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Cover snap OAD 2024

 

AIPSI ha pubblicato il Rapporto OAD 2024, realizzato da Malabo e giunto al diciassettesimo anno di indagini online consecutive, allegato in fondo alla presente pagina web e liberamente scaricabile senza alcun login al sito.

 

In allegato a questa pagina, e liberamente scaricabile, anche il Comunicato Stampa AIPSI sulla pubblicazione del Rapporto OAD 2024 

 

Nell'edizione 2024 il Rapporto vede le prefazioni: 

  • del dott. Ivano Gabrielli, Direttore del Servizio Polizia Postale e per la Sicurezza Cibernetica
  • dell’ing. Alessandro Musumeci, Capo della Segreteria Tecnica del Sottosegretario all’Innovazione Tecnologica

Il Rapporto OAD 2024 è di 192 pagine A4, con 141 immagini e grafici. E' strutturato in 8 Capitoli (141 pagine A4) con l'elaborazione e l'analisi dei dati emersi dall'indagine e in 8 Allegati (49 pagine A4). Nel Capitolo 8 sono riporati i dati forniti e commentati dalla Polizia Postale e per la Sicurezza Cibernetica. Il Rapporto fornisce nei Capitoli 1 ed 1bis l'Executive Summary in italiano e in inglese.

L'indice dell'intero Rapporto è riportato nella figura sottostante

 

 

Immagine Indice Rapporto OAD 2024

 

Il Rapporto OAD 2024 è stato realizzato per AIPSI da Malabo Srl, con la collaborazione della Polizia Postale e per la Sicurezza Cibernetica, di AICA e di FIDAInform, e con il patrocinio gratuito delle seguenti Associazioni: AICA, AIPSA, AISIS, Anasin-Assinform, ANIPA, ASSI-Bologna, Anorc,  Aused, CIOClub Italia,  Club Dirigenti Informatica (CDI), Club Dirigenti Tecnologie dell'Informazione (CDTI), Club Tecnologie dell'Informazione Emilia Romagna, ClubTI Liguria,  ClubTI Milano, FIDA Inform, CSIG, INFORAV, SESAMO.

Patrocinatori OAD 2024 agosto 2024 piccolo

 

 

In Italia OAD è l'unica indagine online via web, indipendente ed autorevole, sugli attacchi e sulle misure di sicurezza digitale ai sistemi informativi di aziende ed enti pubblici operanti in Italia. Non predefinisce uno specifico bacino di rispondenti, il medesimo negli anni, ma consente a chiunque, interessato e coinvolto nella gestione di un sistema informativo di una azienda/ente, un pieno e libero accesso al questionario online, in maniera totalmente anonima. Dato il numero di risposte raccolte e la loro distribuzione tra aziende ed enti pubblici di varie dimensioni e appartenenti a diversi settori merceologici, l’indagine OAD riesce a fotografare il fenomeno degli attacchi digitali intenzionali in Italia e delle misure di sicurezza in essere, coinvolgendo  nell’indagine anche le piccole e piccolissime realtà, che costituiscono in Italia la stragrande maggioranza.

 

 

Immagine Dashboard LECS Malabo 1

 

LECS è una appliance plug&play che svolge le funzioni di NDR, Network Detection and Response, e di IPS, Intrusion Prevention System, basandosi su tre diversi sistemi di Intelligenza Artificiale, IA.

LECS è un sistema plug&play in quanto non deve essere configurato per essere installato, ma, una volta connesso alla rete, automaticamente riconosce il contesto e si autoconfigura, integrandosi con gli altri strumenti di sicurezza digitale presenti e collegandosi in polling con 4C, Control Center CyberEvolution in Cloud, il centro di controllo dei LECS in cloud, per lo svolgimento di varie funzioni.

 

LECS connesso a 4C

 

Le soluzioni NDR sono progettate per rilevare le minacce informatiche sulle reti aziendali utilizzando l'intelligenza artificiale (IA), l'apprendimento automatico (ML) e l'analisi dei dati. Questi strumenti costruiscono modelli di comportamento e analizzando continuamente il traffico di rete nord/sud che attraversa il perimetro aziendale, nonché il traffico laterale est/ovest, e poi utilizzano questi modelli per identificare modelli di traffico anomali o sospetti. Incorporano anche funzionalità di risposta agli incidenti, ad esempio con blocco del traffico sospetto. Ciò potrebbe includere l'aggiornamento automatico delle regole del firewall per bloccare il traffico sospetto o la fornitura di funzionalità che aiutino le indagini sugli incidenti e sulle minacce/rischi.

I sistemi IPS svolgono attività di prevenzione sul traffico in entrata, bloccando quello sospetto, e facendo anch’essi riferimento, nell’implementazione LECS, ai modelli di traffico del NDR

Collegato alla porta di mirroring di uno switch o di un router di rete (vedi esempio nella figura sottostante), LECS analizza il traffico della rete locale e  quello in ingresso e in uscito sui collegamenti ad Internet, e una volta rilevata un’anomalia, la classifica ed agisce in base al grado di gravità con una risposta modulata all’attacco potenziale.

 

Esempio uso LECS

 

 

LECS si basa su 3 engine di IA che fanno da cardine a tutto il suo funzionamento: Specto, Raises e Tiresia 

I tre sistemi di IA con i loro algoritmi di machine learning lavorano sinergicamente e parallelamente per proteggere un intero segmento di rete, eseguendo detection e classificazione delle anomalie sul traffico della rete, agendo con contromisure e risposte mirate nei casi di minacce critiche ed effettuando una previsione intelligente che fornisce un feedback di aggiornamento basato sulle ultime statistiche rilevate.

Le fasi di funzionamento di un LECS sono:

  • CHECK & CONNECT LECS: dopo averlo posizionato su una porta di mirroring di uno switch "strategico" dell'infrastruttura di rete, LECS si autoconfigura (plag&play) e diviene un componente , host, della rete, ed inizia il suo monitoraggio passivo, che non impatta sulla prestazioni della rete;
  • TRAP & DETECTION ANALYSIS: nel corso del monitoraggio continuo e in tempo reale del trraffico della rete, LECS individua ed anlizza in tempo reale le possibili minacce, classificandole in base alla gravità del possibile impatto;
  • IMPACT ISOLATION RESPONSE: in caso di rilevamento di una minaccia ad alto impatto LECS interviene creando dei pacchetti che si mescolano a quelli del  traffico malevolo individuato e quindi bloccando la minaccia a livello di protocollo; in casi estrem i LECS blocca l'alimentazione dello switch cui è connesso;
  • INSPECTION & RECOVERY NETWORK:a seguito dell'intervento di cui sopra, LECS LECS ripristina il collegamento di rete, verifica la presenza di ulteriori minacce e grazie all’algoritmo Tiresia, impara e parametrizza i dati della minaccia.

I falsi positivi ed i falsi negativi costitusico da sempre una gravissimo problema per i sistemi di rilevazione di minacce. Grazie ai sistemi di detection interni che svolgono azione di machine learning, LECSeffettua per entrambi una forte Auto Riduzione.

Gli attuali prodotti LECS

 

Schema uff prodotti LECS nov 2024


In allegato, liberamente scaricabile, il depliant di presentazione dei sistemi LECS.

 

Per maggori informazioni, per una dimostrazione dal vivo e per una offerta si prega di contattare Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.

 

Allegati
Ita LECS One Page Macchinari 4 0.pdf [156.44Kb]
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lavori in corso 2

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