- Che cosa si intende per sicurezza informatica AI-native?
- Come l'intelligenza artificiale viene utilizzata dagli aggressori
- Perché l'intelligenza artificiale è così utile per la sicurezza?
- Come l'intelligenza artificiale sta potenziando la sicurezza sul campo
- Porta l'intelligenza artificiale in prima linea nella tua strategia di sicurezza con Stellar Cyber
Che cosa si intende per sicurezza informatica AI-native?
La capacità dell'IA di gestire analisi di dati su larga scala e implementare raccomandazioni del mondo reale la rende uno strumento potenzialmente cruciale per la sicurezza informatica, in particolare nel contesto di team di sicurezza sovraccarichi e minacce alla sicurezza internazionale in continua crescita. Tuttavia, il semplice inserimento dell'IA in soluzioni di sicurezza preesistenti rende difficile distinguere con precisione da cosa trarrà vantaggio il tuo team di sicurezza e ancora più difficile visualizzare il potenziale genuino di GenAI sul campo. Gli strumenti di sicurezza informatica basati sull'IA, tuttavia, consentono ai responsabili della sicurezza di esplorare autonomamente il potenziale.
Per evitare clamori ad alto rischio, inizia con la sicurezza delle applicazioni essenziali già a tua disposizione: da lì, individua i problemi specifici che affliggono i tuoi team. In questo modo, sei equipaggiato con il framework corretto per approfondire il potenziale di GenAI, senza lasciarti trasportare dall'hype.
Questo articolo fornirà una panoramica di alto livello degli approcci alla sicurezza informatica basati sull'intelligenza artificiale e spiegherà come l'approccio Open-XDR fornisce il passaggio successivo.
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Come l'intelligenza artificiale viene utilizzata dagli aggressori
Osservare come l'intelligenza artificiale viene sfruttata nelle organizzazioni può offrire una panoramica su come i tuoi strumenti debbano adattarsi per mantenere uno strato protettivo attorno a dipendenti, database e reti.
Uno degli usi più evidenti dell'IA nella sicurezza informatica è nel regno del phishing: mentre un tempo le vittime di attacchi potevano contare su errori di battitura e grammaticali per eliminare i messaggi sospetti, questa via di difesa è stata ampiamente interrotta con l'ascesa di LLM generativi disponibili al pubblico, che offrono grammatica e ortografia perfette a costo zero o basso. A sua volta, la formazione sulla consapevolezza della sicurezza sta combattendo contro un'efficienza inferiore che mai. I modelli di IA rafforzano anche le vie di attacco non comportamentali, poiché sono in grado di creare e modificare in modo efficiente codice dannoso.
Nonostante la capacità di GenAI di rendere gli attacchi più efficienti, essa fornisce anche agli esperti di sicurezza un modo per automatizzare e democratizzare attività che in precedenza richiedevano molto tempo.
Perché l'intelligenza artificiale è così utile per la sicurezza?
In parole povere, l'IA è in una posizione unica per assimilare e analizzare enormi quantità di dati. Si consideri il campo preesistente dell'intelligence sulle minacce: con centinaia di avvisi al giorno, su software e server altrettanto diversi e di vasta portata, un tempo si pensava impossibile tenere un'azienda al passo con un cambiamento così rapido. Ciò si riflette nelle statistiche: nel 2020, poco prima dell'esplosione pubblica dell'IA, ci sono voluti una media di 34 giorni per l'implementazione delle patch critiche.
Ora, tuttavia, la capacità dell'IA di assimilare così grandi quantità di dati garantisce alle organizzazioni un nuovo approccio alla gestione delle vulnerabilità. Con un'intelligence sulle minacce matura implementabile automaticamente, la storica eccessiva dipendenza dalle indagini manuali, dal triage e dalle difese di rafforzamento della sicurezza può essere eliminata, con gli analisti che non hanno più bisogno di dedicare così tanto tempo a setacciare fisicamente i log e installare patch.
Come l'intelligenza artificiale sta potenziando la sicurezza sul campo
apprendimento automatico
Elaborazione del linguaggio naturale
L'elaborazione del linguaggio naturale, un altro componente fondamentale dell'intelligenza artificiale, interpreta il linguaggio umano per semplificare l'esperienza dell'analista nell'esecuzione delle attività e democratizzare il processo decisionale sulla sicurezza tra i team. L'elaborazione del linguaggio naturale può analizzare il testo da diverse fonti, come report di intelligence sulle minacce, social media e forum, per estrarre informazioni rilevanti sulle potenziali minacce. Questa capacità consente agli analisti della sicurezza di comprendere e rispondere rapidamente alle minacce emergenti senza dover setacciare manualmente grandi quantità di dati. Inoltre, l'elaborazione del linguaggio naturale facilita una migliore comunicazione e un processo decisionale tra i membri del team fornendo informazioni chiare e fruibili derivate da dati testuali complessi.
Estrazione dei dati
Processo decisionale automatizzato
Porta l'intelligenza artificiale in prima linea nella tua strategia di sicurezza con Stellar Cyber
Riduci il tempo di permanenza da settimane a secondi aggregando le informazioni da tutti i canali del tuo stack di sicurezza: Stellar Cyber offre una gestione intelligente dei dati che raccoglie questi dati in incidenti. Ciò non solo riduce drasticamente i falsi allarmi, ma fornisce anche una piattaforma per la crescita della sicurezza informatica AI-native sotto forma della nostra piattaforma di threat intelligence. Questa aggrega tutti i feed di threat intelligence rilevanti nelle minacce rilevate, per identificare automaticamente una potenziale causa principale.
Simultaneamente a questo processo, Stellar Cyber analizza continuamente il tuo panorama di sicurezza. Raccogliendo la telemetria e i dati dal tuo attuale stack tecnologico di sicurezza, sei in grado di apportare miglioramenti iterativi ai tuoi processi attuali, riducendo il carico sui dipendenti quando imparano a usare un nuovo strumento. Infine, oltre alla capacità di valutare registri, avvisi e autorizzazioni nel tuo stack tecnologico, Stellar è in grado di rispondere tramite quegli stessi canali, riducendo drasticamente il tempo medio di risposta.
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