Perché l'apprendimento automatico è importante per la sicurezza informatica?
L'apprendimento automatico sta cambiando il gioco della cybersecurity, consentendo ai professionisti della rete di passare da una postura di sicurezza reattiva a una proattiva.
Negli ultimi due decenni, gli esperti di sicurezza di rete hanno cercato di contrastare gli attacchi informatici riducendo il tempo necessario per identificare e neutralizzare le minacce. I tempi di risposta si sono ridotti da giorni a ore o minuti, ma gli attacchi informatici non si sono arresi. Se non altro, gli attacchi informatici sono diventati più frequenti e più sofisticati, con il potenziale di scatenare il caos su aziende, agenzie governative e servizi pubblici in pochi secondi.
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Perché il Machine Learning è fondamentale per scoprire e mettere in sicurezza i Dispositivi IoT
La maggior parte degli esperti di sicurezza riconosce che quando si tratta di attacchi informatici, il settore sta giocando in difesa da tempo. Tuttavia, con gli algoritmi di apprendimento automatico (ML) ora utilizzati per rilevare le intrusioni in rete, il malware e i tentativi di phishing , i professionisti della sicurezza di rete hanno a disposizione una nuova potente arma.
Sicurezza di rete intelligente
ML offre agli esperti di sicurezza e alle loro organizzazioni un maggiore controllo sulla sicurezza di rete. Poiché il ML può anticipare e combattere le minacce in tempo quasi reale, la sicurezza di rete diventa intelligente, spostando la protezione della rete da uno stato reattivo a uno proattivo. Ecco come:- Rimanere al passo con le minacce emergenti.
I team IT ottengono un vantaggio quando possono passare dalla difesa all'attacco contro le minacce informatiche. Se utilizzati nel cuore della rete, gli algoritmi di ML possono identificare le minacce sia note che sconosciute. Questo è il caso dei Firewall di nuova generazione alimentati a ML, che utilizzano il ML in linea per difendersi dal 95% delle minacce sconosciute. Le minacce non bloccate dall'apprendimento automatico in linea possono essere neutralizzate in tempo quasi reale con aggiornamenti delle firme a ritardo zero.
- Ottenere visibilità e sicurezza per l'intera azienda.
I team addetti alla sicurezza non possono essere efficaci senza la visibilità della rete. La possibilità di vedere tutte le applicazioni, gli utenti e i dispositivi è diventata sempre più importante con l'aggiunta alla rete di un maggior numero di Dispositivi IoT (Internet of Things), come telecamere e tablet. La sicurezza di rete basata sul ML può offrire una visibilità end-to-end del dispositivo e aiutare a rilevare le anomalie della rete.
- Migliorare le politiche di sicurezza.
La modellazione ML può tradurre le informazioni di telemetria in modifiche della politica di sicurezza consigliate. Questa capacità è particolarmente importante per la sicurezza dell'IoT, perché consente ai professionisti della sicurezza di rivedere e adottare le raccomandazioni della politica di sicurezza dell'IoT per tutti i Dispositivi IoT di una rete. Il risultato è una maggiore sicurezza per l'azienda e un risparmio di tempo per i team addetti alla sicurezza.
- Ridurre le violazioni causate da errori umani.
I professionisti della sicurezza di rete sanno quanto possa essere difficile tenere il passo con il ritmo di cambiamento delle applicazioni e dei dispositivi. Inoltre, l'aggiornamento manuale delle politiche di sicurezza è spesso macchinoso e soggetto a errori. Se utilizzato al centro della sicurezza di rete, il ML può consigliare e propagare politiche di sicurezza forti, risparmiando ai team addetti alla sicurezza ore di aggiornamenti manuali e riducendo la possibilità di errori umani.
Perché i team addetti alla sicurezza dovrebbero considerare l'adozione di un NGFW dotato di ML?
Il NGFW ML-Powered stravolge il modo in cui la sicurezza è stata distribuita e applicata finora. I team addetti alla sicurezza dovrebbero considerare l'adozione di un NGFW ML-Powered perché:
- In base ai test, previene in modo proattivo fino al 95% delle nuove minacce in modo istantaneo.
- Blocca gli script e i file dannosi senza sacrificare l'esperienza dell'utente.
- Estende la visibilità e la protezione ai Dispositivi IoT senza hardware aggiuntivo. In base ai dati dei clienti, il numero di Dispositivi IoT rilevati aumenta di tre volte.
- Riduce gli errori umani e automatizza gli aggiornamenti dei criteri di sicurezza per prevenire gli attacchi più avanzati.
Vuole sapere come Palo Alto Networks sta sfruttando l'apprendimento automatico per proteggere le aziende di oggi dalle minacce di domani? Legga il nostro e-book 4 Elementi chiave di un NGFW alimentato da ML: Come l'apprendimento automatico sta sconvolgendo la sicurezza di rete.
