ML è una difesa vitale contro le superfici di attacco digitali contrastanti

Pubblicato: 2022-09-19

La tecnologia di apprendimento automatico è diventata preziosa in molti aspetti del settore IT. Uno studio di Markets and Markets mostra che il mercato della tecnologia di apprendimento automatico sta crescendo di oltre il 44% all'anno.

Uno dei principali fattori che guidano la domanda di tecnologia di apprendimento automatico è la crescente necessità di soluzioni di sicurezza informatica. Gli attacchi informatici stanno diventando più comuni ogni anno. Fortunatamente, i progressi dell'apprendimento automatico hanno reso più facile fermarli sul loro cammino.

Una delle maggiori applicazioni dell'apprendimento automatico nella sicurezza informatica è l'arresto delle superfici di attacco digitali. Per apprezzare i vantaggi dell'apprendimento automatico in questa applicazione, è importante comprendere la natura di questi attacchi informatici e i modi migliori per prevenirli.

In che modo la tecnologia di apprendimento automatico può fermare una superficie di attacco digitale?

Con le organizzazioni che espandono la propria impronta digitale per raggiungere più clienti su più dispositivi in ​​più paesi, la loro esposizione (superficie di attacco) agli attori delle minacce interne ed esterne aumenta. A peggiorare le cose, un certo numero di criminali informatici sta utilizzando la tecnologia AI per condurre attacchi informatici più devastanti che mai.

La buona notizia è che anche i professionisti della sicurezza informatica utilizzano l'apprendimento automatico. Ci sono un numero crescente di modi in cui sono in grado di rafforzare le loro difese con l'apprendimento automatico. Ciò include l'uso dell'apprendimento automatico per fermare le superfici di attacco digitali.

Ma cosa sono le superfici di attacco digitali e cosa può davvero fare il machine learning per fermarle?

Panoramica delle superfici di attacco digitale

Potrebbe sembrare che una superficie di attacco in aumento sia semplicemente una ricetta per un disastro in cui le violazioni della sicurezza sono inevitabili. Per fortuna non è così. Molte organizzazioni si uniscono agli esperti di mappatura e monitoraggio della superficie di attacco per quantificare il rischio e introdurre misure correttive per proteggersi dalle violazioni.

Il termine superficie di attacco digitale si riferisce alla somma di tutti i possibili vettori di attacco che la tua organizzazione ha esposto agli attori delle minacce, che potrebbero essere utilizzati per lanciare un attacco dannoso contro la tua organizzazione. In poche parole, quali tecnologie possono utilizzare gli attori delle minacce per accedere alla tua organizzazione?

A prima vista, potrebbe sembrare un'affermazione facile elencare semplicemente tutti i nodi in rete. Non appena verrà eseguito un esame più attento, troverai presto molti possibili vettori che in precedenza non consideravi vulnerabilità.

Il tipo più comune di vettore della superficie di attacco sono quei nodi che conosciamo. Ciò includerebbe tutte le tecnologie gestite dell'organizzazione. Dalle workstation e dai server ai siti Web esterni e ai servizi Web che ospitano API pubbliche.

Il secondo tipo di vettore della superficie di attacco è costituito da tutte le tecnologie gestite che sono cadute al di fuori della portata diretta dell'influenza dell'organizzazione. Se i rischi sono stati introdotti all'insaputa del team IT, come l'IT ombra, ad esempio, o se ci sono risorse online che sono state dimenticate.

E in terzo luogo, se le aree sopra menzionate non sono sufficienti, le organizzazioni devono comunque confrontarsi con gli attori delle minacce che possono creare risorse proprie. Dal malware e ingegneria sociale alle risorse create appositamente per mascherarsi come la tua organizzazione per raccogliere credenziali e altre informazioni sensibili.

In che modo l'apprendimento automatico può fermare i vettori di attacco?

Ci sono molti vantaggi nell'usare la tecnologia di apprendimento automatico per fermare gli attacchi informatici. Alcuni di essi sono elencati di seguito:

  • L'apprendimento automatico aiuta i professionisti della sicurezza informatica ad automatizzare determinate attività che altrimenti sarebbero molto ripetitive. Questo libera il loro tempo per concentrarsi su attività di analisi delle minacce più essenziali.
  • La tecnologia di apprendimento automatico può essere addestrata per riconoscere le minacce che altrimenti sarebbero difficili da rilevare. Ad esempio, può eseguire analisi del punteggio di rischio sulle e-mail che potrebbero essere utilizzate per il phishing.
  • Il machine learning aiuta a identificare i punti deboli nell'infrastruttura di sicurezza informatica, come i firewall obsoleti. Può eseguire il ping del team di sicurezza informatica per apportare le modifiche appropriate.

Di conseguenza, l'apprendimento automatico ha un valore inestimabile per fermare i vettori di attacco di tutti i tipi.

Cinque vettori di attacco comuni che l'apprendimento automatico deve imparare a combattere

Esistono diversi vettori di attacco utilizzati dai criminali informatici. La tecnologia di apprendimento automatico deve essere addestrata per affrontarli. I più grandi sono elencati di seguito.

Credenziali utente e cloud

Le restrizioni dell'account e le politiche delle password sono tra i meccanismi di sicurezza più trascurati e rappresentano un grande rischio per le organizzazioni a livello globale. Gli utenti prendono l'abitudine di riutilizzare le proprie credenziali organizzative sui propri profili sui social media e di fornire involontariamente le proprie credenziali durante una fuga di dati. L'altra dimensione è dove gli amministratori non applicano il principio del privilegio minimo. La combinazione di questi vettori può provocare devastanti violazioni dei dati.

API e applicazioni web di terze parti

Le API sono un obiettivo interessante per gli hacker perché consentono agli aggressori di accedere a sistemi altrimenti sicuri e sfruttare i punti deboli. Le API sono spesso vulnerabili a vulnerabilità simili a quelle delle applicazioni Web, come controlli di accesso non riusciti, iniezioni e configurazioni errate della sicurezza a causa della natura automatizzata dei loro utenti. I più recenti strumenti di sicurezza informatica basati sull'apprendimento automatico sono addestrati per riconoscere queste minacce.

Sicurezza e-mail

La sicurezza della posta elettronica è troppo spesso trascurata. Potresti apprezzare di più la necessità di addestrare i tuoi strumenti di machine learning per fermare gli attacchi di phishing se ti rendi conto che una email su 99 è un tentativo di phishing.

È necessario disporre di quadri di policy di sicurezza e misure di autenticazione e-mail simili per la protezione contro lo spoofing delle e-mail da parte di attori delle minacce. Il secondo grande rischio introdotto dalla posta elettronica è il malware. I server che non sono configurati per la scansione eliminano gli allegati ad alto rischio aprono la porta agli attori delle minacce esterne per ottenere l'accesso tramite l'ingegneria sociale e gli allegati dannosi.

Shadow IT

L'uso di sistemi informatici, hardware, applicazioni e risorse senza l'autorizzazione espressa del reparto IT è noto come IT ombra. Con la popolarità delle app e dei servizi basati su cloud negli ultimi anni, è aumentata a un ritmo esponenziale. Sebbene l'IT ombra possa potenzialmente aumentare la produttività dei dipendenti e promuovere l'innovazione, può anche porre gravi problemi di sicurezza all'organizzazione perdendo dati e violando potenzialmente gli standard di conformità alle normative. Devi assicurarti che gli strumenti di machine learning siano addestrati per riconoscere i punti deboli del tuo sistema IT ombra.

Risorse tecnologiche non gestite

Con l'avanzare delle tecnologie cloud, le organizzazioni potrebbero ancora avere connessioni ai sistemi legacy e viceversa. Potrebbero anche essere connessioni approvate da applicazioni aziendali a fornitori di terze parti ritirati dalle autorizzazioni. Potrebbero anche essere collegamenti interni a indirizzi IP fissi o domini di archiviazione scaduti. Queste risorse non gestite eseguono quasi sempre software obsoleto con vulnerabilità note che non sono mai state risolte, il che rende facile lo sfruttamento per gli attori delle minacce esperti.

L'apprendimento automatico è fondamentale per fermare gli attacchi alle superfici digitali

Per riprendere il controllo della tua superficie di attacco digitale, è necessario acquisire una visibilità olistica della superficie di attacco. La tecnologia di apprendimento automatico rende questo compito molto più semplice. Ciò ti consentirà di identificare e gestire in modo efficiente i rischi che comportano. La visibilità della sicurezza informatica può essere raggiunta rapidamente collaborando con uno specialista della sicurezza del settore in grado di fornire strumenti di monitoraggio in tempo reale per rimediare ai rischi prima che si verifichino violazioni.