Mentre i metodi di test tradizionali sono stati a lungo lo standard per valutare la postura della sicurezza, la convalida della sicurezza rappresenta un cambiamento paradigmatico nella cybersecurity moderna. In questo blog esploreremo i vantaggi della convalida della sicurezza guidata dall’intelligenza artificiale rispetto ai metodi di test tradizionali e perché sta diventando sempre più indispensabile nella lotta contro le minacce informatiche.
Monitoraggio continuo e valutazione in tempo reale
I test tradizionali si basano spesso su scenari di attacco simulati basati su vulnerabilità e vettori di attacco noti. Sebbene queste simulazioni siano istruttive, potrebbero non replicare perfettamente le tattiche e le tecniche utilizzate dagli aggressori del mondo reale. È qui che eccellono i test di penetrazione automatizzati e la convalida della sicurezza guidata dall’intelligenza artificiale. Imitano con precisione le tattiche degli attori delle minacce, adattandosi dinamicamente alle superfici di attacco in evoluzione, e danno priorità strategica alle vulnerabilità, concentrandosi sui punti deboli critici. Questa precisione fornisce una valutazione più accurata della preparazione di un’organizzazione a difendersi dalle minacce del mondo reale.
I metodi di test tradizionali spesso assegnano la priorità alle vulnerabilità solo in base alla loro gravità tecnica, senza considerare il potenziale impatto aziendale o la probabilità di sfruttamento. La convalida della sicurezza guidata dall’intelligenza artificiale adotta un approccio basato sul rischio, considerando fattori quali la criticità delle risorse, i requisiti di conformità alle normative e la possibilità di sfruttamento. Allineando le attività di sicurezza con gli obiettivi aziendali e i livelli di tolleranza al rischio, le organizzazioni possono stabilire le priorità delle attività di ripristino in modo più efficace, assicurando che le risorse siano allocate dove sono più necessarie.
La convalida guidata dall’intelligenza artificiale migliora la sicurezza
I metodi di test tradizionali richiedono spesso l’intervento manuale e possono richiedere molto tempo e risorse, soprattutto in ambienti grandi e complessi. La convalida della sicurezza guidata dall’intelligenza artificiale sfrutta l’automazione e gli algoritmi per semplificare il processo di test e scalare per soddisfare i requisiti di sicurezza odierni. Automatizzando le attività ripetitive e sfruttando l’intelligenza artificiale, la convalida della sicurezza consente alle organizzazioni di valutare la propria postura di sicurezza in modo più efficiente e completo senza sovraccaricare i team di sicurezza.
Inoltre, i metodi di test tradizionali possono faticare a fornire una copertura completa negli attuali ambienti IT ibridi con applicazioni on-premise, multi-cloud e di terze parti. Al contrario, la convalida della sicurezza guidata dall’intelligenza artificiale riguarda tutti i componenti dell’impronta digitale, indipendentemente dalla posizione o dal modello di implementazione. Comprendendo ambienti tradizionali e basati sul cloud, la convalida della sicurezza basata sull’intelligenza artificiale garantisce che non venga lasciato nulla di intentato quando si valuta la postura della sicurezza.
La conformità alle normative e agli standard di settore è fondamentale in un’epoca di crescente controllo normativo e di preoccupazioni sulla privacy dei dati. I metodi di test tradizionali possono non essere in grado di fornire il livello di garanzia richiesto per dimostrare la conformità ai requisiti normativi. La convalida della sicurezza guidata dall’intelligenza artificiale offre un approccio più solido e difendibile alla conformità, fornendo garanzie basate su prove per soddisfare i revisori normativi e gli stakeholder.
Priorità basata sul rischio nella convalida della sicurezza guidata dall’intelligenza artificiale
La prioritizzazione basata sul rischio è un approccio strategico che consente alle organizzazioni di allocare le risorse di sicurezza in modo più efficace. Vediamo i componenti chiave.
- Sfruttare l’IA – Gli algoritmi di IA analizzano grandi quantità di dati, identificano modelli e prendono decisioni informate. Incorporando l’IA, i processi di convalida della sicurezza sono più efficienti e precisi.
- Non tutte le risorse sono uguali – Alcune risorse sono più critiche per le operazioni, i ricavi o la reputazione. La prioritizzazione basata sul rischio considera l’importanza di ogni asset. Ad esempio, la protezione dei database dei clienti o dei sistemi finanziari può avere la precedenza su asset meno critici.
- Conformità alle normative e agli standard del settore – la valutazione del rischio valuta la conformità di un asset a questi requisiti. La mancata conformità potrebbe comportare sanzioni legali o danni alla reputazione.
- Valutazione delle vulnerabilità – Non tutte le vulnerabilità comportano lo stesso rischio. La prioritizzazione basata sul rischio si concentra sulle vulnerabilità che hanno maggiori probabilità di essere prese di mira.
- Allineamento con gli obiettivi aziendali – La prioritizzazione basata sul rischio garantisce che gli investimenti in sicurezza contribuiscano direttamente al raggiungimento degli obiettivi aziendali. Ad esempio, se l’obiettivo principale di un’azienda è proteggere i dati dei clienti, le risorse per la sicurezza saranno allocate di conseguenza.
- Ottimizzare l’allocazione delle risorse – Le risorse scarse, come il budget, il personale e il tempo, vengono indirizzate dove sono più importanti. Invece di distribuire le risorse su tutte le vulnerabilità, la prioritizzazione basata sul rischio indirizza gli investimenti.
Piattaforma di convalida della sicurezza alimentata dall’intelligenza artificiale RidgeBot
RidgeBot, una piattaforma di convalida della sicurezza alimentata dall’intelligenza artificiale, consente alle organizzazioni di rafforzare le proprie difese, ridurre i rischi e proteggere efficacemente i propri asset digitali. Integrando perfettamente la sicurezza nelle pipeline DevOps, RidgeBot accelera il rilevamento e la risposta alle minacce, garantendo i più alti standard di resilienza della cybersecurity nell’attuale panorama delle minacce in continua evoluzione.
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Caratteristiche della convalida della sicurezza alimentata dall’intelligenza artificiale di RidgeBot
- Apprendimento continuo – RidgeBot impara costantemente dalle informazioni che scopre, consentendogli di adattare e perfezionare le proprie strategie nel tempo.
- Priorità strategica – Il motore decisionale intelligente di RidgeBot si concentra sui rischi ad alto impatto, cercando le vulnerabilità come RCE che producono i risultati più significativi.
- Focus sul movimento laterale – Il motore decisionale intelligente di RidgeBot si concentra sulle vulnerabilità che facilitano il movimento laterale all’interno di una rete, che può lanciare attacchi ad altri asset accessibili da quel punto.
RidgeBot semplifica il processo di identificazione e segnalazione delle vulnerabilità e delle esposizioni. Convalida automaticamente questi problemi, offre raccomandazioni di rimedio e garantisce la conformità. Le organizzazioni possono quindi valutare la gravità del rischio nel contesto, fornendo una comprensione più accurata del loro panorama digitale.
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Articolo originale: The Advantages of AI-Driven Security Validation Over Traditional Testing
Traduzione e riadattamento da parte di CIPS Informatica -Ridge Security Blog - © 2022 Ridge Security, Inc.
Articolo originale: RidgeBot 4.2.1 Release Annoucement – autore Ridge Security Marketing
Traduzione e riadattamento da parte di CIPS Informatica -Ridge Security Blog - © 2022 Ridge Security, Inc.