Da quasi vent\u2019anni Kaspersky \u00e8 in prima linea nell\u2019integrazione dell\u2019intelligenza artificiale (AI), in particolare delle tecniche di machine learning (ML), nei propri prodotti e servizi. La nostra profonda competenza ed esperienza nell\u2019applicazione di queste tecnologie alla sicurezza informatica, insieme ai nostri set di dati esclusivi, ai metodi efficienti e a un\u2019infrastruttura avanzata di addestramento dei modelli costituiscono la base del nostro approccio alla risoluzione delle complesse sfide di machine learning. Il nostro Kaspersky AI Technology Research Center riunisce data scientist, tecnici ML, esperti di minacce e specialisti delle infrastrutture per affrontare le attivit\u00e0 pi\u00f9 impegnative all\u2019incrocio tra AI\/ML e la sicurezza informatica. Non parliamo solo di sviluppo di tecnologie applicate, ma anche di ricerca sulla sicurezza degli algoritmi di AI, compreso l\u2019uso di approcci promettenti come il machine learning neuromorfico, la consapevolezza dei rischi dell\u2019AI e molto altro.<\/p>\n
Kaspersky ha sviluppato una grande variet\u00e0 di tecnologie di rilevamento delle minacce basate su AI\/ML, principalmente per l\u2019identificazione di malware. Tra queste citiamo un algoritmo profondo di rete neurale per il rilevamento di file eseguibili dannosi in base a funzionalit\u00e0 statiche, la tecnologia di machine learning con struttura decisionale per la creazione automatizzata di regole di rilevamento efficaci nei dispositivi degli utenti e le reti neurali per il rilevamento di comportamenti dannosi nei programmi in esecuzione. Usiamo inoltre un sistema per identificare le risorse online dannose basato sulla telemetria anonima ricevuta da soluzioni installate nei dispositivi dei clienti e da altre sorgenti. Ulteriori informazioni in merito sono disponibili nel white paper Machine Learning for Malware Detection<\/a> (Machine Learning per il rilevamento di malware). Altri modelli, come il modello ML per il rilevamento di siti Web falsi e DeepQuarantine per la quarantena delle e-mail sospette, proteggono gli utenti dalle minacce di phishing e spam. L\u2019infrastruttura cloud di KSN rende i nostri sviluppi di AI disponibili quasi istantaneamente sia per gli utenti privati che per quelli aziendali.<\/p>\n Guidati dalla promessa dell\u2019AI generativa e dai modelli linguistici, in particolare quelli di grandi dimensioni (LLM), abbiamo creato un\u2019infrastruttura per esplorarne le capacit\u00e0 e prototipare rapidamente nuove soluzioni. Questa infrastruttura, che distribuisce strumenti LLM simili a ChatGPT, non \u00e8 solo accessibile ai dipendenti di tutti i reparti per le attivit\u00e0 quotidiane, ma funge anche da base per nuove soluzioni. Ad esempio, il nostro Kaspersky Threat Intelligence Portal sar\u00e0 presto dotato di una nuova funzionalit\u00e0 OSINT basata su LLM che fornir\u00e0 rapidamente riepiloghi dei report sulle minacce per IoC specifici.<\/p>\n Per migliorare la sicurezza delle infrastrutture dei nostri clienti, stiamo sviluppando attivamente tecnologie di AI su misura per i nostri prodotti e servizi aziendali di punta. Da diversi anni ormai l\u2019analista AI di Kaspersky Managed Detection and Response contribuisce a ridurre il carico di lavoro dei team SOC filtrando automaticamente i falsi positivi. Solo l\u2019anno scorso, questa tecnologia ha chiuso oltre 100.000 avvisi senza l\u2019intervento umano<\/a>. In questo modo gli esperti SOC possono rispondere pi\u00f9 velocemente alle minacce reali, dedicare pi\u00f9 tempo alle indagini su casi complessi e a cercare proattivamente le minacce. Un\u2019altra delle nostre soluzioni, il punteggio del rischio dell\u2019host basato sull\u2019intelligenza artificiale in Kaspersky SIEM (Piattaforma Kaspersky Unified Monitoring and Analysis) e Kaspersky XDR, usa algoritmi di machine learning per cercare comportamenti sospetti dell\u2019host senza la necessit\u00e0 di trasferire i dati all\u2019esterno dell\u2019azienda.<\/p>\n Un\u2019altra area chiave dello sviluppo di Kaspersky \u00e8 l\u2019uso di AI\/ML negli ambienti industriali. \u00c8 incluso Kaspersky MLAD<\/a> (Machine Learning for Anomaly Detection), una soluzione software di analisi predittiva che riconosce automaticamente nei segnali di telemetria i sintomi precoci (nascosti) di guasto imminente delle apparecchiature, interruzione dei processi, errore umano o attacco informatico. Addestrando continuamente la rete neurale, MLAD analizza il flusso di eventi \u201catomici\u201d provenienti dall\u2019oggetto, li struttura in schemi e identifica il comportamento anomalo. Un altro dei nostri progetti \u00e8 Kaspersky Neuromorphic Platform<\/a> (KNP), un progetto di ricerca e una piattaforma software per soluzioni di intelligenza artificiale basate su reti neurali spiking e AltAI, il processore neuromorfico a basso consumo energetico sviluppato dalla Motive Neuromorphic Technologies<\/a> (Motive NT) con sede in Russia, in collaborazione con Kaspersky.<\/p>\n L\u2019adozione diffusa delle tecnologie di AI richiede il controllo della sicurezza, motivo per cui abbiamo anche istituito un team di sicurezza per l\u2019AI. Questo team offre una gamma di servizi volti a garantire la protezione affidabile dei sistemi di AI e a contrastare le potenziali minacce ai dati, ai processi aziendali e al\u2019infrastruttura di intelligenza artificiale.<\/p>\n In passato, le attivit\u00e0 basate su ML venivano eseguite dai reparti direttamente coinvolti nel rilevamento di minacce specifiche. Tuttavia, a causa del numero crescente di attivit\u00e0 e della crescente importanza delle tecnologie ML, abbiamo deciso di trasferire a un Kaspersky AI Technology Research Center separato la nostra esperienza nei sistemi basati sull\u2019AI. Ci\u00f2 ha portato alla creazione di tre team principali che indirizzano l\u2019uso dell\u2019AI in Kaspersky:<\/p>\n Ci\u00f2 non significa che la nostra esperienza nell\u2019AI sia limitata ai team sopra indicati. Il campo dell\u2019AI \u00e8 oggi cos\u00ec complesso e sfaccettato che \u00e8 impossibile concentrare tutto il know-how in pochi gruppi di ricerca. Anche altri team danno un contributo significativo al lavoro del Centro e applicano il machine learning in molte attivit\u00e0: tecnologie di visione artificiale nel team Anti-droni<\/a>; ricerca sugli assistenti di codifica AI nei dipartimenti CoreTech e KasperskyOS; Ricerca APT in GReAT<\/a>; e studio sulla legislazione sull\u2019AI<\/a> nel team per le relazioni con il governo.<\/p>\n L\u2019unicit\u00e0 delle nostre tecnologie di AI \u00e8 sottolineata dalle decine di brevetti ottenuti in tutto il mondo. Si tratta innanzitutto di brevetti per tecnologie di rilevamento, ad esempio il rilevamento di malware basato sui registri del comportamento dei programmi<\/a>, il rilevamento di server dannosi nella telemetria<\/a>, siti Web falsi<\/a> e spam<\/a> con l\u2019ausilio del ML. Ma il portfolio Kaspersky copre una gamma molto pi\u00f9 ampia di attivit\u00e0: tecnologie per il miglioramento dei set di dati<\/a> nel machine learning, il rilevamento delle anomalie<\/a> e persino la ricerca di contatti sospetti con minori<\/a> nei sistemi di controllo genitori. E, naturalmente, stiamo brevettando attivamente le nostre tecnologie di intelligenza artificiale per sistemi industriali<\/a> e approcci esclusivi con reti neurali all\u2019elaborazione dei flussi di eventi<\/a>.<\/p>\n Kaspersky condivide attivamente la propria esperienza di intelligenza artificiale con la community. Alcuni studi, ad esempio quelli sugli algoritmi di machine learning monotonici<\/a> o sull\u2019applicazione delle reti neurali per il rilevamento dello spam<\/a>, vengono pubblicati come articoli accademici in occasione di importanti conferenze sulle tecniche di machine learning. Altri sono pubblicati su portali specializzati e in occasione di conferenze sulla sicurezza informatica. Ad esempio, pubblichiamo ricerche sulla sicurezza dei nostri algoritmi di intelligenza artificiale, in particolare sugli attacchi al rilevamento dello spam<\/a> e algoritmi di rilevamento del malware<\/a>. Studiamo l\u2019applicazione delle reti neurali per l\u2019analisi delle serie temporali<\/a> ed esploriamo l\u2019uso delle reti neuromorfiche<\/a> in attivit\u00e0 rilevanti per l\u2019industria. La nostra Kaspersky Neuromorphic Platform (KNP) \u00e8 un software open source che sar\u00e0 disponibile per l\u2019utilizzo e lo sviluppo dell\u2019intera community di ML.<\/p>\n Il tema dello sviluppo e dell\u2019applicazione sicura dell\u2019AI \u00e8 di fondamentale importanza per noi, poich\u00e9 dobbiamo poterci fidare dei nostri algoritmi e avere fiducia nella loro affidabilit\u00e0. Altri argomenti trattati includono la nostra partecipazione alle sfide della sicurezza informatica che simulano gli attacchi ai sistemi<\/a> e l\u2019uso di tecnologie avanzate come gli LLM per rilevare le minacce nei registri di sistema<\/a> e nei link di phishing<\/a>. Si parla anche di minacce<\/a> per l\u2019AI generativa, inclusi dal punto di vista della privacy<\/a> attacchi a vari sistemi basati su LLM<\/a>, uso dell\u2019AI da parte di utenti malintenzionati<\/a> e applicazione delle nostre tecnologie nei SOC<\/a>. Talvolta apriamo la porta e sveliamo il nostro funzionamento, parlando del processo di addestramento dei nostri modelli e persino della complessit\u00e0 della valutazione della loro qualit\u00e0.<\/p>\n Infine, la funzione pi\u00f9 importante di Kaspersky AI Technology Research Center \u00e8 sensibilizzare i clienti e il pubblico sui pro e i contro delle tecnologie di AI e sulle minacce che rappresentano. I nostri esperti del Centro illustrano i pericoli dei video<\/a> deepfake. Parliamo dei punti salienti dell\u2019uso dell\u2019AI (ad esempio, come ChatGPT influisce sul processo di assunzione degli sviluppatori) e condividiamo le nostre esperienze attraverso webinar e tavole rotonde.<\/p>\n Il team di FT Technology Research organizza conferenze sulle tecnologie neuromorfiche con un percorso separato dedicato ai problemi di sicurezza dell\u2019AI, inclusi i sistemi basati sull\u2019approccio neuromorfico. Insieme al nostro partner, l\u2019Istituto per la programmazione di sistemi dell\u2019Accademia delle scienze russa (ISP RAS), stiamo ricercando vari vettori di attacco alle reti neurali nelle aree di Computer Vision, LLM e serie temporali e modi per proteggerli. Nell\u2019ambito della partnership industriale di Kaspersky con ISP RAS, il team sta testando campioni di framework di machine learning attendibili.<\/p>\n Siamo inoltre coinvolti nello sviluppo di corsi di formazione, incluso un modulo sull\u2019utilizzo dell\u2019AI nella sicurezza informatica presso l\u2019Universit\u00e0 tecnica statale Bauman di Mosca<\/a>. Un altro esempio \u00e8 il nostro modulo<\/a> sull\u2019uso sicuro dell\u2019AI in Kaspersky ASAP<\/a>, la nostra soluzione per sensibilizzare i dipendenti alle minacce informatiche. Infine, stiamo contribuendo alla creazione di una serie di standard internazionali per l\u2019uso dell\u2019AI. Nel 2023 abbiamo presentato i primi principi per l\u2019uso etico dei sistemi AI nella sicurezza informatica<\/a> all\u2019Internet Governance Forum.<\/p>\n In sintesi, le attivit\u00e0 principali del Kaspersky AI Technology Research Center sono lo sviluppo di tecnologie di intelligenza artificiale, la loro corretta applicazione nella sicurezza informatica, il monitoraggio delle minacce apportate con uso improprio o dannoso dell\u2019AI e la previsione delle tendenze. Tutte queste attivit\u00e0 hanno un unico scopo: garantire il massimo livello di sicurezza ai nostri clienti.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" I nostri sviluppi, prodotti, ricerche, brevetti e team di esperti al servizio dell’AI.<\/p>\n","protected":false},"author":2706,"featured_media":29231,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[2364,2955,2956],"tags":[1516,3848,1517,3546],"class_list":{"0":"post-29230","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-business","8":"category-enterprise","9":"category-smb","10":"tag-ai","11":"tag-ai-technology-research","12":"tag-intelligenza-artificiale","13":"tag-ml"},"hreflang":[{"hreflang":"it","url":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/ai-technology-research\/29230\/"},{"hreflang":"en-in","url":"https:\/\/www.kaspersky.co.in\/blog\/ai-technology-research\/28012\/"},{"hreflang":"en-ae","url":"https:\/\/me-en.kaspersky.com\/blog\/ai-technology-research\/23280\/"},{"hreflang":"ar","url":"https:\/\/me.kaspersky.com\/blog\/ai-technology-research\/12098\/"},{"hreflang":"en-us","url":"https:\/\/usa.kaspersky.com\/blog\/ai-technology-research\/30537\/"},{"hreflang":"en-gb","url":"https:\/\/www.kaspersky.co.uk\/blog\/ai-technology-research\/28169\/"},{"hreflang":"es-mx","url":"https:\/\/latam.kaspersky.com\/blog\/ai-technology-research\/27747\/"},{"hreflang":"es","url":"https:\/\/www.kaspersky.es\/blog\/ai-technology-research\/30479\/"},{"hreflang":"ru","url":"https:\/\/www.kaspersky.ru\/blog\/ai-technology-research\/38236\/"},{"hreflang":"tr","url":"https:\/\/www.kaspersky.com.tr\/blog\/ai-technology-research\/12877\/"},{"hreflang":"x-default","url":"https:\/\/www.kaspersky.com\/blog\/ai-technology-research\/52174\/"},{"hreflang":"fr","url":"https:\/\/www.kaspersky.fr\/blog\/ai-technology-research\/22282\/"},{"hreflang":"pt-br","url":"https:\/\/www.kaspersky.com.br\/blog\/ai-technology-research\/23038\/"},{"hreflang":"de","url":"https:\/\/www.kaspersky.de\/blog\/ai-technology-research\/31692\/"},{"hreflang":"ja","url":"https:\/\/blog.kaspersky.co.jp\/ai-technology-research\/37293\/"},{"hreflang":"ru-kz","url":"https:\/\/blog.kaspersky.kz\/ai-technology-research\/28293\/"},{"hreflang":"en-au","url":"https:\/\/www.kaspersky.com.au\/blog\/ai-technology-research\/34100\/"},{"hreflang":"en-za","url":"https:\/\/www.kaspersky.co.za\/blog\/ai-technology-research\/33755\/"}],"acf":[],"banners":"","maintag":{"url":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/tag\/intelligenza-artificiale\/","name":"Intelligenza Artificiale"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29230","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2706"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=29230"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29230\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":29234,"href":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29230\/revisions\/29234"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/29231"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=29230"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=29230"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kaspersky.it\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=29230"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Le nostre persone<\/h2>\n
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