Il Cloud è l'infrastruttura abilitante su cui poggiano le tecnologie di Intelligenza Artificiale e autoapprendimento. Dall'integrazione dei chatbot nel customer care alla realtà aumentata, che regala esperienze d'acquisto immersive e stravolge completamente la formazione degli operatori sul campo, dalla manutenzione preventiva nell'Industria 4.0 alla Robotic Process Automation, che permette di attenuare i rischi finanziari, i campi di applicazioni dell'AI sono numerosissimi e praticamente nessun settore è immune dalla rivoluzione che queste tecnologie portano con sé. Per sostenere in modo efficace questa intelligenza, però, servono potenza di calcolo e storage in quantità, oltre a una connettività dati altamente performante. Fondamentale, quindi, affidarsi a un provider in grado di assistere l'azienda nella predisposizione dell'infrastruttura abilitante utile al dispiegamento di questi progetti. Le Telco rappresentano la scelta naturale per soddisfare le necessità infrastrutturali nei progetti di implementazione di AI e Machine Learning. Grazie all'offerta di connettività broadband e 5G, ai servizi Cloud e alla cybersecurity di nuova concezione, le aziende potranno avere a disposizione tutto quel che serve per abbracciare la rivoluzione AI sin da subito.

Cloud, AI e Machine Learning per contrastare il cybercrime

Le applicazioni di Intelligenza Artificiale sono finite negli ultimi mesi nel mirino dei cybercriminali. Come riportato nel Rapporto Clusit 2019, infatti, esiste ormai la possibilità concreta che i sistemi AI based possano essere alterati e indotti in errore attraverso tecniche avanzate di Adversarial Machine Learning (iniezione di codice maligno), oltre che compromessi con tecniche tradizionali. Le applicazioni di AI e Machine Learning, però, oltre che un "target" sono anche "cura" contro gli attacchi cyber. Sebbene l'Intelligenza Artificiale sia considerata agli albori nella cybersecurity, ha già dato prova di grande efficacia nella protezione dei dati.
Gli algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning applicati ai dati di traffico in rete permettono di isolare i comportamenti anomali e intraprendere azioni di contrasto agli attacchi prima ancora che diventino tali. Gli stessi algoritmi, poi, contribuiscono a isolare il "rumore di fondo" e riducono il rischio di falsi positivi e falsi negativi. L'utilizzo di soluzioni di AI e Machine Learning permette alle aziende di rilevare immediatamente vulnerabilità nelle applicazioni aziendali e comportamenti anomali degli utenti che siano indicativi di attività sospette in atto. Le tecniche di behavioral analysis rivoluzionano completamente l'approccio di contrasto al cybercrime ragionando in ottica preventiva. Questi approcci innovativi e intelligenti si rivelano particolarmente efficaci nel contrastare gli attacchi cyber complessi e le minacce avanzate e persistenti (APT, Advanced Persistent Threat): furto d'identità associato a malware e campagne phishing particolarmente virulente, creazione di backdoor ed esfiltrazione dei dati, Botnet? L'uso combinato dell'AI con servizi di mitigazione delle minacce e protezione dati di tipo più tradizionale migliora la prevenzione e, in caso di attacco, riduce la superficie esposta. L'Intelligenza Artificiale gioca un ruolo fondamentale nella lotta al cybercrime sotto diversi aspetti:

  • Security intelligence e identificazione delle minacce

    Grazie all'AI è possibile definire i profili dei possibili vettori d'attacco e istanze malware, identificando le minacce concrete e utilizzando i dati ottenuti per prevenire le mosse successive degli attacker.

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  • Analisi dei profili

    L'analisi comportamentale lavora identificando i pattern di comportamento normale e allertando il team sicurezza nel caso in cui la condotta dell'utente mostri anomalie. Per esempio, l'estrazione di dati da un database operata da un individuo ha caratteristiche profondamente differenti da quella perpetrata nel corso di un attacco malware. Grazie all'AI è possibile distinguere chiaramente i due casi, evitando di bloccare l'operatività dell'utente vero senza rischi per l'integrità dei dati aziendali.

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  • Monitoraggio degli utenti

    È possibile utilizzare le informazioni ottenute dall'analisi dei profili come base per le attività di monitoraggio degli utenti e l'identificazione di potenziali attacchi cyber. La Network Traffic and Behavior Analysis (analisi delle abitudini di navigazione), per esempio, fornisce modelli utili a identificare in modo tempestivo le Botnet, reti di endpoint infetti solitamente molto difficili da riconoscere.

 

Il Cloud sta rapidamente trasformando il panorama della sicurezza digitale favorendo la rapida adozione di soluzioni di protezione di ultima generazione abilitate dalle tecnologie di Intelligenza Artificiale e Machine Learning impossibili da implementare on premise.
Gli hacker lavorano costantemente per migliorare le tattiche di attacco, con lo scopo di eludere le misure difensive messe in atto dalle aziende, prendendo di mira vulnerabilità sempre nuove con metodologie sempre più sofisticate. La possibilità di accedere a servizi plug-and-play di protezione intelligente permette ai team di sicurezza di disporre di strumenti avanzati di protezione senza sforzi di implementazione, testing e tuning. I servizi di cybersecurity AI based erogati in Cloud da un MSSP (Managed Security Service Provider) beneficiano oltretutto di un'intelligenza collettiva addizionale, appannaggio solo dei professionisti della sicurezza, che accelera il percorso di apprendimento degli strumenti di Machine Learning. Combinando l'ampio ventaglio di modelli di comportamento in rete con informazioni specifiche sull'evoluzione delle minacce in tempo reale, sarà possibile migliorare l'accuratezza dei modelli predittivi e rilevare anche le minacce ancora sconosciute più rapidamente.

Il ruolo del 5G nei progetti AI

Gli scenari che riguardano le applicazioni di Intelligenza Artificiale e Machine Learning trarranno enormi benefici dalla diffusione della connettività cellulare 5G. Secondo stime GSMA ("GSMA Intelligence Report"), già nel 2025 le connessioni 5G nel mondo toccheranno quota 1,3 miliardi, pari al 40% della popolazione mondiale (circa 2,7 miliardi di persone). I principali settori che potranno beneficiare della rivoluzione 5G sono i trasporti e i servizi pubblici, la manifattura e il retail. Con una velocità di trasmissione mille volte superiore rispetto al 4G, il 5G permetterà di trasferire dati fino a 1 Gbps con una latenza ridotta al minimo. Questo permetterà di migliorare sensibilmente l'esperienza utente di alcune applicazioni AI, tipicamente quelle che afferiscono alla sfera della Realtà Aumentata e della Realtà Virtuale. L'interazione con il cliente all'interno del punto vendita retail sarà ancora più ricca, mentre grazie alla maggior disponibilità di banda i veicoli commerciali connessi avranno accesso a una miriade di servizi supplementari. Gli approcci IoT, invece, potranno evolvere grazie alle tecnologie di interazione AI based, spianando la strada alle comunicazioni Human to Machine (H2M) basate sui feedback vocali e tattili che la connettività 5G rende possibili. Il coordinamento dei robot della fabbrica 4.0 potrà essere ottimizzato, ripensando costantemente i loro compiti sulla base di modelli previsionali AI based. I robot riprogrammabili permetteranno alle aziende del manufacturing di predisporre cicli di produzioni altamente personalizzati senza alcun intervento umano. Ispezioni, manutenzione e riparazioni su impianti industriali, aeromobili e piattaforme petrolifere potranno essere svolte in remoto e lo stesso avverrà per la formazione degli operatori sul campo, che potranno utilizzare modelli di simulazione altamente realistici AI based. Medici e chirurghi potranno compiere diagnosi e interventi su pazienti distanti anche migliaia di chilometri potendo contare su una connettività cellullare ad alta velocità e bassa latenza per trasferire dati critici.

 

29 maggio 2019