Migliorare la sicurezza con l’intelligenza artificiale
Analisi dei dati di sicurezza
L’intelligenza artificiale può aiutare a eliminare le attività umane che richiedono molto lavoro e tempo, consentendo ai team di sicurezza di ottimizzare produttività e velocità. Questi sono importanti vantaggi nelle operazioni industriali quando i minuti e i secondi contano nella conservazione del tempo di disponibilità critico.
Rilevamento anomalie
Gli strumenti di sicurezza tradizionali rilevano le anomalie basandosi sul comportamento normale del traffico esistente. Ma se è già presente un hacker non etico, la linea di base potrebbe essere imprecisa. L’intelligenza artificiale è in grado di combinare in modo efficiente più set di dati, tra cui informazioni sulle minacce, dati provenienti dal cloud e indicatori di compromissione in diversi settori, per rilevare meglio le anomalie. L’implementazione di sistemi di monitoraggio delle minacce con funzionalità di intelligenza artificiale può aiutare a garantire che gli hacker non etici non passino inosservati.
Elaborazione degli avvisi di sicurezza
Con un migliore rilevamento delle anomalie aumenta il rischio di affaticamento da allerta. Durante la normale fase di apprendimento delle nuove tecnologie di sicurezza, possono venire generate grandi quantità di nuovi avvisi. Questa è considerata la fase di messa a punto, in cui gli analisti umani aiutano a definire cosa è importante e cosa non lo è. Man mano che questi sistemi apprendono, l’intelligenza artificiale può eliminare in modo efficace i falsi positivi, i falsi negativi e i segnali non importanti, facendo risparmiare tempo e lavoro agli analisti umani.
Manutenzione predittiva (PdM)
È fondamentale mantenere il tempo di disponibilità dell’ampia infrastruttura che supporta gli strumenti di sicurezza e fornisce la telemetria. L’intelligenza artificiale può aiutare a monitorare e gestire questi sistemi per rilevare e prevenire i guasti prima che si verifichino. L’integrazione di una piattaforma di manutenzione predittiva appositamente costruita può semplificare il processo di combinazione dei dati provenienti da diversi sensori.
Raccolta di informazioni sulle minacce
Un programma di sicurezza efficace richiede la raccolta e l’analisi delle informazioni sulle minacce in tempo reale. Tuttavia, molte organizzazioni CI non dispongono di analisti della sicurezza qualificati 24 ore su 24, 7 giorni su 7. L’automazione dei processi, come la raccolta e l’analisi dei dati sulle minacce informatiche o la compilazione di report, aiuta a colmare il divario.
Operazioni di sicurezza semplificate
La digitalizzazione e la convergenza IT/OT hanno creato una proliferazione di sensori, dispositivi, applicazioni e macchine. Precedentemente scollegati dalla rete, ora trasmettono dati sui processi industriali 24 ore su 24, 7 giorni su 7, insieme a grandi volumi di metadati di sicurezza. L’intelligenza artificiale può aiutare a consolidare e dare priorità alle informazioni per migliorare la produttività del SOC.
Risposta e risoluzione automatiche
Forse il caso d’uso più interessante per l’IA nella sicurezza informatica consiste nella risposta e la risoluzione automatiche. Oggi esistono strumenti di intelligenza artificiale più recenti che possono contribuire a ridurre l’impatto dei crimini informatici rilevando, mettendo in quarantena e risolvendo automaticamente alcuni tipi di attacchi informatici. Questa capacità crescerà nel tempo e potrebbe essere il modo principale per combattere le minacce informatiche basate sull’intelligenza artificiale in futuro.
Gestione dei rischi per la sicurezza grazie all’intelligenza artificiale
Proprio come l’intelligenza artificiale può velocizzare e semplificare le attività di sicurezza informatica, può anche creare nuovi rischi per le organizzazioni, sia interni che esterni. I rischi legati all’intelligenza artificiale per la cybersecurity OT includono:
Crimine informatico basato sull’intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale viene rapidamente adottata dai responsabili delle minacce che la utilizzano per automatizzare e ottimizzare gli attacchi con maggiore efficacia. L’ingegneria sociale avanzata che utilizza il phishing via e-mail, lo “smishing” o il phishing via SMS, e i deepfake, ad esempio, sono alcuni dei modi in cui i criminali informatici utilizzano l’intelligenza artificiale per trovare nuove strade per violare le organizzazioni.
Sicurezza dei dati
Nel nostro mondo interconnesso, una compromissione nella catena logistica rappresenta un rischio per i dati di un’organizzazione. Considera l’attacco SolarWinds, in cui una vulnerabilità nel software di un fornitore ha esposto i registri dei sistemi IT di molte organizzazioni CI. I modelli IA/ML utilizzano enormi quantità di dati e l’esposizione potrebbe essere esponenziale.
Spiegabilità e trasparenza
Spesso chi interviene in caso di incidenti deve scavare a fondo per capire perché certe cose accadono nel proprio ambiente. Tuttavia, i sistemi di intelligenza artificiale sono estremamente complessi e molti modelli utilizzano una “scatola nera” proprietaria per informare i loro processi decisionali. Anche i data scientist che hanno costruito il modello potrebbero non avere una chiara comprensione di come il loro modello combini le variabili per prevedere i risultati, il che può impedire approfondimenti importanti.
Pregiudizi ed equità
I pregiudizi sistemici, computazionali, umani e di altro tipo possono influire sul processo di sviluppo degli algoritmi e sulla formazione dei dati. I presupposti distorti deviano i modelli verso alcuni set di dati. Di conseguenza, lo strumento di sicurezza può creare falsi positivi o negativi, identificare la minaccia sbagliata e ridurre l’efficacia dei controlli.
Consigli per avviare iniziative di sicurezza basate sull’intelligenza artificiale
1. Inizia in piccolo. Sperimenta l’intelligenza artificiale in casi d’uso specifici e ben definiti, come l’automazione della raccolta e dell’analisi dei dati da più flussi di dati.
2. Dai priorità alla qualità dei dati. L’affermazione “dati sbagliati, risultati sbagliati” è particolarmente rilevante per l’intelligenza artificiale. Assicurati che i dati siano organizzati ed etichettati correttamente per i feed manuali e automatizzati.
3. Sviluppa una solida governance su persone, processi e tecnologia. Documenta le tue procedure operative e di supervisione standard per capire chi consuma i dati e come ciò influisce sui flussi di lavoro di rilevamento delle minacce.
4. Investi nella formazione. Le iniziative per la sicurezza dell’intelligenza artificiale creano collaborazioni vitali tra professionisti della sicurezza e data scientist che devono comprendere a fondo il proprio ambiente industriale e l’infrastruttura OT per salvaguardarlo efficacemente.
5. Monitora continuamente il tuo ambiente. Gli hacker non etici conducono ricognizioni e attacchi al di fuori dell’orario di lavoro, quando il personale di sicurezza è limitato.
Rockwell Automation può aiutarti
I leader aziendali incaricati di garantire le operazioni industriali dovrebbero concentrarsi su implementazioni di intelligenza artificiale responsabili che sfruttino i punti di forza dell’intelligenza artificiale, riducendo al minimo i rischi.
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1Costo di una violazione dei dati 2023 | IBM. (n.d.). https://www.ibm.com/reports/data-breach
