Cybersecurity e IA: come l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando la lotta contro i cyber-attacchi

Negli ultimi anni, la cybersecurity è diventata una priorità fondamentale per qualsiasi organizzazione, pubblica o privata, indipendentemente dalle dimensioni. La spinta alla digitalizzazione e la diffusione di nuove modalità di lavoro da remoto, conseguenze della pandemia, hanno ampliato la superficie potenzialmente esposta a cyber-attacchi. Si è registrato un incremento nel livello di sofisticazione delle minacce informatiche, corrisposto da una maggiore diffusione e aumento della facilità di reperire strumenti di attacco. Questo quadro è aggravato da un contesto geopolitico in evoluzione, che aumenta la complessità e la frequenza degli attacchi informatici.

L’uso dell’IA nella sofisticazione degli attacchi informatici

I cyber-criminali ricorrono alle tecnologie emergenti per sofisticare gli attacchi, e l’Intelligenza Artificiale (IA) comporta una notevole complicazione del panorama delle minacce. L’IA generativa consente ai criminali informatici di facilitare gli attacchi, semplificando e rendendo accessibili attività che erano riservate a ristretti gruppi di esperti, grazie allo sviluppo e all’ottimizzazione di software malevoli. Il training di algoritmi di IA attraverso informazioni sottratte da precedenti attacchi informatici permette agli hacker di raffinare le tecniche di ingegneria sociale, il primo passo per accedere a sistemi complessi.

Intesa Sanpaolo ha segnalato l’utilizzo di strumenti IA offensivi per sviluppare phishing kit evoluti e personalizzare messaggi phishing sfruttando informazioni pubbliche delle vittime postate sui social media, automatizzando gli attacchi di social engineering.

Deep fake: nuova frontiera del rischio cyber

Una delle minacce emergenti più insidiose è rappresentata dai deep fake, una tecnica che impiega l’IA generativa per scopi malevoli, come la creazione di identità sintetiche per impersonare, in voce e sembianze, persone reali. Nel contesto bancario e finanziario, i deep fake possono essere utilizzati per eludere i controlli di sicurezza basati sul riconoscimento biometrico, commettere truffe sfruttando il furto di identità e diffondere informazioni false per influenzare il mercato e compromettere la reputazione.

I deep fake sfruttano tecnologie di IA e apprendimento automatico per generare video, audio e immagini, combinando contenuti generati artificialmente con contenuti reali e fonti legittime. Questi contenuti vengono veicolati attraverso e-mail, messaggi istantanei, registrazioni vocali, social media e video-call. Le applicazioni comuni includono l’evoluzione di schemi frodatori consolidati, utilizzando video e audio-messaggi deep fake per impersonare figure aziendali apicali e convincere le vittime a fornire informazioni personali o eseguire attività dispositive per completare transazioni truffaldine.

L’IA nelle Strategie di Difesa e Sicurezza

L’impiego dell’IA nelle strategie di difesa

Gli algoritmi di IA e Machine Learning offrono soluzioni per analizzare e processare grandi quantità di dati in tempo reale, supportando l’identificazione proattiva di anomalie comportamentali e nuovi schemi di attacco. L‘IA viene addestrata utilizzando enormi dataset di traffico di rete, log di sistema, schemi di attacco frodatori noti, informazioni di intelligence e altre fonti di dati, per identificare comportamenti malevoli. Gli algoritmi predittivi analizzano tendenze e schemi storici per prevedere potenziali minacce future. Questo approccio permette alle organizzazioni di rafforzare le difese prima che l’attacco avvenga.

I presidi tecnologici adottati dalle grandi organizzazioni incorporano soluzioni di IA, anche di tipo generativo, per ridurre i tempi alla correlazione di eventi di sicurezza, permettendo agli analisti di contestualizzare velocemente gli eventi.

Migliorare la sicurezza con l’IA: strumenti e tecniche

Attraverso strumenti di IA generativi integrati, è possibile accelerare la familiarizzazione degli specialisti cyber sulle piattaforme tecnologiche, sfruttando l’interazione con modelli conversazionali per delegare attività analitiche ripetitive e time-consuming. Questo sgravio permette agli analisti di concentrarsi sugli elementi di valore. Le applicazioni di IA si stanno consolidando nei processi dei Cybersecurity Operation Center, orientate all’orchestrazione e all’automazione delle risposte alle minacce comuni, garantendo maggiore efficacia nei processi di identificazione degli incidenti, riduzione dei tempi di risposta agli attacchi, aumento della precisione di risposta e riduzione dei rischi introdotti dal fattore umano.

IA e rilevamento delle frodi nel settore finanziario e bancario

Nel settore finanziario, l’applicazione di algoritmi di IA per le contromisure alle frodi si traduce in un monitoraggio avanzato dell’operatività dei clienti, finalizzato all’identificazione proattiva di comportamenti anomali e al blocco proattivo di transazioni sospette. Questo approccio migliora la capacità di prevenire e contrastare le frodi, analizzando i dati delle transazioni storiche per identificare pattern sospetti e rafforzare le misure di sicurezza, richiedendo autenticazioni a due fattori e bloccando transazioni dubbie. Questo approccio proattivo permette di prevenire le frodi prima che i danni possano impattare i clienti.

Le stesse tecniche predittive utilizzate per rilevare anomalie nell’operatività degli utenti che accedono ai sistemi informativi della banca possono, ad esempio, richiedere verifiche dell’identità o limitare i profili di accesso. L’autenticazione adattiva migliora la sicurezza senza compromettere l’esperienza utente.

Le Sfide Future della Cybersecurity Potenziate dall’IA

Verso un’integrazione olistica di IA e sicurezza

La sinergia tra cybersecurity e IA rappresenta una delle evoluzioni più promettenti per la sicurezza informatica. L’IA offre strumenti per rilevare, prevenire e rispondere alle minacce in modo efficace. Con un approccio olistico e coordinato, l’IA e la cybersecurity possono costruire un futuro digitale più sicuro.

L’IA è una risorsa emergente nel supporto ai processi di sviluppo applicativo e scrittura del codice: permette un maggiore time-to-market nello sviluppo e standardizza i modelli applicativi. È facile istruire i modelli a seguire regole di sviluppo sicuro e migliorare la produzione di applicazioni sicure by design. Il futuro della cybersecurity è legato alle evoluzioni dell’IA. Man mano che le minacce informatiche evolvono e diventano più sofisticate, le soluzioni basate su IA devono progredire per contrastarle. Vedremo un aumento dell’automazione nella risposta agli incidenti, una maggiore precisione nel rilevamento delle minacce e una migliore integrazione della sicurezza nei processi aziendali.

Bullet Executive Summary

In conclusione, l’integrazione dell’Intelligenza Artificiale nelle strategie di cybersecurity rappresenta una svolta significativa per il settore bancario e finanziario. Le banche, come Intesa Sanpaolo, stanno già utilizzando l’IA per sviluppare strumenti avanzati di difesa contro le minacce informatiche, migliorando la sicurezza e l’efficienza operativa. Tuttavia, l’adozione di queste tecnologie comporta anche rischi, come la possibilità di decisioni errate e problemi di sicurezza dei dati. È essenziale che le istituzioni finanziarie adottino un approccio equilibrato, combinando l’innovazione con misure di controllo e gestione del rischio.

Nozione base: Le nuove strategie bancarie basate sull’IA includono l’automazione dei processi operativi e la personalizzazione dei servizi per migliorare l’esperienza del cliente e aumentare la competitività sul mercato.

Nozione avanzata: L’adozione di modelli di intelligenza artificiale generativa, come i Large Language Models (LLMs), può trasformare il settore finanziario, ma richiede una gestione attenta dei bias nei dati di addestramento e una diversificazione dei fornitori per mitigare i rischi di concentrazione del mercato.

L’IA rappresenta un’opportunità straordinaria per il settore bancario, ma è fondamentale che le istituzioni finanziarie mantengano un equilibrio tra innovazione e sicurezza, garantendo al contempo la protezione dei dati e la fiducia dei clienti. La riflessione personale che emerge è che, mentre abbracciamo queste tecnologie avanzate, dobbiamo anche essere vigili e responsabili, assicurandoci che l’IA sia utilizzata in modo etico e sicuro per costruire un futuro digitale più sicuro e sostenibile.