Previsioni Sophos 2020: ransomware, cloud e machine learning

Previsioni Sophos 2020: ransomware, cloud e machine learning

Sicurezza, cosa ci riserva il nuovo anno? Al quesito tenta di rispondere Sophos che elenca le tendenze 2020, dal 5G all’elevata aggressività dei ransomware. Sophos infatti ha identificato quattro principali tendenze che dovranno essere tenute d’occhio con attenzione nel corso del 2020.

Il ransomware alza la posta in gioco
Nel 2020, il ransomware diventerà ancora più aggressivo, modificando o aggiungendo alcune delle sue caratteristiche, al fine di ingannare alcuni sistemi di protezione. Criptando solo una parte relativamente piccola di ogni file o avviando il sistema operativo in modalità diagnostica, in cui la protezione anti-ransomware spesso non è disponibile, gli autori degli attacchi riusciranno a schivare la maggior parte delle difese. Il ransomware continuerà a essere uno dei principali protagonisti del panorama delle minacce.

Mark Loman, director of engineering for next-generation tech di Sophos
Dovremo aspettarci attacchi ransomware attivi ed automatici che sfrutteranno la distrazione degli utenti con strumenti automatizzati per causare il maggior danno possibile.

Cloud sotto attacco
Sophos ritiene che piccoli passi falsi condurranno a gravi violazioni del cloud. Flessibilità è la parola chiave parlando di cloud computing, ma quando arriva il momento di affrontare il tema della messa in sicurezza, tutta la flessibilità e la semplicità potranno rivelarsi armi a doppio taglio.

La vulnerabilità più grande per il cloud è la configurazione scorretta: poiché i sistemi cloud diventano sempre più complessi e flessibili, il margine di errore aumenta sensibilmente. Questo aspetto, unito a una generale mancanza di visibilità, rende gli ambienti cloud il bersaglio ideale per i cybercriminali. Per questo motivo, proteggere i dati archiviati in cloud richiede l’utilizzo di strumenti specifici, anche in considerazione del fatto che il modello di attacco è molto diverso da quello che colpisce server o pc.

I rischi dei modelli di rilevamento basati su machine learning
Il machine learning è ormai un elemento essenziale della strategia di sicurezza informatica delle aziende e i cybercriminali sono perfettamente consapevoli come venga utilizzato per contrastare i loro attacchi. In risposta a questa strategia, chi attacca si impegnerà nel cercare di disinnescare questi sistemi di sicurezza basati sul machine learning. Nei prossimi anni è facile prevedere la crescita del tasso di adozione di tecniche tratte dalla comunità del machine learning scientifico da parte del mercato della cybersecurity. Ciò porterà i sistemi di protezione a prendere decisioni in semi o totale autonomia per tutelare le informazioni e gli utenti.

Le aziende devo essere pronte ad implementare un approccio alla sicurezza multistrato e per farlo la soluzione può essere molto semplice: unendo risorse umane specializzate nella lotta agli attacchi informatici a tecnologie come il deep learning, le aziende potranno rilevare e contrastare gli attacchi più complessi molto più velocemente.

L’impatto del 5G
Il 5G rappresenta indiscutibilmente il più importante cambiamento tecnologico ad avere un impatto sul panorama della sicurezza informatica. Se da un lato promette di connettere quasi tutti gli aspetti della vita quotidiana attraverso la rete con una velocità senza paragoni e una latenza molto ridotta, dall’altro implica nuove sfide in tema di sicurezza. Nascono infatti punti di accesso inediti che esporranno le aziende a nuovi tipi di attacco.

Il 5G è portatore di un’enorme promessa: intervenendo sulle reti essenziali, con l’ingresso delle radio frequenze che fino ad oggi non erano accessibili e minimizzando la visibilità che ne deriverà, aprirà un vaso di Pandora. Ciò renderà necessario da parte delle aziende, un impegno ancora maggiore nella messa in sicurezza di connessioni, device e applicazioni.