Il binomio Security for AI & AI for Security

L’integrazione dell’intelligenza artificiale è emersa sia come potente strumento sia come preoccupazione significativa. La relazione simbiotica tra AI e Security, infatti, costituisce un aspetto complesso ma essenziale delle moderne strategie di difesa digitale

 

 

L’AI Cyber Security emerge come baluardo contro attacchi sofisticati, essenziale non solo nel rilevamento e nella prevenzione di eventuali minacce, ma anche nell’ottimizzazione degli attacchi perpetrati dagli hacker. 

Infatti, l’AI ha rivoluzionato la sicurezza informatica, offrendo capacità avanzate di analisi e risposta in tempo reale. Ma in che modo lo ha fatto?

L’intelligenza artificiale analizza grandi quantità di dati, identifica schemi e comportamenti anomali e prevede attacchi prima che accadano. La sua capacità di apprendere continuamente e adattarsi a nuovi scenari di minaccia la rende cruciale nelle strategie di cybersecurity moderne.

Le soluzioni di cybersicurezza basate sull’AI utilizzano algoritmi di Machine Learning che si adattano ai nuovi scenari di minaccia. Questi sistemi rilevano automaticamente anomalie e comportamenti sospetti, fornendo risposte rapide ed efficaci per neutralizzare gli attacchi. L’analisi in tempo reale e l’auto-apprendimento rendono l’AI vitale per la sicurezza informatica avanzata.

L’AI, dunque, è utilizzata in vari aspetti della sicurezza informatica, dalla gestione delle identità e degli accessi (IAM) alla rilevazione e risposta agli incidenti (EDR e XDR). Non solo: l’AI migliora la sicurezza delle e-mail, dei dispositivi end-point e delle reti, automatizzando la rilevazione delle minacce e la risposta agli incidenti. Le tecnologie basate sull’intelligenza artificiale, infine, aumentano l’efficienza operativa, riducendo il carico di lavoro sui team di sicurezza.

 

 

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Security for AI: come tutelare le intelligenze artificiali

Per tutte le ragioni elencate, proteggere i sistemi di AI da manipolazioni e attacchi è, ovviamente, fondamentale. Iniziative come AI Trust e AI TRiSM mirano proprio a garantirne la sicurezza e l’integrità, proteggendo i dati di addestramento e il codice. La protezione dell’AI è essenziale per mantenere la fiducia nei sistemi automatizzati e garantire operazioni senza interferenze malevole.

 

AI for Security: come sfruttare l’AI

Utilizzare l’AI per migliorare la sicurezza informatica significa analizzare velocemente grandi quantità di dati, identificare tendenze e comportamenti anomali e automatizzare le risposte agli incidenti. Questo approccio accelera la rilevazione e la risposta agli attacchi, permettendo una gestione più efficace delle risorse di sicurezza.

Un nuovo alleato è senza dubbio l’AI Generativa, che offre possibilità inedite per la rilevazione di minacce e la formazione dei professionisti della sicurezza. Questa tecnologia può generare simulazioni realistiche di attacchi, migliorando le strategie di difesa e la preparazione dei team di sicurezza. Incorporare l’AI nelle strategie di sicurezza migliora la difesa contro attacchi sofisticati e ottimizza le risorse, riducendo il rischio di errori umani.

 

Top 5 AI Cybersecurity Solutions

  1. Intelligenza artificiale per il firewall: I firewall intelligenti si adattano dinamicamente alle minacce emergenti, analizzando e rispondendo in tempo reale a comportamenti sospetti.
  2. Rilevamento malware AI: L’AI analizza il comportamento dei programmi, identificando minacce senza dipendere dalle firme di malware tradizionali.
  3. Analisi comportamentale basata sull’AI: Monitora i comportamenti degli utenti per identificare schemi anomali, rilevando attacchi zero-day e minacce interne.
  4. Automazione della risposta agli incidenti: L’AI accelera la rilevazione e il contenimento delle minacce, eseguendo azioni di risposta predefinite.
  5. Zero Trust Architecture: La ZTA Utilizza l’AI per analizzare continuamente il comportamento della rete e degli utenti, trattando ogni richiesta di accesso come una potenziale minaccia.

 

 

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AI Cyber Risk: algoritmi complessi e decisioni opache

Gli algoritmi di AI possono elaborare decisioni su basi incomprensibili, potenzialmente usando dati personali in modo non trasparente. L’accesso non autorizzato ai dati gestiti dall’AI può portare a furti d’identità e a frodi finanziarie. L’affidamento crescente sulle infrastrutture digitali aumenta l’esposizione alle minacce informatiche. Le aziende devono affrontare malware, Social Engineering, exploit di applicazioni web, attacchi alla catena di approvvigionamento e attacchi man-in-the-middle.

Inoltre, l’AI può compromettere la privacy raccogliendo e analizzando grandi quantità di dati personali senza consenso. Le organizzazioni devono, quindi, bilanciare l’uso dell’AI con il rispetto delle normative sulla protezione dei dati.

Gli attacchi di tipo Adversarial AI manipolano i dati di input per ingannare i modelli di intelligenza artificiale. È essenziale implementare misure di sicurezza robuste per proteggere i modelli di AI e garantire l’integrità dei dati e delle decisioni prese dagli algoritmi.

Il 2017 segna l’anno in cui viene individuato il primo AI Powered Cyber Attack. Durante questo attacco, un sistema rudimentale di Machine Learning ha osservato il comportamento degli utenti all’interno della rete di un’azienda per poi iniziare a imitare tali comportamenti, diventando invisibile ai sistemi di sicurezza.

Un altro esempio significativo è DeepLocker, sviluppato da IBM Research, malware che rimane inattivo fino a quando non riconosce il bersaglio attraverso parametri geografici o biometrici, dimostrando come l’AI possa essere utilizzata per attivare attacchi mirati.

L’uso dell’AI per identificare vulnerabilità nei sistemi informatici rappresenta una delle minacce più insidiose. Strumenti di intelligenza artificiale sono capaci di analizzare rapidamente grandi codebase alla ricerca di bug o vulnerabilità, spesso prima che gli sviluppatori stessi ne siano a conoscenza. Questa capacità permette agli hacker di infiltrarsi nei sistemi per causare danni prima che possano essere patchati.

In alcuni casi l’AI ha dimostrato di essere più efficace degli strumenti tradizionali nella rilevazione di vulnerabilità, come dimostrato dall’esperimento condotto da Chris Koch, che ha utilizzato GPT-3 per identificare bug in un repository GitHub.

 

 

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Top 5 AI Cyberattacks

  1. Deepfake: Utilizza delle reti neurali per creare immagini, video o audio falsi, diffondendo disinformazione e compromettendo l’integrità delle informazioni.
  2. Attacchi di tipo Adversarial AI: Sfrutta le vulnerabilità nei modelli di AI, causando decisioni errate.
  3. Manipolazione dei dati di addestramento: Introduce dati falsi durante l’addestramento dei modelli di AI.
  4. Phishing potenziato dall’AI: Crea e-mail e messaggi personalizzati difficili da distinguere da quelli legittimi.
  5. Attacchi alla catena di approvvigionamento: Compromette fornitori di terze parti per infiltrarsi nelle reti delle organizzazioni target.

Gli attacchi di Model Stealing sfruttano l’intelligenza artificiale per clonare o rubare modelli di Machine Learning proprietari. Questi attacchi sono particolarmente dannosi per le aziende che investono ingenti risorse nello sviluppo di algoritmi avanzati. Utilizzando tecniche di apprendimento automatico, gli aggressori possono duplicare i modelli di AI senza accedere direttamente ai dati originali, provocando perdite significative di proprietà intellettuale.

Per contrastare l’efficacia degli attacchi AI powered, è cruciale implementare sistemi di sicurezza che utilizzino tecniche di AI per rilevare e neutralizzare minacce in tempo reale. La formazione continua sui nuovi metodi di attacco e la collaborazione tra aziende nella condivisione di intelligence su minacce possono rallentare l’efficacia di questi attacchi.

Inoltre, l’adozione di un approccio di sicurezza basato sul principio di zero trust può limitare significativamente le opportunità per un hacker di navigare indisturbato all’interno di una rete.

Come possiamo proteggerci?

Di fronte a questi scenari, è imprescindibile non solo comprendere, ma anche agire, avvalendosi delle competenze e delle soluzioni più all’avanguardia per assicurarsi la miglior difesa possibile. La lotta contro le minacce informatiche richiede un impegno costante e una collaborazione tra esperti di sicurezza, sviluppatori e utenti finali.

Tecniche di protezione avanzate, un addestramento continuo dei team di sicurezza e l’adozione di un approccio proattivo sono elementi cruciali per tutelarsi dagli attacchi malevoli.

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