Impiegare l'AI per la sicurezza informatica: Vantaggi e sfide

All'interno dei domini della tecnologia, la sicurezza è una questione che è rimasta sensibile e sfuggente.

Gli esperti di sicurezza hanno progressivamente identificato le aree che considerano di maggior rischio, indicizzato le sfere di una maggiore minaccia, includendo la mappatura delle sezioni che percepiscono essere potenzialmente vulnerabili. L'obiettivo è quello di sostenere efficacemente un programma di sicurezza robusto e gestibile.

From both technical and non-technical approach cybersecurity remains an uncharted sea of personal and organizational area of concern. The entry of advanced technologies have birthed the realm of intelligenza artificiale and cybersecurity. Exploring diverse tenets of cybersecurity, the entry of AI is timely, productive and also a threat in itself.

I protocolli di sicurezza adeguati e soddisfacenti devono soddisfare i requisiti di base della deterrenza, devono essere semplici da implementare, difficili da infiltrare, e devono sostenere il massimo livello di privacy. Tuttavia, con l'evoluzione dell'IA e l'integrazione dei big data, la cybersecurity sta andando alla deriva verso un livello tecnico complesso. La sfida però è: in futuro, sarà sostenibile? Come aiuterà a scoraggiare i criminali? Sarà usato per sfruttare le vulnerabilità all'interno delle app esistenti o delle infrastrutture di base? Artificial intelligence relies heavily on data, but the availability of data doesn’t mean AI solutions are inevitable.

An aggregation of AI technologies like natural language processing, apprendimento automatico, deep learning, and business rules will have  significant impact on all procedures of the security solutions development life cycle, either helping security designers create better or worse solutions. As in other regions of technology, AI will disrupt how cybersecurity  solutions are developed and consumed. 

Will the entry of AI technologies be useful for cybersecurity operations? The answer is yes and no, yes in that not many criminals have the AI expertise. The combination of AI technologies are employed to build self learning algorithms, complex security and advanced knowledge base. Different organizations are employing a combination of old and modern security infrastructures, and this mix is hard to get through. No, with the emerging technologies, AI in cybersecurity will require massive investment in time and resources, sustainable algorithms must be developed to manage emerging applications and changing security threats landscape. It will be hard or eventually challenging to develop an all round AI solutions within the cybersecurity, data disparity and inconsistency in data-set training, algorithm composition and testing being areas that are critical.

La promessa di un'AI affidabile nella cybersicurezza è ancora lontana dall'essere realizzata in modo efficace. Le tecnologie AI devono ancora acquisire pienamente il dominio dell'intelligenza umana, mentre i nuovi protocolli di cybersecurity sono sviluppati, e le nuove applicazioni e infrastrutture distribuite, l'AI sta mutando generando soluzioni inconsistenti e inaffidabili.

Cybersecurity is growing rapidly and the need for better solutions are all time high. The new generation technologies and applications that can behave more like humans are emerging progressively. As a result a greater understanding of these technologies is required either in software development life cycle or in security solutions for the applications.

Considerando che l'apprendimento automatico profondo e le reti neurali sono la base per un'IA più forte; applicandoli e combinandoli con le tecnologie IA esistenti come la rappresentazione della conoscenza, NLP, motori di ragionamento, visione e tecnologie vocali, si rafforzerà l'IA. Per sviluppare e mantenere l'infrastruttura AI, le organizzazioni avrebbero bisogno di una grande quantità di risorse come la memoria, i dati appropriati e la potenza di calcolo. Allo stesso modo, le soluzioni AI sono addestrate attraverso diversi set di dati di apprendimento, set di dati assortiti di codici non maligni e malware, e altre anomalie. Acquisire tutti questi insiemi di dati affidabili e precisi è costoso e richiede molto tempo e non tutte le organizzazioni possono permettersi. Inoltre, gli hacker possono anche impiegare la loro IA per testare e migliorare il loro malware per battere qualsiasi sistema di IA esistente. In realtà, un malware a prova di AI può essere estremamente devastante in quanto può essere addestrato da strumenti di sicurezza AI esistenti e creare attacchi più precoci per penetrare le soluzioni convenzionali di cybersecurity, comprese le soluzioni AI-boosted.

Un'altra notevole sfida AI è che con le giuste competenze, è facile clonare e riprodurre l'algoritmo AI. Rispetto alla sicurezza convenzionale, non è semplice ricreare hard, ma qualsiasi persona con le conoscenze necessarie può accedere a qualsiasi software

A questo proposito, l'impiego dell'AI per la sicurezza informatica è ancora sfuggente, la portata delle tecnologie AI rimane difficile da raggiungere. I vari approcci impiegati non offrono alcuna garanzia di affidabilità. Le soluzioni AI possono essere indifese a causa di input sviliti che generano risultati difettosi dall'apprendimento, sfruttamento di difetti, sistemi di pianificazione, attacchi di avvelenamento o classificazioni da parte dei sistemi di apprendimento automatico. Così le tecnologie AI come le tecniche di apprendimento profondo possono essere ingannate da piccoli livelli di rumore di input progettati da un antagonista. Queste dinamiche illustrano che l'IA richiede più protezione dell'organizzazione stessa. Ha più vulnerabilità che differiscono notevolmente dalle convenzionali vulnerabilità delle soluzioni di cybersecurity come i buffer overflow.