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.
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