Nel panorama tecnologico odierno in rapida evoluzione, il deep learning (DL) si distingue come un sottoinsieme fondamentale dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML). Le sue sofisticate capacità hanno inaugurato una nuova era di innovazione in vari settori, offrendo vantaggi precedentemente ritenuti impossibili. Il DL, con le sue continue capacità di autoapprendimento e la sua notevole precisione, ha spinto l'intelligenza artificiale a nuovi traguardi, in particolare nel campo della sicurezza informatica.
Il progresso del deep learning oltre il machine learning
Il DL rappresenta un sostanziale salto di sofisticazione rispetto al tradizionale ML. A differenza del ML, che può richiedere l’intervento umano in caso di risultati non ottimali, il DL affina autonomamente la propria precisione nel tempo senza interferenza umana. I modelli DL multistrato, ispirati alla struttura del cervello umano, mostrano livelli sorprendenti di precisione e prestazioni.
Il viaggio verso l'abilità di DL è stato caratterizzato da tre prerequisiti chiave: dati abbondanti, algoritmi avanzati e maggiore potenza di elaborazione. Quest’ultimo si presenta sotto forma di unità di elaborazione grafica (GPU), che sono diventate componenti integrali dell’infrastruttura AI . Le GPU accelerano i calcoli DL, consentendo una gestione efficiente di vasti set di dati. Tuttavia, questa potenza ha un costo, poiché alcuni modelli di GPU consumano più energia di 80 famiglie medie all’anno.
L’impatto ambientale delle GPU e dei centri di archiviazione dati ad alto consumo energetico in tutto il mondo non può essere ignorato. Per mitigare questi effetti, è imperativo uno spostamento verso dati di alta qualità rispetto alla semplice quantità. Le iniziative di sostenibilità devono diventare una priorità globale mentre l’intelligenza artificiale continua la sua evoluzione.
L’apprendimento profondo prevede la costruzione di reti neurali artificiali composte da tre tipi di livelli: input, nascosto e output. I livelli di input forniscono i dati iniziali, i livelli di output producono risultati e i livelli nascosti critici eseguono processi computazionali. La profondità dell'apprendimento è direttamente proporzionale al numero di livelli, consentendo l'estrazione di dettagli e caratteristiche complesse dai set di dati, culminando in previsioni e conclusioni accurate.
Il ruolo cruciale di DL nella sicurezza informatica
L’automazione dell’intelligenza artificiale e i modelli di deep learning sono strumenti indispensabili nella lotta contro la criminalità informatica, in particolare nel contrastare la crescente minaccia del ransomware. I modelli di deep learning eccellono nel riconoscere e prevedere comportamenti sospetti, prevenendo così potenziali attacchi e la crittografia dei dati.
Le reti neurali artificiali migliorano i sistemi di rilevamento e prevenzione delle intrusioni con una precisione senza precedenti e falsi allarmi minimi rispetto al tradizionale ML. Le ANN non si basano su firme di attacco fisse ma apprendono e si adattano continuamente, identificando eventuali segni di attività dannose o malware.
Le attività dannose interne sono aumentate, con un aumento significativo del costo delle minacce interne. I team di sicurezza si stanno ora rivolgendo all’analisi del comportamento degli utenti e delle entità (UEBA) basata su modelli di deep learning per contrastare le minacce interne. DL può analizzare i normali modelli comportamentali dei dipendenti e rilevare anomalie, come l'accesso al sistema fuori orario o l'esfiltrazione di dati, attivando avvisi tempestivi.
Sicurezza informatica proattiva e reattiva
Esiste una distinzione fondamentale tra la sicurezza informatica reattiva, che risponde dopo che le minacce violano la rete, e la protezione proattiva e l’eliminazione delle minacce, che impediscono lo sfruttamento delle vulnerabilità. Il DL è un fattore chiave per quest'ultimo approccio, riconoscendo e affrontando le vulnerabilità e le attività dannose prima che provochino danni.
L’intelligenza artificiale, compreso il DL, si sta evolvendo più velocemente di quanto gli organismi di regolamentazione possano adattarsi, presentando sfide per la sicurezza informatica. La natura a duplice uso della tecnologia IA fa sì che i suoi benefici possano essere sfruttati da soggetti malintenzionati, portando potenzialmente a gravi conseguenze globali. Mantenere controlli ragionevoli e stare al passo con gli avversari informatici rimane una sfida continua.