Come l’automazione può eliminare i debiti di sicurezza critici nelle aziende?

Il recente State of Software Security Report di Veracode ha rivelato che il 46% delle organizzazioni presenta vulnerabilità gravi persistenti, definite come “debiti di sicurezza critici”, che mettono le aziende a serio rischio. L’automazione, basata su Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML), si presenta come una soluzione per identificare ed eliminare questi debiti di sicurezza. L’introduzione di nuove applicazioni in azienda è un processo che richiede tempo e risorse per implementare, integrare, personalizzare e gestire aggiornamenti, oltre a ottimizzare la postura di sicurezza. Questo comporta un notevole impegno per sviluppatori e responsabili della sicurezza.

Secondo il SoSS 2024 Report, il “debito di sicurezza” è un accumulo di falle non corrette per lunghi periodi, presente nel 71% delle imprese. La necessità di gestire i rischi applicativi con scansioni e azioni di remediation è innegabile, ma gli sviluppatori spesso non hanno il tempo per queste attività. La configurazione delle pipeline e la creazione dei ticket richiedono tempo e impegno, soprattutto nelle aziende con centinaia o migliaia di applicazioni da gestire. Inoltre, il 70% degli sviluppatori dichiara di non ricevere una formazione adeguata sulla sicurezza dal proprio datore di lavoro.

L’automazione semplifica il workflow di sviluppo, eliminando la necessità di integrare manualmente la sicurezza nello sviluppo software. Con strumenti di ML e AI, è possibile attivare automaticamente una scansione di sicurezza in background ogni volta che uno sviluppatore modifica il codice. Questo approccio libera gli sviluppatori dalla necessità di configurare e sviluppare manualmente le applicazioni, migliorando l’efficienza del lavoro e riducendo il rischio di violazioni di sicurezza.

Kubernetes Security: l’analisi di Red Hat per il 2024

Il report The State of Kubernetes Security for 2024 di Red Hat fornisce informazioni sui rischi cyber per le organizzazioni, la tipologia e la frequenza degli attacchi agli ambienti Kubernetes, e le procedure per ridurre i rischi delle applicazioni. Con la crescente popolarità di Kubernetes, la pianificazione degli strumenti di sicurezza è diventata fondamentale. Lo studio, basato su un’indagine su 600 professionisti tra DevOps, engineering e sicurezza, evidenzia che il 42% degli intervistati cita la sicurezza come una delle principali preoccupazioni legate alle strategie container e Kubernetes.

Gli incidenti di sicurezza possono verificarsi in tutte le fasi del ciclo di vita delle applicazioni e sono spesso causati da problemi di configurazione errata. Il 67% degli intervistati ha dichiarato che le aziende hanno ritardato o rallentato lo sviluppo delle applicazioni a causa di preoccupazioni sulla sicurezza. La complessità degli ambienti Kubernetes basati su container rende difficile la gestione della sicurezza per molte organizzazioni.

Le pratiche DevSecOps sono comuni, con il 42% degli intervistati che riferisce di iniziative DevSecOps in fase avanzata nella propria realtà, e il 48% che sta considerando DevSecOps nella fase iniziale di adozione. Questo rappresenta un notevole miglioramento rispetto allo scorso anno, quando solo il 39% degli intervistati dichiarava di essere in questa fase.

Ammagamma: l’intelligenza artificiale è un’opportunità

L’intelligenza artificiale generativa sta cambiando la nostra società, offrendo vantaggi significativi ma anche presentando rischi. Andrea Mordenti, Solutions Sales Manager di Ammagamma, spiega che l’AI generativa crea qualcosa di nuovo derivato da materiale già esistente, come testi, immagini e suoni. L’AI non è in grado di immaginare, ma opera basandosi su calcoli probabilistici.

Ammagamma, fondata nel 2013 e con sede a Modena, offre soluzioni su misura di AI per imprese, dal decision making alla gestione di produzione e magazzino. L’azienda impiega oltre 90 persone e conta 250 clienti che utilizzano oltre 80 soluzioni di AI. L’AI generativa più conosciuta è ChatGPT di OpenAI, che ha annullato la barriera tra strumento di intelligenza artificiale e utilizzatore generico finale.

Per democratizzare l’uso dei dati, Ammagamma impiega strumenti di AI generativa orientati a specifici settori di business, garantendo privacy e riducendo i costi. Tuttavia, esiste il rischio di ottenere informazioni non corrette, note come “allucinazioni”. Per mitigare questo rischio, Ammagamma arricchisce i dati di partenza con documentazione e conoscenza aziendale specifiche.

La privacy dei dati è un aspetto cruciale. Ammagamma sensibilizza i clienti sull’importanza di sapere dove risiedono i dati e come sono utilizzate le informazioni. L’azienda punta a servizi all’interno dell’Unione Europea, conformi alla normativa GDPR. Inoltre, Ammagamma offre modelli linguistici di terze parti affidabili e protegge le soluzioni dagli attacchi informatici.

Bullet Executive Summary

In un mondo sempre più digitalizzato, la sicurezza del software e la gestione dei dati sono diventate priorità assolute per le aziende. L’automazione basata su AI e ML rappresenta una soluzione efficace per ridurre i debiti di sicurezza e migliorare l’efficienza del workflow di sviluppo. Allo stesso tempo, la sicurezza negli ambienti Kubernetes e l’uso responsabile dell’AI generativa sono temi cruciali per garantire la protezione delle informazioni e la continuità operativa.

Nozione base: L’automazione consente di eseguire scansioni di sicurezza in background ogni volta che viene modificato il codice, liberando gli sviluppatori da attività manuali e migliorando la sicurezza complessiva del software.

Nozione avanzata: L’integrazione di pratiche DevSecOps e l’uso di modelli linguistici open source allenati con dati aziendali specifici possono migliorare significativamente la sicurezza e l’efficienza operativa, riducendo i rischi di violazioni e garantendo la riservatezza delle informazioni.

In conclusione, l’adozione di tecnologie avanzate di automazione e AI non solo migliora la sicurezza e l’efficienza, ma offre anche nuove opportunità di innovazione e crescita per le aziende. La chiave del successo risiede nella capacità di bilanciare l’uso delle tecnologie con una gestione responsabile e consapevole dei dati e della sicurezza.