I migliori casi d'uso dell'AI per i professionisti della sicurezza
La consapevolezza delle best practice e delle tecnologie emergenti può fare la differenza.
Key Points
- La chiave per rimanere un passo avanti agli avversari informatici è che i professionisti della sicurezza incorporino le funzionalità AI nella loro strategia di difesa a più livelli.
- I professionisti della sicurezza devono dedicare il tempo supplementare necessario per comprendere a fondo il funzionamento di queste funzionalità di IA e i vantaggi per il loro team di sicurezza e per l'organizzazione nel suo complesso.
- Devono anche valutare continuamente il loro ambiente e le soluzioni di cybersecurity AI che implementano, perché il panorama delle minacce cambia ed evolve continuamente.
Il panorama della cybersecurity si evolve rapidamente e costantemente, il che significa che i professionisti della sicurezza dovranno sempre lottare per stare al passo con le nuove tattiche e tecnologie utilizzate dai criminali informatici.
Sebbene ci siano delle misure che i team di sicurezza possono adottare per stare un passo avanti alle minacce come il phishing e il social engineering, che stanno aumentando di sofisticazione con l'uso dell'AI, questi professionisti della sicurezza devono rimanere costantemente in cima alla loro strategia di cybersecurity e monitorare i progressi sia degli strumenti automatizzati basati sull'AI che dei dipendenti della loro organizzazione. Gli attori delle minacce si muovono velocemente; e i professionisti della sicurezza devono muoversi ancora più velocemente.
Le migliori pratiche
La chiave per rimanere un passo avanti rispetto agli avversari informatici è che i professionisti della sicurezza incorporino le funzionalità AI nella loro strategia di difesa a più livelli. Ciò significa utilizzare soluzioni di sicurezza che sfruttano i punti di forza dell'AI, e poi combinare questi punti di forza con altre soluzioni di sicurezza per contrastare le sue debolezze. Il risultato dovrebbe essere un sistema di difesa informatica ampio e stratificato, che combina le ultime novità dell'intelligenza artificiale con il meglio dei controlli di sicurezza basati su regole e di altro tipo, il tutto continuamente monitorato e valutato dal cervello degli analisti umani del centro operativo di sicurezza (SOC).
Sebbene l'AI sia abile nel riconoscere e bloccare l'impatto delle minacce più comuni su scala, e possa farlo con maggiore precisione rispetto agli esseri umani, per bloccare gli attacchi veramente pericolosi, le organizzazioni hanno bisogno di un'architettura di sicurezza completa che impieghi un filtraggio alimentato dall'AI e progettato da esperti di scienza dei dati che sappiano come navigare nell'area grigia tra le minacce evidenti e le e-mail o i link legittimi e cruciali per le operazioni aziendali. Poiché nessuna soluzione è perfetta, questo dovrebbe essere supportato anche da cicli di feedback per aiutare a identificare rapidamente i punti in cui i modelli di apprendimento automatico non stanno colpendo nel segno.
In pratica, questo significa prima di tutto impiegare l'AI dove esistono molti dati. Ad esempio, l'AI è stata utilizzata per la prima volta nella cybersecurity per identificare le anomalie nel comportamento degli utenti e nel traffico di rete.
Oggi, la sinergia tra l'esperienza umana e l'abilità algoritmica sta spingendo l'innovazione verso nuove vette. L'assistenza simbiotica 'human-in-the-loop' non è solo una struttura, ma è il perno che garantisce una precisione e un'adattabilità senza pari. Mentre gli algoritmi navigano nei dati, l'intuizione umana porta comprensione contestuale, discernimento etico e un tocco sfumato.
Questa collaborazione dinamica tra AI e umano crea un futuro in cui la loro convergenza diventa il catalizzatore di progressi rivoluzionari, garantendo un'armonia che non solo supera le capacità automatizzate, ma risuona anche con l'essenza della nostra esperienza umana condivisa per rendere le organizzazioni più sicure.
Allo stesso tempo, è importante che i professionisti della sicurezza ricordino che le tecnologie di AI e di apprendimento automatico non sono intrinsecamente superiori. L'efficacia dell'apprendimento automatico si basa molto sulla qualità dei dati su cui viene addestrato. Dati scadenti possono portare a risultati errati dell'apprendimento automatico e, inoltre, l'intelligenza umana che ne guida lo sviluppo gioca un ruolo cruciale. Decisioni errate durante la fase di "apprendimento" possono portare a risultati distorti o imprecisi.
Tenendo conto di queste best practice, i professionisti della sicurezza devono dare un'occhiata ad alcune applicazioni molto pratiche dell'AI nella cybersecurity, al loro funzionamento e ai loro vantaggi.
| Rilevamento di URL dannosi | Il rilevamento degli URL identifica gli URL dannosi, combinando decine di livelli di scansione che lavorano insieme per rilevare gli URL ad alto rischio nel modo più efficace ed efficiente possibile.
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Difesa contro la compromissione delle Business Email
| L'AI può utilizzare gli algoritmi e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per rilevare efficacemente le minacce mirate via e-mail, fornendo informazioni agli utenti, limitando le capacità di raccolta delle informazioni da parte degli aggressori e impedendo che le e-mail dannose vengano consegnate agli utenti.
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Impedire che le e-mail in uscita e i dati sensibili finiscano nelle mani sbagliate
| Misaddressed Email Protection utilizza l'intelligenza artificiale per tracciare le comunicazioni degli utenti, identificare le anomalie e avvisare i dipendenti se stanno per inviare un'e-mail a un indirizzo nuovo o non riconosciuto.
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Individuare le e-mail maligne mascherate da messaggi legittimi provenienti da fonti credibili
| La protezione contro la raccolta di credenziali utilizza il machine learning e la computer vision avanzata per verificare se un URL è legittimo, evitando che gli utenti forniscano inavvertitamente le loro credenziali di accesso ai criminali informatici.
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Categorizzazione e gestione delle e-mail e dei siti web sospetti
| L'apprendimento supervisionato categorizza i siti web come dannosi o inappropriati, bloccandone l'accesso.
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Identificazione delle immagini "non sicure per il lavoro
| Gli algoritmi di deep learning e di computer vision lavorano per rilevare le immagini inappropriate nelle e-mail, aiutando a mantenere un ambiente di lavoro sicuro e professionale.
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Rilevamento del codice QR
| Il rilevamento dei codici QR non solo è in grado di rilevare i codici QR attraverso algoritmi di deep learning e di computer vision, ma il link che risiede dietro il codice QR viene risolto e passato al rilevamento degli URL per identificare gli URL ad alto rischio.
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Protezione Malware e Zero-Day
| I file vengono inviati a una sandbox e analizzati da algoritmi avanzati di apprendimento automatico per decoys, tecniche anti-evasione, anti-exploit e analisi del comportamento aggressivo, con il risultato di un rilevamento efficiente del malware.
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La linea di fondo
Poiché l'AI continua a crescere nell'uso pratico ed efficace degli strumenti di cybersecurity, i professionisti della sicurezza devono analizzare continuamente il loro ambiente, i loro utenti, le loro soluzioni e i fornitori che le forniscono per trovare il miglior equilibrio possibile tra tutti e quattro. Questa può essere una vera e propria sfida, ma è qualcosa che si può ottenere quando si collabora con i fornitori giusti. Scopra di più su come farlo con La promessa e la verità della rivoluzione della sicurezza AI.
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