Proteggere reti e dispositivi IoT con la cybersecurity intelligente
Tra febbraio e aprile 2020 sono state effettuate oltre 230mila campagne malevole a tema Coronavirus nel mondo, di cui il 6% ha riguardato l’Italia, con un impatto particolare sull’industria farmaceutica. È l’allarme lanciato dal Security Operation Center di Leonardo, uno dei primi 10 operatori mondiali nel settore dell’Aerospazio, Difesa e Sicurezza, che ha avvertito quanto l’emergenza causata dal Covid-19 abbia amplificato gli attacchi informatici portati dai cyber criminali su determinati obiettivi.
Palo Alto Networks, leader globale nella cybersecurity, aveva già avviato da anni una piattaforma per la prevenzione delle violazioni con condivisione dell’intelligence sulle minacce nelle funzioni di sicurezza a livello di sistema, progettata per funzionare in reti sempre più all’avanguardia e all’insegna della mobilità. Era il Next-generation firewall (Ngfw), un dispositivo per la sicurezza della Rete che permette di monitorare il traffico in entrata e in uscita utilizzando una serie predefinita di regole per consentire o bloccare gli eventi.
La protezione del nuovo perimetro aziendale
Attualmente, le Reti aziendali si stanno ampliando con la crescente adozione di cloud ibridi, dispositivi Internet of Things (IoT) e home office, mentre gli attacchi si evolvono rapidamente e automaticamente. Le aziende, quindi, hanno bisogno di un nuovo approccio alla sicurezza informatica. Per questo, Palo Alto Networks ha lanciato il primo Ngfw che integra funzionalità di Machine Learning volte a bloccare le minacce, salvaguardare i dispositivi IoT e suggerire le policy di sicurezza in modo proattivo.
“La digitalizzazione è ormai presente nella nostra vita e il continuo scambio di dati ha portato a un incremento del loro valore, diventando un target appetibile per gli hacker, soprattutto nell’ambito IoT”, ha spiegato Umberto Pirovano, Manager System Engineering di Palo Alto Networks. “L’allargamento della potenziale superficie di attacco ci ha spinto a potenziare la nostra piattaforma di sicurezza con la tecnologia Machine Learning in linea”, ha specificato.
Il Ngfw di Palo Alto Networks si avvale di modelli di Machine Learning in linea per aiutare a difendere da malware e phishing, prevenendo attacchi precedentemente sconosciuti, analizzare grandi quantità di dati telemetrici e suggerire policy di sicurezza. In questo modo l’azienda può garantire una protezione immediata, senza ritardi, anche da nuovi attacchi.
Inoltre, i dispositivi loT, sempre più diffusi, accedono spesso alla Rete senza la necessaria sicurezza e senza che i dipartimenti di Sicurezza Informatica ne siano a conoscenza. Il nuovo servizio di Palo Alto Networks sfrutta il Machine Learning anche per offrire una visibilità completa sui dispositivi, inclusi quelli nuovi, per evidenziare anomalie e vulnerabilità, suggerire o applicare automaticamente policy di protezione appropriate senza la necessità di sensori o infrastrutture aggiuntive, visualizzare e adottare le raccomandazioni di IoT security per ogni dispositivo, risparmiando tempo e riducendo la possibilità di errori umani per contribuire alla protezione.
Un’unica soluzione per la sicurezza informatica che può integrare anche altre piattaforme
Introducendo queste novità in un unico sistema, Palo Alto Networks Ngfw Machine Learning aiuta le organizzazioni a proteggersi dalle minacce sconosciute in modo istantaneo, a ridurre le possibilità di errore umano e a estendere la visibilità e la sicurezza a tutti i dispositivi, compresi quelli non gestiti.
Inoltre, è annunciato il lancio della serie CN, la versione container del Ngfw con Machine learning e più di 70 funzioni innovative, tra cui una ispezione del traffico cifrato più semplice, clustering esteso ad alta disponibilità, una nuova scheda hardware ad alte prestazioni, e miglioramenti della sicurezza integrata per i Domain name system (Dns).
“In Italia è cambiato l’approccio alla tecnologia, e negli ultimi mesi c’è stata un’accelerazione verso sistemi cloud e IoT”, ha dichiarato Mauro Palmigiani, Country Manager Italia, Grecia e Malta di Palo Alto Networks. “I clienti chiedono di gestire rischio e sicurezza, però con semplicità. Oltre alla semplificazione, per noi la filosofia è anche quella dell’integrazione tra le componenti di terze parti, come si vede in Ngfw Machine Learning”, ha aggiunto.
È doveroso ricordare anche che, a maggior ragione con la diffusione dello Smart working, il fattore umano è diventato un elemento critico nella sicurezza, e negli ultimi mesi ha portato alla luce l’arretratezza italiana riguardo le questioni della tecnologia, del digital behaviour e dell’educazione digitale degli utenti. Palmigiani ha sottolineato quindi l’importanza e la necessità, a monte, di una corretta formazione e di una cultura digitale per creare i nuovi profili del mercato della cybersecurity.
Elisa Marasca è giornalista professionista e consulente di comunicazione. Laureata in Lettere Moderne all’Università di Pisa, ha conseguito il diploma post lauream presso la Scuola di Giornalismo Massimo Baldini dell’Università Luiss e ha poi ottenuto la laurea magistrale in Storia dell’arte presso l’Università di Urbino.
Nel suo percorso di giornalista si è occupata prevalentemente di temi ambientali, sociali, artistici e di innovazione tecnologica.
Da sempre interessata al mondo della comunicazione digital, ha lavorato anche come addetta stampa e social media manager di organizzazioni pubbliche e private nazionali e internazionali, soprattutto in ambito culturale.
cybersecurity, Machine learning, Palo Alto Networks