La sicurezza degli endpoint riguarda la protezione dei dispositivi degli utenti finali, come laptop, workstation, tablet e telefoni cellulari, nonch\u00e9 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 \u00e8 stata limitata da metodi di rilevamento rigidi e predefiniti.<\/p>\n
Questa guida cerca di mettere a fuoco il ruolo dell’AI nella sicurezza degli endpoint<\/strong> 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.<\/p>\n Ottieni una visibilit\u00e0 pi\u00f9 intelligente sul tuo ambiente gestito grazie all\u2019AIOps.<\/p>\n \u2192 Scopri come NinjaOne pu\u00f2 aiutarti<\/a><\/span><\/p>\n<\/div>\n Le soluzioni tradizionali su cui la\u00a0sicurezza degli endpoint<\/a>\u00a0fa affidamento si basano sul rilevamento basato sulle firme. Ci\u00f2 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 \u00e8 contro le minacce sconosciute e quelle che sfruttano vulnerabilit\u00e0 non documentate (note come\u00a0vulnerabilit\u00e0 zero-day<\/a>).<\/p>\n Spesso le nuove minacce vengono identificate solo in base ai danni che hanno causato a posteriori e dopo l’intervento manuale. Ci\u00f2 pu\u00f2 comportare danni all’infrastruttura, violazioni o perdite di dati e tempi di inattivit\u00e0 durante il ripristino dei backup e la messa in atto di altre misure di riduzione del rischio.<\/p>\n 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.<\/p>\n La protezione degli endpoint, potenziata dall’AI, \u00e8 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.<\/p>\n Le risposte automatiche alle potenziali minacce, basate sull’AI, consentono di essere proattivi nei confronti degli aggressori anzich\u00e9 esclusivamente reattivi. Gli strumenti di correzione automatizzata possono isolare i dispositivi, nonch\u00e9 eseguire il rollback delle modifiche o interrompere i processi, tra le altre misure, quando si \u00e8 verificata una potenziale violazione.<\/p>\n Rilevando e risolvendo automaticamente i problemi, i tempi di risposta si riducono notevolmente, e spesso le situazioni vengono riportate alla normalit\u00e0 prima che si verifichino danni. Questo \u00e8 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.<\/p>\n Anche gli utenti finali ne traggono vantaggio, in quanto i loro dispositivi sono protetti da un maggior numero di minacce e hanno meno probabilit\u00e0 di diventare il vettore di un attacco lanciato attraverso\u00a0phishing<\/a>\u00a0o social engineering. Gli strumenti di sicurezza degli endpoint con AI hanno maggiori possibilit\u00e0 di rilevare anche comportamenti sospetti avviati dall’utente (per esempio il tentativo di eseguire uno script PowerShell che invia dati sensibili su Internet).<\/p>\n Monitorando l’attivit\u00e0 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.<\/p>\n Molti strumenti di\u00a0rilevamento e risposta degli endpoint (EDR)<\/a>\u00a0stanno aggiungendo funzionalit\u00e0 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.<\/p>\n 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 visibilit\u00e0 su server hardware di rete ed endpoint, in modo da garantire accesso al contesto completo e permettere una supervisione totale.<\/p>\n 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\u00a0normative locali sulla sicurezza e sulla privacy dei dati<\/a>.<\/p>\n L’adozione di\u00a0AIOps<\/a>\u00a0nei flussi di lavoro di gestione IT, che comprende anche la scelta di strumenti di sicurezza degli endpoint con funzionalit\u00e0 di AI, consente di migliorare i tassi di rilevamento, i tempi di risposta e la scalabilit\u00e0, permettendo anche ai team pi\u00f9 piccoli di gestire un numero maggiore di dispositivi endpoint.<\/p>\n Le soluzioni di cybersecurity che scegli devono avere una buona inclinazione all’adozione di nuove tecnologie e metodologie.<\/p>\n 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’attendibilit\u00e0 delle sessioni e integrazione con gli strumenti\u00a0SOAR<\/a>\u00a0e\u00a0SIEM<\/a>\u00a0.<\/p>\n La protezione e i vantaggi reali per le aziende che implementano la sicurezza degli endpoint basata su AI non sono ipotetici.<\/p>\n Un’importante organizzazione multinazionale \u00e8 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 \u00e8 stato\u00a0sventato in pochi minuti<\/a>. Anche E INC, fornitore di software per i concessionari di automobili,\u00a0ha implementato la sicurezza degli endpoint basata su AI<\/a>\u00a0fornita da SentinelOne, che \u00e8 in grado di agire autonomamente per identificare e bloccare le minacce in tempo reale e proteggere i dati dei clienti.<\/p>\nSfide tradizionali per la sicurezza degli endpoint<\/h2>\n
Cosa pu\u00f2 fare l’AI nel contesto della sicurezza degli endpoint?<\/h2>\n
Ruoli e vantaggi principali dell’AI nella sicurezza degli endpoint<\/h2>\n
Implementare l’AI per il rilevamento e la risposta degli endpoint<\/h2>\n
Tendenze future dell’AI e della sicurezza degli endpoint<\/h2>\n
Casi d’uso ed esempi di protezione endpoint con AI<\/h2>\n