Gestione delle vulnerabilità potenziata dall'AI
La gestione delle vulnerabilità comporta un ciclo continuo di identificazione, definizione delle priorità e mitigazione delle vulnerabilità all'interno di applicazioni software, reti e sistemi informatici. Questa strategia proattiva è essenziale per proteggere gli asset digitali di un'organizzazione e mantenerne la sicurezza e l'integrità.
Per rendere il processo più semplice e facile, dobbiamo coinvolgere l'intelligenza artificiale (AI). Prendiamo in esame come l'AI sia efficace nella gestione delle vulnerabilità e come possa essere implementata.
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L'uso dell'AI porterà la gestione delle vulnerabilità al livello successivo. Oltre a ridurre i tempi di analisi, l'AI identifica efficacemente le minacce.
Una volta deciso di utilizzare l'AI per la gestione delle vulnerabilità, dobbiamo raccogliere informazioni su come vorremmo che l'AI rispondesse e quali dati dovranno essere analizzati per identificare gli algoritmi giusti. Gli algoritmi di AI e le tecniche di machine learning eccellono nel rilevare minacce sofisticate e mai viste in precedenza.
Analizzando grandi volumi di dati, tra cui i log di sicurezza, i log del traffico di rete e i feed di threat intelligence, i sistemi basati su AI possono identificare modelli e anomalie che indicano potenziali vulnerabilità o attacchi. La conversione dei registri in dati e grafici renderà l'analisi più semplice e veloce. Gli incidenti dovrebbero essere identificati in base al rischio di sicurezza e devono essere effettuate notifiche per un'azione immediata.
L'autoapprendimento è un altro ambito in cui l'AI può essere addestrata con i dati. Ciò consente all'AI di essere aggiornata sull'ambiente in evoluzione e di affrontare le minacce nuove ed emergenti. L'AI identificherà le minacce ad alto rischio e le minacce che non sono state mai rilevate in precedenza.
L'implementazione dell'AI richiede iterazioni per addestrare il modello, il che può richiedere tempo. Tuttavia, col tempo diventa più facile identificare minacce e difetti. Le piattaforme basate su AI raccolgono costantemente insight dai dati, adattandosi ai panorami e ai rischi emergenti. Via via che progrediscono, aumentano la loro precisione ed efficacia nell'individuare i punti deboli e offrire indicazioni pratiche.
Durante l'addestramento dell'AI, dobbiamo anche considerare le tattiche avversarie e le tecniche di MITRE ATT&CK quale parte dell'autoapprendimento dell'AI. L'integrazione di MITRE e dell'AI consentirà di individuare e bloccare il 90% delle minacce ad alto rischio.
Attraverso l'analisi dei dati passati e delle violazioni di sicurezza, l'AI può prevedere gli attacchi e prevenire l'utilizzo delle vulnerabilità.
Raccolta dei requisiti: è necessario analizzare log e report. Ciò include specifiche come input, output, variabile dipendente, variabile indipendente e insight fruibili.
Pianificazione: è necessario selezionare gli algoritmi e le tecniche di machine learning, nonché i feed e le variabili di input e output. Le tecniche specificano quali variabili e parole chiave verranno ricercate e come i risultati verranno visualizzati in una tabella. I risultati finali saranno estratti dalla tabella e aggiunti a un grafico per ottenere insight fruibili.
Codifica: il codice deve essere scritto in modo da soddisfare i requisiti. È consigliabile verificare se il file di input viene letto e genera il file di output.
Test: è necessario testare la codifica e gli altri componenti del programma e diagnosticare eventuali problemi.
Ciclo di feedback: si deve stabilire un ciclo di feedback per verificare se si riceve l'output previsto. I miglioramenti dovrebbero essere fatti in base ai feedback. Questi passaggi dovrebbero essere ripetuti per un miglioramento continuo.
Le organizzazioni possono trasformare le pratiche di gestione delle vulnerabilità, introducendo automazione, AI e funzionalità proattive. Utilizzando l'AI nella gestione delle vulnerabilità, le organizzazioni possono migliorare il loro livello di sicurezza, anticipare le minacce emergenti e proteggere i propri asset e dati preziosi nell'attuale panorama della cybersecurity in rapida evoluzione.
Tuttavia, è importante riconoscere che l'AI non deve essere vista come una soluzione autonoma, bensì come un miglioramento dei tradizionali sistemi di gestione delle vulnerabilità. I migliori risultati si ottengono quando l'AI viene integrata e utilizzata insieme ai metodi esistenti.