AI nelle tecnologie EDR e XDR: il machine learning, elemento chiave

Le minacce informatiche più sofisticate spingono le aziende ad adottare soluzioni basate sull’intelligenza artificiale per migliorare la loro posizione di sicurezza informatica. Allo stesso tempo, le tecnologie di Endpoint Detection and Response e Extended Detection and Response (EDR e XDR) sfruttano sempre più l’AI e il Machine Learning all’interno delle loro piattaforme.

Difesa informatica e AI: pronto a proteggere la tua azienda?

L’intelligenza artificiale ha trasformato la situazione delle tecnologie EDR e XDR, consentendo loro di elaborare, analizzare e filtrare enormi quantità di dati, migliorando il rilevamento e la risposta alle minacce, e riducendo il carico di lavoro dei team responsabili della sicurezza. Il report di Kaspersky “Cyber defense & AI: Are you ready to protect your organization?” evidenzia che il 46% delle aziende sta pianificando o implementando attivamente la cybersecurity abilitata dall’AI, mentre il 49% l’ha già adottata, utilizzando queste soluzioni per adattare e migliorare automaticamente il rilevamento e la risposta alle minacce basate sull’AI tramite il Machine Learning.

Come l’AI migliora il rilevamento delle minacce nei sistemi EDR e XDR

1. Analisi dei comportamenti e rilevamento delle anomalie

L’implementazione del machine learning ha creato una piattaforma EDR e XDR per stabilire una base di attività standard all’interno delle aziende:gli strumenti di intelligenza artificiale la realizzano osservando costantemente i comportamenti degli utenti, le attività nei sistemi e il traffico di rete ed eventuali variazioni minime vengono segnalate come attività sospette. A differenza dei sistemi di rilevamento basati su regole, che si appoggiano a modelli predefiniti, l’analisi comportamentale guidata dall’intelligenza artificiale è in grado di rilevare minacce sconosciute, come gli attacchi zero-day e altri malware più avanzati.

2. Ricerca delle minacce con l’intelligenza artificiale

Generalmente, la ricerca manuale delle minacce richiede la verifica di registri e avvisi alla ricerca di vari elementi sospetti. È solo in questo modo che gli esperti di sicurezza possono individuare eventuali rischi per la sicurezza delle informazioni. Questo metodo, che richiede molto tempo, sta diventando obsoleto. Grazie alla correlazione dei dati provenienti da più fonti, l’IA consente di migliorare la ricerca delle minacce, scoprendo indicatori di compromissione (IoC) che non sarebbero visibili facilmente.

3. Ridurre al minimo i falsi positivi

Una delle maggiori sfide di cybersecurity è gestire l’elevato numero di avvisi generati dagli strumenti di sicurezza. Un tasso eccessivo di falsi positivi può causare problemi, costringendo i team di sicurezza a trascurare le minacce reali. L’intelligenza artificiale migliora la precisione degli avvisi, attraverso il continuo perfezionamento dei modelli di rilevamento e l’assegnazione di priorità alle minacce in base ai livelli di rischio. In questo modo, gli EDR e gli XDR basati sull’intelligenza artificiale sono in grado di distinguere le anomalie innocue dalle minacce reali, consentendo alle aziende di concentrarsi sugli incidenti ad alto impatto e di evitare di perdere tempo con altre indagini.

4. Risposte automatiche agli incidenti e ripristino

Nel settore della cybersecurity, è fondamentale intervenire rapidamente. Grazie all’intelligenza artificiale, le piattaforme EDR e XDR possono rispondere in tempo reale alle minacce. Una volta individuato un attacco da parte di un sistema simile, gli strumenti basati sull’AI sono in grado di attivare automaticamente alcune azioni di risposta predefinite, come l’isolamento di un dispositivo compromesso, il blocco di indirizzi IP dannosi o la messa in quarantena di file sospetti. Questo metodo riduce i tempi operativi di risposta agli incidenti e il carico di lavoro dei team di sicurezza, permettendo loro di concentrarsi sul processo decisionale strategico.

5. Intelligenza predittiva delle minacce

L’intelligenza artificiale migliora la capacità di comprensione delle minacce grazie all’acquisizione costante di threat data a livello globale, all’osservazione dagli incidenti passati e alla previsione dei modelli di attacco emergenti. Le piattaforme EDR e XDR, utilizzando modelli Machine Learning addestrati su enormi set di dati relativi alla sicurezza, sono in grado di prevedere le minacce in arrivo e di rafforzare le difese in anticipo. Questo approccio predittivo aiuta le aziende ad anticipare i cybercriminali e ad adattare le proprie strategie di sicurezza all’evoluzione delle minacce.

Il futuro dell’intelligenza artificiale nei sistemi EDR e XDR

Poiché i cybercriminali continuano a perfezionare le loro metodologie di attacco, il ruolo delle soluzioni di sicurezza basate sull’intelligenza artificiale diventa sempre più cruciale. Le evoluzioni dell’AI e del Machine Learning rafforzano ulteriormente la capacità dei sistemi EDR e XDR di rilevare, analizzare e rispondere con precisione alle minacce. Kaspersky consiglia di prestare attenzione ai seguenti trend:

• Explainable AI (XAI) – Con la crescente complessità dei sistemi IA, i team di sicurezza richiedono maggiore trasparenza sulle motivazioni alla base delle decisioni degli strumenti AI. L’XAI chiarirà agli analisti il motivo per cui determinate minacce vengono segnalate e aumenterà la loro fiducia nei prodotti di sicurezza AI.
• AI vs sicurezza– Mentre i criminali informatici utilizzano l’AI per evitare il rilevamento, i fornitori di sicurezza adotteranno contromisure per combattere le minacce basate sull’AI, generando una continua “corsa agli armamenti” nell’ambito dell’intelligenza artificiale.
• Sistemi di sicurezza ad autoapprendimento – I modelli di intelligenza artificiale evolveranno continuamente con nuovi modelli di attacco e si adatteranno automaticamente alle nuove minacce, riducendo al minimo la necessità di aggiornamenti manuali da parte dell’uomo.

“L’AI non è più una prospettiva futura nella cybersecurity: sta già ridisegnando il modo in cui rileviamo, rispondiamo e preveniamo le minacce. Kaspersky utilizza attivamente l’AI e il ML all’interno dei propri prodotti con approcci innovativi nell’uso dell’AI in numerose attività, tra cui il rilevamento di anomalie e malware, il riconoscimento di script dannosi e il phishing. Con l’aumento delle minacce informatiche e del loro livello di sofisticatezza, l’AI sta diventando l’elemento fondamentale per difendersi dalle minacce informatiche in modo resiliente e proattivo”, ha commentato Vladislav Tushkanov, Group Manager del Kaspersky AI Technology Research Center.