La prevenzione è sempre preferibile alla cura, ma nessuna misura proattiva è infallibile. Gli attacchi informatici sono troppo frequenti e le conseguenze troppo gravi perché le organizzazioni possano pensare che nulla violerà mai le loro difese. È fondamentale riconoscere e rispondere rapidamente agli incidenti, necessitando di metodi affidabili di rilevamento delle intrusioni. Sebbene il rilevamento automatico delle intrusioni non sia una novità, gli approcci convenzionali spesso non sono sufficienti. Gli algoritmi basati su regole non riescono a catturare molti attacchi e possono segnalare azioni legittime come sospette. Il deep learning è emerso come un'alternativa più efficace per diverse ragioni.

Il vantaggio del deep learning

Il vantaggio più evidente del rilevamento delle intrusioni basato sul deep learning è che va oltre gli indicatori di attacco noti. Mentre le firme registrate in precedenza sono utili, il crimine informatico evolve rapidamente. I criminali hanno utilizzato 23 nuovi ceppi di malware e i ricercatori hanno scoperto 30.000 nuove vulnerabilità solo nella seconda metà del 2023. Il deep learning può tenere conto di questi metodi di attacco ancora sconosciuti perché considera una gamma più sfumata di fattori. Invece di confrontare l'attività con indicatori noti, analizza tutto ciò che esce dalla norma del comportamento normale. Può inoltre riconoscere tendenze generali degli attacchi indipendentemente dai passaggi specifici o dalle firme di malware.

Identificazione degli attacchi zero-day

Il deep learning può identificare gli attacchi zero-day considerando segnali noti di comportamento sospetto e baseline normali. Questo vantaggio diventerà più importante con l'aumento dell'adozione dell'IA da parte dei criminali informatici, stimolando lo sviluppo più rapido di nuove strategie. Inoltre, il deep learning può identificare più accuratamente account interni compromessi o dispositivi compromessi. Sebbene l'autenticazione multifattoriale offra una certa protezione, il 54,8% delle compromissioni cloud derivano ancora da password deboli. Le credenziali trapelate rappresentano un ulteriore 7,1%. Di conseguenza, i metodi di rilevamento delle intrusioni devono essere in grado di individuare account rubati o hackerati, cosa in cui il deep learning eccelle.

Analisi del comportamento degli utenti e delle entità (UEBA)

Questo tipo di protezione inizia con l'analisi del comportamento degli utenti e delle entità (UEBA), che monitora il comportamento normale per individuare anomalie che suggeriscono una violazione. Sebbene l'UEBA sia possibile senza il deep learning, ha bisogno della sua capacità di elaborare grandi quantità di dati non strutturati per essere affidabile. Il deep learning può riconoscere quasi istantaneamente quando un account o un dispositivo non si comporta come normalmente farebbe. Queste risposte rapide stanno diventando sempre più importanti poiché le richieste di ransomware sono aumentate del 518% negli ultimi anni. Fermare un account compromesso prima che acceda a dati sensibili garantisce che le aziende evitino perdite significative.