Sistemi IPS basati sull'IA: 6 casi d'uso reali e strumenti all'avanguardia
I sistemi di prevenzione delle intrusioni basati sull'intelligenza artificiale ( IPS ) utilizzano algoritmi di apprendimento automatico e analisi comportamentale per rilevare e prevenire diverse minacce informatiche. L'IA può potenziare le capacità tradizionali degli IPS, consentendo un rilevamento più rapido, adattabile ed economico, soprattutto per le organizzazioni con risorse limitate. 1
Scopri i casi d'uso di IPS basati sull'IA con esempi concreti e i 4 migliori strumenti IP basati sull'IA:
Casi d'uso dei sistemi IPS basati sull'intelligenza artificiale
I sistemi IPS basati sull'IA possono:
- Identificare in modo proattivo le potenziali minacce analizzando gli schemi.
- Automatizzare le azioni di risposta alle minacce, come l'isolamento degli endpoint compromessi.
- Migliora la precisione utilizzando l'analisi contestuale e l'apprendimento automatico per ridurre i falsi positivi.
1. Risposta automatizzata al phishing
AI IPS monitora costantemente le caselle di posta elettronica alla ricerca di segnalazioni di tentativi di phishing o email sospette. Dopo aver rilevato un'email potenzialmente dannosa, AI IPS può fornire all'analista risultati concreti relativi ai tentativi di phishing via email, tra cui:
- L'utente che ha segnalato l'email fraudolenta.
- L'utente che ha inviato l'email.
- Indicatori di compromissione (IOC) come URL, IP e nome di dominio.
In base all'analisi, il sistema IPS basato sull'IA può intraprendere azioni immediate, tra cui:
- Isolamento degli endpoint interessati : se si sospetta che un endpoint sia stato compromesso, l'IPS basato sull'IA isola il dispositivo dalla rete per contenere eventuali minacce.
- Eliminazione delle email dannose : rimozione automatica delle email di phishing rilevate dalle caselle di posta degli utenti, prevenendo ulteriori esposizioni.
Ad esempio, il sistema IPS di Cato utilizza un motore di ispezione basato sull'intelligenza artificiale per analizzare i domini di rete, fornendo ai team di sicurezza informazioni dettagliate sui tentativi di phishing. Rileva gli algoritmi di generazione di domini (DGA) che gli aggressori utilizzano per impedire ad altri di registrare un dominio. 2
2. Monitoraggio della sicurezza di rete
Le soluzioni IPS basate sull'intelligenza artificiale monitorano il traffico di rete per rilevare e prevenire minacce quali malware, ransomware, phishing e attacchi di negazione del servizio distribuiti (DDoS).
Ad esempio, Splunk o Vectra.ai utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale che operano su grandi volumi di dati raccolti da diversi nodi di rete. Ciò consente un monitoraggio continuo, permettendo a questi sistemi di rilevare e rispondere alle minacce alla sicurezza della rete in tempo reale. 3
Esempio tratto dalla vita reale
Una grande società immobiliare utilizza il monitoraggio di rete basato sull'intelligenza artificiale nelle sue reti cloud, data center, IT e IoT per individuare le minacce.
Dopo aver implementato una soluzione IPS basata sull'intelligenza artificiale, l'azienda ha ottenuto contesto e informazioni in tempo reale sui comportamenti delle minacce, riducendo il volume degli avvisi. Con solo 2-3 avvisi concreti al giorno, il team di sicurezza ha potuto concentrarsi sull'indagine degli incidenti ad alta priorità. 4
3. Rilevamento e mitigazione del ransomware
AI IPS rileva attività di crittografia insolite o la rapida diffusione di file dannosi nella rete, isolando automaticamente i dispositivi infetti per impedire al ransomware di crittografare i dati sensibili dei pazienti.
Esempio tratto dalla vita reale
Omada Health, un'azienda di sanità digitale con sede in California, ha implementato un sistema IPS basato sull'intelligenza artificiale per proteggere i dati sensibili dei pazienti dagli attacchi ransomware.
Grazie all'implementazione del sistema IPS basato sull'intelligenza artificiale, Omada Health ha migliorato la sua capacità di rilevare tempestivamente gli attacchi ransomware, isolando i sistemi interessati e minimizzando il rischio di perdita o crittografia dei dati. Questa difesa proattiva ha contribuito a preservare l'integrità dei dati dei pazienti. 5
4. Protezione dei sistemi di controllo industriale
AI IPS rileva e blocca i tentativi di sfruttamento delle vulnerabilità nei protocolli industriali, garantendo l'integrità e la disponibilità dei componenti critici dell'infrastruttura.
Esempio tratto dalla vita reale
Corix, un'azienda di servizi pubblici, ha utilizzato un IPS (Intelligence Protection System) basato sull'intelligenza artificiale per proteggere i propri sistemi di controllo industriale (ICS) dalle minacce informatiche. Corix:
- Rileva tendenze insolite nei flussi di dati
- I tentativi degli aggressori Blocks di spostarsi all'interno della rete ICS.
- Implementa misure di protezione in tempo reale, come l'isolamento dei dispositivi infetti. 6
5. Rilevamento e prevenzione delle minacce persistenti avanzate (APT)
Una minaccia persistente avanzata (APT) è un attacco informatico furtivo (ad esempio, il furto di informazioni riservate) in cui un intruso ottiene l'accesso a una rete e rimane inosservato per un periodo prolungato.
Aggregando i dati provenienti da reti, endpoint, cloud e ambienti applicativi, l'IPS basato sull'IA è in grado di rilevare le minacce persistenti avanzate (APT).
Il sistema IPS basato sull'intelligenza artificiale è in grado di monitorare costantemente attività insolite o movimenti laterali, indicatori comuni di APT (Advanced Persistent Threat). Dopo aver rilevato tali comportamenti, il sistema IPS può intervenire immediatamente, ad esempio bloccando il traffico sospetto e isolando gli endpoint compromessi.
Ad esempio, la piattaforma AI di Vectra utilizza rilevamenti automatizzati basati sull'intelligenza artificiale, focalizzati sulle tecniche impiegate dagli APT per spostarsi lateralmente tra identità, cloud pubblici, SaaS e reti di data center. 7
6. Integrazioni automatizzate
AI IPS collabora con i sistemi di sicurezza esistenti per aumentare il rilevamento delle minacce, utilizzando middleware o API per facilitare la comunicazione e lo scambio di dati tra i vari sistemi. Ciò consente agli analisti di gestire le minacce senza bisogno di script e di eseguire operazioni di correzione come la quarantena di rete o l'applicazione automatizzata delle policy in ambienti cloud.
Strumenti IPS all'avanguardia con supporto AI
I fornitori di IPS includono sia dispositivi hardware che diverse tipologie di soluzioni software, nonché tecnologie open source e commerciali.
Strumenti IPS commerciali:
- Cisco integra la protezione IPS nei suoi dispositivi firewall, come ad esempio Cisco Secure IPS, che utilizza algoritmi di rilevamento di file e comportamenti dannosi. Analizzando il traffico di file e il comportamento del sistema, Cisco Secure IPS è in grado di rilevare modelli sospetti, come comportamenti anomali dei file o tentativi di accesso non autorizzato.
- Palo Alto Networks integra componenti IPS nei suoi prodotti di protezione dalle minacce, che utilizzano l'analisi del traffico di rete basata sull'intelligenza artificiale per fornire informazioni approfondite su modelli e anomalie di rete.
Strumenti IPS open source:
- Alcuni provider IPS svolgono questa funzione di sicurezza utilizzando il rilevamento e la risposta estesi (XDR) e la protezione degli endpoint. 8 Ad esempio, Atomic OSSEC combina centinaia di regole OSSEC aggiuntive con le regole del firewall per applicazioni web di ModSecurity per formare un'unica soluzione di rilevamento e risposta estesa (XDR).
- Alcuni strumenti IPS open-source, come Suricata, si concentrano sul rilevamento degli attacchi utilizzando firme predefinite. Tuttavia, Suricata offre anche integrazioni con framework di intelligenza artificiale in grado di generare automaticamente nuove firme in base all'evoluzione dei modelli di attacco.
Un'analisi comparativa dimostra che la combinazione di strumenti IDS/IPS open-source come Snort e Suricata con modelli di machine learning può migliorare il rilevamento delle minacce e l'analisi dei log. Tra i modelli testati, Random Forest e Decision Tree hanno ottenuto i risultati migliori in termini di accuratezza e velocità, mentre la regressione logistica si è rivelata meno efficiente su set di dati di grandi dimensioni. 9
Per maggiori dettagli, leggi il nostro articolo sulle migliori alternative IDS/IPS e open source .
Perché i team SOC dovrebbero utilizzare sistemi IPS basati sull'intelligenza artificiale?
L'IPS basato sull'IA migliora l'efficienza del SOC, riduce il carico di lavoro e garantisce un'efficace individuazione e mitigazione delle minacce. L'IPS basato sull'IA può:
- Riduci il rumore e concentrati sugli avvisi chiave : riduci il rumore filtrando e dando priorità agli avvisi rilevanti, consentendo agli analisti di concentrarsi sulle potenziali minacce più importanti.
- Ottimizzazione del rilevamento e della risposta alle minacce : consente ai team SOC di rilevare, rispondere e neutralizzare le minacce su più canali di attacco, tra cui e-mail, endpoint, reti e cloud. Ciò contribuisce a eliminare le inefficienze derivanti dal passaggio tra diverse soluzioni puntuali.
- Automatizza le attività che richiedono molto tempo : automatizza le attività ripetitive ma essenziali e consenti agli analisti di concentrarsi su indagini complesse, migliorando la produttività complessiva del SOC e i tempi di risposta.
- Semplificare le indagini e la risposta : codificare i playbook di indagine e risposta, guidando i team SOC attraverso processi standardizzati e rendendo facile anche per un analista meno esperto intervenire per fermare un attacco.
Questa strategia proattiva consente inoltre a questi sistemi di raggiungere una maggiore precisione di classificazione, rilevando modelli precedentemente sconosciuti e vulnerabilità zero-day.
Scopri l'accuratezza di classificazione dei sistemi IDS basati sull'IA che utilizzano l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo:
Fonte: 10
Si noti che i sistemi IPS basati sull'IA sono meno precisi con i nuovi attacchi privi di firme storiche o modelli comportamentali, e con quelli che utilizzano una crittografia pesante per mascherare le proprie azioni.
Metodi di prevenzione delle minacce basati sull'IA per i sistemi IPS
Quando un IPS identifica una minaccia, registra l'evento e lo invia al SOC, in genere tramite uno strumento di gestione delle informazioni e degli eventi di sicurezza ( SIEM ). Quindi, il SOC interviene automaticamente per rispondere alla minaccia utilizzando tattiche quali:
- Blockgestione del traffico rischioso: un IPS basato sull'IA può filtrare le attività dannose prima che raggiungano altri dispositivi o controlli di sicurezza. Alcuni IPS possono reindirizzare il traffico verso un honeypot, una risorsa esca per far credere agli aggressori di aver avuto successo quando, in realtà, il SOC li sta monitorando.
- Rimozione di contenuti rischiosi: un IPS basato sull'IA può consentire la prosecuzione della comunicazione filtrando al contempo le informazioni rischiose, ad esempio scartando pacchetti dannosi o rimuovendo file dannosi da un'e-mail.
- Attivazione di altri dispositivi di sicurezza: un IPS basato sull'IA può aggiornare le regole del firewall per bloccare una minaccia o modificare le impostazioni del router per attivare altri dispositivi di sicurezza.
- Applicazione delle politiche di sicurezza: alcuni sistemi IPS basati sull'IA possono impedire ad aggressori e utenti non autorizzati di violare le politiche di sicurezza aziendali. Ad esempio, se un utente tenta di trasferire informazioni sensibili da un database in cui ciò non è consentito, il sistema IPS lo bloccherà.
In che cosa si differenzia un IPS da un IDS?
Fonte : Uno studio comparativo dei modelli di IA nei sistemi IDS e IPS open source 11
La funzione principale di un sistema di rilevamento delle intrusioni (IDS) è identificare le minacce e inviare avvisi. Questi sistemi sono fondamentali per il monitoraggio in tempo reale dei sistemi di controllo, che devono funzionare costantemente e con elevata disponibilità.
Un sistema di prevenzione delle intrusioni (IPS) fa un ulteriore passo avanti, intraprendendo azioni proattive e in tempo reale per impedire che queste minacce colpiscano la rete o l'infrastruttura informatica. Questa risposta rapida può contribuire a minimizzare la diffusione di malware all'interno di una rete e a prevenire violazioni dei dati.
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