In un mondo sempre più digitalizzato, in cui i dati sono una componente sempre più importante, gli attacchi informatici sono in aumento. Questo ha fatto sì che, negli ultimi anni, il settore della cybersecurity sia stato caratterizzato da maggiori investimenti da parte di aziende, governi e individui.
Insomma, i riflettori sono puntati sulla ricerca costante di nuove soluzioni che possano rendere più difficile la vita dei cybercriminali. In questo senso una novità giunge dal mondo delle operazioni di machine learning (MLOps), un insieme di pratiche e strumenti utilizzati per semplificare il dispiegamento, la gestione e il monitoraggio dei modelli di machine learning negli ambienti di produzione.
L’implementazione delle operazioni di machine learning in ambito cybersecurity può comportare numerosi vantaggi, tra cui risposte e una rilevazioni più rapide e precise alle minacce, analisi più accurate dei big data e un aumento dell’efficienza attraverso l’automazione dei processi di machine learning. Per essere più concreti, alcuni esempi reali includono l’uso di MLOps per difendersi contro frodi bancarie online, identificare e contenere minacce alla sicurezza basate sul cloud e rilevare pericoli in ambito aeroportuale.
Ai benefici elencati sopra si accompagnano però anche diverse sfide. Anzitutto, la mancanza di figure esperte in materia. Seguono alcune complessità nell’assicurare dati di qualità da usare come base per i modelli di machine learning e, infine, un ulteriore ostacolo è dato dalla scarsa trasparenza e interpretazione dei modelli.
In questo delicato equilibrio di opportunità e sfide, l’unica cosa certa è che le operazioni di machine learning sono destinate a giocare un ruolo sempre più rilevante nel settore della cybersecurity, cercando di prevenire sul nascere minacce informatiche attraverso sistemi di difesa adattivi e auto-apprendenti.
S.F.
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