Rilevamento delle minacce basato sull'intelligenza artificiale: il rilevamento delle minacce di domani richiede l'intelligenza artificiale
Threat detection and response è la sicurezza informatica aziendale in poche parole: è il termine onnicomprensivo per i processi e le tecnologie che servono per identificare potenziali minacce alla sicurezza. L'ampia gamma di attacchi e tecniche che devono essere intercettati include malware, accessi non autorizzati, violazioni dei dati o qualsiasi altra attività che potrebbe compromettere l'integrità, la riservatezza o la disponibilità dei sistemi informativi di un'organizzazione.
Non solo è il Responsabilità del Security Operations Center di tenere sotto controllo tutto quanto sopra, l'obiettivo è rilevare queste minacce il prima possibile per ridurre al minimo i danni. Si tratta di un compito arduo, soprattutto se ci si affida a team puramente umani. Questo articolo suddividerà il rilevamento e la risposta alle minacce nei suoi componenti e vedrà dove il rilevamento delle minacce basato sull'intelligenza artificiale è pronto a apportare i maggiori cambiamenti.
In che modo l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico migliorano la sicurezza informatica aziendale
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Il Gold Standard: NIST Cybersecurity Framework (CSF) 2.0
Il NIST CSF 2.0 suddivide il rilevamento e la risposta in cinque competenze fondamentali. Nel complesso, queste determinano la probabilità che un team prevenga, identifichi e risponda a un attacco in modo coeso e attuabile.
identifica
La prima delle cinque competenze fondamentali, l'identificazione, è situata in cima al "cerchio" del NIST per una buona ragione. Questo primo passo richiede una comprensione approfondita di tutti gli asset e dei fornitori sparsi nell'azienda. In molte organizzazioni, questo stesso richiede un audit strutturato e approfondito. Mentre sarebbe l'ideale vedere tutti gli asset dell'organizzazione in una volta, la realtà di una valutazione manuale degli asset è molto più frammentaria. I team definiranno l'ambito e verificheranno un'unità aziendale o un progetto specifico alla volta, creando un inventario man mano che procedono.
Da lì, devono quindi abbinare le singole risorse ai rischi a cui sono esposte. Uno strumento di scansione delle vulnerabilità aiuta ad accelerare questo processo, ma vale la pena tenere a mente l'enorme quantità di sforzi che si impiega nel progetto di identificazione iniziale delle risorse. E con team individuali che conducono le valutazioni, lo scanner delle vulnerabilità analizza troppo spesso "istantanee" di sezioni isolate all'interno della tua azienda.
Proteggere
La funzione di identità stabilisce le basi per la protezione, che deve quindi impedire attivamente ad attori malintenzionati di trarre vantaggio da eventuali lacune al loro interno o attorno a loro. Molti classici strumenti di sicurezza informatica rientrano in questo ruolo, che si tratti di gestione dell'identità e controlli di accesso che impediscono l'acquisizione di account o di un firewall che blocca strane attività di rete.
La classica forma di protezione, ovvero l'installazione di una patch per un'applicazione con codice vulnerabile, sta diventando sempre più rischiosa. La finestra temporale tra la pubblicazione di CVE ad alto rischio e il loro sfruttamento IRL è spesso semplicemente troppo breve, con il 25% di CVE ad alto rischio sfruttati lo stesso giorno in cui vengono pubblicati.
Individuare
Se un aggressore è già riuscito a superare le difese, una TTP comune è quella di indugiare entro i confini dell'ambiente della vittima per un tempo sufficiente a stabilire la mossa migliore successiva. Nei casi di rilevamento di minacce interne, questo è il livello base di un attacco.
Gli strumenti di rilevamento più diffusi sono ancora basati sulle firme. Funzionano analizzando i pacchetti di dati in arrivo per rivelare qualsiasi segno di codice sospetto. Le sezioni analizzate vengono quindi confrontate con un database aggiornato di precedenti modelli di attacco.
Rispondere
Quando viene identificato un file dannoso o una rete infetta, è il momento di rispondere; questo processo definisce quanto bene viene contenuto un potenziale incidente di sicurezza informatica. C'è molta pressione in questa fase, poiché una risposta maldestra può danneggiare ulteriormente la reputazione del cliente. Ad esempio, mentre la chiusura di tutti gli accessi alla rete fermerebbe molto rapidamente la diffusione di qualsiasi malware, metterebbe anche l'organizzazione in uno stato catatonico.
Una risposta efficace richiede invece una comunicazione chiara e la rimozione chirurgica dei dispositivi e degli account utente compromessi.
Negli attacchi più complessi, spesso è necessario cancellare i dati dai dispositivi interessati e reinstallare il sistema operativo.
Recuperare
L'abilità finale di una strategia di sicurezza informatica matura è riconoscere i fallimenti che hanno portato a una violazione o a un evento precedente e tornare più forti. I dati sui tempi di risposta supportano profondamente le organizzazioni con policy di sicurezza definite, audit regolari e CISO dedicati: le organizzazioni che partono da questa posizione possono spesso recuperare i prezzi delle azioni entro 7 giorni.
Come GenAI rafforza ogni anello della catena
Ogni organizzazione affronta le proprie sfide quando ottimizza i propri processi di rilevamento delle minacce. Finora, tuttavia, il rilevamento delle minacce tramite AI ha dimostrato costantemente il suo valore nel risolvere alcuni dei problemi più grandi, in particolare all'interno di team snelli.
Rilevamento automatico delle risorse
Analisi in tempo reale
L'uso difensivo dell'IA è già vario quanto le minacce che spera di contrastare. Alcuni degli sviluppi più interessanti includono utilizzo di ChatGPT per analizzare i siti web alla ricerca di segnali di phishing e la capacità degli LLM di identificare sequenze di chiamate API dannose, grazie a cluster di parole sospette. Il rilevamento delle minacce basato sull'intelligenza artificiale è in grado di raggiungere in profondità il codice sorgente e i dati eseguibili, garantendo una visione molto più granulare di quanto potrebbe fare una revisione manuale.
Analisi comportamentale
Il vero potere dell'IA sta nella sua capacità di raccogliere dati su fasce incredibilmente ampie di attività in corso. Quando addestrato sui set di dati altamente diversificati di organizzazioni reali, questo diventa uno strumento vitale per stabilire una base di comportamento normale di reti e dispositivi. Questi modelli di attività possono quindi alimentare il rilevamento di anomalie sempre attivo. Con questo, qualsiasi comportamento anomalo può essere segnalato come causa di preoccupazione. Per ridurre la quantità di falsi allarmi, lo stesso motore di analisi può anche raccogliere più dati contestuali che circondano un evento per stabilirne la legittimità.
Infine, tutto questo può essere inviato a un essere umano per una convalida effettiva; questo feedback è fondamentale per chiudere il ciclo di feedback di un'intelligenza artificiale e garantirne il continuo miglioramento.
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