Partiamo da una problematica. Nel panorama delle minacce informatiche, oggi, le organizzazioni vengono costrette a tracciare e correlare costantemente milioni di punti dati esterni e interni all’interno della propria infrastruttura e degli utenti.
Non è di fatto possibile gestire questo volume di informazioni solo con un team di persone.
È qui che l’apprendimento automatico si mette in luce, perché può riconoscere i modelli e prevedere le minacce in enormi set di dati, il tutto alla velocità della macchina. Automatizzando l’analisi, i team informatici possono rilevare rapidamente le minacce e isolare le situazioni che richiedono un’analisi umana più approfondita.
Nello specifico
L’apprendimento automatico (ML-MachineLearning) consente ai computer di apprendere senza essere programmati in modo esplicito. In altre parole, l’apprendimento automatico insegna ai computer a fare ciò che fanno le persone: imparare dall’esperienza. L’apprendimento automatico è un dominio all’interno del più ampio campo dell’intelligenza artificiale .
Nella sicurezza, l’apprendimento automatico apprende continuamente analizzando i dati per trovare modelli in modo da poter rilevare meglio il malware nel traffico crittografato, trovare minacce interne, prevedere dove sono online i “quartieri cattivi” per proteggere le persone durante la navigazione o proteggere i dati nel cloud scoprendo comportamento sospetto dell’utente.
Come funziona
I dettagli dell’apprendimento automatico possono risultare complessi, quindi diamo un’occhiata ad alcuni termini chiave.
L’apprendimento supervisionato richiede insiemi di dati di addestramento, chiamati “verità di base”, che sono coppie di domande e risposte corrette. Questa formazione aiuta i classificatori, i cavalli di battaglia dell’analisi dell’apprendimento automatico, a classificare accuratamente le osservazioni. Aiuta anche gli algoritmi, utilizzati per organizzare e orientare i classificatori, ad analizzare con successo nuovi dati nel mondo reale.
Un esempio quotidiano è il riconoscimento dei volti nelle foto online: i classificatori analizzano i modelli di dati su cui sono stati addestrati, non i nasi o gli occhi reali, al fine di taggare (etichettare) correttamente un volto unico tra molti milioni di foto online.
Perchè aiuta la sicurezza
- Trova minacce su una rete
- Mantiene le persone al sicuro durante la navigazione
- Fornisce protezione contro i malware degli endpoint
- Protegge i i dati nel cloud
- Rileva i malware nel traffico crittografato
Il machine learning rileva le minacce monitorando costantemente il comportamento della rete per rilevare eventuali anomalie. I motori di apprendimento automatico elaborano enormi quantità di dati quasi in tempo reale per rilevare incidenti critici. Queste tecniche consentono il rilevamento di minacce interne, malware sconosciuto e violazioni delle policy.
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