6 modi per prevenire il furto informatico utilizzando l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico

L'Internet delle cose e l'intelligenza artificiale hanno portato una miriade di vantaggi alle aziende di quasi tutti i settori. Dalle catene di approvvigionamento semplificate ai processi di produzione, l'IA e l'IoT offrono soluzioni per quasi tutte le esigenze organizzative.

Tuttavia, queste tecnologie presentano anche nuovi rischi per la sicurezza informatica che prima non c'erano perché tanti dispositivi sono ora connessi a Internet. Il rischio di furto informatico è una delle principali preoccupazioni delle organizzazioni nell'implementazione di soluzioni di IA e IoT.

Queste tecnologie introducono più dispositivi a cui gli hacker possono accedere da remoto e software che possono essere manipolati per rubare informazioni o denaro, direttamente o indirettamente.

Esploreremo alcune delle minacce poste dall'intelligenza artificiale e dall'apprendimento automatico, insieme a cinque strategie che puoi utilizzare per mitigare il rischio di furto informatico della tua organizzazione utilizzando queste tecnologie. Quindi iniziamo!

1. Prevedi attacchi futuri

Quando puoi prevedere attacchi futuri, puoi anche prevenirli. Quando puoi prevedere i successivi potenziali attacchi, puoi fornire al tuo team di sicurezza informazioni sufficienti per difendersi da essi. Esistono tre modi per prevedere potenziali attacchi utilizzando AI e ML:

• Analisi del traffico di rete : questo tipo di analisi esamina la comunicazione tra i dispositivi su una rete. Può aiutarti a rilevare comunicazioni dannose tra dispositivi che potrebbero indicare un attacco imminente.
• Analisi dell'utente e del comportamento : questo tipo di analisi esamina cosa stanno facendo gli utenti e come interagiscono con i sistemi. Può aiutarti a rilevare un comportamento anomalo dell'utente che potrebbe indicare un attacco imminente.
• Analisi del comportamento di rete: questo tipo di analisi monitora i dispositivi e il traffico su una rete e lo stato dei dispositivi e del software di rete. L'analisi del comportamento di rete può aiutarti a rilevare gli attacchi imminenti monitorando lo stato dei dispositivi su una rete.

2. Implementare l'autenticazione biometrica

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Autenticazione biometrica è un tipo di identificazione che utilizza i tratti fisici di una persona, come l'impronta digitale, il viso o la voce, a scopo di identificazione e verifica. Nella maggior parte dei casi, biometrico l'autenticazione utilizza sensori per raccogliere dati, come impronte digitali o scansioni della retina, quindi utilizza il software per creare un identificatore univoco.

L'autenticazione biometrica è un ottimo modo per prevenire il furto informatico in quanto non richiede l'utilizzo di token o PIN, che possono essere dimenticati o rubati. Tuttavia, l'autenticazione biometrica non è infallibile e può essere violata da un utente malintenzionato utilizzando un'impronta digitale falsa o la rappresentazione vocale.

3. Rilevamento e risposta in tempo reale basati sull'intelligenza artificiale

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Il rilevamento e la risposta in tempo reale possono rilevare un attacco in tempo reale e rispondere con una correzione automatica. Puoi utilizzare il rilevamento e la risposta in tempo reale per prevenire il furto informatico in tre modi.

• Rilevamento precoce delle anomalie: un rilevamento precoce delle anomalie è un approccio basato sull'analisi per identificare gli eventi anomali prima che diventino minacce alla sicurezza. Il rilevamento precoce delle anomalie può aiutarti a prevenire il furto informatico identificando il comportamento della rete che indica un potenziale attacco.
• Analisi delle minacce in tempo reale: questo approccio si basa su piattaforme SIEM (Security Information and Event Management) per identificare le minacce. L'analisi delle minacce in tempo reale può aiutarti a prevenire i furti informatici identificando le minacce sulla rete.
• Rilevamento dei dati in tempo reale: questo approccio si basa su data mining, machine learning e analisi dei grafici per aiutarti a scoprire modelli nei dati che potrebbero indicare un attacco informatico.

4. AI Scansione dati massiccia

La scansione massiccia dei dati è un metodo per analizzare enormi volumi di dati per identificare potenziali minacce. Per prevenire il furto informatico, puoi utilizzare la scansione di dati di massa basata sull'intelligenza artificiale per cercare file dannosi sui tuoi sistemi, come virus o ransomware.

È possibile utilizzare la scansione dei dati per cercare codice sospetto, ad esempio una parte di codice che potrebbe far parte di una botnet o per sistemi che comunicano con un dominio sospetto. La scansione dei dati può anche cercare dati sensibili sui tuoi sistemi, come numeri di carte di credito non crittografati.

Se trovi dati dannosi o sensibili, puoi metterli in quarantena o rimuoverli dai tuoi sistemi per prevenire ulteriori danni.

5. Proteggi i tuoi dati utilizzando piattaforme basate su blockchain

Una blockchain è un registro distribuito che registra transazioni e risorse, come contratti, immutabili e verificabili. La tecnologia Blockchain è spesso associata a criptovalute, come Bitcoin ed Ethereum, che utilizzano la tecnologia per tracciare e proteggere le loro transazioni.

Viene utilizzato anche in altri settori, come l'assistenza sanitaria e l'aviazione. La tecnologia Blockchain fornisce un modo solido e sicuro per archiviare e condividere i dati. Ciò ha portato allo sviluppo di piattaforme di apprendimento automatico basate sull'intelligenza artificiale che utilizzano la tecnologia blockchain per archiviare e condividere i dati tra gli utenti in modo sicuro.

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Queste piattaforme basate sull'intelligenza artificiale utilizzano una rete decentralizzata per distribuire i dati su più nodi per garantire che i dati siano protetti e non archiviati su un server centrale. I dati sono anche crittografati per proteggersi da attacchi dannosi.

6. Scanner di vulnerabilità basato sull'apprendimento automatico

Uno scanner di vulnerabilità basato sull'apprendimento automatico è uno strumento di sicurezza basato sull'intelligenza artificiale che analizza i tuoi sistemi alla ricerca di vulnerabilità, come porte di rete non protette o criteri di password deboli, e consiglia azioni correttive.

Uno scanner di vulnerabilità è fondamentale per qualsiasi strategia di sicurezza in quanto aiuta a identificare e risolvere i problemi prima che diventino una minaccia per la sicurezza. Uno scanner di vulnerabilità può prevenire il furto informatico identificando le vulnerabilità nei tuoi sistemi e fornendo consigli su come porvi rimedio.

Può anche essere utilizzato per identificare se i tuoi dati sono a rischio e, in tal caso, può consigliare modi per proteggerli. Gli scanner delle vulnerabilità possono anche identificare le minacce nei tuoi dati, come gli URL dannosi. Se uno scanner di vulnerabilità rileva minacce nei tuoi dati, può fornire consigli per risolverle. Ad esempio, può fornire una regola per impedire agli URL dannosi di entrare nella tua rete.

Conclusione

Non si può negare che la criminalità informatica è in aumento. Il numero di attacchi e l'entità dei danni che provocano continuano a crescere man mano che sempre più aziende adottano la tecnologia. Tuttavia, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico stanno aiutando a combattere questa minaccia rilevando modelli di comportamento anomali prima che diventino una minaccia alla sicurezza.