La sicurezza degli endpoint riguarda la protezione dei dispositivi degli utenti finali, come laptop, workstation, tablet e telefoni cellulari, nonché dei server, contro minacce quali hacking e malware. Una sicurezza efficace degli endpoint deve rispondere a una serie di minacce alla sicurezza informatica in continua e rapida evoluzione, ma in passato è stata limitata da metodi di rilevamento rigidi e predefiniti.
Questa guida cerca di mettere a fuoco il ruolo dell’AI nella sicurezza degli endpoint e di spiegare come le tecnologie legate all’AI stiano consentendo di identificare e risolvere in tempo reale le minacce alla sicurezza informatica (anche quelle che non sono state documentate in precedenza) e come il tuo team IT possa sfruttare l’AI per garantire il massimo livello di protezione possibile per l’infrastruttura IT di cui sei responsabili.
Ottieni una visibilità più intelligente sul tuo ambiente gestito grazie all’AIOps.
Sfide tradizionali per la sicurezza degli endpoint
Le soluzioni tradizionali su cui la sicurezza degli endpoint fa affidamento si basano sul rilevamento basato sulle firme. Ciò significa che una minaccia deve essere stata precedentemente identificata e catalogata, in modo che il suo codice o comportamento possa essere successivamente rilevato. Sebbene sia molto efficace per le minacce note, non lo è contro le minacce sconosciute e quelle che sfruttano vulnerabilità non documentate (note come vulnerabilità zero-day).
Spesso le nuove minacce vengono identificate solo in base ai danni che hanno causato a posteriori e dopo l’intervento manuale. Ciò può comportare danni all’infrastruttura, violazioni o perdite di dati e tempi di inattività durante il ripristino dei backup e la messa in atto di altre misure di riduzione del rischio.
Cosa può fare l’AI nel contesto della sicurezza degli endpoint?
Le nuove tecnologie di intelligenza artificiale e di machine learning sono in grado di risolvere le sfide insite nella sicurezza tradizionale degli endpoint e sono diventate rapidamente una caratteristica standard del settore negli strumenti di monitoraggio e gestione della cybersicurezza e dell’IT.
La protezione degli endpoint, potenziata dall’AI, è in grado di valutare il comportamento degli utenti e dei processi e di analizzare un vasto numero di log e di dati per identificare i comportamenti potenzialmente dannosi e adottare misure per avvisare le parti interessate o bloccarli automaticamente. Questi sistemi sono anche in grado di apprendere e adattarsi all’evoluzione del panorama delle minacce processando informazioni per aiutare a identificare nuove minacce che non sono pienamente comprese dagli esperti di sicurezza umani.
Le risposte automatiche alle potenziali minacce, basate sull’AI, consentono di essere proattivi nei confronti degli aggressori anziché esclusivamente reattivi. Gli strumenti di correzione automatizzata possono isolare i dispositivi, nonché eseguire il rollback delle modifiche o interrompere i processi, tra le altre misure, quando si è verificata una potenziale violazione.
Ruoli e vantaggi principali dell’AI nella sicurezza degli endpoint
Rilevando e risolvendo automaticamente i problemi, i tempi di risposta si riducono notevolmente, e spesso le situazioni vengono riportate alla normalità prima che si verifichino danni. Questo è particolarmente importante quando si tratta di dati sensibili degli utenti, in quanto le violazioni dei dati possono essere bloccate prima che i dati lascino la rete.
Anche gli utenti finali ne traggono vantaggio, in quanto i loro dispositivi sono protetti da un maggior numero di minacce e hanno meno probabilità di diventare il vettore di un attacco lanciato attraverso phishing o social engineering. Gli strumenti di sicurezza degli endpoint con AI hanno maggiori possibilità di rilevare anche comportamenti sospetti avviati dall’utente (per esempio il tentativo di eseguire uno script PowerShell che invia dati sensibili su Internet).
Monitorando l’attività di rete e i log dei dispositivi, le misure di protezione dell’AI possono anche identificare gli aggressori che si muovono attraverso la rete, impedendo loro di insediarsi nell’infrastruttura o di prepararsi per un attacco successivo.
Implementare l’AI per il rilevamento e la risposta degli endpoint
Molti strumenti di rilevamento e risposta degli endpoint (EDR) stanno aggiungendo funzionalità di AI alle loro piattaforme. Tuttavia, sono inefficaci se non sono ben studiate e se vengono inserite semplicemente per aggiungere l’AI alla tagline del marketing e alla pagina del prodotto.
La piattaforma di sicurezza degli endpoint scelta per la tua organizzazione deve fornire un monitoraggio in tempo reale e integrarsi con l’infrastruttura esistente. Dovrebbe inoltre fornire un’unica interfaccia per il monitoraggio e la gestione dell’intera implementazione, offrendo visibilità su server hardware di rete ed endpoint, in modo da garantire accesso al contesto completo e permettere una supervisione totale.
Se le soluzioni di protezione degli endpoint basate su AI si affidano a servizi di terze parti ospitati al di fuori della tua infrastruttura, devi anche assicurarti che siano conformi alle normative locali sulla sicurezza e sulla privacy dei dati.
L’adozione di AIOps nei flussi di lavoro di gestione IT, che comprende anche la scelta di strumenti di sicurezza degli endpoint con funzionalità di AI, consente di migliorare i tassi di rilevamento, i tempi di risposta e la scalabilità, permettendo anche ai team più piccoli di gestire un numero maggiore di dispositivi endpoint.
Tendenze future dell’AI e della sicurezza degli endpoint
Le soluzioni di cybersecurity che scegli devono avere una buona inclinazione all’adozione di nuove tecnologie e metodologie.
Lo sviluppo di tecnologie AI che migliorano la protezione dalle minacce include modelli di apprendimento continuo che acquisiscono continuamente dati dal contesto per migliorare l’accuratezza del rilevamento e ridurre i falsi positivi, framework zero trust alimentati dall’AI che valutano continuamente l’attendibilità delle sessioni e integrazione con gli strumenti SOAR e SIEM .
Casi d’uso ed esempi di protezione endpoint con AI
La protezione e i vantaggi reali per le aziende che implementano la sicurezza degli endpoint basata su AI non sono ipotetici.
Un’importante organizzazione multinazionale è stata presa di mira da un ransomware che ha tentato di criptare oltre 2000 dispositivi utente e 1000 server. Grazie alla sicurezza con AI degli endpoint fornita da Microsoft Defender, l’attacco è stato sventato in pochi minuti. Anche E INC, fornitore di software per i concessionari di automobili, ha implementato la sicurezza degli endpoint basata su AI fornita da SentinelOne, che è in grado di agire autonomamente per identificare e bloccare le minacce in tempo reale e proteggere i dati dei clienti.
Integra l’IA con una potente gestione delle patch per anticipare le minacce.
Le soluzioni tradizionali di cybersicurezza non sono più sufficienti
L’AI non viene utilizzata solo per proteggersi dalle minacce alla sicurezza informatica, ma viene anche utilizzata attivamente per trovare e sfruttare le vulnerabilità dell’infrastruttura IT e dell’organizzazione stessa (per esempio quelle usate per colpire i membri vulnerabili del personale con attacchi di phishing). La tradizionale sicurezza degli endpoint basata sulle firme è poco adatta a rilevare tali attacchi: Solo le soluzioni basate su AI, in grado di monitorare efficacemente i comportamenti sospetti e di adattarsi alle mutevoli circostanze, possono far fronte all’attuale panorama delle minacce alla sicurezza informatica.
Per questo motivo, gli stakeholder IT non possono più affermare che la loro protezione è sufficiente se si affidano esclusivamente a soluzioni di sicurezza degli endpoint tradizionali che non implementano le tecnologie di AI e di machine learning per il rilevamento e la correzione delle minacce avanzate.
La gestione degli endpoint di NinjaOne migliora la postura di sicurezza complessiva fornendo una singola interfaccia centralizzata per controllare tutti gli endpoint e il loro stato di sicurezza attuale. La suite NinjaOne di strumenti di monitoraggio e gestione IT si integra con le principali piattaforme di sicurezza degli endpoint basate su AI, come Microsoft Defender e SentinelOne, e fornisce anche i propri strumenti di riparazione automatica per la distribuzione delle patch, la configurazione dei dispositivi e altre attività di manutenzione e sicurezza, garantendo la migliore supervisione possibile e la protezione continua dell’intera infrastruttura IT.
