti.
Puoi abilitare il monitoraggio continuo delle minacce, ridurre la fatica da alert, eliminare i falsi positivi e minimizzare le superfici di attacco. SentinelOne è ideale per contrastare phishing, malware, ingegneria sociale, crypto miner, attacchi shadow IT, ransomware e tutte le altre forme di minacce informatiche. Puoi rafforzare le difese su più superfici di attacco e ottenere capacità autonome di rilevamento e risposta per cloud, endpoint e identità tramite la Singularity™ Endpoint Protection Platform. SentinelOne può anche aiutarti a estendere le difese con Singularity™ Cloud Workload Security e Singularity™ XDR Platform, offrendoti così una copertura completa.
Conclusione
L’impatto dell’AI nella cybersecurity è evidente: la cybersecurity AI offre alle organizzazioni un modo più intelligente per difendersi dalle minacce attuali—lascia che siano gli algoritmi a gestire i compiti più gravosi 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 tattiche. Se il tuo team è sotto organico o manca 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 le persone, ma di lavorare in modo più intelligente e rendere la difesa informatica sia pratica che affidabile. Contatta SentinelOne oggi stesso per ricevere assistenza.
FAQ sulla Cybersecurity con l’IA
La cybersecurity basata sull'AI utilizza l'intelligenza artificiale per proteggere sistemi informatici e reti dalle minacce informatiche. Invece di aspettare che siano le persone a individuare gli attacchi, i sistemi AI possono analizzare enormi quantità di dati e identificare automaticamente comportamenti sospetti. Imparano a riconoscere l'attività normale della rete e segnalano qualsiasi anomalia che potrebbe essere dannosa.
Si può pensare a questa tecnologia come a una guardia di sicurezza intelligente che non dorme mai e migliora nel rilevare le minacce man mano che apprende.
Le organizzazioni utilizzano l’IA per tre principali attività nella cybersecurity. Primo, monitora il traffico di rete e individua le minacce più rapidamente di quanto possano fare gli esseri umani. Secondo, l’IA risponde automaticamente agli attacchi bloccando il traffico dannoso o isolando i sistemi infetti prima che il danno si diffonda. Terzo, aiuta a prevedere dove potrebbero verificarsi i prossimi attacchi analizzando i modelli degli incidenti precedenti.
L’IA si occupa di attività come la scansione delle email alla ricerca di phishing e la gestione delle patch di sicurezza su migliaia di dispositivi.
L'IA generativa crea dati falsi che sembrano reali per addestrare i sistemi di sicurezza senza esporre informazioni sensibili effettive. Può costruire honeypot realistici che ingannano gli aggressori inducendoli a rivelare i loro metodi, tenendoli lontani dai sistemi reali. Puoi anche utilizzarla per scrivere automaticamente script di risposta agli incidenti e generare report di sicurezza basati su specifici tipi di attacco.
Le organizzazioni utilizzano l'IA generativa per creare campioni di malware controllati per i test e per simulare campagne di phishing per la formazione dei dipendenti.
No, l'IA non può sostituire completamente gli esperti di cybersecurity umani perché presenta gravi limitazioni. Sebbene l'IA sia efficace nell'individuare schemi e automatizzare le risposte, ha difficoltà 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'IA dipende anche da dati di qualità per funzionare correttamente e gli attaccanti possono ingannarla fornendo informazioni errate. È necessario che le persone interpretino ciò che l'IA rileva e decidano come procedere.
Adversarial AI si riferisce ad attacchi in cui i criminali informatici cercano di ingannare i sistemi di sicurezza basati su intelligenza artificiale fornendo loro informazioni fuorvianti. Gli aggressori possono creare file dannosi che appaiono normali agli esseri umani ma che inducono l’IA a considerarli sicuri. Possono anche compromettere i dati utilizzati per addestrare i sistemi di intelligenza artificiale, portandoli ad apprendere schemi errati e a non rilevare minacce reali.
Questi attacchi prendono di mira strumenti basati su IA come i sistemi di rilevamento delle frodi e i motori di analisi delle minacce. L’obiettivo è rendere i sistemi di sicurezza basati su intelligenza artificiale incapaci di rilevare attacchi reali.
I principali fornitori di cybersecurity basata su 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 su cloud tramite la loro piattaforma Falcon.
Microsoft offre sicurezza basata su AI tramite Azure e la loro Security Suite integrata. Sono presenti anche aziende come Darktrace per il monitoraggio della rete e Cylance per la protezione antivirus basata su AI. Ogni fornitore si concentra su aree diverse come endpoint, sicurezza cloud o difesa della rete.
La cybersecurity basata su AI funziona monitorando costantemente l'attività di rete e imparando a riconoscere 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 individuare nuovi attacchi che l'antivirus tradizionale potrebbe non rilevare. L'AI diventa più efficace a ogni incidente, migliorando la precisione e riducendo i falsi positivi.
L'IA sta cambiando la cybersecurity permettendo che la rilevazione e risposta alle minacce avvenga alla velocità delle macchine invece che a quella umana. Le organizzazioni possono ora individuare e bloccare gli attacchi in pochi secondi, senza dover attendere che gli analisti indaghino sugli alert. L'IA prevede anche dove potrebbero verificarsi i prossimi attacchi, aiutando i team a preparare le difese prima che le minacce si presentino.
Scoprirai che l'IA gestisce compiti noiosi e ripetitivi come l'analisi dei log e la scansione delle vulnerabilità, liberando i team di sicurezza per attività più importanti. Fornisce monitoraggio 24/7 senza stancarsi o perdere dettagli.
SentinelOne è leader nella cybersecurity perché la sua IA opera in modo autonomo senza necessità di 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 tramite un'unica piattaforma unificata con analisi comportamentale in tempo reale.
SentinelOne funziona anche quando i dispositivi sono offline, a differenza di molti concorrenti che richiedono connessioni internet costanti. La sua funzione esclusiva di rollback può annullare automaticamente i danni causati da ransomware e ripristinare i sistemi alle condizioni precedenti all'attacco.
SentinelOne utilizza l’IA comportamentale per osservare le attività di processi e file sui tuoi endpoint invece di limitarsi a cercare firme note di minacce. La loro IA monitora continuamente attività come modifiche ai file, connessioni di rete e comportamenti dei processi per rilevare attacchi zero-day. Ottieni una risposta autonoma in cui l’IA isola automaticamente 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, individuando minacce e fornendo informazioni utili su tutto l’ambiente. Combina intelligence sulle minacce da più fonti e utilizza il machine learning per collegare i dati sugli attacchi.
Sì, l’AI di SentinelOne si adatta sia alle piccole imprese che alle grandi aziende grazie al suo design cloud-native e alla distribuzione leggera. 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 avanzata basata su AI sia che si abbiano 50 computer sia che se ne abbiano 50.000, con una visibilità unificata su tutto.
Le capacità autonome di SentinelOne funzionano bene sia per le aziende con competenze di sicurezza limitate sia per quelle con operazioni di sicurezza avanzate. La loro struttura di prezzi flessibile consente alle organizzazioni di scegliere le funzionalità che meglio si adattano alle proprie esigenze e al proprio budget.
Sì, la piattaforma Singularity di SentinelOne protegge endpoint, workload cloud e identità degli utenti in un'unica soluzione alimentata dall'IA. Sono disponibili funzionalità di sicurezza cloud come protezione dei workload, gestione della postura di sicurezza e scansione dell'infrastruttura. La sicurezza delle identità utilizza l'analisi comportamentale per individuare abusi delle credenziali e minacce interne apprendendo i modelli normali degli utenti.
SentinelOne esegue la scansione in tempo reale di oltre 750 tipi di credenziali esposte e impedisce agli attaccanti di muoversi lateralmente negli ambienti cloud. Sono disponibili oltre 2.000 controlli di sicurezza integrati per le configurazioni cloud e la soluzione è compatibile con tutte le principali piattaforme cloud.
L’IA di SentinelOne prende di mira specificamente gli attacchi zero-day e il ransomware osservando i comportamenti invece di basarsi sulle firme delle minacce conosciute. Il loro machine learning individua schemi dannosi e comportamenti di attacco in tempo reale, anche per minacce completamente nuove. Si ottiene una protezione autonoma contro il ransomware che blocca immediatamente la cifratura dei file e ripristina automaticamente i file interessati al loro stato originale.
L’IA di SentinelOne monitora continuamente attività sospette come modifiche insolite ai file, iniezioni di processi e movimenti laterali che segnalano attacchi avanzati. Ha ottenuto il 100% di protezione contro le minacce zero-day nei test indipendenti, mantenendo un basso impatto sul sistema.
