Sempre in apprendimento come l’IA previene le violazioni dei dati

L'IA e la prevenzione delle violazioni dei dati.

Questo articolo discute dell’uso dell’Intelligenza Artificiale per prevenire le violazioni dei dati. Esso analizza come l’IA possa essere utilizzata per rilevare attività malevole e identificare modelli nei dati che possono essere segnalati, al fine di aiutare i team di sicurezza ad agire per mitigare le minacce.

Alla tecnologia che avanza, cresce anche il modo in cui i criminali cercano di sfruttarla. Oggi, gli attacchi maligni e le violazioni dei dati sono una causa significativa di preoccupazione per individui e organizzazioni. Ransomware, phishing e insider malintenzionati sono esempi di come i dati aziendali possano essere esposti a minacce. Per mitigare l’impatto di queste minacce, le aziende investono in tecnologie emergenti basate sui progressi dell’Intelligenza Artificiale.

Quanto è grave il problema?

Per capire quanto sia grave il problema delle violazioni dei dati, è utile guardare alle principali conclusioni dell’ultimo rapporto sulle indagini sulle violazioni dei dati Verizon 2023. Secondo il rapporto, il 74% delle violazioni segnalate coinvolgeva l’elemento umano, mentre attori esterni a motivazione finanziaria erano responsabili dell’83% degli incidenti, il che significa che gli insider, sia malintenzionati che non intenzionali, erano responsabili del resto.

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Delle violazioni segnalate, il 24% è stato causato da un attacco di ransomware, mentre le frodi di Business Email Compromise (BEC) sono state responsabili della metà degli attacchi di phishing segnalati. Quando i dati sono stati violati, le tre principali categorie sono state i dati personali, le credenziali di accesso e le informazioni aziendali interne come la proprietà intellettuale e i piani strategici di business.

Se analizziamo l’impatto delle violazioni dei dati, ci rendiamo conto che il carico finanziario sulle aziende è enorme; il costo medio di una violazione dei dati è stato di 4,35 milioni di dollari nel 2022, indicando un aumento cumulativo del 12,7% rispetto al 2020. I settori più colpiti sono stati sanità, finanza, farmaceutica, energia e altre attività critiche.

Il problema diventa più avverso quando i criminali sfruttano strumenti di intelligenza artificiale (IA), come l’IA generativa o i modelli di linguaggio estesi (LLM), per creare malware sofisticati e email di phishing convincenti che i controlli di sicurezza esistenti non riescono a rilevare e mitigare.

Come può l’IA aiutare a prevenire le violazioni dei dati?

Tuttavia, l’IA è sia una maledizione che una benedizione. Sebbene il suo uso malintenzionato possa avere effetti dannosi sulle aziende, può diventare un salvatore nelle giuste mani. La tecnologia dell’IA utilizza algoritmi per analizzare i dati e identificare modelli che possono indicare attività maligne o comportamenti sospetti. Con queste informazioni, le minacce potenziali possono essere segnalate e i team di sicurezza possono essere avvisati per prendere le opportune misure.

Ci sono molti modi in cui l’IA può individuare e prevenire minacce e violazioni dei dati.

• Aumento dell’accuratezza della rilevazione: l’IA può migliorare la precisione dei sistemi di rilevamento di malware utilizzando algoritmi che individuano modelli nei dati che potrebbero suggerire attività sospette.
• Monitoraggio dell’attività dell’utente: monitorando il comportamento dell’utente su più piattaforme, l’Intelligenza Artificiale può individuare eventuali attività sospette, consentendo ai team di sicurezza di essere avvisati prima che si verifichino attacchi dannosi.
• Aggiornamento delle difese contro il malware basato su firme: l’aggiornamento dei sistemi di rilevamento di malware basati su firme può essere reso più efficiente grazie all’aiuto dell’intelligenza artificiale. Utilizzando algoritmi avanzati, l’IA può individuare facilmente nuovi ceppi di malware esistenti, prevenendo azioni maligne come gli attacchi di ransomware e riducendone l’impatto.
• Identificazione di contenuti sospetti: l’IA può aiutare a individuare contenuti sospetti, come link di phishing, URL maligni o allegati infetti, evitando di doverli controllare manualmente. Scansionando tali contenuti, i team di sicurezza possono prendere misure preventive prima che qualcuno cada vittima di attacchi di phishing o basati su e-mail.
• Rilevamento delle vulnerabilità zero-day: l’IA può anche aiutare a individuare vulnerabilità zero-day. Con l’aiuto degli algoritmi, i trend dei dati possono essere analizzati per prevedere potenziali attacchi zero-day e isolare tali minacce prima che diventino una vera e propria minaccia.

I benefici dell’IA nella sicurezza dei dati

Utilizzare l’IA per individuare e prevenire minacce e violazioni dei dati porta molti benefici alle organizzazioni. In primo luogo, l’IA consente ai team di sicurezza di rispondere prontamente ai potenziali rischi per i dati aziendali. Questi sistemi scansionano continuamente le reti e monitorano il comportamento dell’utente, avvisando il team in tempo reale di eventuali attività sospette, aumentando così la probabilità di fermare un attacco prima che venga compromesso o rubato qualsiasi dato.

In secondo luogo, l’IA offre un approccio più efficiente alla risposta alle minacce automatizzando compiti noiosi come la scansione del malware e l’individuazione degli URL maligni. Ciò consente ai team di sicurezza di concentrarsi su aree più critiche che richiedono maggiore attenzione. Eliminare i lavori manuali dai loro flussi di lavoro consente ai team di essere più efficaci nel rilevare e prevenire attacchi ai dati, riducendo così il numero di violazioni dei dati e il loro impatto sull’organizzazione.

Inoltre, l’IA può contribuire a ridurre i costi di sicurezza riducendo al minimo la necessità di manodopera manuale. Rilevando le minacce in anticipo, questi sistemi possono mitigare i danni causati dagli attacchi maligni e ridurre i danni causati dalle violazioni dei dati. Il rapporto IBM Cost of Data Breach sottolinea che più tempestivamente viene mitigata una violazione, minore è il costo complessivo per l’organizzazione interessata.

Infine, l’IA può assistere i team di sicurezza nel prevenire futuri attacchi identificando pattern nei dati indicativi di un potenziale attacco. Apprendendo dagli incidenti passati, gli algoritmi di IA possono aiutare i team di sicurezza ad adottare adeguate misure preventive per rafforzare la sicurezza dei dati aziendali e sensibili e prevenire gli attacchi.

Tuttavia, le organizzazioni dovrebbero essere consapevoli delle limitazioni intrinseche dei sistemi di IA. Ad esempio, gli strumenti di sicurezza basati su IA richiedono una considerevole quantità di dati per essere adeguatamente addestrati e fornire rilevazioni e allarmi accurati. In caso contrario, i sistemi di IA possono diventare fonte di falsi positivi o possono non individuare specifiche minacce, mettendo maggiore pressione sui team di sicurezza e danneggiando la postura di sicurezza. Inoltre, l’addestramento degli algoritmi di IA dovrebbe essere un impegno continuo affinché rimangano efficaci di fronte all’evoluzione del panorama delle minacce.

Potenzia la Sicurezza dei Dati con l’IA

Nella lotta contro i criminali informatici, l’intelligenza artificiale è un prezioso alleato. Investire nell’IA per la sicurezza dei dati e la cibersicurezza aziendale complessiva è una decisione saggia, in quanto può fornire una protezione avanzata contro attività maligne e ridurre le possibilità di violazioni dei dati e altri cyberattacchi. Tuttavia, proprio come l’IA generativa non può sostituire la creatività umana, gli strumenti di sicurezza basati su IA non possono (ancora) sostituire il coinvolgimento umano nella cibersicurezza. Anastasios Arampatzis è un ufficiale in pensione dell’Aeronautica Greca con oltre 20 anni di esperienza nella gestione di progetti IT e nella valutazione della cibersicurezza. Durante il suo servizio nelle Forze Armate, è stato assegnato a varie posizioni chiave in sedi nazionali, NATO e dell’UE ed è stato onorato da numerosi ufficiali di alto rango per la sua competenza e professionalità. È stato nominato valutatore NATO certificato per la sicurezza delle informazioni. Attualmente lavora come content writer di cibersicurezza per Bora Design.