Quali sono le soluzioni del presente e del futuro per contrastare gli attacchi informatici?

Gli attacchi informatici rappresentano oggi una vera e propria piaga per le aziende e le istituzioni in tutto il mondo, oltre che per gli utenti. Questa minaccia digitale cresce in modo esponenziale, alimentata dall’evoluzione tecnologica e dalla crescente dipendenza della nostra società attuale dai servizi online. Sono milioni i malintenzionati che sfruttano, ogni giorno, le vulnerabilità nelle infrastrutture di sicurezza, mettendo a rischio dati sensibili, segreti aziendali e informazioni finanziarie. Come si può, dunque, contrastare questa ondata di attacchi? Nella guida di oggi scopriremo insieme le soluzioni del presente e del futuro.

La crittografia post-quantistica

La crittografia post-quantistica rappresenta un passo in avanti fondamentale per la protezione dei sistemi informatici. Si basa su principi matematici complessi che rendono i dati impossibili da leggere, anche se soggetti all’attacco di un hacker esperto. Senza una specifica chiave, infatti, le informazioni in questione non possono essere decriptate, risultando dunque inutili. Ma c’è una minaccia che a breve potrebbe infrangere questo scudo, e si tratta dell’informatica quantistica.

I computer quantistici, difatti, potrebbero rendere obsoleto il sistema che attualmente le aziende utilizzano per crittografare i dati. In un articolo di ExpressVPN sulla crittografia e sulle minacce informatiche, non a caso, si sottolinea l’urgenza di trovare una soluzione a questa potenziale minaccia. Una soluzione che ha già un nome e un cognome: crittografia post-quantum. Si tratta di una tecnologia che sarebbe in grado di resistere anche agli attacchi mossi dai computer quantistici, per via di un sistema molto più complesso di encrypting, basato su problemi matematici irrisolvibili.

Il fulcro della crittografia post-quantistica è esattamente questo: l’uso di algoritmi che, per essere correttamente decifrati, richiedono una potenza di calcolo che nemmeno i supercomputer attuali possono raggiungere. Ovviamente, trattandosi di una tecnologia nata da poco, è lecito aspettarsi ulteriori evoluzioni, nel bene e nel male. In estrema sintesi, anche le linee di difesa post-quantistiche dovranno crescere, per adattarsi costantemente, anno dopo anno.

Cloud backup e disaster recovery

Il cloud backup e il disaster recovery rappresentano due strategie fondamentali per la difesa dalle minacce informatiche. Il primo sistema consiste nel salvare i dati nei servizi di storage online. Questa metodologia, basata sulle logiche del cloud computing, presenta un elevato livello di protezione, visto che i dati vengono conservati in un ambiente fisicamente separato dal sistema dal quale provengono. In caso di attacco informatico, come può avvenire per i ransomware, i dati rimangono quindi al sicuro e possono essere facilmente recuperati (appunto) tramite download del backup.

Il disaster recovery, invece, è un insieme di procedure che permettono di ripristinare le funzionalità di un sistema informatico. Possono ad esempio attivarsi in seguito ad un evento criminale, come un cyberattacco, o un danneggiamento dovuto ad altri fattori, come avvenuto con gli incendi che hanno devastato il principale datacenter dell’hosting OVH. Questa strategia consente di ripristinare non solo i dati ma anche l’intera infrastruttura IT, inclusi server, rete e applicazioni.

Grazie all’utilizzo combinato del backup in cloud e del disaster recovery, le aziende possono ottenere un alto livello di protezione dai rischi informatici, anche in caso di attacchi massicci e su larga scala. Un pacchetto di soluzioni del genere, dunque, permetterebbe alle imprese di proseguire con le proprie attività online senza subire alcuna interruzione o perdita irreparabile di dati e informazioni.

Machine learning, AI e prevenzione

Il machine learning, ovvero l’apprendimento automatico dei sistemi informatici, è un ramo dell’intelligenza artificiale che si basa su questa idea: sviluppare degli algoritmi in grado di apprendere autonomamente a partire da un vasto insiemi di dati, elaborato in tempo reale. In questo modo, il sistema impara a riconoscere eventuali schemi e a fare previsioni, migliorando le sue prestazioni nel tempo e senza essere programmato esplicitamente per farlo.

Nel contesto della sicurezza informatica, il machine learning può essere utilizzato per rilevare le attività sospette. Ad esempio, può analizzare il traffico di rete e identificare eventuali anomalie che potrebbero indicare un tentativo di intrusione. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono identificare schemi comportamentali tipici degli utenti, e segnalare qualsiasi deviazione da essi, interpretando queste ultime come potenzialmente dannose.

In conclusione, sono numerose le soluzioni che gli esperti stanno sviluppando e implementando per contrastare gli attacchi informatici. Dalle tecnologie di crittografia post-quantistica al cloud backup e al machine learning, non mancano le opportunità per riuscire a ostacolare anche gli hacker più bravi e talentuosi.