Per una piattaforma di sicurezza dinamica e potente, gli strumenti basati sul machine learning (ML) possono essere un elemento essenziale.
La tecnologia può essere utilizzata in una varietà di attività, come il rilevamento di malware e anomalie di rete, la categorizzazione del comportamento degli utenti, la priorità delle vulnerabilità e delle minacce e anche la previsione accurata di attacchi futuri. Inoltre, il loro utilizzo può aiutare a migliorare il modello di rischio, a semplificare la classificazione delle minacce e persino a prevedere con precisione attacchi immediati e potenziali. Inoltre, l’automazione basata sul machine learning alleggerisce i dipendenti riducendo al minimo lo sforzo manuale. Quindi il ML ha un grande potenziale per la sicurezza informatica, ma a cosa dovresti prestare attenzione quando lo implementi in un contesto aziendale? Gli esperti di Palo Alto Networks forniscono una panoramica:
Supervisionato e Senza supervisione Formazione
La metodologia di apprendimento supervisionato utilizza set di dati preparati per aiutare l'algoritmo a distinguere tra dati dannosi e innocui. Dopo aver analizzato i dati di input con una variabile target specificata, può creare previsioni e formulare raccomandazioni precise. È il tipo principale di ML. Ad esempio, l’apprendimento supervisionato viene utilizzato per classificare le minacce: una soluzione può identificare in modo indipendente le potenziali minacce dai set di dati se hanno caratteristiche simili ai dati storici.
Nell’apprendimento non supervisionato, invece, l’algoritmo esplora autonomamente la struttura dei dati senza ricevere valori target noti in anticipo. Poi li raggruppa (“clustering”). L’apprendimento non supervisionato può fornire ai team di sicurezza informatica una panoramica dei comportamenti normali e anormali.
L’intelligenza artificiale generativa (GenAI) espande la portata dell’apprendimento automatico integrando l’apprendimento supervisionato e non supervisionato. Questa tecnica sfrutta l’analisi dei dati e la capacità predittiva dell’apprendimento supervisionato, combinata con il riconoscimento dei modelli e la natura esplorativa dell’apprendimento non supervisionato. GenAI può essere utilizzato principalmente in aree quali l'interpretazione del codice sorgente, l'analisi delle politiche, la medicina legale o il pentesting.
I dati sono la chiave
Per garantire che gli algoritmi ML vengano eseguiti correttamente e producano il risultato desiderato, è necessario inserire una grande quantità di dati di alta qualità. Questi set di dati dovrebbero rappresentare le minacce previste per ciascuna azienda in modo che lo strumento ML possa apprendere i modelli e le regole corretti. Dovrebbero anche essere aggiornati e costantemente aggiornati.
I dati provenienti da fonti diverse che non interagiscono bene tra loro e presentano lacune dovute a diversi tipi di dati o categorizzazioni sono difficili da valutare per una macchina. Affinché l’algoritmo possa sviluppare tutto il suo potenziale, i dati dovrebbero essere sempre completi, coerenti e corretti.
Il ML è predittivo, non deterministico
Il machine learning si occupa di probabilità e probabilità di risultato. Cioè, utilizza i dati forniti e i risultati passati per prevedere a sua volta i potenziali risultati futuri. Ciò rende ML predicativo. Sebbene le previsioni non siano deterministiche, di solito sono molto accurate e disponibili molto più rapidamente rispetto all’analisi umana.
Regole di regressione, classificazione, clustering e associazione
A seconda del tipo di problema da risolvere, esistono diversi metodi di ML come la regressione, il clustering e l’analisi di associazione. La regressione mira a creare un output o una previsione continua. Nel campo della sicurezza informatica, può essere utilizzato per rilevare le frodi. La classificazione e il clustering dividono i dati in gruppi o categorie, con il clustering che raggruppa specificamente in base alle somiglianze nei dati. Durante la classificazione, l'algoritmo organizza o raggruppa le osservazioni in categorie predefinite per poter distinguere lo spam dai dati innocui.
L’apprendimento delle regole di associazione utilizza l’esperienza precedente con i dati per consigliare un particolare risultato molto più velocemente di quanto un essere umano sarebbe mai in grado di fare. Se si verifica un incidente su un sito web, le soluzioni possono essere offerte automaticamente.
ML e i suoi limiti
Gli algoritmi ML sono estremamente efficienti nel riconoscimento di modelli e nella creazione di previsioni. Tuttavia, richiedono anche molte risorse e sono spesso soggetti a errori perché i set di dati hanno una portata limitata, quindi anche gli strumenti ML possono raggiungere i loro limiti.
Collaborazione tra uomo e macchina
Per aumentare le prestazioni degli algoritmi basati sul machine learning nella sicurezza informatica, gli esseri umani e le macchine devono lavorare insieme. Sebbene gli algoritmi ML possano eseguire analisi dei dati, ciò non sostituisce il dovere dei team di sicurezza informatica di rimanere al passo con le ultime scoperte tecnologiche e i cambiamenti nel panorama delle minacce.
Perfetta integrazione e interazione con altri strumenti
Le nuove tecniche ML utilizzate nell’ambiente della sicurezza informatica possono svilupparsi solo quando sono perfettamente integrate nel panorama dei processi e della tecnologia. Ad esempio, non c’è alcun valore aggiunto nell’identificare ancora più rapidamente le minacce se possono essere bloccate o risolte solo dopo giorni. È quindi fondamentale non farsi ingannare dall’hype quando si parla di ML, ma piuttosto verificare in quali ambiti l’utilizzo di soluzioni basate sul ML abbia effettivamente senso.
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