Il rilevamento basato sulle anomalie \u00e8 un metodo di identificazione delle minacce informatiche che riconosce comportamenti o attivit\u00e0 anomali in un sistema. Questa tecnica si concentra sull\u2019identificazione di modelli insoliti che divergono dalle norme stabilite, individuando cos\u00ec potenziali minacce informatiche.<\/p>\n
Il concetto di rilevamento basato sulle anomalie \u00e8 emerso per la prima volta nel campo della sicurezza informatica alla fine degli anni \u201980. Dorothy Denning, una ricercatrice pioniera nel settore, ha introdotto un modello di rilevamento delle intrusioni basato sulla profilazione del comportamento degli utenti. Il modello \u00e8 stato fondato sulla premessa che qualsiasi attivit\u00e0 che si discosta in modo significativo dal comportamento standard di un utente potrebbe potenzialmente essere classificata come un'intrusione. Ci\u00f2 ha segnato la prima esplorazione significativa del rilevamento basato sulle anomalie.<\/p>\n
Nel corso degli anni, il rilevamento basato sulle anomalie si \u00e8 evoluto di pari passo con il progresso dell\u2019intelligenza artificiale (AI) e dell\u2019apprendimento automatico (ML). Man mano che le minacce informatiche diventavano pi\u00f9 complesse, crescevano anche i meccanismi per contrastarle. Sono stati sviluppati algoritmi avanzati per riconoscere modelli e discernere tra attivit\u00e0 normali e potenzialmente dannose.<\/p>\n
Il rilevamento basato sulle anomalie \u00e8 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 attivit\u00e0 del sistema rispetto a questa norma stabilita. Qualsiasi discrepanza tra il comportamento osservato e quello di riferimento pu\u00f2 indicare una potenziale minaccia informatica, attivando un avviso per ulteriori analisi.<\/p>\n
A differenza del rilevamento basato sulle firme, che richiede un modello di minaccia noto per identificare potenziali attacchi, il rilevamento basato sulle anomalie pu\u00f2 identificare attacchi sconosciuti o zero-day concentrandosi sul comportamento anomalo.<\/p>\n
Il rilevamento basato sulle anomalie funziona principalmente in due fasi: apprendimento e rilevamento.<\/p>\n
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 attivit\u00e0 degli utenti.<\/p>\n
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.<\/p>\n
Esistono principalmente tre tipi di metodi di rilevamento basati sulle anomalie:<\/p>\n