Quando l'intelligenza artificiale sbaglia, lo fai anche tu

Perché un'intelligenza artificiale altamente qualificata è fondamentale per la resilienza informatica

L'intelligenza artificiale (IA) è diventata una forza fondamentale nella sicurezza informatica. Dall'identificazione delle anomalie all'accelerazione del rilevamento delle minacce, la sua capacità di rispondere rapidamente ha reso l'IA indispensabile per le moderne operazioni di sicurezza. Ma da un grande potere derivano anche serie responsabilità.

Mentre facciamo sempre più affidamento sull'intelligenza artificiale per salvaguardare le applicazioni critiche, proteggere i dati sensibili e informare le decisioni in materia di sicurezza, una verità sta diventando impossibile da ignorare: IA scarsamente addestrata non è solo un problema di prestazioni; è un vettore di minaccia.

I pregiudizi non sono ipotetici nelle soluzioni di intelligenza artificiale. Se sono mal addestrati o ad hoc, diventano parte integrante del processo. Quando questi pregiudizi si infiltrano negli strumenti di sicurezza informatica, non solo distorcono l'analisi, ma possono creare punti ciechi, erodere la fiducia e indebolire le soluzioni progettate per garantire la resilienza.

È qui che l'intelligenza artificiale altamente qualificata passa dall'essere una preferenza tecnica a un requisito e una discussione strategica aziendale o di consiglio di amministrazione. Per i team di sicurezza informatica e le organizzazioni che proteggono, questo aspetto deve essere integrato al centro dello stack tecnico, non aggiunto come un ripensamento.

Comprendere il rischio: i pregiudizi indeboliscono la resilienza

I criminali informatici non hanno sempre bisogno di hackerare una macchina: possono semplicemente sfruttare le lacune nel rilevamento o gli strumenti obsoletiA volte, sfruttano semplicemente il modo in cui l'intelligenza artificiale e i dati vengono costruiti, soprattutto quando vengono addestrati con dati errati o limitati. Se lo strumento di intelligenza artificiale o il fornitore che stai utilizzando cerca solo minacce già viste in precedenza, o presuppone che gli attacchi seguano sempre un certo schema, può perderne completamente di nuove o diverse. È così che i criminali informatici passano inosservati.

Ecco come avviene:

• Dati limitati:Se l'IA viene addestrata su un insieme ristretto di esempi, potrebbe non riconoscere comportamenti insoliti, soprattutto se tali comportamenti provengono da utenti o soluzioni sottorappresentati.
• Priorità distorte:Se il sistema è programmato per prestare maggiore attenzione a determinate minacce rispetto ad altre, potrebbe ignorare i primi segnali di qualcosa di nuovo.
• Rinforzare gli errori:Se nel sistema continuano a essere reimmesse ipotesi errate, questo continuerà a commettere gli stessi errori: non riconoscerà le minacce o inonderà i team di falsi allarmi.

• I cicli di feedback generati da avvisi distorti possono rafforzare i falsi positivi o ignorare completamente le minacce.

L'intelligenza artificiale altamente qualificata è il fattore di differenziazione strategico

Un'intelligenza artificiale altamente qualificata non riguarda solo prestazioni o scalabilità. Si tratta di costruire framework di sicurezza informatica più resilienti.

Per far sì che ciò accada, sono fondamentali alcuni aspetti:

• Processo decisionale chiaro: I team di infrastrutture e sicurezza devono comprendere perché qualcosa è stato segnalato come una minaccia, in modo che possano fidarsi e agire rapidamente quando serve.
• IA di addestramento: Se l'IA impara solo da un tipo di minaccia, non ne individuerà altre, soprattutto attacchi in continua evoluzione o cambiamento. Ha bisogno di un'ampia gamma di esempi, comprese le minacce polimorfiche, per riconoscere ciò che è là fuori.
• Controllo umano: Anche la migliore IA ha bisogno di un secondo paio di occhi o di un laboratorio di ricerca. Avere esperti che revisionano e guidano qualsiasi tipo di formazione o framework di alberi decisionali per l'apprendimento automatico mantiene il processo preciso e affidabile.

Integrità dei dati: il fondamento della resilienza informatica

Una delle vittime più trascurate dell’IA imperfetta nella resilienza informatica è l'integrità dei datiAnalisi incoerenti o distorte possono causare danni concreti, da un'errata prioritizzazione delle minacce alla mancata individuazione di segnali di compromissione. Le soluzioni in grado di convalidare l'integrità dei dati, fino a singoli file o carichi di lavoro, offrono un elemento di differenziazione unico in un ambiente in cui la fiducia è fondamentale.

Diverse soluzioni adottano un approccio innovativo, ispezionando i dati di backup, snapshot e produzione a livello granulare. Utilizzano l'apprendimento automatico per rilevare segni di corruzione, manipolazione o comportamento anomalo, non solo in base all'aspetto dell'ultima versione del ransomware, ma anche in base a modelli in evoluzione. Questa analisi basata sul comportamento, se altamente addestrata, colma il divario tra minacce note e sconosciute.

Fondamentalmente, non dovrebbe basarsi su un set di regole statico o su trend storici distorti. Piuttosto, impara dalle violazioni dell'integrità dei dati in più ambienti nel tempo, aiutando i team a isolare i problemi prima che si aggravino, riducendo al minimo l'impatto di un attacco. È qui che l'intelligenza artificiale altamente qualificata mostra un reale valore aziendale: non solo rende la tecnologia più intelligente, ma rende anche la sicurezza più efficace. più forte.

Costruire una cultura di IA affidabile nella sicurezza informatica

Un'intelligenza artificiale affidabile e altamente qualificata non è un plug-in. È ancora qualcosa che dobbiamo imparare e rappresenta un cambiamento radicale nella nostra mentalità, un vero e proprio cambiamento culturale.

I leader della resilienza informatica e della sicurezza informatica dovrebbero:

1. Sfida e insisti sulla spiegabilità dell'IA da parte dei fornitori e degli sviluppatori interni.
2. Educare i propri team sui rischi dei modelli di intelligenza artificiale scarsamente formati e sull'importanza della trasparenza.
3. Monitora i risultati, non solo gli output: se un sistema o un processo riduce gli avvisi ma non rileva le minacce in evoluzione, non funziona.

Man mano che l'intelligenza artificiale verrà integrata sempre di più in ogni livello della difesa informatica, questa base culturale separerà i preparati dagli esposti.

Considerazione finale: un'intelligenza artificiale affidabile è il fondamento della moderna resilienza informatica

Il nostro futuro nella lotta contro i malintenzionati non riguarda più allarmi o difese più efficaci, ma un'intelligenza artificiale più intelligente e altamente qualificata e soluzioni che guadagnano e mantengono la fiducia. Queste soluzioni non si limitano a reagire: anticipano, si adattano e si evolvono con il panorama delle minacce.

Le organizzazioni che abbracciano l'importanza dell'integrità affidabile dei dati non solo sopravviveranno al prossimo attacco, ma svilupperanno anche una resilienza duratura. Conquisteranno la fiducia dei loro team, clienti e autorità di regolamentazione in un mondo in cui la fiducia è la valuta più preziosa.

La realtà è semplice: un'IA mal addestrata aumenta il rischio. Ma investire in un'IA altamente qualificata e affidabile non è solo una buona pratica, ma rappresenta un vantaggio competitivo e un imperativo di leadership.

Se la sicurezza è una questione seria, la questione non è se investire o meno in un'intelligenza artificiale migliore, ma quanto velocemente si può realizzare questo obiettivo.