L’intelligenza artificiale può offrire diversi vantaggi alla CTEM nelle Infrastrutture Critiche: ecco come.

La Continuous Threat Exposure Management (CTEM) è un approccio alla sicurezza informatica che si basa sull’analisi continua e proattiva delle vulnerabilità e delle minacce che possono colpire le reti e i sistemi informatici. L’obiettivo è di identificare e mitigare i rischi prima che si trasformino in incidenti, riducendo il tempo di esposizione e il potenziale impatto. La CTEM richiede una visione olistica e dinamica della superficie di attacco, che comprende non solo asset interni, ma anche esterni, come i fornitori, i partner e i clienti.

CTEM nelle Infrastrutture Critiche

Le infrastrutture critiche forniscono servizi essenziali alla società, come l’energia, l’acqua, i trasporti, le comunicazioni, la sanità e la finanza. Queste infrastrutture sono spesso interconnesse e dipendenti tra loro, il che le rende più vulnerabili a possibili attacchi informatici. Un attacco a una sola infrastruttura può avere effetti a catena su altre, causando danni economici, sociali e ambientali. Inoltre, le infrastrutture critiche devono affrontare sfide specifiche, come la presenza di sistemi legacy, la scarsità di risorse umane qualificate, la complessità normativa e la necessità di garantire la continuità operativa. Per questi motivi, le infrastrutture critiche hanno bisogno di una CTEM efficace e adattabile, che le aiuti a proteggere i loro asset e a rispondere rapidamente alle emergenze.

IA a supporto della CTEM nelle Infrastrutture Critiche

L’intelligenza artificiale può offrire diversi vantaggi alla CTEM nelle Infrastrutture Critiche:

• L’automazione dei processi di monitoraggio, rilevamento, analisi e risposta alle vulnerabilità e alle minacce, riducendo il carico di lavoro e gli errori umani. Per esempio, l’IA può usare algoritmi di machine learning per classificare le vulnerabilità in base al livello di gravità e di urgenza e suggerire le azioni di rimedio più appropriate.
• L’apprendimento continuo dalle informazioni raccolte dalle diverse fonti, interne ed esterne, per migliorare la precisione e la tempestività delle valutazioni e delle decisioni. Per esempio, l’IA può usare tecniche di data mining e di analisi del linguaggio naturale per estrarre informazioni rilevanti da fonti come i report di sicurezza, le notizie, i social media e i forum online e integrarle con i dati provenienti dai sistemi di sicurezza interni.
• L’adattamento dinamico ai cambiamenti di contesto e di comportamento degli attaccanti, per anticipare e prevenire nuove tecniche e nuove varianti di attacco. L’IA può usare metodi di deep learning e di riconoscimento dei pattern per individuare anomalie e deviazioni rispetto al normale funzionamento dei sistemi e rilevare attacchi zero-day e attività di hacking avanzate.
• La personalizzazione dei criteri e delle priorità di sicurezza in base alle specifiche esigenze e caratteristiche di ogni infrastruttura critica, tenendo conto dei fattori tecnici, organizzativi e normativi. Per esempio, l’IA può usare tecniche di reasoning e di ottimizzazione per definire gli obiettivi e i vincoli di sicurezza delle infrastrutture, allocando risorse in modo efficiente ed efficace.
• La possibilità di facilitare il penetration testing, aiutando i penetration tester a rilevare i punti deboli e le vulnerabilità di un sistema, a creare scenari di attacco realistici e complessi, a eseguire le tecniche di attacco in modo automatizzato e intelligente e a produrre report dettagliati e comprensibili. Il penetration testing supportato dall’IA può quindi migliorare l’efficacia e l’efficienza del test e fornire informazioni utili per rafforzare la sicurezza di un sistema.

La piattaforma di automated cyber validation

Un ulteriore strumento che può supportare la sicurezza delle infrastrutture critiche è una piattaforma di automated cyber validation, che consente di verificare in modo automatico e continuo lo stato di conformità e di resilienza dei sistemi informativi. Questa piattaforma si basa sull’Intelligenza Artificiale per simulare attacchi informatici reali e misurare il livello di rischio e di vulnerabilità dei sistemi, fornendo indicazioni per mitigare le minacce e migliorare le difese. La piattaforma di automated cyber validation potrebbe essere utilizzata per effettuare le certificazioni annuali dei sistemi informativi contabili. Queste certificazioni hanno lo scopo di garantire l’affidabilità, l’integrità e la trasparenza dei dati e dei processi contabili, e richiedono l’adozione di standard e normative specifiche. La piattaforma di automated cyber validation può aiutare le infrastrutture critiche a rispettare tali requisiti, offrendo una valutazione continua e oggettiva della sicurezza dei sistemi informativi contabili, e suggerendo le azioni correttive necessarie per prevenire o rimediare a eventuali violazioni o anomalie.

La piattaforma di automated cyber validation funziona attraverso una serie di moduli che interagiscono tra loro per eseguire le seguenti fasi:

• Scansione: il modulo di scansione individua e cataloga tutti i dispositivi, le applicazioni e i servizi presenti nella rete, e ne determina le caratteristiche e le vulnerabilità note.
• Attacco: il modulo di attacco simula scenari di attacco realistici e personalizzati, sfruttando le vulnerabilità individuate nella fase di scansione e le tecniche degli hacker, per testare la capacità di reazione e di difesa dei sistemi.
• Valutazione: il modulo di valutazione analizza i risultati delle fasi di scansione e di attacco, e calcola il livello di rischio e di conformità dei sistemi, confrontandolo con i parametri di riferimento e le normative applicabili.
• Raccomandazione: il modulo di raccomandazione fornisce una serie di suggerimenti e di best practice per mitigare le vulnerabilità, rafforzare le difese e aumentare la resilienza dei sistemi, in modo da ridurre il livello di rischio e di conformità.
• Reporting: il modulo di reporting fornisce supporto alla redazione di resoconti per la dirigenza aziendale, per le autorità, per i clienti e per i fornitori. L’IA generativa può essere utilizzata per sintetizzare in modo automatico gli elementi rilevanti anche da grandi quantità di dati.

Conclusioni

La sicurezza delle infrastrutture critiche è una priorità strategica per il funzionamento di una società. L’approccio CTEM (Cyber Threat and Exposure Management) si basa sul monitoraggio, l’analisi e la mitigazione delle minacce e dei rischi informatici alle infrastrutture critiche, integrando diversi livelli di difesa e prevenzione.

L’Intelligenza Artificiale è una tecnologia chiave per potenziare le capacità del CTEM, in quanto può fornire soluzioni efficaci e innovative per la rilevazione e la reazione agli attacchi, la gestione delle risorse e delle operazioni, il supporto alla decisione e il penetration testing. Le applicazioni dell’IA al CTEM sono molteplici e spaziano dalla generazione di cyber threat intelligence alla creazione di scenari di simulazione, dalla classificazione delle anomalie alla previsione degli impatti, dalla personalizzazione dei piani di risposta alla facilitazione del test di sicurezza / certificazione di sistemi informatci particolarmente sensibili.

In conclusione, la CTEM è un approccio essenziale per la sicurezza delle infrastrutture critiche, che richiede l’uso di soluzioni innovative e avanzate, in primis l’Intelligenza Artificiale, per affrontare le sfide e le minacce in costante evoluzione. L’IA può quindi contribuire a migliorare la sicurezza e la resilienza delle infrastrutture critiche, ma richiede anche una costante valutazione delle sue prestazioni, affidabilità, eticità e compatibilità con gli standard normativi e le politiche di sicurezza.

Authors

• Prof. Roberto Setola – Direttore Master Homeland Security
• Eng. Francesco Morelli – Certified Information Security Manager