In quest’era di moderne operazioni aziendali, il cloud computing non può essere trascurato, grazie alla sua scalabilità, flessibilità e accessibilità per l’elaborazione dei dati, l’archiviazione e l’implementazione delle applicazioni. D’altro canto, le minacce informatiche si stanno evolvendo rapidamente, rendendo inadeguate le misure di sicurezza vecchio stile. Ciò solleva molte questioni di sicurezza sull’idoneità del cloud. Questa sfida a più teste può essere affrontata solo sfruttando sia l’intelligenza artificiale che il machine learning.
L’intersezione tra apprendimento automatico e intelligenza artificiale gioca un ruolo nella sicurezza del cloud
Sia il Machine Learning (ML) che l’Intelligenza Artificiale (AI) possono analizzare ed elaborare enormi set di dati a velocità supersoniche; ecco perché entrambi sono perfetti per la sicurezza del cloud. Questi due si intersecano in molti modi, discussi di seguito.
Rilevamento automatico e in tempo reale delle minacce
Durante l’elaborazione e l’analisi di enormi set di dati da diverse fonti in un ambiente cloud, gli algoritmi AI e ML possono identificare potenziali minacce, anomalie e modelli in tempo reale, rendendo più veloce per utenti e aziende rilevare potenziali incidenti di sicurezza e stroncarli sul nascere prima che possano degenerare. Possono anche indicare qualsiasi attacco in corso o violazione della sicurezza e rispondere avviando contromisure appropriate per ridurre il rischio di compromissioni del sistema e violazioni dei dati.
Molte organizzazioni ora sfruttano sicurezza kubernetes per salvaguardare dati importanti. Un sistema estremamente complesso, Kubernetes è composto da molti componenti diversi e richiede che ogni team o gruppo affronti i rischi per la sicurezza individualmente, poiché potrebbero potenzialmente avere un impatto sui diversi servizi e livelli all’interno di un cluster Kubernetes. I team devono conoscere il modo migliore per proteggere reti, nodi, dati, pod e altro di Kubernetes.
Esiste questa pratica tra i membri dello staff delle aziende di sfruttare sia i dispositivi personali che quelli aziendali per accedere ai servizi su varie reti. Questo modo di utilizzo può essere piuttosto rischioso in quanto espone dati importanti in un’organizzazione a potenziali minacce ed è qui che entrano in gioco le informazioni basate sull’intelligenza artificiale. Consentono a un’azienda di creare policy che limiterebbero l’accesso ogni volta che i dispositivi o i servizi presentano vulnerabilità considerate inaccettabili.
Automazione dei processi di sicurezza
Il ruolo che AI e ML svolgono nella sicurezza del cloud è piuttosto critico. Possono ridurre il carico di lavoro del team di sicurezza e meccanizzare ulteriormente le procedure di sicurezza del cloud, migliorando al contempo l’efficienza generale. Ad esempio, gli strumenti di sicurezza basati su AI sono in grado di rilevare e correggere automaticamente configurazioni errate o anomalie negli ambienti cloud, assicurando che le linee guida di sicurezza siano costantemente applicate attraverso tutte le risorse cloud.
In sostanza, un sano sicurezza del cloud postura deve essere mantenuta per mantenere applicazioni e dati sensibili protetti in ogni momento. Con l’AI, le organizzazioni saranno meglio posizionate per valutare e monitorare costantemente i loro ambienti cloud. Saranno in grado di identificare possibili vulnerabilità e aree di miglioramento. Questa esigenza può essere affrontata da strumenti come CSPM (Cloud Security Posture Management).
Analisi comportamentale
Gli algoritmi di Machine Learning stabiliscono una baseline o uno standard di comportamento regolare dell’utente, consentendo loro di identificare anomalie che potrebbero essere indicazioni di accesso non autorizzato o di violazione. Questo particolare approccio è più efficace durante l’identificazione di minacce interne.
Priorità intelligente
L’intelligenza artificiale torna utile quando si dà la priorità ai casi in base a determinate cose come il loro potenziale impatto, gravità e contesto. Con questo, i team di sicurezza sono liberi di concentrarsi prima sugli incidenti critici, assegnando al contempo le loro scarse risorse in modo più efficace.
Risposta automatica
Una volta rilevata una minaccia, l’algoritmo di Intelligenza Artificiale non perde tempo nell’automatizzare molteplici azioni di risposta, tra cui la messa in quarantena del malware, il taglio degli indirizzi IP sospetti e l’isolamento dei sistemi interessati. In questo modo, l’incidente può essere contenuto e si possono prevenire ulteriori danni.
Analisi predittiva
L’analisi predittiva è prerogativa di Apprendimento automatico modelli. Sulla base dei dati storici disponibili, il ML ha il potere di prevedere o immaginare le tendenze future degli attacchi, consentendo alle organizzazioni interessate di essere proattive nell’implementazione di diverse misure di sicurezza.
Precisione migliorata
Rispetto ai metodi tradizionali, sia il Machine Learning che l’intelligenza artificiale possono vantare una maggiore accuratezza nell’identificazione delle minacce. Ciò contribuisce notevolmente a ridurre i negativi e i falsi positivi.
Scalabilità
La scalabilità è un altro ruolo importante che l’intelligenza artificiale e il machine learning svolgono nella sicurezza del cloud. Con i due algoritmi, le organizzazioni non si preoccupano più quando i dati crescono oltre le aspettative. Questo perché l’intelligenza artificiale e il machine learning possono scalare senza sforzo per gestire il crescente volume di dati, possono anche gestire la complessità degli ambienti cloud contemporanei.
Efficienza dei costi
Tutta l’essenza di Intelligenza artificiale e programmi di apprendimento automatico è quello di ridurre la necessità di analisi e monitoraggio manuali su vasta scala meccanizzando più attività di sicurezza. L’effetto risultante di ciò è l’economicità.
In sintesi
In conclusione, sia l’intelligenza artificiale che l’apprendimento automatico sono diventati strumenti cruciali nella sicurezza del cloud e, per le organizzazioni che vogliono mantenere costantemente protetti i dati importanti, adottarli è diventato obbligatorio e non più facoltativo. I due algoritmi devono funzionare in modo efficace se si vuole navigare nel panorama della sicurezza informatica in evoluzione.
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