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L’AI in NinjaOne Vulnerability Management

di Mark Bermingham, Sr. Product Marketing Manager   |  
translated by Sergio Oricci
AI in NinjaOne Vulnerability Management

Riepilogo

Questo post del blog NinjaOne offre un elenco completo di comandi CMD di base e un’analisi approfondita dei comandi di Windows con oltre 70 comandi cmd essenziali sia per i principianti che per gli utenti avanzati. La guida si propone si piegare in modo pratico i comandi del prompt dei comandi per la gestione dei file, la navigazione nelle directory, la risoluzione dei problemi di rete, le operazioni su disco e l’automazione, con esempi reali per migliorare la produttività. Che tu voglia imparare i comandi cmd fondamentali o padroneggiare gli strumenti avanzati della CLI di Windows, questa guida ti aiuterà a utilizzare il Prompt dei comandi in modo più efficace.

Punti chiave

  • NinjaOne Vulnerability Management utilizza l’AI per analizzare continuamente la telemetria degli endpoint e correlarla con le ultime divulgazioni CVE.
  • L’identificazione del software guidata da AI rileva gli artefatti software negli endpoint, rafforzando il rilevamento degli endpoint e la risposta senza necessità di scansioni tradizionali.
  • La normalizzazione dei nomi dei software standardizza le convenzioni di denominazione incoerenti dei fornitori, in modo che le vulnerabilità siano accuratamente abbinate ai vari dispositivi.
  • La correlazione intelligente delle vulnerabilità mappa i metadati CVE all’inventario normalizzato, consentendo una gestione proattiva dei rischi e segnalando gli endpoint interessati in pochi minuti.
  • NinjaOne offre una visibilità continua delle vulnerabilità senza l’impatto sulle prestazioni o il sovraccarico operativo dei flussi di lavoro di scansione periodica.

Anziché affidarsi alle tecniche di scansione tradizionali, NinjaOne Vulnerability Management analizza continuamente i dati dell’inventario software raccolti dagli endpoint gestiti e mette in relazione tali informazioni con le più recenti divulgazioni di vulnerabilità. Utilizza l’intelligenza artificiale (AI) per trasformare la telemetria grezza degli endpoint in informazioni accurate e in tempo reale sulle vulnerabilità.

L’AI svolge un ruolo cruciale in tre aree fondamentali di questo processo.

  • Identificazione del software
  • Normalizzazione
  • Correlazione delle vulnerabilità

Identificazione del software guidata da AI in NinjaOne Vulnerability Management

Questa prima area centrale affronta una delle sfide fondamentali: conoscere esattamente i software in esecuzione su ogni dispositivo. Gli endpoint riportano le informazioni sui software in molti formati diversi a seconda del sistema operativo, del tipo di installer, delle convenzioni di denominazione del fornitore e della configurazione dell’endpoint. L’AI analizza questa telemetria per identificare con precisione gli artefatti software sui dispositivi, compresi prodotti specifici, versioni e dipendenze dal sistema operativo.

Per esempio, quando durante la divulgazione di una vulnerabilità si scopre che una vulnerabilità riguarda un prodotto e una versione specifici, come Firefox 125.3.1 su Windows e macOS, il modello NinjaOne AI aiuta a determinare se queste condizioni esatte esistono sugli endpoint gestiti.

In questo modo NinjaOne è in grado di identificare rapidamente quali dispositivi possono essere colpiti senza dover effettuare una tradizionale scansione delle vulnerabilità.

Normalizzazione dei nomi dei software

La sola identificazione non è sufficiente. Una volta individuati i software, una gestione accurata delle vulnerabilità deve normalizzare i nomi incoerenti con cui i software possono apparire. I fornitori di software utilizzano spesso convenzioni di denominazione incoerenti tra i programmi di installazione, gli aggiornamenti e le voci del registro del sistema operativo, anche da una release all’altra. Una singola applicazione può apparire sugli endpoint sotto decine o addirittura migliaia di varianti.

Per esempio, applicazioni come Adobe Acrobat o Adobe Reader possono apparire con molti nomi diversi a seconda della versione, del pacchetto linguistico o del metodo di installazione.

I modelli di AI normalizzano queste variazioni di denominazione, consentendo a NinjaOne di riconoscere i diversi identificativi software della stessa famiglia di prodotti. Questo processo di normalizzazione garantisce una corrispondenza accurata delle vulnerabilità anche quando i nomi dei software appaiono in modo diverso sui vari dispositivi.

La correlazione intelligente delle vulnerabilità consente una gestione proattiva del rischio

Una volta che il software Windows è stato identificato e normalizzato con precisione, i modelli di AI correlano l’inventario del software scoperto con i feed di intelligence sulle vulnerabilità, come le divulgazioni CVE.

L’intelligenza artificiale aiuta a mappare i metadati delle vulnerabilità, con i nomi dei prodotti, gli intervalli di versione, le dipendenze dal sistema operativo e i componenti interessati, sull’inventario software normalizzato raccolto dagli endpoint.

Ciò consente a NinjaOne di determinare quali endpoint sono affetti da nuove vulnerabilità divulgate entro pochi minuti da una modifica dello stato del software o delle informazioni sulle vulnerabilità.

Il risultato: visibilità continua delle vulnerabilità senza necessità di scansioni

Combinando la telemetria del software, la normalizzazione guidata da AI e la correlazione CVE automatizzata, NinjaOne offre una visibilità continua delle vulnerabilità senza richiedere scansioni periodiche delle vulnerabilità.

Questo approccio elimina l’impatto sulle prestazioni e la complessità operativa della scansione tradizionale, fornendo al tempo stesso una visione quasi in tempo reale dell’esposizione del software sugli endpoint gestiti.

Scopri di più su NinjaOne Vulnerability Management.

FAQs

L’AI migliora le capacità degli strumenti di gestione delle vulnerabilità analizzando la telemetria degli endpoint su larga scala, standardizzando le convenzioni di denominazione dei software e correlando l’inventario del software con i feed di intelligence CVE in tempo reale. In questo modo si eliminano i ritardi, i costi delle prestazioni e le lacune di copertura che si verificano con i flussi di lavoro di scansione tradizionali.

L’intelligenza artificiale riduce anche i falsi positivi facendo corrispondere le vulnerabilità alle versioni esatte dei prodotti e alle dipendenze del sistema operativo. In questo modo i team di sicurezza possono dedicare meno tempo alla gestione del rumore e più tempo alla risoluzione dei rischi reali.

Le best practice tradizionali raccomandano scansioni almeno trimestrali, con scansioni mensili o settimanali per gli ambienti ad alto rischio e scansioni continue per i sistemi mission-critical. I moderni approcci basati su AI eliminano del tutto la pianificazione delle scansioni analizzando la telemetria degli endpoint in tempo reale.

La gestione delle vulnerabilità basata sul rischio stabilisce le priorità di correzione in base alla sfruttabilità, all’impatto sull’azienda e alla criticità delle risorse piuttosto che ai soli punteggi CVSS. Invece di trattare ogni CVE allo stesso modo, i team danno priorità alle vulnerabilità che vengono sfruttate attivamente o che si trovano su endpoint critici per l’azienda.

Gli strumenti di gestione delle vulnerabilità colmano le lacune che gli aggressori utilizzano per entrare e muoversi lateralmente in un ambiente. Gli strumenti di protezione antivirus e malware invece rilevano e bloccano il codice maligno una volta che tenta di essere eseguito.

Pur essendo completamente diversi, l’utilizzo di entrambi è considerato essenziale per una strategia di difesa a più livelli. NinjaOne Vulnerability Management, insieme al patch management e alle funzionalità di sicurezza degli endpoint, può aiutarti ad effettuare l’hardening gli endpoint e a difenderli dalle minacce attive.

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