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Cybersecurity, l’AI e la sfida delle competenze

4 minuti

Giovanni Rossi 2 Aprile 2024
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[Continua da Cybersecurity e AI: nuovi scenari]


Lo sviluppo della cybersecurity in seguito all’introduzione dell’intelligenza artificiale richiede non solo adeguamenti tecnologici nelle infrastrutture informatiche e nei processi, ma anche nuove competenze necessarie agli operatori per essere in grado di gestire al meglio le strategie di protezione e difesa.

L’innovazione del settore richiede così competenze sempre più aggiornate, ed è cruciale per le imprese riuscire ad avere personale sempre più preparato. E non si tratta solo di aree strettamente collegate alle strutture IT, ma di molte funzioni diverse che possono avvalersi delle tecnologie per intervenire sui processi interni.

I temi trattati all’interno dell’articolo

Servono competenze specifiche

“Sono tantissime le figure professionali che si occupano di aspetti differenti della cybersecurity”, spiega Diego Padovan, CEO di CyLock. “Pensiamo alla gestione della sicurezza di rete, all’analisi delle vulnerabilità, al training, tutti esempi differenti che stanno avvalendosi dell’IA come strumento di innovazione. Sarà sempre più richiesta sia la capacità di utilizzare strumenti AI-based, sia la capacità di scegliere consapevolmente tra strumenti differenti”.

Ci sono alcune competenze specifiche che secondo Roberto Veca, Head of Cybersecurity di Cyberoo, e Matteo Ghiotto, AI Developer Director di Cyberoo, sono sempre più importanti per gli operatori della sicurezza informatica: “Le competenze chiave sono molteplici e dipendono dal campo di applicazione all’interno alla cybersecurity. Ricordiamo ad esempio aree come lo studio dei fondamenti dell’intelligenza artificiale e del machine learning, tecniche di apprendimento automatico supervisionato, non supervisionato e reinforcement learning, la famigliarità con strumenti e librerie come TensorFlow, PyTorch, scikit-learn e Keras, la capacità di analizzare e interpretare grandi volumi di dati di sicurezza, identificare pattern e correlazioni”.

L’impatto sulle risorse umane

Guardando più da vicino l’ambito delle risorse umane, l’AI può trovare molte applicazioni per migliorare la sicurezza e la privacy dei dati personali gestiti dai dipartimenti HR, specialmente considerando il crescente numero di informazioni sensibili memorizzate e trattate digitalmente. E questo iniziando da una componente fondamentale nella relazione tra azienda e dipendenti: la fiducia.

“L’intelligenza artificiale genera fiducia per il semplice fatto che può offrire strumenti di anonimizzazione”, commenta Giordano Colò, Head of Data & Artificial Intelligence di CY4GATE, “per esempio con la privacy differenziale ho un insieme di dati di tanti dipendenti, e se si vuole fare un’analisi, si inietta rumore in modo da non poter risalire in nessun modo ai dati iniziali, senza avere accesso ai dati personali del singolo. Oppure con il federated learning che anonimizza i dati a partire dal dispositivo della persona. Questi due metodi che finiscono nel rafforzare la fiducia nel fatto che non si voglia controllare singolarmente in maniera nucleare le persone, ma fare uno studio sulla popolazione aziendale. Sapendo che c’è un’entità terza come l’AI, la popolazione aziendale è più portata a fidarsi del fatto che i dati personali non vengano toccati”.

Oltre a questo primo importante punto, vi sono poi ambiti altrettanto delicati, in particolare il tema della privacy con tutte le ricadute che comporta. “L’intelligenza artificiale offre diverse possibilità per migliorare la sicurezza e la privacy dei dati personali gestiti dai dipartimenti risorse umane”, sottolineano Roberto Veca, Head of Cybersecurity di Cyberoo e Matteo Ghiotto, AI Developer Director di Cyberoo, “soprattutto in un’epoca caratterizzata da un crescente volume di informazioni sensibili memorizzate e trattate digitalmente. Monitoraggio in tempo reale delle attività sospette legate ai dati personali, dove gli algoritmi di machine learning possono imparare dai pattern di dati normali e segnalare o bloccare automaticamente azioni che sembrano fuori dall’ordinario, riducendo così il rischio di accessi non autorizzati o di furti d’identità. Il miglioramento dei metodi di crittografia, in cui l’AI può rendere i dati personali memorizzati dai dipartimenti HR più sicuri.

Attraverso l’apprendimento automatico, è possibile infatti sviluppare sistemi di crittografia che si adattano e resistono meglio agli attacchi, proteggendo i dati sensibili in maniera più efficace. E poi la creazione di sistemi di autenticazione più robusti: l’AI può aiutare ad andare oltre le tradizionali password, implementando tecniche come l’autenticazione biometrica basata su riconoscimento facciale, impronte digitali, o riconoscimento del timbro vocale. Questi metodi, alimentati da algoritmi di AI, possono offrire un livello di sicurezza significativamente superiore. Infine, l’automazione della conformità: l’AI può aiutare i dipartimenti HR a rimanere in linea con le normative sulla privacy dei dati, come il GDPR nell’Unione Europea, automatizzando il processo di verifica della conformità”.


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