Framework per la Condivisione Sicura di Intelligenza sulle Minacce Cyber: SeCTIS

Oggi le organizzazioni dipendono tantissimo dalla tecnologia, il che ha aumentato il loro rischio di attacchi informatici. Con sempre più aziende che usano dispositivi smart che si collegano tra loro per migliorare le proprie operazioni, affrontano un numero maggiore di minacce. Questa complessità nelle operazioni rende necessario per queste organizzazioni adottare nuovi metodi per proteggere i propri sistemi. Un'area di focus è l'intelligence sulle minacce informatiche (CTI), che implica la condivisione di informazioni sulle minacce informatiche. Tuttavia, i metodi attuali per condividere queste informazioni spesso non proteggono i dati sensibili. Per affrontare questa lacuna, abbiamo sviluppato SeCTIS, un framework che consente alle organizzazioni di condividere la CTI in modo sicuro mantenendo la privacy.

#Importanza dell'intelligence sulle minacce informatiche

La CTI gioca un ruolo vitale nell'aiutare le organizzazioni a difendersi dalle minacce informatiche. La CTI implica raccogliere, analizzare e interpretare informazioni su potenziali minacce e vulnerabilità. Con l'aumento dei dispositivi connessi, le organizzazioni possono raccogliere enormi quantità di dati CTI. Eppure, fare affidamento solo sui dati interni non è sufficiente; le organizzazioni devono anche beneficiare delle informazioni disponibili esternamente, come nei forum di hacker e nei blog tecnici. Condividere questa intelligenza consente alle organizzazioni di migliorare le proprie difese contro potenziali attacchi.

#Sfide nella condivisione dell'intelligence sulle minacce informatiche

Nonostante i vantaggi, la condivisione della CTI comporta delle sfide:

1. Preoccupazioni per la privacy: Le organizzazioni possono esitare a condividere i propri dati, temendo danni reputazionali se la loro identità viene esposta.

2. Problemi di fiducia: Senza fonti conosciute, la credibilità delle informazioni condivise può essere messa in discussione, rendendo difficile costruire fiducia tra le organizzazioni.

3. Qualità delle informazioni: Dati incompleti o falsi possono fuorviare le organizzazioni nelle loro difese.

4. Allocazione delle risorse: Molte organizzazioni mancano delle risorse necessarie per garantire che le informazioni condivise siano utilizzabili e automatizzate.

5. Vincoli legali: I vari Paesi hanno leggi diverse riguardanti la protezione dei dati, il che può complicare la condivisione internazionale delle informazioni.

Date queste difficoltà, il nostro framework SeCTIS mira a facilitare la condivisione sicura della CTI tra le organizzazioni.

#Panoramica di SeCTIS

SeCTIS (Condivisione Sicura dell'Intelligence sulle Minacce Informatiche) è progettato per affrontare le problematiche menzionate in precedenza. Combina diverse tecnologie, tra cui Swarm Learning, Blockchain e Zero Knowledge Proofs, per consentire alle organizzazioni di collaborare in modo sicuro.

#Caratteristiche principali di SeCTIS

1. Condivisione che preserva la privacy: SeCTIS garantisce che le organizzazioni possano condividere dati CTI senza compromettere le proprie informazioni private.

2. Valutazione della qualità: Il nostro framework include meccanismi per valutare la qualità dei dati e dei modelli condivisi, assicurando che vengano utilizzate solo informazioni affidabili.

3. Meccanismo di fiducia: Utilizzando nodi validatori, SeCTIS può valutare l'affidabilità delle organizzazioni che partecipano al processo di condivisione.

4. Decentralizzazione: Invece di fare affidamento su un'autorità centrale, SeCTIS utilizza un approccio distribuito per mantenere il controllo e la fiducia tra i partecipanti.

#Come funziona SeCTIS

SeCTIS opera in tre fasi principali:

1. Addestramento del modello locale: Ogni organizzazione partecipante addestra il proprio modello utilizzando i suoi dati CTI senza rivelare quei dati agli altri. Questo avviene attraverso un approccio decentralizzato chiamato Swarm Learning.

2. Verifica dei dati: I nodi validatori vengono scelti casualmente tra i partecipanti per testare e verificare la qualità dei modelli locali. Questo aiuta a filtrare i contributi di bassa qualità o ingannevoli.

3. Aggregazione del modello globale: I migliori modelli locali vengono combinati per creare un modello globale, che viene poi condiviso attraverso la rete. I risultati di questa aggregazione vengono registrati su una blockchain per garantire trasparenza.

#Il ruolo della Blockchain

La tecnologia blockchain è essenziale in SeCTIS per vari motivi:

• Registrazione decentralizzata: Le informazioni sugli aggiornamenti e le validazioni dei modelli vengono registrate su una blockchain, assicurando che tutte le transazioni siano verificabili e immutabili.

• Smart Contracts: Questi contratti eseguiti automaticamente gestiscono il flusso di informazioni e garantiscono che tutti i partecipanti rispettino le regole stabilite nel framework.

#Zero Knowledge Proofs

Una caratteristica significativa di SeCTIS è l'uso delle Zero Knowledge Proofs (ZKP). Questo consente a una parte di dimostrare a un'altra che un'informazione è valida senza rivelare dati aggiuntivi. Nel contesto di SeCTIS, i partecipanti possono verificare l'affidabilità dei validatori senza esporre dettagli sensibili.

#Affrontare gli attacchi

Una delle preoccupazioni nella condivisione dei dati CTI è il rischio di attacchi, come il data poisoning, dove attori malevoli cercano di corrompere i dati di addestramento. SeCTIS ha meccanismi in atto per mitigare questi rischi. Ad esempio, il sistema di reputazione all'interno del framework può rilevare ed escludere i contributori che forniscono costantemente informazioni di bassa qualità o fuorvianti.

#Risultati sperimentali

Nei nostri esperimenti per valutare SeCTIS, abbiamo utilizzato un dataset contenente traffico del dark web associato a attacchi informatici. I risultati hanno mostrato che il nostro framework ha ridotto efficacemente i tassi di errata classificazione quando i modelli di bassa qualità sono stati esclusi in base ai loro punteggi di reputazione. Significa che SeCTIS può migliorare le prestazioni complessive dell'apprendimento collaborativo e rafforzare la sicurezza delle organizzazioni partecipanti.

#Conclusione

Il framework SeCTIS offre una soluzione robusta per la condivisione sicura dell'intelligence sulle minacce informatiche. Integrando tecnologie avanzate come Swarm Learning, Blockchain e Zero Knowledge Proofs, affronta le sfide legate alla condivisione della CTI migliorando la privacy e la fiducia tra le organizzazioni.

L'attenzione alla qualità dei dati e alla reputazione dei partecipanti garantisce che le organizzazioni possano collaborare in modo efficace senza compromettere le loro informazioni sensibili. Man mano che le minacce informatiche continuano a evolversi, framework come SeCTIS giocheranno un ruolo cruciale nel consentire alle organizzazioni di difendersi insieme.

#Direzioni future

Guardando avanti, intendiamo perfezionare ulteriormente il framework SeCTIS. Puntiamo a migliorare le sue capacità per specifiche organizzazioni incorporando l'Intelligence sulle Minacce Specifiche all'Organizzazione. Questo assisterà i team di sicurezza nello scambio e nello sviluppo di modelli di machine learning adattati alle loro esigenze uniche, gestendo al contempo i rischi potenziali associati alla condivisione di informazioni sensibili.

Man mano che progrediamo, le considerazioni su nuove tecnologie blockchain e miglioramenti nell'efficienza del processo rimarranno priorità. Il nostro impegno è di continuare a costruire sulla base di SeCTIS per fornire una soluzione completa e sicura per la condivisione dell'intelligence sulle minacce informatiche.