L'intelligenza artificiale (IA) può contribuire ad automatizzare e migliorare le difese di sicurezza informatica, ma aiuta anche i criminali informatici a sviluppare attacchi più efficaci.
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L'intelligenza artificiale (IA) predittiva e il machine learning (ML) sono da tempo utilizzati per rilevare, mitigare e rispondere agli attacchi informatici. Il rilascio di modelli di intelligenza artificiale più avanzati negli ultimi anni, e di set di dati più ampi su cui addestrarli, significa che le difese informatiche possono essere rese ancora più forti e rilevare gli attacchi in una fase precoce del ciclo di vita della minaccia.
Quando utilizzata per la sicurezza informatica, l'IA predittiva può aiutare a rilevare bot, malware, exploit di vulnerabilità zero-day e minacce interne; può individuare anomalie comportamentali e fughe di dati sensibili; e può migliorare l'intelligence delle minacce per gli strumenti e i team di sicurezza. L'integrazione dell'IA non rende infallibili le misure di sicurezza classiche, ma spesso può rendere il rilevamento più rapido e accurato. L'IA può anche contribuire ad automatizzare o eliminare molte attività manuali che rallentano la produttività dei team di sicurezza e ingegneria.
L'intelligenza artificiale (IA) è un termine che indica l'ampia gamma di modi in cui i programmi per computer possono imitare o riprodurre l'intelligenza umana, dalla formulazione di previsioni all'identificazione di simboli fino alla generazione di testo.
Esistono molti tipi diversi di IA. I più rilevanti per la sicurezza informatica sono l'IA predittiva o il machine learning (ML), l'IA generativa e l'IA agentica.
Ad alto livello, tutti questi tipi di intelligenza artificiale funzionano effettuando calcoli basati su grandi campioni di dati. Ad esempio, un modello di intelligenza artificiale che ha analizzato diversi campioni di codice dannoso, potrebbe essere in grado di identificare malware che non ha mai visto prima. Quanti più esempi visualizza, tanto più velocemente e accuratamente è in grado di rilevare malware e distinguerlo dal codice innocuo.
Oltre al malware, i modelli di sicurezza informatica potenziati dall'intelligenza artificiale possono analizzare in modo analogo il comportamento degli utenti e delle applicazioni, individuando messaggi ingannevoli o fraudolenti, identificando indirizzi IP non affidabili e molto altro.
I fornitori di sicurezza e i loro clienti possono utilizzare l'IA per migliorare:
Intelligence delle minacce: l'analisi basata sull'intelligenza artificiale del traffico di rete e Web può fornire informazioni dettagliate e in tempo reale sulle minacce relative a tendenze e tattiche emergenti. Questa intelligence può aiutare le difese informatiche ad adattarsi automaticamente agli attacchi più recenti.
Protezione dalle minacce: un insieme statico di regole di sicurezza di base può bloccare molti attacchi, ma è probabile che gli autori degli attacchi modifichino nel tempo tattiche e vettori. L'intelligenza artificiale può utilizzare l'analisi statistica per automatizzare il processo di identificazione delle minacce e di adattamento delle difese anche quando il malware si evolve, quando gli aggressori cambiano tattica e cambiano server di comando e controllo e quando gli attacchi provengono da diverse località globali. La capacità dell'intelligenza artificiale di apprendere e perfezionare i propri output nel tempo può anche contribuire a ridurre il tasso di falsi positivi (che riducono la produttività perché devono essere esaminati manualmente dai team di sicurezza).
Rilevamento del phishing: il phishing rimane il vettore di attacco più utilizzato e, dal punto di vista dell'aggressore, quello con il maggior successo. Spesso è il modo in cui gli aggressori mettono piede all'interno di un'organizzazione prima di ricorrere allo spostamento laterale per raggiungere il loro obiettivo finale. Gli attacchi di phishing e Business Email Compromise (BEC) sono sempre più sofisticati e gli aggressori utilizzano strumenti GenAI per creare e-mail realistiche su larga scala. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono aiutare a rilevare e-mail fraudolente costruite in modo convincente tramite l'analisi del sentiment, il machine learning e la valutazione dell'affidabilità del mittente. Il rilevamento e il blocco delle e-mail di phishing elimina la possibilità che i destinatari vengano ingannati, eventualità che può verificarsi anche con gli utenti più esperti.
Rilevamento di deepfake: gli autori degli attacchi utilizzano sempre più deepfake generati dall'IA negli attacchi di phishing, negli schemi di social engineering e nelle campagne di disinformazione. L'intelligenza artificiale può aiutare a rilevare i deepfake identificando sottili incoerenze e anomalie che indicano quando un contenuto o un media non è autentico. Ciò può aiutare i team di sicurezza a rilevare e bloccare attacchi di social engineering sofisticati.
Analisi comportamentale: gli algoritmi di machine learning possono identificare modelli di comportamento insoliti che si discostano da una base di attività normale (ad esempio, se un plug-in software di terze parti inizia a inviare richieste insolite). Tali deviazioni possono indicare una compromissione o un'attività dannosa in corso. L'analisi comportamentale può aiutare a identificare diversi attacchi, inclusi quelli provenienti da fonti precedentemente considerate attendibili ma che sono state compromesse.
Mitigazione delle minacce interne: l'analisi comportamentale può anche rilevare comportamenti insoliti da parte di dipendenti, appaltatori e altri utenti per rilevare e bloccare le minacce interne.
Sicurezza API: le Application Programming Interface (API) sono elementi cruciali dell'infrastruttura delle applicazioni Web. Oggi, il traffico da e verso le API costituisce una grande percentuale del traffico dinamico su Internet. Le API sono obiettivi frequenti anche per gli autori degli attacchi. Le difese di sicurezza delle API potenziate dall'intelligenza artificiale possono costruire un modello di interazioni previste con le API, noto come schema, quindi rilevare anomalie nel traffico API per bloccare potenziali attacchi.
Rilevamento delle minacce alla supply chain: gli aggressori possono avvicinarsi indirettamente ai loro obiettivi attaccando le loro dipendenze, la loro "supply chain", ovvero gli strumenti e i servizi di terze parti che integrano nelle loro applicazioni e reti. Si potrebbe dire che questo approccio consente agli aggressori di intrufolarsi dalla porta di servizio, invece di attaccare direttamente un'organizzazione dalla porta principale. L'intelligenza artificiale può aiutare a identificare le minacce presenti nelle dipendenze di terze parti per prevenire attacchi alla supply chain e può farlo in modo automatizzato.
L'IA stessa può essere vulnerabile a una moltitudine di attacchi, tra cui data poisoning, prompt injection e molti altri. Scopri di più sui principali rischi per gli LLM e sulla sicurezza per i modelli IA.
L'intelligenza artificiale (IA) aiuta ad automatizzare e migliorare le difese della sicurezza informatica. Viene utilizzato per rilevare, mitigare e rispondere a minacce informatiche quali bot, malware e minacce interne. L'intelligenza artificiale può rendere il rilevamento delle minacce più veloce e preciso, oltre ad automatizzare molte attività manuali per i team di sicurezza.
I tipi più rilevanti sono l'intelligenza artificiale predittiva o l'apprendimento automatico (ML), che identifica modelli (ad esempio separare il traffico tipico dal traffico di attacco o identificare comportamenti anomali degli utenti che possono indicare un attacco); IA generativa (GenAI), che interpreta e crea contenuti; e agenti di IA, che possono intraprendere azioni autonome per mitigare le minacce.
L'intelligenza artificiale può analizzare il traffico di rete per identificare le minacce e produrre informazioni sulla intelligence delle minacce in tempo reale, consentendo alle difese di adattarsi automaticamente ai nuovi attacchi.
Gli algoritmi di intelligenza artificiale sono in grado di rilevare sofisticate e-mail di phishing utilizzando l'analisi del sentiment e valutando l'affidabilità del mittente. Nel caso dei deepfake, l'intelligenza artificiale è in grado di identificare sottili incongruenze e anomalie nei contenuti o nei media per determinarne l'autenticità, contribuendo a bloccare gli attacchi di social engineering.
Gli algoritmi di machine learning stabiliscono una linea di base dell'attività normale e possono quindi identificare modelli di comportamento insoliti che si discostano da essa. Ciò può indicare che una fonte precedentemente attendibile è stata compromessa o che è presente una minaccia interna attiva.
Le difese potenziate dall'intelligenza artificiale possono modellare le interazioni API previste e quindi rilevare anomalie nel traffico API per bloccare potenziali attacchi. Allo stesso modo, l'intelligenza artificiale può identificare automaticamente le minacce presenti in strumenti e servizi di terze parti per fermare gli attacchi alla catena di fornitura.