Negli ultimi anni la tecnologia che sfrutta l’HPC (High Performance Computing) si è evoluta enormemente comprendendo campi inaspettati prima, con lo sviluppo dell'intelligenza artificiale a supporto della cybersecurity.
L’enorme capacità di calcolo rapido ha reso possibili molti sviluppi in ambito tecnologico dando un boost economico e innovativo a livello mondiale.
Una delle sfere nella quale questo avanzamento ha prodotto un grande risultato è la cybersecurity che, servendosi di algoritmi sempre più performanti, sta puntando con convinzione sul deep learning, tecnologia che sfrutta l’intelligenza artificiale per contrastare le nuove minacce informatiche.
È proprio grazie all HPC che l’intelligenza artificiale ha sviluppato la capacità predittiva basata sul rapido apprendimento di comportamenti anomali o attacchi hacking. Diverse forme di attacchi come phishing, spear-phishing, attacco drive-by, attacco password, denial of service, ecc. sono responsabili di gravi problemi di sicurezza.
Questa sfida può essere superata grazie a tecniche di intelligenza artificiale e al rapido sviluppo della ricerca. Le tecniche di intelligenza artificiale possono identificare facilmente il malware presente nell'applicazione e possono intraprendere azioni per contrastarne l'attività. Per elaborare la grande quantità di informazioni che gli utenti generano quotidianamente vengono utilizzati dunque questi sistemi di calcolo rapido, che portano ad identificare diverse tipologie di attacchi.
La svolta: machine learning e deep learning
Ma la svolta è l'apprendimento automatico (ML) che con l’impiego di software di rilevamento di potenziali attività illecite, codifica ciò che caratterizza una minaccia imparando a riconoscerla. Il deep learning è quindi un metodo efficace per rilevare i problemi di sicurezza informatica. Le tecniche di deep learning, infatti, possono elaborare in modo efficiente una grande quantità di informazioni presenti nei dataset di cybersecurity resistendo agli attacchi.
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L’ apprendimento in un arco temporale permette ai sistemi deep learnig una sempre più accurata performance, grazie alla creazione di una rete neurale che simula il comportamento del cervello umano nell'apprendimento analitico. Le tecniche di ML possono essere utilizzate per analizzare le varianti e attribuirle alla famiglia di malware corretta, inoltre, il rilevamento di spam e phishing include una vasta gamma di tecniche volte a ridurre la perdita di tempo e il potenziale rischio causato da email indesiderate.
Il rilevamento di spam e phishing è, infatti, sempre più difficile a causa delle avanzate strategie utilizzate dagli aggressori per bypassare i filtri tradizionali, così gli approcci ML possono migliorare il processo di rilevamento dello spam e contrastarne l’attacco. Tecniche di machine e deep learning sono sempre più utilizzate per molteplici applicativi, a supporto della sicurezza nelle attività dell'operatore e per l'automatizzazione di specifiche mansioni, migliorando la sicurezza della rete e contrastando nuovi attacchi.
