Nuovi Metodi per Rilevare Minacce Informatiche

Le minacce alla cybersecurity stanno diventando sempre più avanzate e persistenti. Uno dei tipi di minacce più preoccupanti è chiamato Minacce Persistenti Avanzate (APT). Si tratta di attacchi organizzati solitamente portati avanti da criminali informatici esperti o gruppi sponsorizzati dallo stato. Il loro obiettivo è accedere a sistemi sensibili, rubare informazioni preziose o distruggere infrastrutture vitali. Esempi recenti notevoli includono gruppi che hanno colpito con successo le rete governative negli Stati Uniti e in altri paesi.

Rilevare le APT non è facile perché spesso usano metodi nuovi per eludere le misure di sicurezza tradizionali. Anche se alcuni metodi di machine learning promettono di identificare queste minacce, spesso producono troppi dati per gli analisti umani da analizzare efficacemente. Inoltre, condividere dati per addestrare questi modelli solleva preoccupazioni riguardo alla privacy e alla conformità con regolamenti come il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR). Quindi, c'è bisogno di metodi di rilevamento migliori che rispettino la privacy pur fornendo risultati efficaci.

#L'Importanza della Privacy nella Cybersecurity

Nel mondo della cybersecurity, proteggere le informazioni sensibili è fondamentale. Dati come i log di sistema possono rivelare molto sulle operazioni e vulnerabilità di un'organizzazione. Se dati sensibili vengono esposti a causa di una cattiva gestione o violazioni, può portare a problemi gravi, come il furto di dati e conseguenze legali. Pertanto, è necessario un modo sicuro di gestire i dati di log, specialmente man mano che le normative diventano più severe.

Tradizionalmente, i ricercatori hanno creato set di dati artificiali per studiare le minacce informatiche, ma questi spesso non riescono a catturare i comportamenti sfumati degli attacchi reali. Questo divario rende difficile sviluppare e testare modelli efficaci, il che significa che l'industria continua a lottare con queste problematiche.

#Un Nuovo Framework per Rilevare le APT

Per affrontare le sfide del rilevamento delle APT mantenendo la privacy dei dati, è stato proposto un nuovo framework. Questo framework è composto da tre fasi principali: classificare gli eventi di log, estrarre schemi e presentare i risultati agli analisti.

#Fase 1: Classificare gli Eventi di Log

La prima fase si concentra sulla classificazione dei diversi tipi di voci di log. Questo è fondamentale per comprendere le relazioni tra i vari eventi di log e stabilire una base per la fase successiva. I log vengono esaminati per trovare schemi comuni che possano segnalare attività malevole.

La pre-elaborazione dei dati è una parte essenziale di questa fase. Gli attributi dei log devono essere convertiti in un formato adatto all'analisi. Questi attributi possono essere numerici o testuali e devono essere categorizzati di conseguenza.

Dopo che i dati sono stati preparati, si utilizzano Tecniche di clustering come il fuzzy clustering per raggruppare voci di log simili. Ogni gruppo riflette un tipo di log distinto, consentendo agli analisti di identificare rapidamente e concentrarsi su aree che potrebbero richiedere ulteriori indagini.

#Fase 2: Estrarre Schemi

La fase 2 mira a trovare schemi all'interno dei file di log classificati. Gli schemi vengono creati identificando associazioni tra i diversi tipi di log in base alle loro occorrenze simultanee. Creare quelli che vengono chiamati "insiemi di item" è essenziale in questo processo. Ogni insieme di item rappresenta una combinazione unica di eventi di log.

Per trasformare i log in un database di transazioni, ogni voce di log viene convertita in un formato che può essere facilmente analizzato. Questa trasformazione consente di estrarre schemi in un modo più organizzato e più facile da interpretare per gli analisti.

#Fase 3: Presentare i Risultati

Nell'ultima fase, l'attenzione si sposta sulla presentazione degli schemi identificati in un formato facilmente digeribile. Questa presentazione è progettata per aiutare il personale di sicurezza ad analizzare rapidamente i risultati e trarre conclusioni su potenziali minacce.

Una parte chiave di questa presentazione è l'assegnazione di un punteggio di sospetto a ciascun schema. Questo punteggio aiuta gli analisti a identificare rapidamente quali schemi sono più probabili indicare attività malevole. Gli schemi che appaiono frequentemente potrebbero essere meno allarmanti di quelli rari, e questo viene preso in considerazione quando si assegna il punteggio agli schemi.

#Vantaggi del Framework

Il framework proposto affronta diversi problemi chiave nella cybersecurity:

• Preservazione della Privacy: Decentralizzando il processo di apprendimento, i dati non devono essere memorizzati in una posizione centrale. Questo preserva la privacy pur consentendo un efficace addestramento dei modelli di rilevamento.

• Riduzione del Carico di Lavoro per gli Analisti: Il framework snellisce il processo di analisi organizzando i dati e presentandoli in un modo che è facile da interpretare. Questo limita la quantità di dati che gli analisti devono esaminare, permettendo loro di concentrarsi su minacce più probabili.

• Miglioramento della Precisione del Rilevamento: Affidandosi a più set di dati e utilizzando tecniche recenti di clustering e riconoscimento di schemi, il framework migliora la probabilità di rilevare vettori d'attacco nuovi che i metodi tradizionali potrebbero perdere.

#Sfide e Direzioni Future

Anche se il framework mostra promesse, ci sono ancora sfide da affrontare. Ad esempio, il processo di filtraggio di schemi benigni eccessivi può portare involontariamente alla perdita di dati contestuali importanti. Gli sforzi futuri possono esplorare algoritmi di clustering migliori e modi per migliorare il sistema di punteggio di sospetto.

Un altro ambito da esplorare include il perfezionamento di come i log vengono trasformati in database di transazioni per catturare tutte le informazioni rilevanti senza sopraffare gli analisti con dettagli non necessari.

#Conclusione

Il panorama in evoluzione della cybersecurity richiede approcci innovativi per combattere minacce sofisticate come le APT. Il framework proposto offre un metodo per migliorare le capacità di rilevamento mantenendo rigidi standard per la privacy dei dati. Man mano che il panorama delle minacce informatiche diventa sempre più complesso, framework come questo hanno il potenziale per aiutare le organizzazioni a difendersi efficacemente contro i pericoli emergenti rispettando al contempo la privacy e la riservatezza delle informazioni sensibili.