Secondo un recente report realizzato da OnePoll per conto di Eset il 75% dei responsabili IT aziendali in Italia ritiene che la svolta finale per la cyber security e la sicurezza dei dati e delle reti possa avvenire grazie all’utilizzo del machine learning e dell’intelligenza arteficiale (AI). Questi strumenti avrebbero il vantaggio di velocizzare i tempi nella rilevazione delle minacce e contemporaneamente anche i tempi di risposta. In aggiunta sarebbero utili per colmare la carenza di competenze specifiche nel campo della sicurezza informatica all’interno delle aziende. Secondo la ricerca, una strategia corporate corretta nella sicurezza ciberneatica non può comunque affidarsi esclusivamente sulla tecnologia. La resilienza potrà essere raggiunta soltanto se essa verrà abbinata alla prontezza e preparazione adeguata e aggiornata del personale.

IL VALORE DEL ML NELLA CYBER SECURITY

Un’alta percentuale delle aziende italiane sta già utilizzando in diversi ambiti il Machine Learning per la Cyber Security. Un  esempio è la scansione del malware, dove è velocemente in grado di analizzare e identificare la maggior parte delle potenziali minacce per gli utenti e agire in modo proattivo per sconfiggerle. In questo contesto la tecnologia è efficace ma necessita di un controllo umano nella classificazione iniziale  per analizzare campioni potenzialmente dannosi e per ridurre il numero di falsi positivi. Inoltre gli algoritmi del Machine Learning avrebbero un range ristretto e potrebbero essere ingannati dagli hacker. Essi sfruttano questa debolezza creando un codice dannoso che il Machine Learning eventualmente classifica come oggetto benigno. Occorre quindi una strategia di controllo a più livelli che include appunto il know how e l’intelligenza non solo artificiale ma anche umana. La ricerca ESET coglie il timore dei responsabili IT aziendali.  Il 66% teme che le nuove tecnologie legate al ML faranno aumentare il numero di attacchi, mentre il 70% ritiene che il ML renderà le minacce più complesse e difficili da rilevare. Infatti, i criminali possono interagire in modo distorto con questa tecnologia per creare nuovi malware, estrarre dati personali e colpire target specifici.

Diventa visibile una doppia natura del ML. Da un lato rappresenta un enorme aiuto nelle odierne pratiche di cyber security aziendale, contemporaneamente dimostra chiari limiti. Questi sono colmabili soltanto attraverso un’attenta strategia costruita su più pilastri in cui l’intervento di personale specializzato ed esperto guida le potenzialità della tecnologia.

Il Machine Learning insegna al tuo computer a fare le azioni e le attività richieste in modo naturale come gli esseri umani o gli animali: imparando dall’esperienza. Più precisamente, gli algoritmi del ML usano metodi matematico-computazionali per apprendere informazioni direttamente dai dati, senza modelli matematici ed equazioni predeterminate. Gli algoritmi di Machine Learning migliorano le loro prestazioni in modo “adattivo”  mano a mano che gli “esempi” da cui apprendere aumentano.

IL ML È GIÀ NELLA TUA VITA

Le applicazioni di Machine Learning sono già oggi molto presenti, anche se a volte non ce ne rendiamo conto. Un esempio classico sono i motori di ricerca: con una o più parole chiave, i motori forniscono elenchi di risultati che sono il risultato di algoritmi di ML inseriti. Un altro esempio comune sono i filtri anti-spam delle e-mail basati su sistemi di Machine Learning. Essi imparano continuamente sia ad intercettare messaggi di posta elettronica sospetti o fraudolenti sia ad agire di conseguenza (per esempio eliminandoli prima che vengano distribuiti sulle caselle personali degli utenti).
Anche i sistemi di raccomandazione utilizzano il Machine Learning imparando dal comportamento e dalle preferenze degli utenti che navigano su siti web, piattaforme o applicazioni mobile; ne sono un esempio quelli che comunemente utilizziamo come le piattaforme di eCommerce come Amazon o di intrattenimento come Netflix.
Un esempio recente sotto gli occhi di tutti sono le auto a guida autonoma che attraverso il Machine Learning, imparano a riconoscere e valutare l’ambiente circostante, analizzando i dati raccolti da sensori, GPS, ecc., e a adattare il loro “comportamento” in base alle specifiche situazioni che devono affrontare/superare.

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