Nel panorama in continua evoluzione della sicurezza informatica, le organizzazioni si trovano ad affrontare una moltitudine di sfide che richiedono soluzioni innovative che sfruttino tecnologie all'avanguardia.
Uno dei problemi più urgenti è la crescente sofisticazione delle minacce informatiche, tra cui malware, ransomware e attacchi di phishing, che stanno diventando sempre più difficili da individuare e limitare. Inoltre, la rapida espansione delle infrastrutture digitali ha ampliato la superficie di attacco, rendendo più difficile per i team di sicurezza monitorare e proteggere ogni punto di ingresso e di uscita. Un altro problema importante è la carenza di professionisti qualificati nel campo della sicurezza informatica (che indagini indipendenti hanno stimato essere di circa 4 milioni di persone in tutto il mondo1) che lascia molte organizzazioni vulnerabili agli attacchi.
Queste sfide sottolineano la necessità di tecnologie avanzate che possano coadiuvare nelle attività di protezione delle risorse e dei dati digitali.
In che modo l'IA generativa può essere di aiuto?
L'intelligenza artificiale generativa è emersa come un potente strumento per affrontare queste sfide legate alla sicurezza informatica. Sfruttando modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per generare nuovi dati o modelli basati su set di dati esistenti, l'IA generativa può fornire soluzioni innovative in diverse aree chiave:
Rilevamento e risposta alle minacce migliorati
L'IA generativa può essere utilizzata per creare simulazioni di minacce informatiche, inclusi malware sofisticati e attacchi di phishing. Queste simulazioni possono aiutare ad addestrare i modelli di machine learning a rilevare minacce nuove e in evoluzione in modo più accurato.
Inoltre, l'IA generativa può aiutare nello sviluppo di sistemi di risposta automatizzati che reagiscono alle minacce in tempo reale. Anche se questo non eliminerà mai la necessità di supervisione umana, ridurrà la necessità di interventi manuali, consentendo una mitigazione più rapida degli attacchi. Ad esempio, con la supervisione appropriata, può applicare automaticamente le patch ai sistemi vulnerabili o regolare le regole del firewall per bloccare i vettori di attacco. Questa capacità di risposta rapida automatizzata è particolarmente utile per mitigare le vulnerabilità zero-day, in cui la finestra temporale tra la scoperta di una vulnerabilità e il suo sfruttamento da parte degli aggressori può essere molto breve.
Apprendimenti concreti tratti dai post-mortem relativi agli eventi di sicurezza
All'indomani di un incidente di sicurezza, condurre un'accurata analisi di post-mortem è fondamentale per capire cosa è successo, perché è successo e come prevenire eventi simili in futuro.
L'IA generativa può svolgere un ruolo fondamentale in questo processo, sintetizzando e riassumendo dati complessi provenienti da una moltitudine di fonti, tra cui log, traffico di rete e avvisi di sicurezza. Analizzando questi dati, l'IA generativa può identificare modelli e anomalie che potrebbero aver contribuito alla violazione della sicurezza, offrendo approfondimenti che potrebbero essere trascurati dagli analisti umani a causa dell'enorme volume e complessità delle informazioni.
Inoltre, può generare report completi che evidenziano risultati chiave, fattori causali e potenziali vulnerabilità, semplificando la procedura di post-mortem. Questa capacità non solo accelera il processo di ripristino e apprendimento, ma consente anche alle organizzazioni di implementare strategie di rimedio più efficaci, rafforzando in definitiva la loro sicurezza informatica.
Generazione di dati sintetici per l'addestramento approfondito dei modelli
La carenza di dati reali per l'addestramento dei sistemi di sicurezza informatica rappresenta un ostacolo significativo. L'IA generativa può creare set di dati realistici e sintetici che rispecchiano il traffico di rete e il comportamento degli utenti reali senza esporre informazioni sensibili.
Questi dati sintetici possono essere utilizzati per addestrare i sistemi di rilevamento, migliorandone l'accuratezza e l'efficacia senza compromettere la privacy o la sicurezza.
Automatizzazione del rilevamento del phishing
Il phishing rimane uno dei vettori di attacco più comuni. L'IA generativa è in grado di analizzare i modelli nelle e-mail e nei siti web di phishing, generando modelli che prevedono e rilevano i tentativi di phishing con elevata precisione.
Integrando questi modelli nei sistemi di posta elettronica e nei browser web, le organizzazioni possono filtrare automaticamente i contenuti di phishing, proteggendo gli utenti da potenziali minacce.
In sintesi: le opportunità e i rischi
L'IA generativa promette di trasformare le pratiche di sicurezza informatica automatizzando processi complessi, migliorando il rilevamento e la risposta alle minacce e fornendo una comprensione più approfondita delle minacce informatiche. Mentre il settore continua a integrare l'intelligenza artificiale nelle strategie di sicurezza informatica, è fondamentale rimanere vigili sull'uso etico di questa tecnologia e sul suo potenziale abuso.
Tuttavia, i vantaggi che offre nel rafforzare le difese digitali sono innegabili, rendendolo una risorsa inestimabile nella battaglia in corso contro le minacce informatiche.
In che modo MongoDB può aiutare?
Con MongoDB, i tuoi team di sviluppatori possono creare e implementare difese informatiche in tempo reale robuste, corrette e differenziate più velocemente e su qualsiasi scala.
Per capire in che modo MongoDB è in grado di fare ciò, considera che lo stack tecnologico dell'IA comprende tre layer:
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L'elaborazione sottostante (GPU) e gli LLM
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Gli strumenti per mettere a punto i modelli insieme agli strumenti per l'apprendimento e l'inferenza contestuali rispetto ai modelli addestrati
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Le applicazioni di IA e le relative esperienze degli utenti finali
MongoDB opera al secondo layer dello stack. Consente ai clienti di inserire i propri dati proprietari in qualsiasi LLM in esecuzione su qualsiasi infrastruttura informatica per creare applicazioni di sicurezza informatica basate sull'intelligenza artificiale.
MongoDB lo fa affrontando i problemi più difficili quando si adotta l'IA generativa per la sicurezza informatica. MongoDB Atlas unifica in modo sicuro i dati operativi, i dati non strutturati e i dati vettoriali in un'unica piattaforma multi-cloud completamente gestita, evitando la necessità di copiare e sincronizzare i dati tra sistemi diversi. L'architettura basata su documenti di MongoDB consente inoltre ai team di sviluppo di modellare facilmente le relazioni tra i dati delle applicazioni e gli incorporamenti vettoriali. Ciò consente di effettuare analisi e approfondimenti più profondi e più rapidi sui dati relativi alla sicurezza.
L'architettura aperta di MongoDB è integrata con un ricco ecosistema di framework per sviluppatori di IA, LLM e fornitori di incorporamento. Questo, combinato con le nostre funzionalità multi-cloud leader del settore, offre ai tuoi team di sviluppo la flessibilità di muoversi rapidamente ed evitare di vincolarsi a qualsiasi particolare provider cloud o tecnologia IA in questo spazio in rapida evoluzione.
Consulta la nostra pagina delle risorse sull'intelligenza artificiale per saperne di più sulla creazione di app basate sull'IA con MongoDB.
Utilizzo dell'IA generativa e di MongoDB con le applicazioni di sicurezza informatica del mondo reale
Intelligence sulle minacce
ExTrac utilizza analisi basate sull'intelligenza artificiale e MongoDB Atlas per prevedere i rischi per la sicurezza pubblica analizzando i dati provenienti da migliaia di fonti. La piattaforma ha inizialmente aiutato i governi occidentali a prevedere i conflitti, ma si sta espandendo alle imprese per la gestione della reputazione e altro ancora.
Il modello di dati documentali di MongoDB consente a ExTrac di gestire dati complessi in modo efficiente, migliorando l'identificazione delle minacce in tempo reale. Atlas Vector Search aiuta ad migliorare i modelli linguistici e a gestire gli incorporamenti vettoriali per testi, immagini e video, accelerando lo sviluppo delle funzionalità. Questo approccio consente a ExTrac di modellare in modo efficiente le tendenze, tenere traccia delle narrative in evoluzione e prevedere i rischi per i propri clienti, sfruttando la flessibilità e la potenza di MongoDB per gestire dati di qualsiasi forma e struttura. Scopri di più nel nostro case study di ExTrac.
Valutazioni della sicurezza informatica
VISO TRUST sfrutta l'IA per semplificare la valutazione dei rischi informatici di terze parti, rendendo rapidamente accessibili le complesse informazioni sulla sicurezza dei fornitori per un processo decisionale informato.
Utilizzando Amazon Bedrock e MongoDB Atlas, la piattaforma di VISO TRUST automatizza la due diligence della sicurezza dei fornitori, riducendo in modo significativo il carico di lavoro per i team di sicurezza. Il suo approccio basato sull'intelligenza artificiale coinvolge l'intelligence sugli artefatti che classifica i documenti di sicurezza, rileva le organizzazioni e prevede le posizioni dei controlli di sicurezza all'interno degli artefatti. MongoDB Atlas ospita incorporamenti di testo per un denso sistema di recupero che migliora la precisione dei LLM attraverso la retrieval-augmented generation (RAG), fornendo insight sulla sicurezza immediati e fruibili. Questo uso innovativo della tecnologia consente a VISO TRUST di offrire valutazioni del rischio informatico rapide e scalabili, vantando significative riduzioni di lavoro e tempo per aziende come InstaCart e Upwork.
Il database di documenti flessibile di MongoDB e Atlas Vector Search svolgono un ruolo fondamentale nella gestione e nell'interrogazione di grandi quantità di dati, supportando la missione di VISO TRUST di fornire un'intelligence completa sui rischi informatici. Scopri di più nel nostro case study di Viso Trust.
Passaggi per iniziare
L'IA generativa basata sugli LLM, potenziata con i tuoi dati operativi codificati come incorporamenti vettoriali, sta aprendo diverse nuove possibilità nella sicurezza informatica. Se vuoi saperne di più sulla tecnologia e sulle sue possibilità, dai un'occhiata al nostro Learning Byte su Atlas Vector Search. In soli 10 minuti, avrai una panoramica dei diversi casi d'uso e di come iniziare.