Il panorama con cui devono confrontarsi i responsabili della Sicurezza ICT è oggi molto sfidante a causa della continua evoluzione delle minacce cyber, del poco tempo a disposizione, della mancanza di staff con skill specifici. Entro il 2021 potrebbero esserci fino a 3,5 milioni di posti vacanti su questi temi e il personale attivo in questo ambito lavora già al massimo delle proprie capacità.
Una situazione non proprio ideale che è emersa in particolare nell’ultimo periodo, quando le aziende alle prese con l’emergenza Covid19 e con una forza lavoro operativa in gran parte da remoto, hanno dovuto anche subire un’escalation degli attacchi cyber.
Un aiuto concreto per le aziende è quello offerto oggi da soluzioni AI e Machine Learning in grado di rendere il cyber risk management molto più efficace. Le tecniche di Machine Learning permettono infatti di innovare il disegno della difesa e della risposta agli attacchi, dotando di ulteriori capacità lo stack tecnologico e permettendo, ad esempio, di
- Riconoscere un attacco avanzato che è sfuggito alle normali procedure di difesa,
- Identificare comportamenti anomali analizzando il traffico di rete e i comportamenti delle persone,
- Analizzare le configurazioni e ricercare vulnerabilità nel software.
Nel corso del Webinar dello scorso 7 luglio, “AI E SELF-DEFENSE CONTRO GLI ATTACCHI CYBER. Un “sistema immunitario” per riconoscere le anomalie e gli attacchi avanzati“ abbiamo affrontato un caso studio, l’esperienza di utilizzo dell’AI per Anomaly Detection presso Giunti Editore, grazie alla presenza di Raffaello Ghilardi, Direttore Sistemi Informativi di Giunti Editore. Poi, con l’intervento di Mariana Pereira, Email Security Solutions Director di Darktrace, abbiamo discusso come il sistema Darktrace di Self-learning Detection individua gli attacchi e risponde in autonomia e come ripensare la mail security e proteggere l’organizzazione da attacchi di nuova generazione che superano le barriere tradizionali.
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