Intelligenza artificiale e rilevamento delle minacce: cosa, perché e come

Oggi gli utenti online sono più numerosi che mai, grazie alla disponibilità di dispositivi e servizi online compatibili con la rete. In Italia, la popolazione fra i 16 e i 74 anni che usa Internet ha superato nel 2023 i 43 milioni. Questo numero è destinato ad aumentare nei prossimi anni. Tuttavia, tale numero crescente e la continua adozione di servizi online comportano un aumento dei rischi per la sicurezza informatica, poiché i criminali informatici approfittano del maggior numero di utenti e delle vulnerabilità delle infrastrutture. Ecco perché serve un software che, supportato dall’intelligenza artificiale, fornisca una protezione avanzata agli utenti online.

La natura delle minacce online, in continua evoluzione, rende difficile per i sistemi di rilevamento tradizionali monitorare il comportamento delle minacce e rilevare i nuovi codici dannosi. Fortunatamente alcuni sistemi di rilevamento delle minacce, come McAfee Antivirus e Threat Detection Defense, si adattano per incorporare le più recenti informazioni sulle minacce e l’analisi comportamentale guidata dall‘intelligenza artificiale (IA). Ecco come l’IA influisce sulla sicurezza informatica per andare oltre i metodi tradizionali e proteggere gli utenti online. 

Che cos’è l’IA? 

La maggior parte degli attuali software antivirus e di rilevamento delle minacce si basa su euristiche comportamentali e su modelli di apprendimento automatico per rilevare i comportamenti dannosi noti. I metodi tradizionali si avvalgono dell’analisi dei dati per rilevare le firme o tracce delle minacce conosciute con incredibile precisione. Tuttavia questi metodi convenzionali non tengono conto dei nuovi codici dannosi, detti malware del giorno zero, per i quali non si hanno informazioni. L’intelligenza artificiale è fondamentale per la sicurezza informatica, poiché consente ai software e ai fornitori di sicurezza di adottare un approccio più intelligente al rilevamento di virus e malware. A differenza dei software basati sull’intelligenza artificiale, i metodi tradizionali si basano esclusivamente sulle firme e sull’analisi dei dati.

Analogamente al ragionamento umano, i modelli di apprendimento automatico seguono un processo in tre fasi per raccogliere informazioni, elaborarle e generare un risultato sotto forma di indizi di minaccia. Il software di rilevamento raccoglie informazioni dalle intelligence sulle minacce per comprendere il malware noto utilizzando questi modelli. Poi elabora tali dati, li memorizza e li utilizza per eseguire inferenze, prendere decisioni e fare previsioni. Il rilevamento basato su euristiche comportamentali sfrutta le diverse sfaccettature dell’apprendimento automatico, una delle quali è l’apprendimento profondo.

L’apprendimento profondo impiega le reti neurali per emulare la funzione dei neuroni del cervello umano. Per il controllo incrociato dei dati e delle equazioni matematiche complesse vengono utilizzati algoritmi di convalida a struttura condizionale, ossia l’istruzione da eseguire dipende dalla verifica di una condizione. Tale architettura esamina ciò che si è verificato in passato, poi analizza i dati attuali e predittivi per giungere a una conclusione. Man mano che i suoi numerosi livelli elaborano un maggior numero di dati, la previsione diventa più accurata.

Molti sistemi antivirus e di rilevamento utilizzano anche l’apprendimento d’insieme. Questo processo adotta un approccio stratificato applicando più modelli di apprendimento per crearne uno più robusto e completo. L’apprendimento d’insieme incrementa le prestazioni di rilevamento con un minor numero di errori per una conclusione più accurata.

Inoltre, i software di rilevamento odierni sfruttano le tecniche di apprendimento supervisionato adottando un approccio di “apprendimento tramite esempio”. Questo processo cerca di sviluppare un algoritmo attraverso la comprensione della relazione tra un dato immesso e il risultato desiderato.

L’apprendimento automatico è solo una parte di un’efficace struttura antivirus e di rilevamento delle minacce. Una struttura adeguata combina nuovi tipi di dati con l’apprendimento automatico e il ragionamento cognitivo per sviluppare un quadro analitico altamente avanzato. Tale struttura consente di rilevare, prevenire e correggere le minacce in modo avanzato.  

In che modo l’intelligenza artificiale aiuta la sicurezza informatica?

Le minacce online stanno aumentando a un ritmo impressionante. I laboratori McAfee Labs hanno osservato una media di 588 minacce malware al minuto. Questi rischi esistono e sono spesso aggravati da diverse ragioni, una delle quali sono la complessità e la connettività del mondo di oggi. Gli analisti non sono in grado di rilevare manualmente le nuove minacce di malware a causa del loro elevato volume. L’intelligenza artificiale invece è in grado di identificarle e classificarle in base al comportamento dannoso prima che abbiano la possibilità di colpire gli utenti online. Il software potenziato dall’intelligenza artificiale può inoltre rilevare il malware mutato, che cerca di eludere i sistemi antivirus tradizionali.

Oggi i dispositivi sono sempre più interconnessi e l’uso della rete è radicato nella vita quotidiana delle persone. Tuttavia, il numero crescente di dispositivi digitali crea una superficie di attacco più ampia. In altre parole, gli hacker hanno maggiori probabilità di infiltrarsi in un dispositivo per raggiungere le persone ad esso connesse.

Anche la telefonia mobile espone gli utenti online a rischi significativi. Il 93% della popolazione italiana possiede uno smartphone. Gli hacker si sono accorti del crescente numero di utenti mobili e ne stanno rapidamente approfittando per colpirli con dei malware specifici per i cellulari.

L’aumento della connettività online attraverso vari dispositivi significa anche che un numero maggiore di informazioni viene archiviato ed elaborato online. Al giorno d’oggi, un numero sempre maggiore di persone mette i propri dati e la propria privacy nelle mani delle aziende, che così si assumono la grossa responsabilità di salvaguardarli. Il problema è che non tutte le aziende sono in grado di garantire le tutele necessarie per mantenere questa promessa, con conseguenti violazioni dei dati e della privacy.

In risposta a questi rischi e alla crescente sofisticazione del panorama online, le aziende di sicurezza combinano IA, intelligence sulle minacce e scienza dei dati per analizzare e risolvere le nuove e complesse minacce informatiche. La protezione dalle minacce supportata dall’intelligenza artificiale identifica e si informa sul nuovo malware utilizzando i modelli di apprendimento automatico. Ciò consente al software antivirus potenziato dall’intelligenza artificiale di proteggere gli utenti online in modo più efficiente e affidabile che mai.  

I tre principali vantaggi del software di rilevamento delle minacce potenziato dall’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale raccoglie le numerose sfide poste dal crescere di volume e complessità del malware, perciò è fondamentale per la sicurezza online e la protezione della privacy. Ecco i tre modi principali in cui l’intelligenza artificiale aumenta la sicurezza informatica proteggendo meglio gli utenti online.

1. Rilevamento efficace delle minacce

La differenza più significativa tra i metodi tradizionali di rilevamento delle minacce basati sulle firme e i metodi avanzati basati sull’intelligenza artificiale è la capacità di rilevare il malware del giorno zero. Il solo utilizzo di uno di questi due metodi non garantisce un livello di protezione adeguato. La loro combinazione invece aumenta le probabilità di rilevare un maggior numero di minacce con una precisione più elevata. Ciascun metodo, in definitiva, sfrutta i punti di forza dell’altro per ottenere il massimo livello di protezione. 

2. Migliore gestione delle vulnerabilità 

L’intelligenza artificiale consente al software di rilevamento delle minacce di pensare come un hacker. Aiuta il software a identificare le vulnerabilità che i criminali informatici sfrutterebbero normalmente e le segnala all’utente. Inoltre, consente al software di rilevamento delle minacce di individuare meglio i punti deboli nei dispositivi degli utenti prima ancora che giunga una minaccia, a differenza dei metodi convenzionali. La sicurezza basata sull’intelligenza artificiale supera i metodi tradizionali per prevedere meglio ciò che un hacker considererebbe una vulnerabilità.

3. Migliori raccomandazioni per la sicurezza

L’intelligenza artificiale aiuta gli utenti a comprendere i rischi che corrono quotidianamente. Un software avanzato di rilevamento delle minacce potenziato dall’intelligenza artificiale fornisce una soluzione più autorevole per identificare i rischi e il modo di gestirli. Una migliore spiegazione porta alla migliore comprensione di un problema. Di conseguenza, gli utenti sono più consapevoli di come mitigare il problema o la vulnerabilità in futuro.

Adotta un approccio più intelligente alla sicurezza

L‘intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sono solo una parte di una struttura efficace per il rilevamento delle minacce. Una struttura adeguata combina nuovi tipi di dati con le più recenti capacità di apprendimento automatico per sviluppare un quadro analitico altamente avanzato. Quest’ultimo consente di migliorare il rilevamento, la prevenzione e la correzione delle minacce informatiche.