Una nuova ricerca di ESET rivela che il 75% dei responsabili IT aziendali crede che le tecnologie di Machine Learning (ML) e Artificial Intelligence (AI) siano la chiave di volta per risolvere le loro sfide di sicurezza informatica.
I risultati della ricerca, che ha coinvolto 900 decision maker IT negli Stati Uniti, Regno Unito e Germania, evidenziano che i responsabili IT statunitensi sono più propensi a considerare le tecnologie come una panacea per risolvere le loro sfide di sicurezza informatica, rispetto alle loro controparti europee, con l’82% dei consensi rispetto al 67% nel Regno Unito e il 66% in Germania.
La maggior parte degli intervistati ha affermato che AI e ML aiuterebbero la loro organizzazione a rilevare e rispondere alle minacce più rapidamente (79%) e a contribuire a risolvere una carenza di competenze (77%).
Eset individua in questo atteggiamento eccessivamente fiducioso nei confronti di Machine Learning e Artificial Intelligence un rischio per le aziende, che potrebbe favorire crimine informatico suggerendo di evitare di affidarsi esclusivamente a una sola tecnologia per costruire una solida difesa delle risorse IT.
Molti intervistati hanno però dichiarato che c’è confusione su cosa significano i termini AI e ML e solo il 53% dei responsabili IT afferma che la propria azienda comprende appieno le differenze tra le due tecnologie.
Il Machine Learning rappresenta un inestimabile aiuto nelle odierne pratiche di sicurezza informatica, in particolare per la scansione del malware, essendo rapidamente in grado di analizzare e identificare la maggior parte delle potenziali minacce per gli utenti e favorire azioni di risposta proattive.
Eset sottolinea, però, l’importanza di comprenderne i limiti, a partire dalla necessità di verifica umana per la classificazione iniziale, per l’analisi di campioni potenzialmente dannosi e per la riduzione del numero di falsi positivi.
Inoltre, gli algoritmi di ML hanno un focus ristretto e un criminale informatico creativo potrebbe introdurre scenari completamente nuovi con cui ingannare il sistema e aggirare gli algoritmi di apprendimento per indurre a classificare un codice dannoso come oggetto benigno.
Il whitepaper completo della ricerca di Eset è scaricabile liberamente cliccando sull’immagine seguente.
