Il machine learning è una branca dell’intelligenza artificiale che si occupa di creare sistemi in grado di apprendere autonomamente da dati e algoritmi. Questa tecnologia ha molte applicazioni in diversi settori, tra cui la sicurezza informatica.
In questa disamina verrà spiegato come il machine learning sta influenzando la sicurezza informatica in tre aspetti: la rilevazione delle minacce, la prevenzione degli attacchi e la protezione dei dati.
La rilevazione delle minacce
Uno dei principali vantaggi del machine learning è la sua capacità di analizzare grandi quantità di dati e individuare schemi, anomalie e correlazioni. Questo può essere molto utile per rintracciare i rischi informatici, che sono sempre più sofisticati e variegati. Il machine learning può aiutare a identificare comportamenti sospetti, malware, phishing, botnet, ransomware e altre forme di attacco, basandosi su indicatori di compromissione, reputazione, contesto e intelligenza di rete. Inoltre, il machine learning può apprendere continuamente dai nuovi dati e adattarsi alle nuove minacce, migliorando la sua efficacia e precisione.
Strumenti come Microsoft Defender for Endpoint permettono di identificare e affrontare minacce avanzate. Infatti, questo tool analizza dati provenienti da sensori, cloud e intelligenza umana, offrendo visibilità sulle attività sospette, valutazione del rischio, mitigazione automatica e collaborazione tra team di sicurezza. Un altro strumento molto utile è IBM QRadar, si tratta di una piattaforma di sicurezza che integra machine learning e analisi dei dati per rilevare minacce in tempo reale, correlando informazioni da diverse fonti. Fornisce una visione unificata delle minacce, priorizzazione degli incidenti, gestione degli allarmi e risposta rapida.
L’influenza del machine learning nel settore iGaming
I giochi di casinò richiedono un alto livello di sicurezza, sia per garantire la correttezza e la casualità dei risultati, sia per proteggere i dati e i fondi dei giocatori. In questo ambito particolare il machine learning sta influenzando la sicurezza informatica per il casinò online e giochi di intrattenimento come aviator e altri titoli recentemente usciti nello scenario iGaming.
Il machine learning può contribuire a migliorare la sicurezza di questi giochi, in diversi modi:
- Generazione di numeri casuali: il machine learning può aiutare a generare numeri casuali più affidabili e imprevedibili, basandosi su fonti di entropia come il rumore ambientale, i movimenti del mouse o i dati biometrici. Questo può rendere i giochi più equi e difficili da manipolare o prevedere.
- Rilevazione di frodi e truffe: il machine learning può aiutare a rilevare e prevenire le frodi e le truffe nei giochi online, come il conteggio delle carte, il botting, il collusione, il riciclaggio di denaro o il phishing. Questo può basarsi su analisi comportamentali, anomalie statistiche, reputazione dei giocatori e intelligenza artificiale.
- Protezione dei dati e dei pagamenti: il machine learning può aiutare a proteggere i dati e i pagamenti dei giocatori nei giochi online, criptando, mascherando e monitorando le informazioni sensibili, come le credenziali di accesso, i dati personali, le carte di credito o i portafogli elettronici. Questo può prevenire la perdita, la fuga, il furto e l’abuso dei dati e dei fondi.
La prevenzione degli attacchi
Un altro aspetto in cui il machine learning sta influenzando la sicurezza informatica è la prevenzione degli attacchi. Il machine learning può aiutare a prevedere le intenzioni e le strategie degli aggressori, basandosi su modelli di comportamento, analisi delle tendenze e simulazioni. Questo può permettere di anticipare e bloccare gli attacchi che possono compromettere le informazioni personali, riducendo il tempo di esposizione e il costo di recupero. Inoltre, il machine learning può aiutare a rafforzare le difese, ottimizzando le configurazioni, le politiche e le regole di sicurezza, e suggerendo le migliori pratiche e le azioni da intraprendere.
Microsoft Azure Sentinel è una soluzione di sicurezza cloud-native che sfrutta il machine learning per la prevenzione degli attacchi. Integrando dati provenienti da varie fonti, come dispositivi, applicazioni e cloud, offre una raccolta e analisi scalabili dei dati, rilevazione e risposta automatizzate, gestione degli incidenti e caccia alle minacce proattiva. Allo stesso modo, Cisco SecureX, piattaforma di sicurezza, utilizza il machine learning per collegare soluzioni di sicurezza, garantendo visibilità centralizzata, crittografia dati computer end-to-end, risposta coordinata, riduzione della complessità ed efficienza migliorata.
La protezione dei dati
Un altro aspetto in cui il machine learning sta influenzando la sicurezza informatica è la protezione dei dati. Il machine learning può aiutare le proprie esperienze e la protezione dei dati personali in ambito bancario, classificandoli, etichettandoli e criptandoli, in base al loro livello di rischio, al loro valore e alle loro normative. Questo può prevenire la perdita, la fuga, il furto e l’abuso dei dati, garantendo la loro privacy, la loro integrità e la loro conformità. Inoltre, il machine learning può aiutare a monitorare e auditare l’accesso e l’uso dei dati, rilevando e segnalando le violazioni, le anomalie e le attività non autorizzate.
Microsoft Information Protection è una soluzione di sicurezza basata su machine learning che protegge i dati in diverse fasi, compresa la classificazione automatica, la gestione dei diritti, la prevenzione della perdita dei dati e la governance. In egual maniera, Google Cloud Data Loss Prevention utilizza il machine learning per scoprire, classificare e mascherare dati sensibili, offrendo protezione in tempo reale, riduzione del rischio di esposizione, conformità semplificata e personalizzazione delle regole.
