{"id":5923,"date":"2022-02-22T16:36:22","date_gmt":"2022-02-22T15:36:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bitmat.it\/specialesicurezza\/?p=5923"},"modified":"2022-02-22T16:36:22","modified_gmt":"2022-02-22T15:36:22","slug":"per-la-sicurezza-ot-ci-vogliono-automazione-ml-e-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bitmat.it\/specialesicurezza\/news\/5923\/per-la-sicurezza-ot-ci-vogliono-automazione-ml-e-ai","title":{"rendered":"Per la sicurezza OT ci vogliono automazione, ML e AI"},"content":{"rendered":"

Secondo Gartner<\/a>, i criminali informatici sono in grado di sfruttare le reti OT (operational technology) come strumento di attacco. Negli ultimi tempi, infatti, gli attacchi rivolti a sistemi hardware e software che monitorano o controllano asset, apparati e processi produttivi sono diventati sempre pi\u00f9 frequenti, favoriti dal crescente intreccio di IT e OT. Quali sono quindi gli elementi da considerare nella definizione di una strategia di protezione di questi ambienti?<\/p>\n

Se i processi aziendali devono essere connessi e interdipendenti e reagire in modo sempre pi\u00f9 tempestivo, la convergenza IT\/OT assume un ruolo fondamentale per la trasformazione digitale. Tuttavia, anche i rischi cyber nascono e crescono seguendo lo sviluppo della digitalizzazione e con essi quelli aziendali, in quanto l\u2019interconnessione tra sistemi IT\/OT, l\u2019esposizione in cloud di risorse strategiche e lo scambio di dati vitali intercompany aumentano esponenzialmente la superficie di attacco. Il valore delle informazioni contenute nei dati cresce, impattando i processi decisionali strategici delle imprese che rappresentano sempre pi\u00f9 il patrimonio di ogni business. La segmentazione della rete a cui fa riferimento Gartner quindi si deve basare sulle migliori tecnologie di prevenzione in linea, con capacit\u00e0 di analisi comportamentale e predittiva al fine di bloccare il pi\u00f9 possibile i tentativi di attacco e contribuire a ridurre l’impatto di una violazione, limitando lo spostamento laterale di un attaccante attraverso la rete OT.<\/p>\n

Le aziende devono inoltre affrontare un complesso percorso di riqualificazione dei propri processi interni per approcciare il tema della cybersecurity<\/strong> come parte del rischio di impresa, investendo in competenze e tecnologie che consentano uno sviluppo sicuro con la garanzia della continuit\u00e0 di servizio.<\/p>\n

Stiamo assistendo a un\u2019elevatissima richiesta di figure professionali altamente qualificate nel campo del rischio e della security che ha causato uno skill shortage<\/strong> a livello globale.<\/p>\n

Una delle strategie messe in atto da aziende non in grado di raggiungere un livello di capacit\u00e0 e competenze cyber adeguata \u00e8 quello di investire in competenze e servizi esterni, resi oggi competitivi ed efficienti dall\u2019adozione di tecnologie efficaci sviluppate attorno all\u2019automazione dei processi di protezione e remediation, che utilizzano sistemi di autoapprendimento<\/strong> con ML<\/strong> e AI<\/strong>, dotate nativamente di elevati livelli di integrazione tra le funzioni, in grado di proteggere in modo omogeneo le parti IT<\/strong>, OT<\/strong>, IoT<\/strong> e cloud<\/strong> delle reti<\/strong> d\u2019automazione industriale<\/strong>. L\u2019automazione del rilevamento e della risposta alle minacce dovr\u00e0 essere un elemento imprescindibile per definire un solido approccio alla sicurezza delle reti OT, automazione che significa avere a disposizione intelligence, fornita da Machine Learning (ML) e Intelligenza artificiale (AI).<\/p>\n

E questo deve avvenire sia sui sistemi che analizzano le applicazioni (e come sono sviluppate) e come si comportano, il traffico di rete, il cloud e i sistemi industriali aziendali, sia sulle tecnologie utilizzate nei SOC che gestiscono gli incidenti, per consentire rilevamenti e risoluzioni pi\u00f9 rapidi e corretti, aumentandone cos\u00ec la disponibilit\u00e0 e riducendo i rischi.<\/p>\n

Il Machine Learning permette di analizzare grandi quantit\u00e0 di dati telemetrici<\/strong>, ottenere una visibilit\u00e0 completa sui dispositivi, inclusi quelli nuovi, evidenziare anomalie e vulnerabilit\u00e0 e suggerire policy di sicurezza appropriate e aggiornate da mettere immediatamente in linea per una prevenzione efficace degli attacchi.<\/p>\n

Edge computing<\/strong>, sviluppo di applicazioni cloud native<\/strong>, Industrial IoT<\/strong>, 5G<\/strong>, cancellazione dell\u2019air gap IT\/OT<\/strong> sono alcuni dei temi emergenti in ambito industriale: un approccio olistico ai temi della cybersecurity che sia nativamente inclusivo di questi ambiti \u00e8 l’unica vera via che consenta la prevenzione.<\/p>\n

I dispositivi IoT connessi sono in grado di generare e trasmettere dati in tempo reale pur essendo potenzialmente connessi a distanze geografiche. I dati vengono quindi monitorati, gestiti e analizzati per ottenere i risultati di business desiderati. IDC<\/a>\u00a0prevede che entro il 2025 ci saranno 55,9 miliardi di dispositivi connessi in tutto il mondo, il 75% dei quali sar\u00e0 collegato a una piattaforma IoT, con una quantit\u00e0 di dati generati dai dispositivi IoT connessi di 79,4 zettabyte (ZB) entro il 2025, in aumento dai 13,6 ZB nel 2019. Le\u00a0applicazioni IoT industriali\u00a0occuperanno una parte significativa di questi volumi nell\u2019immediato futuro, per questo diventa sempre pi\u00f9 importante agire velocemente e in modo efficace per proteggerle.<\/p>\n

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