Punti chiave
- La sicurezza degli endpoint basata su AI consente il rilevamento delle minacce in tempo reale, la risoluzione automatizzata dei problemi e una protezione adattiva contro le minacce zero-day.
- Gli strumenti EDR basati su AI isolano in modo proattivo i dispositivi, effettuano il rollback delle modifiche che si sono rivelate dannose e bloccano le violazioni prima che si verifichino perdite di dati o tempi di inattività.
- L’analisi continua basata su AI del comportamento degli utenti, dei log dei dispositivi e del traffico di rete aiuta a individuare attacchi di phishing, minacce interne e attacchi laterali nascosti.
- Innovazioni quali i framework “zero trust” basati sull’intelligenza artificiale, le integrazioni SOAR/SIEM e i modelli di autoapprendimento autonomo garantiscono una protezione continua e un minor numero di falsi positivi.
I team IT devono affrontare una sfida fondamentale: proteggere gli endpoint da minacce in rapida evoluzione utilizzando strumenti basati su modelli di rilevamento statici. Gli approcci tradizionali faticano a tenere il passo con il malware senza file, gli exploit zero-day e gli attacchi basati su AI.
L’intelligenza artificiale (AI) colma queste lacune consentendo un rilevamento adattivo e in tempo reale delle minacce.
Questa guida illustra il ruolo dell’AI nella sicurezza degli endpoint, spiega come le tecnologie basate su AI consentano di identificare e risolvere in tempo reale le minacce alla sicurezza informatica – anche quelle non ancora documentate – e illustra come il tuo team IT possa avvalersi dell’AI per garantire il massimo livello possibile di protezione dell’infrastruttura IT di cui sei responsabile.
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Sfide tradizionali per la sicurezza degli endpoint
Le soluzioni tradizionali per la sicurezza degli endpoint utilizzando un rilevamento basato su firme, il che significa che una minaccia deve essere stata precedentemente identificata e catalogata affinché il suo codice o il suo comportamento possano essere successivamente rilevati. 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).
Di conseguenza, molte minacce moderne vengono individuate solo dopo che il danno si è già verificato, rendendo necessarie indagini e interventi correttivi manuali. Ciò può causare danni alle infrastrutture, violazioni o perdite di dati e tempi di inattività durante il ripristino dei backup e l’attuazione di altre misure di riduzione del rischio.
Ecco una breve sintesi delle differenze tra la sicurezza degli endpoint basata su AI e i metodi di sicurezza tradizionali:
| Funzionalità | Sicurezza tradizionale | Sicurezza basata su AI |
| Metodo di rilevamento | Basato sulle firme | Rilevamento comportamentale + rilevamento delle anomalie |
| Protezione contro le vulnerabilità zero-day | Limitata | Forte |
| Tempo di risposta | Manuale/ritardato | Automatizzato/in tempo reale |
| Scalabilità | Limitata | Elevata (basata su AIOps) |
| Falsi positivi: | Numero maggiore | Ridotti nel corso del tempo |
In che modo è possibile utilizzare l’AI nella sicurezza degli endpoint?/In che modo viene utilizzata l’AI nella sicurezza degli endpoint?
Le nuove tecnologie AI e di machine learning hanno notevolmente migliorato le soluzioni alle sfide inerenti alla sicurezza tradizionale degli endpoint e sono rapidamente diventate una funzionalità standard nel settore della sicurezza informatica e degli strumenti di monitoraggio e gestione IT.
La protezione degli endpoint potenziata da AI è in grado di valutare il comportamento degli utenti e dei processi e di analizzare un numero enorme di log e dati per identificare comportamenti potenzialmente dannosi e adottare misure volte a segnalare la situazione alle parti interessate o a 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
Se implementata e utilizzata correttamente, l’AI può migliorare notevolmente le misure di sicurezza degli endpoint svolgendo i seguenti ruoli.
Rilevamento e risoluzione automatizzati delle minacce
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.
Analisi del comportamento degli utenti:
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 basati su AI hanno maggiori possibilità di rilevare anche comportamenti sospetti causati dagli utenti (per esempio il tentativo di eseguire uno script PowerShell che invia dati sensibili su Internet).
Monitoraggio costante e apprendimento adattivo
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.
Casi d’uso comuni dell’AI nella sicurezza degli endpoint
La sicurezza degli endpoint basata su AI offre il massimo valore quando viene applicata a scenari di attacco reali, in cui la velocità, la portata e il riconoscimento dei modelli sono fattori determinanti.
Rilevamento dei ransomware e rollback automatizzato
L’AI è in grado di identificare in tempo reale i comportamenti tipici del ransomware, come la crittografia rapida dei file o l’esecuzione anomala di processi. Le moderne piattaforme EDR isolano automaticamente gli endpoint compromessi e ripristinano lo stato precedente, riducendo al minimo i tempi di inattività e la perdita di dati.
Rilevamento delle minacce basato sul comportamento (attacchi zero-day)
Anziché basarsi su firme note, l’AI analizza le anomalie nel comportamento del sistema e degli utenti. Ciò consente di individuare minacce finora sconosciute, tra cui exploit zero-day e malware fileless.
Rilevamento delle minacce interne e dell’uso improprio dei privilegi
L’AI monitora i modelli di attività degli utenti (accessi, tentativi di accesso, trasferimenti di dati) per individuare eventuali anomalie. Ciò consente di individuare account compromessi, escalation di privilegi o comportamenti dolosi da parte di personale interno prima che si verifichi un’esfiltrazione dei dati.
Risposta automatizzata agli incidenti e isolamento dei dispositivi
Gli strumenti di rilevamento degli endpoint e risposta (EDR) basati sull’intelligenza artificiale sono in grado di eseguire automaticamente azioni di contenimento (isolamento degli endpoint, interruzione dei processi dannosi o blocco delle connessioni di rete) senza attendere un intervento manuale.
Rilevamento del phishing e dell’ingegneria sociale
Analizzando il comportamento degli utenti e l’attività degli endpoint, l’AI è in grado di individuare azioni sospette causate da attacchi di phishing, quali tentativi di sottrazione delle credenziali o traffico in uscita anomalo.
Rilevamento dei movimenti laterali negli ambienti enterprise
L’AI mette in correlazione i dati di telemetria degli endpoint e della rete per identificare gli autori degli attacchi che si spostano da un sistema all’altro. Questo è fondamentale per bloccare le minacce persistenti avanzate (APT) prima che riescano a stabilirsi nel sistema.
Caratteristiche principali degli strumenti di rilevamento degli endpoint e risposta (EDR) basati sull’intelligenza artificiale
Numerose soluzioni di rilevamento degli endpoint e risposta (EDR) stanno integrando funzionalità AI nei propri sistemi. Tuttavia, questi miglioramenti risultano inefficaci se non vengono pianificati con cura e vengono semplicemente inseriti per rafforzare gli slogan di marketing e le descrizioni dei prodotti.
Quando ti trovi a scegliere uno strumento EDR basato su AI che sia ideale per la tua organizzazione, dovresti cercare le seguenti caratteristiche:
Monitoraggio in tempo reale
Una piattaforma di sicurezza degli endpoint dovrebbe garantire il monitoraggio in tempo reale dell’infrastruttura IT, riducendo al minimo la necessità di un controllo manuale e diminuendo il rischio di omissioni.
Integrazione con i sistemi esistenti
I nuovi strumenti EDR dovrebbero essere compatibili con altre applicazioni e piattaforme, in modo da poter essere facilmente integrati nei sistemi della tua organizzazione.
Interfaccia facile da usare
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.
Conformità alle normative
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.
Miglioramento del flusso di lavoro e scalabilità
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.
Best practice nell’implementazione dell’AI per la sicurezza degli endpoint
Prima di integrare funzionalità basate sull’intelligenza artificiale nel tuo piano di sicurezza degli endpoint, assicurati che il tuo team rispetti le seguenti best practice:
Verificare il funzionamento prima dell’uso
Prima dell’implementazione, utilizza gli strumenti AI in un ambiente di test e valutane l’efficacia e le prestazioni.
Monitorare e aggiornare
Controlla regolarmente la presenza di eventuali problemi che potrebbero verificarsi, come il rilevamento di false minacce e la mancata risposta del sistema.
Delegare ruoli e responsabilità
Assegna i compiti ai membri del team e garantisci un utilizzo corretto degli strumenti di intelligenza artificiale e la responsabilità delle azioni.
Quali sono le sfide poste dall’utilizzo di AI nella sicurezza degli endpoint?
Falsi positivi durante l’implementazione iniziale
I modelli di intelligenza artificiale richiedono una messa a punto. Le implementazioni nelle fasi iniziali potrebbero generare un numero eccessivo di avvisi a causa della scarsità di dati di riferimento, contribuendo così al fenomeno dello stress da avvisi per i team di sicurezza.
Dipendenza dalla qualità dei dati e dalla telemetria
L’efficacia dell’AI dipende dalla qualità e dal volume dei dati degli endpoint. Una telemetria incompleta o incoerente riduce l’accuratezza del rilevamento e può creare punti ciechi.
Deviazioni dal modello di riferimento e necessità di manutenzione continua
Il panorama delle minacce è in continua evoluzione e i modelli di intelligenza artificiale devono essere aggiornati costantemente. Senza un aggiornamento e una verifica regolari, l’accuratezza del rilevamento può diminuire nel tempo.
Trasparenza limitata (decisioni di tipo “a scatola chiusa”)
Alcuni sistemi di intelligenza artificiale mancano di trasparenza riguardo al modo in cui vengono prese le decisioni. Ciò può complicare le indagini sugli incidenti, la reportistica sulla conformità e la fiducia nelle azioni automatizzate.
Complessità dell’integrazione con gli stack di sicurezza esistenti
Gli strumenti basati su AI devono integrarsi con SIEM, SOAR e con le piattaforme di gestione degli endpoint esistenti. Una scarsa integrazione può creare isolamento dei dati e ridurre l’efficienza operativa.
Protezione dei dati e aspetti normativi
I sistemi AI analizzano spesso grandi volumi di dati relativi agli utenti e agli endpoint. Le organizzazioni devono garantire il rispetto delle normative in materia di protezione dei dati e assicurare un’adeguata governance dei dati.
Mancanza di competenze nella gestione degli strumenti di sicurezza basati su AI
Un uso efficace dell’intelligenza artificiale nella sicurezza informatica richiede sia competenze in materia di sicurezza sia familiarità con i flussi di lavoro basati su AI. Molti team hanno bisogno di una formazione supplementare per poter utilizzare questi strumenti in modo efficace.
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 concreti per le aziende che implementano soluzioni di sicurezza degli endpoint basate su AI non sono affatto ipotetici.
Un ransomware ha preso di mira un’importante multinazionale, tentando di crittografare oltre 2.000 dispositivi degli utenti e 2.000 server. Grazie alla sicurezza degli endpoint basata su AI fornita da Microsoft Defender, l’attacco è stato sventato in pochi minuti. E INC, fornitore di software per concessionari automobilistici, ha a sua volta implementato una soluzione di sicurezza degli endpoint basata su AI fornita da SentinelOne. Questa tecnologia è in grado di agire in modo autonomo per identificare e bloccare le minacce in tempo reale e proteggere i dati dei clienti.
Proteggi i tuoi dati e garantisci la sicurezza del tuo team. Guarda il video Una panoramica sulla sicurezza degli endpoint per una spiegazione chiara sugli elementi essenziali della protezione degli endpoint.
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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.
