BT ha annunciato di aver sviluppato un prototipo di cybersecurity denominato “Inflame” che si ispira all’epidemiologia e che utilizza il deep reinforcement learning per consentire alle imprese di rilevare automaticamente e rispondere ai cyber-attacchi prima che questi compromettano una rete. Sfruttando come modello per informare la sua intelligenza artificiale la diffusione dei virus nelle popolazioni umane, Inflame è una componente chiave della piattaforma Eagle-i recentemente annunciata da BT, che sfrutta un modello di intelligenza artificiale epidemiologica simile, appunto, a quello della diffusione dei virus fra le popolazioni.
La modellazione epidemiologica è tipicamente associata alla diffusione di virus e malattie tra le popolazioni, ed è stata fondamentale nell’analizzare e gestire la diffusione del COVID-19 negli ultimi 20 mesi. Rifacendosi agli stessi principi dell’epidemiologia, la soluzione di intelligenza artificiale epidemiologica Inflame di BT è stata sviluppata per comprendere come i virus informatici e gli attacchi informatici si diffondono nelle reti aziendali e come sia possibile prevenirli.
Per sviluppare questa tecnologia, i ricercatori dei BT Labs di Suffolk nel Regno Unito, hanno realizzato diversi modelli di reti aziendali che sono stati poi utilizzati per testare numerosi scenari basati su diversi R rate di infezione informatica. Questi test hanno permesso al team di ricercatori di capire come queste minacce possono penetrare e compromettere una rete, ma anche sviluppare attraverso le stesse minacce risposte automatiche, da parte di un’intelligenza artificiale epidemiologica, ottimali necessarie per contenere e prevenire la diffusione di virus.
Il deep reinforcement training and learning svolti nello sviluppo di Inflame implicano che la soluzione si può modellare per rispondere automaticamente a una minaccia rilevata all’interno di una rete aziendale. Queste risposte sono anche supportate dalla modellazione del “ciclo di vita degli attacchi”, che esamina in tempo reale gli alert di sicurezza rispetto ai modelli stabiliti per comprendere lo stato di un attacco informatico in corso. Queste informazioni vengono utilizzate per prevedere le fasi successive di un attacco e identificare rapidamente la risposta migliore per evitare che progredisca ulteriormente.
BT ha recentemente presentato la sua piattaforma adattativa di difesa informatica “Eagle-i”, che utilizza l’intelligenza artificiale epidemiologica per fornire il rilevamento in tempo reale dei problemi e dare risposte automatizzate intelligenti. La piattaforma è stata progettata per auto-apprendere dalle informazioni fornite da ogni intervento, in modo da migliorare costantemente la propria conoscenza delle minacce e perfezionare dinamicamente il modo in cui proteggere in futuro altri utenti.
“Sappiamo che il rischio di attacchi informatici è più alto che mai e si è notevolmente intensificato durante la pandemia. Le aziende ora hanno bisogno di nuove soluzioni di cyber-security in grado di comprendere il rischio e le conseguenze di un attacco e di rispondere rapidamente prima che sia troppo tardi“, ha affermato Howard Watson, Chief Technology Officer, BT. “I test epidemiologici hanno svolto un ruolo fondamentale nel frenare la diffusione dell’infezione durante la pandemia e Inflame utilizza gli stessi principi per capire come gli attuali virus digitali e quelli futuri si diffondono attraverso le reti. Inflame svolgerà un ruolo chiave nel modo in cui la piattaforma Eagle-i di BT, con un’ intelligenza artificiale epidemiologica, prevede e identifica automaticamente gli attacchi informatici prima che abbiano un impatto, proteggendo le operazioni e la reputazione dei clienti“.