Il rilevamento basato sulle anomalie è un metodo di identificazione delle minacce informatiche che riconosce comportamenti o attività anomali in un sistema. Questa tecnica si concentra sull’identificazione di modelli insoliti che divergono dalle norme stabilite, individuando così potenziali minacce informatiche.
L'inizio e l'evoluzione del rilevamento basato sulle anomalie
Il concetto di rilevamento basato sulle anomalie è emerso per la prima volta nel campo della sicurezza informatica alla fine degli anni ’80. Dorothy Denning, una ricercatrice pioniera nel settore, ha introdotto un modello di rilevamento delle intrusioni basato sulla profilazione del comportamento degli utenti. Il modello è stato fondato sulla premessa che qualsiasi attività che si discosta in modo significativo dal comportamento standard di un utente potrebbe potenzialmente essere classificata come un'intrusione. Ciò ha segnato la prima esplorazione significativa del rilevamento basato sulle anomalie.
Nel corso degli anni, il rilevamento basato sulle anomalie si è evoluto di pari passo con il progresso dell’intelligenza artificiale (AI) e dell’apprendimento automatico (ML). Man mano che le minacce informatiche diventavano più complesse, crescevano anche i meccanismi per contrastarle. Sono stati sviluppati algoritmi avanzati per riconoscere modelli e discernere tra attività normali e potenzialmente dannose.
Espansione del rilevamento basato sulle anomalie
Il rilevamento basato sulle anomalie è una tecnica di sicurezza informatica che identifica e mitiga le minacce analizzando le deviazioni dal comportamento tipico del sistema. Si tratta di creare una linea di base di comportamenti "normali" e di monitorare continuamente le attività del sistema rispetto a questa norma stabilita. Qualsiasi discrepanza tra il comportamento osservato e quello di riferimento può indicare una potenziale minaccia informatica, attivando un avviso per ulteriori analisi.
A differenza del rilevamento basato sulle firme, che richiede un modello di minaccia noto per identificare potenziali attacchi, il rilevamento basato sulle anomalie può identificare attacchi sconosciuti o zero-day concentrandosi sul comportamento anomalo.
Funzionamento del rilevamento basato su anomalie
Il rilevamento basato sulle anomalie funziona principalmente in due fasi: apprendimento e rilevamento.
Nella fase di apprendimento, il sistema stabilisce un modello statistico che rappresenta il comportamento normale utilizzando dati storici. Il modello include vari fattori comportamentali, come modelli di traffico di rete, utilizzo del sistema o modelli di attività degli utenti.
Nella fase di rilevamento, il sistema monitora e confronta continuamente il comportamento attuale con il modello stabilito. Se un comportamento osservato si discosta in modo significativo dal modello, superando una soglia definita, viene attivato un avviso che indica una potenziale anomalia.
Caratteristiche principali del rilevamento basato sulle anomalie
- Rilevamento proattivo: in grado di identificare minacce sconosciute ed exploit zero-day.
- Analisi comportamentale: esamina il comportamento dell'utente, della rete e del sistema per rilevare le minacce.
- Adattabilità: Si adatta ai cambiamenti nel comportamento del sistema nel tempo, riducendo i falsi positivi.
- Approccio olistico: non si concentra esclusivamente sulle firme delle minacce note, offrendo una protezione più ampia.
Tipi di rilevamento basato su anomalie
Esistono principalmente tre tipi di metodi di rilevamento basati sulle anomalie:
| Metodo | Descrizione |
|---|---|
| Rilevamento di anomalie statistiche | Utilizza modelli statistici per identificare qualsiasi deviazione significativa dal comportamento previsto. |
| Rilevamento basato sull'apprendimento automatico | Utilizza algoritmi AI e ML per identificare le deviazioni dalla norma. |
| Rilevamento anomalie del comportamento di rete (NBAD) | Si concentra specificamente sul traffico di rete per identificare schemi o attività insoliti. |
Utilizzo del rilevamento basato sulle anomalie: sfide e soluzioni
Sebbene il rilevamento basato sulle anomalie rappresenti un approccio avanzato alla sicurezza informatica, pone anche delle sfide, principalmente a causa della difficoltà di definire un comportamento “normale” e di gestire i falsi positivi.
Definire normale: la definizione di "normale" può cambiare nel tempo a causa di cambiamenti nel comportamento degli utenti, aggiornamenti di sistema o modifiche della rete. Per superare questo problema, i sistemi devono essere periodicamente riqualificati per adattarsi a questi cambiamenti.
Gestire i falsi positivi: I sistemi basati su anomalie possono attivare falsi allarmi se la soglia per il rilevamento delle anomalie è troppo sensibile. Ciò può essere mitigato ottimizzando la sensibilità del sistema e incorporando meccanismi di feedback per imparare dai rilevamenti passati.
Confronti con approcci simili
| Approccio | Caratteristiche |
|---|---|
| Rilevamento basato sulla firma | Si basa su firme note di minacce, limitato alle minacce note, riduce i falsi positivi |
| Rilevamento basato su anomalie | Rileva deviazioni dalla norma, è in grado di rilevare minacce sconosciute, falsi positivi più elevati |
Il futuro del rilevamento basato sulle anomalie
Il futuro del rilevamento basato sulle anomalie risiede nello sfruttamento di tecniche avanzate di intelligenza artificiale e machine learning per migliorare le capacità di rilevamento, ridurre al minimo i falsi positivi e adattarsi alle minacce informatiche in continua evoluzione. Concetti come l’apprendimento profondo e le reti neurali sono promettenti nel perfezionamento dei sistemi di rilevamento basati sulle anomalie.
Server proxy e rilevamento basato su anomalie
I server proxy, come quelli forniti da OneProxy, possono trarre vantaggio dall'implementazione del rilevamento basato sulle anomalie. Monitorando modelli e comportamenti di traffico, è possibile identificare anomalie come picchi di traffico insoliti, schemi di accesso strani o richieste di dati anomale, che potrebbero indicare minacce come attacchi DDoS, attacchi di forza bruta o violazioni dei dati.
