Sfruttare GenAI Costruire resilienza cibernetica contro l’AI offensiva

Utilizzare GenAI per costruire resilienza cibernetica contro l'offensiva dell'AI

L’IA generativa (GenAI) sta rivoluzionando il panorama della cybersecurity, creando sia nuove opportunità che nuove sfide. GenAI permette agli utenti di creare cyberattacchi senza competenze di codifica tradizionali e automatizza la creazione di contenuti dannosi, come dimostrato dal virus LL Morpher creato utilizzando ChatGPT. GenAI è più di un rivoluzionario nel settore aziendale; sta modificando l’utilizzo e il design del software, espandendo le superfici di attacco e aumentando la vulnerabilità del software.

Siamo in una situazione di “Amarla o odiarla”. La rapida espansione dell’IA generativa non si fermerà così presto. Accoglietela, unitevi al party e sperimentatela ora.

La rapida espansione di GenAI, che sia accolta o resistita, è una forza inarrestabile. È ora di sfruttarla come uno strumento trasformativo nella cybersecurity, esplorando queste 10 tecniche difensive basate sull’IA.

1. Autenticazione adattativa

Questo metodo combina l’intelligenza artificiale con l’analisi del comportamento dell’utente per creare un “DNA digitale” unico. Monitorando continuamente fattori come la posizione e i modelli di utilizzo del dispositivo, può modificare dinamicamente i livelli di autenticazione e anticipare le minacce, migliorando la sicurezza.

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2. Piattaforme di inganno informatico (CDP)

Creando paesaggi virtuali pieni di attività fittizie, CDP inganna gli attaccanti dai veri obiettivi. Utilizzando ambienti generati dall’IA che riflettono le reti autentiche, attirano e identificano minacce informatiche, offrendo un approccio rivoluzionario alla difesa. Le piattaforme di inganno informatico reinventano la difesa, orchestrando una danza di ombre che protegge con precisione risorse critiche.

3. Elaborazione del linguaggio naturale per il rilevamento delle frodi via email

Gli algoritmi NLP possono analizzare il contenuto delle email, rilevando tentativi avanzati di phishing. Integrando NLP con algoritmi di deep learning, le organizzazioni possono riconoscere rapidamente i modelli di malware nascosti, alzando i loro livelli di difesa.

4. Intelligence delle minacce adattive (ATI) e Gestione efficace dell’esposizione continua alle minacce (CTEM)

Le difese tradizionali faticano contro nuovi tipi di malware, ma GenAI, come il modello MDGAN con un tasso di rilevamento del 96,2%, può identificare minacce riconoscendo comportamenti anomali, consentendo una prevenzione anticipata. Le organizzazioni dovrebbero investire in piattaforme che utilizzano modelli GenAI come MDGAN per identificare e rispondere alle minacce riconoscendo i comportamenti anomali. Integrare ATI con CTEM garantisce protezione in tempo reale e senza interruzioni. Inoltre, le organizzazioni dovrebbero adottare una condivisione di intelligence delle minacce alimentata da AI conversazionale per una collaborazione istantanea tra settori sulle informazioni sulle minacce, rafforzando le difese unite contro i rischi emergenti. Questo metodo può essere ulteriormente arricchito con l’apprendimento federato per il rilevamento delle minacce, consentendo la formazione cooperativa di modelli AI tra varie aziende senza divulgare informazioni sensibili, aumentando così la capacità collettiva di rilevare le minacce.

5. Automatizzare i test di penetrazione e la gestione delle vulnerabilità

Migliorare la cybersecurity richiede di adottare la mentalità degli attaccanti, integrando l’automazione guidata dall’IA con i tradizionali test di penetrazione per una difesa dinamica e proattiva. Le reti generative avversarie (GAN) possono simulare attacchi informatici per comprendere le vulnerabilità e rinforzare le difese. L’IA imita scenari di attacco reali, utilizzando strumenti come PentestGPT per identificare eventuali punti deboli. Inoltre, strumenti intelligenti di identificazione delle vulnerabilità come burpgpt possono rilevare vulnerabilità di sicurezza che potrebbero sfuggire ai scanner convenzionali.

6. Analisi in tempo reale delle reti

Investire in strumenti di analisi delle reti in tempo reale alimentati dall’IA può rilevare anomalie e minacce emergenti. Questa tecnica migliora la resilienza informatica, plasmando dinamicamente le politiche di accesso alla rete di fiducia zero (ZTNA) e utilizzando l’analisi del grafo per mappare visualmente il comportamento della rete.

7. Gestione del rischio interno basata sulle emozioni

Le organizzazioni possono estendere i loro algoritmi di rilevamento dei modelli linguistici neurale e di analisi del sentiment per individuare l’accesso non autorizzato o gli account compromessi. Attraverso l’esplorazione del “perché” dietro le attività, questo approccio innovativo identifica minacce guidate emotivamente, rivoluzionando il controllo delle vulnerabilità interne. Va oltre la semplice individuazione delle azioni, esplorando il “perché” dietro le attività, svelando anche i tentativi più astuti di imitare l’accesso normale. Attraverso l’analisi approfondita dei modelli linguistici, del sentiment e delle sfumature emotive, questo approccio innovativo identifica minacce guidate da fattori emotivi, rafforzando la difesa cibernetica. È più di un miglioramento; è un passo rivoluzionario verso il controllo sicuro e preventivo delle vulnerabilità interne nel nostro ecosistema digitale.

8. Sicurezza basata sull’essere umano

Gli approcci tradizionali come i manuali di policy e le sessioni di formazione di base per i dipendenti falliscono. Ciò che serve è un cambio di paradigma, che abbracci la “sicurezza basata sull’essere umano” come nucleo del nostro ethos di sicurezza informatica. Questo implica armonizzare la nostra comprensione del comportamento umano con il potere dell’intelligenza artificiale. Significa sfruttare l’IA per creare esperienze di formazione coinvolgenti e personalizzate, adattate al ruolo e ai rischi potenziali di ciascun individuo. Questo approccio trasformativo è destinato a rivoluzionare la nostra prospettiva sulla sicurezza informatica. L’IA può creare una formazione unica per ogni ruolo, affrontando le vulnerabilità in modo proattivo. Osservando le azioni degli utenti, l’IA può prevedere i problemi di sicurezza prima che si verifichino, imparando continuamente a contrastare rapidamente le minacce emergenti. Questo processo iterativo infonde la cibersicurezza nelle risposte istintive o nella memoria muscolare dei dipendenti! Radicato nella cognizione umana, erige un “muro umano” impenetrabile, proteggendo i domini digitali anche dalle più sofisticate minacce.

9. Iper-automazione adattiva con GenAI LLM

La robotica di automazione dei processi e l’Infrastructure as Code (IaC) riducono efficacemente l’implicazione umana nella sicurezza informatica. Il modello LLM può ulteriormente semplificare tutto ciò attraverso un’iper-automazione adattiva:

• Aumentando l’efficienza attraverso automazione intelligente della sicurezza e orchestrazione (SOAR).

• Utilizzando GenAI per la generazione di codice in SecOPS e IaC.

• Automatizzando le risposte agli incidenti – consentendo una risposta agli incidenti autonoma guidata dall’IA.

• Minacciando Bots AI auto-motivati – che cercano autonomamente tra record e dati di rete.

10. Spostamento dall’evitare i fallimenti alla rilevazione e risposta

L’obiettivo tradizionale della sicurezza informatica di evitare i fallimenti è superato nell’attuale complesso ambiente digitale. Riconoscendo che il fallimento è una caratteristica intrinseca, non un difetto, dei sistemi software e AI, le aziende devono ridefinirlo per includere malfunzionamenti delle prestazioni, violazioni della privacy e altri problemi al di là dei rischi di sicurezza. L’attenzione dovrebbe spostarsi dalla prevenzione alla rilevazione e risposta a questi inevitabili fallimenti, mirando a minimizzare il tempo medio per la riparazione o il recupero (MTTR).

L’integrazione dell’IA con la sicurezza informatica presenta un’opportunità per superare misure reazionarie e forgiare una difesa completa e orientata al futuro. Applicando 10 innovative strategie di difesa guidate dall’IA qui descritte, le aziende possono prosperare in un’evoluzione digitale, promuovendo fiducia e competenza etica nell’era digitale. Accogliere l’IA nella difesa non solo migliora la protezione, ma anche reimmagina la stessa base della cibersicurezza, affrontando le sfide di un panorama in rapido cambiamento.