I ricercatori del MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), in collaborazione con la startup PatternEx hanno infatti sviluppato una piattaforma chiamata AI in grado, a quanto sappiamo, di rilevare l’85% degli attacchi informatici, con il vantaggio di ridurre fino a 5 volte il numero di falsi positivi (cioè attacchi informatici non effettivi ma rilevati erroneamente come tali). Un articolo online spiega dettagliatamente, a riguardo, come sia possibile “addestrare” una macchina (nel senso imposto dalla disciplina, molto sfruttata sul web, del machine learning) e farla diventare un sistema di sicurezza avanzato, in grado sia di combinare l’intervento di un umano esperto con le più avanzate tattiche di intelligenza artificiale (AI) che di imparare, letteralmente, ogni giorno qualcosa sui nuovi possibili attacchi.
Le caratteristiche del software sono quattro: una piattaforma di analytics per i big data, un insieme di metodi di outlier detection, un meccanismo di feedback a disposizione degli analisti di sicurezza ed un modulo di apprendimento supervisionato (supervised learning module). Usando questi quattro elementi in combinazione, si riesce ad ottenere un tasso di rilevamento migliorato e molto più preciso, con l’ulteriore possibilità di rilevare potenziali attacchi mai visti in precedenza.
In un certo senso, quindi, potremmo trovarci di fronte ad uno dei primi esperti di sicurezza virtuali della storia, una sorta di virtual analytist in grado di apprendere nuovi modelli di attacco e rilevarne progressivamente sempre di più – in attesa ovviamente delle prime applicazioni del settore, che potrebbero apparire prima di quanto pensiamo (fonte).
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