Come l'intelligenza artificiale e il machine learning stanno rivoluzionando la sicurezza del lavoro a distanza

Le tecnologie di intelligenza artificiale e apprendimento automatico sono entrate nel campo della sicurezza informatica con un approccio proattivo al rilevamento e alla risposta tempestiva alle minacce. Puoi proteggere i lavoratori remoti automatizzando il rilevamento delle minacce, identificando e rispondendo alle minacce informatiche, eliminando i falsi positivi e migliorando il livello di sicurezza generale di un'organizzazione.

L’implementazione di soluzioni di sicurezza basate su AI e ML in ambienti di lavoro remoti ha inoltre risolto le carenze delle tradizionali misure di sicurezza informatica. L’adozione di AI e ML sta rivoluzionando la sicurezza informatica per le aziende, fornendo il controllo degli accessi e limitando le minacce alla sicurezza.

Comprendere le nozioni di base: intelligenza artificiale contro machine learning

Gli ambienti digitali remoti consentono un accesso remoto sicuro. Consente al dipendente di connettersi alla rete aziendale tramite cloud computing, reti private virtuali (VPN) e desktop remoti. Queste configurazioni sono adattabili, scalabili ed economiche, ma sono comunque soggette a minacce alla sicurezza.

Implementazione di AI/ML nella sicurezza informatica aziendale

Le aziende implementano vari protocolli di sicurezza informatica per evitare situazioni spiacevoli. Una nuova aggiunta agli orizzonti della sicurezza informatica è l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico.

L’implementazione dell’intelligenza artificiale nella sicurezza informatica si concentra sullo sviluppo di strumenti o software in grado di identificare, analizzare, valutare e prevedere attivamente varie minacce alla sicurezza in modo rapido e accurato. L’apprendimento automatico viene utilizzato nella sicurezza informatica per generare dati e algoritmi valutando varie risorse di accesso.

Lo stato attuale delle sfide per la sicurezza del lavoro remoto

La sicurezza informatica è una sfida in continua evoluzione affrontata dai team IT. Secondo un sondaggio tra i datori di lavoro del 2022, il 56% degli intervistati ha affermato che i dipendenti non sono a conoscenza delle buone pratiche di sicurezza mentre lavorano da remoto.

Nuove minacce adattive altamente evasive (HEAT)

Le nuove minacce adattive altamente evasive (HEAT) che prendono di mira i browser Web sono i rischi emergenti per la sicurezza delle tecnologie di sicurezza standard. La tecnologia e gli strumenti di comunicazione in rapido progresso possono creare nuove falle nella sicurezza o consentire a utenti non autorizzati di accedere a informazioni private.

Forza lavoro remota e sfide della sicurezza informatica

I dipendenti remoti hanno diversi livelli di accesso alle reti aziendali ed è difficile tenere traccia delle proprie attività gestendo al contempo sicurezza e prestazioni. Le aziende ora utilizzano l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per migliorare la produttività e il monitoraggio delle prestazioni.

La sicurezza del lavoro remoto include la mitigazione dei rischi per la sicurezza degli utenti finali utilizzando vari strumenti e tecniche avanzate per proteggere informazioni sensibili, flusso di dati non autorizzati e attacchi informatici.

Controllo di accesso

Queste tecnologie consentono all’azienda di regolare l’accesso remoto e la protezione dei dati aziendali e di rilevare potenziali minacce e attacchi informatici. Si prevede infatti che il mercato dell’intelligenza artificiale nella sicurezza informatica supererà i 62 miliardi di dollari entro il 2029.

In che modo l'intelligenza artificiale migliora il rilevamento e la risposta alle minacce

L’uso di tecniche e strumenti basati sull’intelligenza artificiale e sull’apprendimento automatico consente alla rete aziendale di proteggere il lavoratore remoto, controllandone l’accesso, la sicurezza dei dispositivi e le credenziali di accesso.

Automazione

L’intelligenza artificiale rappresenta il futuro della sicurezza informatica poiché automatizza vari controlli di sicurezza, consentendo l’identificazione precoce e la mitigazione degli attacchi informatici. Inoltre, gli algoritmi di apprendimento automatico sono integrati nei framework di sicurezza informatica basati sull’intelligenza artificiale per valutare la portata, la natura e l’origine delle potenziali minacce informatiche.

Rilevamento delle minacce

Queste soluzioni avanzate contribuiscono a garantire il controllo degli accessi e il monitoraggio in tempo reale dell'attività di rete, rilevando tempestivamente eventuali comportamenti anomali che potrebbero indicare un attacco.

Risposta

In risposta a problemi di sicurezza, il sistema può agire automaticamente limitando l'accesso ai sistemi operativi compromessi. Questa misura proattiva è implementata per salvaguardare i dati sensibili da potenziali violazioni.

Kit di strumenti per la sicurezza informatica (CyberSecTK)

Questo programma è uno strumento open source dotato di funzionalità di protezione basate sull'intelligenza artificiale. Ha la capacità di identificare e prevenire attacchi online come phishing, malware e ransomware nelle fasi iniziali.

Sophos Intercept X

Questo strumento di sicurezza degli endpoint utilizza l'intelligenza artificiale per identificare e prevenire efficacemente le minacce informatiche su vari dispositivi di accesso remoto come laptop, desktop e dispositivi mobili.

Il Vectra Cognito

Questo programma è progettato per rilevare vari tipi di minacce, tra cui minacce interne, minacce persistenti avanzate e attacchi malware. Ha la capacità di rispondere e intraprendere azioni adeguate contro queste minacce.

Il ruolo del machine learning nell'analisi della sicurezza

Implementa misure per rilevare e prevenire attacchi di phishing, malware o ransomware che prendono di mira i lavoratori remoti tramite e-mail, messaggistica o strumenti di collaborazione utilizzando l'intelligenza artificiale a seconda dei dati guidati dall'apprendimento automatico. Questa tecnologia analizza le comunicazioni per rilevare collegamenti, citazioni, allegati o richieste dannosi.

Utilizzo dell'apprendimento automatico

L'apprendimento automatico può essere utilizzato per identificare attacchi di spoofing e-mail, malware e phishing. Può rilevare anomalie o intrusioni nel traffico dei dispositivi e della rete, indicando compromissioni o attacchi.

Garantendo la sicurezza dei dispositivi dei lavoratori remoti e delle reti aziendali, inclusi laptop, smartphone, tablet, router e VPN, supporta l'accesso remoto, le identità degli utenti e le risorse aziendali.

Rilevazione precoce e risposta rapida

L'apprendimento automatico consente il rilevamento di accessi non autorizzati, esfiltrazione di dati e attacchi di negazione del servizio. L'intelligenza artificiale/ML nella sicurezza informatica aiuta nella verifica dell'identità attraverso l'autenticazione a più fattori e l'analisi del comportamento per garantire l'accesso e le autorizzazioni alle risorse e ai sistemi necessari.

Controllo vigile e continuo

Può essere utilizzato anche per identificare e rilevare cambiamenti o incoerenze nel volto, nella voce o nelle impronte digitali dei lavoratori remoti, che potrebbero indicare la presenza di un impostore. L'apprendimento automatico aiuta anche nella raccolta di prove, nel tracciamento della fonte, nell'analisi dell'impatto e nel ripristino di dati/sistemi e offre raccomandazioni di risoluzione e mitigazione per la gestione di incidenti spiacevoli legati ai lavoratori remoti, come:

• Violazioni dei dati e
• Attacchi ransomware ecc.

I limiti dell’intelligenza artificiale nella sicurezza informatica

Sebbene l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico offrano grandi vantaggi per le misure di controllo remoto della sicurezza, esistono alcune limitazioni per la gestione aziendale e gli utenti remoti riguardo all’implementazione e all’infrastruttura. L’intelligenza artificiale e il machine learning richiedono conoscenze specifiche che potrebbero non essere disponibili all’interno dell’azienda.

Conoscenza e implementazione degli esperti

Ciò può rendere difficili da implementare e gestire le soluzioni di sicurezza basate su AI e ML. Potrebbero esserci anche problemi riguardanti l’accuratezza e l’autenticità poiché l’intelligenza artificiale è ancora una scienza emergente. L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico si basano su dati di alta qualità per produrre risultati affidabili.

I risultati degli algoritmi di apprendimento automatico potrebbero essere inaffidabili se i dati utilizzati per addestrarli sono inadeguati o errati. L’applicazione dell’apprendimento automatico e degli strumenti di intelligenza artificiale con approcci di sicurezza informatica come ZTNA rende le tecnologie sicure per l’accesso remoto in modo più efficace ed efficiente.

Preparare l'infrastruttura di lavoro remoto per la sicurezza basata sull'intelligenza artificiale

Le piattaforme SOAR (Security Orchestration, Automation and Response) basate sull'intelligenza artificiale integrano e correlano enormi volumi di informazioni sulle minacce provenienti dalla rete, dai servizi di abbonamento e da altre fonti per evidenziare attività sospette.

Algoritmi di intelligenza artificiale

Anche il malware evasivo o non rilevato può essere identificato dagli algoritmi di intelligenza artificiale analizzando gli attributi dei file, i modelli di esecuzione del codice e le attività di rete. Sempre più aziende utilizzano l’intelligenza artificiale e il machine learning e prosperano nel fornire una migliore sicurezza informatica per i loro ambienti remoti.

Le aziende possono passare alle tecnologie AI/ML per un accesso sicuro per gli utenti che lavorano in remoto implementando le seguenti infrastrutture IT:

Soluzioni di rilevamento e risposta estese (XDR).

Le soluzioni di rilevamento e risposta estese (XDR) accumulano e correlano dati di sicurezza in tempo reale provenienti da server, firewall, endpoint, cloud e altre fonti. Possono individuare tendenze simili e fermare gli attacchi prima che causino danni studiando le minacce conosciute.

Sistemi SIEM

I sistemi SIEM basati sull’intelligenza artificiale riconoscono le minacce nuove e in via di sviluppo combinando avvisi di sicurezza con numerosi feed di intelligence sulle minacce. L'assegnazione automatica della priorità agli avvisi in base a caratteristiche identificabili consente di risparmiare tempo, personale e denaro rispetto all'esame manuale di enormi set di dati di registro per richieste e risposte.

Analisi dell'intelligenza artificiale e modalità di azione contro l'attacco previsto

L’intelligenza artificiale può isolare automaticamente i sistemi, impedire l’accesso alla rete e avvisare la sicurezza dopo aver rilevato i rischi. Può tracciare e valutare il comportamento degli utenti per sviluppare uno standard. Schemi di accesso o richieste di accesso ai dati insoliti possono rappresentare pericoli. Questo metodo rileva minacce interne, account compromessi e attività indesiderate che i sistemi basati su regole non rilevano.

Gli hacker utilizzano credenziali compromesse per hackerare sistemi vitali, rubare dati, installare malware e compiere attività di phishing. L'analisi dell'intelligenza artificiale può rilevare credenziali compromesse e avviare la riparazione.

Reti neurali profonde

Le reti neurali profonde possono identificare le email dannose tra milioni di email. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare il linguaggio e la sintassi di testo ed e-mail per identificare le frodi. I CASB utilizzano analisi comportamentali per rilevare anomalie come download eccessivi o condivisione non autorizzata nei servizi cloud, indicando potenziali minacce.

Conclusione

Come visto in questo articolo, l’avvento dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie di apprendimento automatico sta inaugurando una nuova era di sicurezza del lavoro remoto. Offre gli strumenti per rilevare e difendersi in modo proattivo dalle minacce informatiche in evoluzione, salvando così le organizzazioni da attacchi gravi.

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In che modo l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico stanno rivoluzionando la sicurezza del lavoro remoto: domande frequenti