{"id":187616,"date":"2024-04-02T08:02:51","date_gmt":"2024-04-02T15:02:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mcafee.com\/blogs\/?p=187616"},"modified":"2024-04-02T08:02:51","modified_gmt":"2024-04-02T15:02:51","slug":"intelligenza-artificiale-e-rilevamento-delle-minacce","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mcafee.com\/blogs\/it-it\/internet-security\/intelligenza-artificiale-e-rilevamento-delle-minacce\/","title":{"rendered":"Intelligenza artificiale e rilevamento delle minacce: cosa, perch\u00e9 e come"},"content":{"rendered":"

Oggi gli utenti online sono pi\u00f9 numerosi che mai, grazie alla disponibilit\u00e0 di dispositivi e servizi online compatibili con la rete. <\/span><\/span>In Italia, la popolazione fra i 16 e i 74 anni che usa Internet<\/span><\/span> ha superato nel 2023 i 43 milioni<\/span><\/span><\/a>. Questo numero \u00e8 destinato ad aumentare nei prossimi anni. Tuttavia, tale numero crescente e la continua adozione di servizi online comportano un aumento dei rischi per la sicurezza informatica, poich\u00e9 i criminali informatici approfittano<\/span><\/span> del maggior numero di utenti e delle vulnerabilit\u00e0 delle infrastrutture. <\/span>Ecco perch\u00e9<\/span> serve un <\/span>software che, <\/span>supportato dall’intelligenza artificiale, <\/span>fornisca una protezione avanzata<\/span> agli utenti online<\/span>.<\/span><\/p>\n

La<\/span> natura delle minacce online, in continua evoluzione, rende difficile per i <\/span>sistemi di rilevamento tradizionali <\/span>monitorare il comportamento delle minacce e rilevare i nuovi codici dannosi. Fortunatamente alcuni sistemi di rilevamento delle minacce,<\/span> come <\/span>McAfee Antivirus e Threat Detection Defense,<\/span><\/a> si adattano per incorporare le pi\u00f9 recenti informazioni sulle minacce e l’<\/span>analisi comportamentale guidata dall<\/span>‘intelligenza artificiale (IA).<\/span>\u00a0Ecco come l’IA influisce sulla sicurezza informatica per andare oltre i metodi tradizionali e proteggere gli utenti online.<\/span>\u00a0 <\/span><\/p>\n

Che cos’\u00e8 l’IA?<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/h2>\n

La maggior parte degli attuali software antivirus e di rilevamento delle minacce si basa su euristiche comportamentali e su modelli di apprendimento automatico per rilevare i <\/span>comportamenti<\/span><\/i> dannosi noti. I metodi tradizionali si avvalgono dell’analisi dei dati per rilevare le <\/span>firme<\/span><\/i> o tracce delle minacce conosciute con incredibile precisione.\u00a0<\/span>Tuttavia<\/span> questi metodi convenzionali non tengono conto dei nuovi codici dannosi, detti malware del giorno zero, per i quali non si hanno informazioni. <\/span>L’intelligenza artificiale \u00e8 fondamentale per la sicurezza informatica, poich\u00e9 consente ai software e ai fornitori di sicurezza di adottare un approccio pi\u00f9 intelligente al <\/span>rilevamento di <\/span>virus e malware<\/span>. <\/span>A differenza dei<\/span> software basati sull’intelligenza artificiale, i<\/span> metodi tradizionali si basano esclusivamente sulle firme e sull’analisi dei dati<\/span>.<\/p>\n

Analogamente al<\/span> ragionamento umano, i modelli di apprendimento automatico seguono un processo in tre fasi per raccogliere informazioni, elaborarle e generare un risultato sotto forma di indizi di minaccia. Il software di rilevamento raccoglie <\/span>informazioni dalle intelligence sulle minacce per comprendere il <\/span>malware <\/span>noto utilizzando questi modelli. Poi elabora tali dati, li memorizza e li utilizza per eseguire inferenze, prendere decisioni e fare previsioni. Il rilevamento basato su euristiche comportamentali sfrutta le diverse sfaccettature dell’apprendimento automatico, una delle quali \u00e8 l’<\/span>apprendimento profondo<\/span>.<\/span><\/p>\n

L’apprendimento profondo impiega le reti neurali per emulare la funzione dei neuroni del cervello umano. Per il controllo incrociato dei dati e delle equazioni matematiche complesse vengono utilizzati algoritmi di convalida a struttura condizionale, ossia l’istruzione da eseguire dipende dalla verifica di una condizione. Tale architettura esamina ci\u00f2 che si \u00e8 verificato in passato, poi analizza i dati attuali e predittivi per giungere a una conclusione. Man mano che i suoi numerosi livelli elaborano un maggior numero di dati, la previsione diventa pi\u00f9 accurata.<\/span><\/p>\n

Molti sistemi antivirus e di rilevamento utilizzano anche l’apprendimento d’insieme. Questo processo<\/span> adotta un approccio stratificato <\/span>applicando <\/span>pi\u00f9<\/span> modelli di apprendimento <\/span>per crearne uno <\/span>pi\u00f9 robusto e completo<\/span>. L’apprendimento d’insieme incrementa le <\/span>prestazioni di rilevamento con un <\/span>minor numero di <\/span>errori<\/span> per una conclusione pi\u00f9 accurata<\/span>.<\/p>\n

Inoltre, i software di rilevamento odierni<\/span> sfruttano le<\/span> tecniche di apprendimento supervisionato<\/span> adottando un<\/span> approccio <\/span> di “apprendimento tramite esempio”.\u00a0Questo processo cerca di<\/span> sviluppare un algoritmo attraverso<\/span> la comprensione<\/span> della relazione tra<\/span> un dato immesso e il risultato desiderato<\/span>.<\/span><\/p>\n

L’apprendimento automatico \u00e8 solo una parte di un’efficace<\/span> struttura antivirus e di<\/span> rilevamento delle minacce. Una struttura adeguata<\/span>\u00a0<\/span>combina nuovi tipi di dati con l’apprendimento automatico<\/span> e il ragionamento cognitivo<\/span> per sviluppare un quadro analitico altamente avanzato. Tale struttura consente di rilevare, prevenire e correggere le minacce in modo avanzato.\u00a0<\/span>\u00a0 <\/span><\/p>\n

In che modo l’intelligenza artificiale aiuta la sicurezza informatica?<\/span><\/b><\/h2>\n

Le minacce online stanno aumentando a un ritmo impressionante.<\/span>\u00a0<\/span>I laboratori McAfee Labs <\/span>hanno osservato<\/span> una <\/span>media<\/span> di<\/span> 588 minacce malware al minuto<\/span>. <\/span>Questi rischi esistono e sono spesso aggravati da diverse ragioni, una delle quali sono la complessit\u00e0 e la connettivit\u00e0 del mondo di oggi.<\/span>\u00a0<\/span>Gli analisti non sono in grado di rilevare manualmente le nuove minacce di malware a causa del loro elevato volume<\/span>.<\/span>\u00a0L’intelligenza artificiale invece <\/span>\u00e8 in grado di<\/span> identificarle e classificarle in base al comportamento dannoso prima che abbiano la possibilit\u00e0 di colpire <\/span>gli utenti online. Il<\/span>\u00a0<\/span>software\u00a0<\/span>potenziato dall’intelligenza artificiale pu\u00f2 inoltre<\/span>\u00a0rilevare il malware\u00a0<\/span>mutato,\u00a0<\/span>che\u00a0<\/span>cerca<\/span>\u00a0di\u00a0<\/span>eludere\u00a0<\/span>i sistemi\u00a0<\/span>antivirus\u00a0<\/span>tradizionali.<\/span><\/p>\n

Oggi i dispositivi sono sempre pi\u00f9 interconnessi e l’uso della rete <\/span>\u00e8 radicato nella vita quotidiana delle persone.<\/span>\u00a0Tuttavia, il numero crescente di dispositivi digitali crea una superficie di attacco pi\u00f9 ampia. In altre parole, gli hacker hanno maggiori probabilit\u00e0 di infiltrarsi in un dispositivo per raggiungere le persone ad esso connesse.<\/span><\/p>\n

Anche la telefonia mobile espone gli utenti online a rischi significativi. <\/span>Il <\/span>93% della popolazione italiana<\/span><\/a> possiede uno smartphone.\u00a0<\/span>Gli hacker<\/span> si sono accorti<\/span> del crescente numero di utenti mobili e ne stanno rapidamente approfittando per colpirli con dei malware specifici per i cellulari.<\/span><\/p>\n

L’aumento della connettivit\u00e0 online attraverso vari dispositivi significa anche che un numero maggiore di informazioni viene archiviato ed elaborato online. Al giorno d’oggi, un numero sempre maggiore di persone mette i propri dati e la propria privacy nelle mani delle aziende, che cos\u00ec si assumono la grossa responsabilit\u00e0 di salvaguardarli<\/span>. Il problema \u00e8 che non tutte le aziende sono in grado di garantire <\/span>le tutele necessarie <\/span>per mantenere questa promessa, con conseguenti violazioni dei dati e della privacy<\/span>.<\/p>\n

In risposta a questi rischi e alla crescente sofisticazione del panorama online, le aziende di sicurezza combinano IA, intelligence sulle minacce e scienza dei dati per analizzare e risolvere le nuove e complesse <\/span> minacce informatiche<\/span>. La protezione dalle minacce supportata dall’intelligenza artificiale identifica <\/span>e <\/span>si informa<\/span> sul <\/span>nuovo malware utilizzando i modelli di apprendimento automatico<\/span>.\u00a0<\/span>Ci\u00f2<\/span> consente al <\/span>software antivirus<\/span> potenziato dall’intelligenza artificiale <\/span>di <\/span>proteggere gli utenti online in modo pi\u00f9 efficiente e affidabile che mai<\/span>. <\/span>\u00a0 <\/span><\/p>\n

I tre principali vantaggi del software di rilevamento delle minacce potenziato dall’intelligenza artificiale <\/span><\/b><\/h2>\n

L’intelligenza artificiale raccoglie le numerose sfide poste dal crescere di volume e complessit\u00e0 del malware, perci\u00f2 \u00e8 fondamentale per la sicurezza online e la protezione della privacy. Ecco i tre modi principali in cui l’intelligenza artificiale aumenta <\/span><\/span>la<\/span> sicurezza informatica <\/span>proteggendo meglio gli utenti online. <\/span><\/p>\n

1. Rilevamento efficace delle minacce<\/span><\/b><\/h3>\n

La differenza pi\u00f9 significativa tra i metodi tradizionali di rilevamento delle minacce basati sulle firme e i metodi avanzati basati sull’intelligenza artificiale \u00e8 la capacit\u00e0<\/span> di rilevare il<\/span> malware del giorno zero<\/span>.<\/span>\u00a0<\/span>Il solo utilizzo<\/span> di <\/span>uno di questi due metodi<\/span> non garantisce un livello di protezione adeguato. La loro combinazione invece <\/span>aumenta le probabilit\u00e0 di rilevare un maggior numero di minacce con una precisione pi\u00f9 elevata. Ciascun metodo, in definitiva, sfrutta i punti di forza dell’altro per ottenere il massimo livello di protezione.\u00a0<\/span><\/p>\n

2. Migliore gestione delle vulnerabilit\u00e0<\/span><\/b>\u00a0 <\/span><\/h3>\n

L’intelligenza artificiale consente al software di rilevamento delle minacce di pensare come un hacker. Aiuta il software a identificare le vulnerabilit\u00e0 che i criminali informatici sfrutterebbero normalmente e le segnala all’utente. Inoltre, consente al software di rilevamento delle minacce di individuare meglio i punti deboli nei dispositivi degli utenti prima ancora che giunga una minaccia, a differenza dei metodi convenzionali. La sicurezza basata sull’intelligenza artificiale supera i <\/span>metodi<\/span> tradizionali per prevedere meglio <\/span>ci\u00f2 che un hacker considererebbe una vulnerabilit\u00e0.<\/span><\/p>\n

3. Migliori raccomandazioni per la sicurezza<\/span><\/b>
\n<\/span><\/h3>\n

L’intelligenza artificiale aiuta gli utenti a comprendere i rischi che corrono quotidianamente. Un software avanzato di rilevamento delle minacce potenziato dall’intelligenza artificiale fornisce una soluzione pi\u00f9 autorevole per identificare i rischi e il modo di gestirli. Una migliore spiegazione porta alla migliore comprensione di un problema. Di conseguenza, gli utenti sono pi\u00f9 consapevoli di come mitigare il problema o la vulnerabilit\u00e0 in futuro.<\/span><\/p>\n

Adotta un approccio pi\u00f9 intelligente alla sicurezza<\/span><\/b><\/h2>\n

L‘intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico <\/span>sono<\/span> solo una parte di una struttura efficace per il rilevamento delle minacce. Una struttura adeguata combina nuovi tipi di dati con le pi\u00f9 recenti capacit\u00e0 di apprendimento automatico per sviluppare un quadro analitico altamente avanzato. Quest’ultimo consente di\u00a0<\/span>migliorare il<\/span>\u00a0rilevamento,\u00a0<\/span>la prevenzione e la correzione delle minacce<\/span>\u00a0informatiche<\/span>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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