{"id":39506,"date":"2019-03-28T18:12:33","date_gmt":"2019-03-28T17:12:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.area-press.eu\/comunicatistampa\/?p=39506"},"modified":"2019-03-28T18:12:33","modified_gmt":"2019-03-28T17:12:33","slug":"lera-del-machine-learning-nella-cybersecurity-un-passo-verso-un-mondo-piu-sicuro-o-verso-lorlo-del-precipizio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.area-press.eu\/comunicatistampa\/2019\/03\/28\/lera-del-machine-learning-nella-cybersecurity-un-passo-verso-un-mondo-piu-sicuro-o-verso-lorlo-del-precipizio\/","title":{"rendered":"L\u2019era del Machine Learning nella cybersecurity:  un passo verso un mondo pi\u00f9 sicuro o verso l\u2019orlo del precipizio?"},"content":{"rendered":"<p>L&#8217;apprendimento automatico (Machine Learning) non \u00e8 solo un termine ormai noto e molto gettonato ma \u00e8 anche una tecnologia ampiamente accettata e in cui si ripone la piena fiducia. Secondo i dati della ricerca di OnePoll condotta per conto di ESET, <strong><em>l&#8217;80% dei responsabili IT aziendali ritiene che il ML gi\u00e0 aiuti o aiuter\u00e0 in futuro la propria organizzazione a rilevare e rispondere pi\u00f9 rapidamente alle minacce alla sicurezza, mentre il 76% concorda sul fatto che in qualche modo queste tecnologie aiuteranno a risolvere le carenze di competenze di sicurezza informatica sul posto di lavoro<\/em><\/strong>. I risultati della ricerca, che ha coinvolto 900 decision maker IT negli Stati Uniti, Regno Unito e Germania, riportano inoltre che l\u201982% degli intervistati ha gi\u00e0 implementato un prodotto di sicurezza informatica che utilizza il ML mentre per il restante 18%, pi\u00f9 della met\u00e0 (53%) dichiara che le loro aziende stanno pianificando di utilizzare il ML nei prossimi 3-5 anni. Solo il 23% afferma che non \u00e8 in previsione l\u2019utilizzo di soluzioni di sicurezza basate su ML nel prossimo futuro. \u00a0<strong>IL MACHINE LEARNING COME CARBURANTE PER I PROSSIMI CYBERATTACCHI? IL CASO EMOTET<\/strong>Eppure, come la maggior parte delle innovazioni, anche l&#8217;apprendimento automatico ha degli svantaggi e pu\u00f2 essere utilizzata come arma di attacco da parte dei cybercriminali. Gli hacker riconoscono infatti le opportunit\u00e0 e il valore di questa tecnologia che pu\u00f2 essere utilizzata in maniera distorta per creare nuovi ceppi di malware, colpire target specifici ed estrarre dati preziosi, proteggere l&#8217;infrastruttura dei criminali informatici &#8211; come le botnet &#8211; portando scompiglio e causando danni anche molto ingenti. Secondo i dati della ricerca di ESET questo timore \u00e8 condiviso anche dai responsabili IT aziendali: <strong><em>il 66% degli intervistati concorda sul fatto che le nuove tecnologie legate al ML far\u00e0 aumentare il numero di attacchi, mentre il 70% ritiene che il ML render\u00e0 le minacce pi\u00f9 complesse e difficili da rilevare.<\/em><\/strong>Sfortunatamente, gli scenari in cui il ML viene utilizzato in maniera impropria non sono solo teorici e alcuni casi riscontrati <em>in the wild<\/em> e gi\u00e0 analizzati dai ricercatori di ESET dimostrano che le tecnologie basate su ML sono gi\u00e0 state utilizzate per scopi fraudolenti. <strong>E\u2019 il caso di Emotet, una famiglia di Trojan bancari famosa per la sua architettura modulare, le tecniche di persistenza e il sistema di diffusione automatica simile a quello dei vecchi worm. <\/strong>I ricercatori di ESET sospettano che questa famiglia di malware utilizzi l&#8217;apprendimento automatico per migliorare la propria capacit\u00e0 di colpire vittime specifiche. Infatti, nonostante gli attacchi legati a Emotet compromettano migliaia di dispositivi ogni giorno, \u00e8 sintomatico come questo malware sia capace di evitare gli strumenti di monitoraggio dei ricercatori di sicurezza, gli honeypot e le botnet tracker. Per ottenere questo, Emotet raccoglie la telemetria delle sue potenziali vittime e le invia al server C &amp; C dei cybercriminali. Sulla base di questi input, il malware non solo preleva i moduli che devono essere inclusi nel payload finale ma sembra anche distinguere gli operatori umani reali dalle macchine virtuali e dagli ambienti automatizzati utilizzati dai ricercatori di sicurezza.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>\u00a0<\/strong><strong>\u00a0<\/strong><strong>\u00a0<\/strong><strong>\u00a0<\/strong><strong>CONOSCERE I LIMITI DEL ML PER IMPOSTARE LA GIUSTA STRATEGIA DI SICUREZZA INFORMATICA<\/strong>Il ML rappresenta un inestimabile aiuto nelle odierne pratiche di sicurezza informatica, in particolare per la scansione del malware, essendo rapidamente in grado di analizzare e identificare la maggior parte delle potenziali minacce per gli utenti e agire in modo proattivo per sconfiggerle. E\u2019 tuttavia importante comprenderne i limiti, a partire dalla necessit\u00e0 di verifica umana per la classificazione iniziale, per l\u2019analisi di campioni potenzialmente dannosi e per la riduzione del numero di falsi positivi. Secondo gli esperti di ESET \u00e8 imprescindibile utilizzare il Machine Learning \u2013 che \u00e8 parte integrante delle soluzioni ESET &#8211; come elemento del sistema di sicurezza informatica ma che \u00e8 necessario che le aziende adottino un approccio pi\u00f9 strategico per costruire una difesa robusta. Le soluzioni a pi\u00f9 livelli, unite a persone di talento e competenti, saranno l&#8217;unico modo per rimanere un passo avanti agli hacker mentre il panorama delle minacce informatiche continua ad evolversi. \u00a0Per ulteriori informazioni sull\u2019argomento \u00e8 possibile scaricare il White Paper <strong><em>MACHINE LEARNING ERA IN CYBERSECURITY: A STEP TOWARDS A SAFER WORLD OR THE BRINK OF CHAOS? <\/em><\/strong>al seguente link<strong><em>: <a href=\"https:\/\/www.welivesecurity.com\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/ESET_MACHINE_LEARNING_ERA.pdf\">https:\/\/www.welivesecurity.com\/wp-content\/uploads\/2019\/02\/ESET_MACHINE_LEARNING_ERA.pdf<\/a><\/em><\/strong><strong><em>\u00a0<\/em><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L&#8217;apprendimento automatico (Machine Learning) non \u00e8 solo un termine ormai noto e molto gettonato ma \u00e8 anche una tecnologia ampiamente accettata e in cui si ripone la piena fiducia. 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