Sicurezza informatica tradizionale e sicurezza basata sull'AI a confronto: qual è la più efficace?

La sicurezza informatica tradizionale

La sicurezza informatica tradizionale si basa su set di regole statiche, firme degli attacchi e modelli per identificare e mitigare le minacce. Gli strumenti comuni di questa categoria includono: firewall, antivirus, sandbox anti-malware, isolamento e sistemi di rilevamento e prevenzione delle intrusioni (IDS/IPS). Queste tecnologie sono ampiamente efficaci contro le minacce note, ma vacillano di fronte a vulnerabilità 0-day o malware polimorfici. Inoltre, molte di esse dipendono da aggiornamenti e configurazioni manuali, e per questo sono classificabili come strumenti di tipo reattivo in una realtà in cui le minacce sono sempre più dinamiche.

Le principali caratteristiche della sicurezza informatica tradizionale:

• Modelli di rilevamento statici: si basano su regole e firme predefinite delle minacce.
• Protezione di base: efficace contro le minacce e le vulnerabilità note, ma non contro quelle sconosciute.
• Elevata necessità di manutenzione: nonostante alcune funzionalità siano automatizzate, spesso, per assicurarne l'efficacia, sono necessari aggiornamenti manuali e la supervisione di esperti.

La sicurezza informatica basata sull'AI

La sicurezza informatica basata sull'AI potenzia i metodi tradizionali impiegando il machine learning (ML), l'analisi dei dati su larga scala e l'automazione per prevedere e prevenire le minacce avanzate. A differenza dei sistemi tradizionali, l'AI analizza vasti set di dati in tempo reale, rilevando anomalie e intercettando gli attacchi sofisticati, come exploit 0-day e malware polimorfici. Inoltre, l'automazione del rilevamento e della risposta agli incidenti riduce la dipendenza dall'intervento umano, consentendo una mitigazione più rapida ed efficiente delle minacce.

Principali caratteristiche della sicurezza informatica basata sull'AI:

• Rilevamento avanzato delle minacce: utilizzo di modelli di ML e rilevamento delle anomalie per identificare minacce precedentemente sconosciute.
• Automazione: rilevamento in tempo reale, intelligence sulle minacce e flussi di lavoro automatizzati per la risposta agli incidenti.
• Adattamento continuo: apprendimento dai nuovi dati per anticipare l'evoluzione delle minacce e ridurre nel tempo i falsi positivi e negativi.

Sicurezza informatica tradizionale e sicurezza basata sull'AI in azione

Classificazione istantanea dei dati sensibili

I modelli AI ed ML predittivi identificano e classificano automaticamente i dati sensibili negli endpoint, nel traffico inline e nei cloud. Ciò consente una protezione più rapida e riduce significativamente il rischio di subire violazioni rispetto ai metodi tradizionali.

Segmentazione delle applicazioni basata sull'AI

I modelli di machine learning analizzano i log degli utenti per suggerire i segmenti delle applicazioni in base al comportamento dell'utente e all'utilizzo di app analoghe. Questi segmenti automatizzati impediscono il movimento laterale, riducono la superficie di attacco ed evitano di ricorrere alla segmentazione manuale.

Isolamento intelligente basato sull'AI

Il contenuto delle pagine web viene scansionato in tempo reale per isolare automaticamente le pagine sospette, bloccando all'istante le minacce emergenti provenienti da file e siti web. Questo approccio garantisce un'applicazione flessibile delle policy, senza rischi aggiuntivi, e fornisce verdetti immediati sulle minacce.

L'AI sostituirà i metodi tradizionali di sicurezza?

No, la sicurezza basata sull'AI non sostituirà (almeno per il momento) completamente i metodi tradizionali, ma il suo ruolo sta rivoluzionando il panorama della cybersecurity. Gli strumenti come firewall, IPS e antivirus hanno fornito per molto tempo una difesa adeguata contro le minacce note ma, man mano che queste ultime diventano sempre più sofisticate, le soluzioni tradizionali non bastano più, soprattutto in un framework zero trust, che richiede la verifica continua e l'applicazione dinamica delle policy, funzionalità che i sistemi statici non sono in grado di fornire.

La sicurezza informatica basata sull'AI eccelle nel rilevamento delle nuove minacce e nell'automatizzazione delle risposte ma, se viene semplicemente sovrapposta a strumenti di sicurezza tradizionali, non è in grado di applicare i controlli granulari e incentrati sull'identità richiesti dallo zero trust. La strada più efficace da seguire è invece quella di combinare l'AI con le soluzioni zero trust. L'analisi in tempo reale e il rilevamento comportamentale dell'AI si integrano perfettamente con l'approccio dello zero trust, in cui è richiesta la verifica continua delle entità, e con cui crea una strategia di difesa adattabile, resiliente e intelligente.

Questo approccio ibrido, che combina il potere predittivo dell'AI con i rigorosi controlli degli accessi zero trust, rappresenta la prossima evoluzione della sicurezza informatica, perché offre l'adattabilità necessaria per contrastare le attuali minacce in rapida evoluzione.

Combinare lo zero trust e l'AI: l'abbinamento vincente

Unire la sicurezza informatica basata sull'AI ai principi dello zero trust è il segreto per ottenere una difesa adattabile e resiliente. Gli approcci tradizionali non hanno la flessibilità necessaria per implementare una sicurezza moderna basata sull'identità, ed è qui che entra in gioco lo zero trust, che fornisce un framework dinamico per la verifica continua. L'AI potenzia il modello zero trust offrendo visibilità in tempo reale, rilevamento delle anomalie e risposta automatizzata alle minacce, consentendo alle organizzazioni di guardare oltre le difese statiche basate sul perimetro e adottare strategie native del cloud e incentrate sull'identità.

I principali vantaggi dell'integrazione di AI e zero trust

• Rilevamento granulare delle minacce: lo zero trust riduce al minimo l'attendibilità implicita con l'imposizione di una verifica continua, mentre l'AI analizza i comportamenti per individuare anomalie come le minacce interne e il movimento laterale, adattandosi così a superfici di attacco in continua evoluzione.
• Controllo continuo degli accessi: l'AI valuta i rischi in tempo reale, applicando dinamicamente le policy zero trust per favorire decisioni più rapide e accurate sugli accessi.
• Risposta proattiva agli incidenti: l'AI automatizza il contenimento delle minacce che vengono segnalate, affiancandosi all'applicazione dei percorsi con privilegi minimi dello zero trust per impedirne la propagazione.
• Visibilità migliorata sul cloud: l'AI monitora gli ambienti cloud dinamici per rilevare le anomalie e supporta l'esigenza dello zero trust di disporre di informazioni end-to-end sulla sicurezza.

Insieme, l'AI e il modello zero trust creano un sistema potente e adattabile, ideale per difendersi dalle minacce moderne in ambienti distribuiti e nativi del cloud.

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