Silvia Felici : 24 Aprile 2025 07:15
Con il rapido evolversi delle minacce informatiche, la cybersecurity deve sviluppare soluzioni sempre più avanzate e resilienti. Un approccio innovativo consiste nella trasformazione e nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale verso un’intelligenza ispirata a quella biologica, un modello che applica i principi e i processi della biologia alla sicurezza informatica.
Questo approccio si ispira a meccanismi naturali, come l’adattamento degli organismi viventi, il sistema immunitario e le reti neurali biologiche. Queste ultime, costituite da interconnessioni interneuronali nel cervello e nel sistema nervoso periferico, sono in grado elaborare informazioni, anche sofisticate, attraverso segnali elettrici e neurochimici supportando funzioni fondamentali come apprendimento, memoria ed adattamento.
Negli ultimi anni, grazie all’impiego di modelli neuromorfici come i chip Loihi di Intel si stanno sviluppando architetture hardware che replicano fedelmente il comportamento del cervello umano, potenziando i sistemi di difesa attiva.
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Questo tipo di intelligenza utilizza l’osservazione e l’imitazione di questi processi per progettare sistemi di difesa informatica più robusti ed efficaci. Grazie alla capacità di adattamento, resilienza e risposta rapida dei meccanismi biologici, è possibile integrare queste dinamiche con le tecnologie avanzate per creare soluzioni capaci di identificare, prevenire e contrastare le minacce emergenti nel cyberspazio, garantendo flessibilità ed efficienza in un contesto in costante evoluzione.
L’intelligenza biologica è la capacità degli organismi viventi di adattarsi, apprendere e rispondere agli stimoli esterni in modo efficace e resiliente.
Applicata alla cybersecurity, questa idea ispira la creazione di sistemi informatici avanzati, in grado di:
Proprio come gli organismi viventi si adattano ai cambiamenti ambientali, I sistemi di sicurezza informatica necessitano di una evoluzione continua per fronteggiare costantemente le nuove minacce in modo fattivo.
Oggi, grazie all’uso di modelli di AI generativa, come GPT-4 e Claude, integrati in strumenti SIEM (Security Information and Event Management), si riescono a generare automaticamente piani di risposta agli incidenti adattivi.
Così come il cervello umano impiega i sistemi corticali, sottocorticali e limbici per affrontare e gestire le esperienze emotive quotidiane, allo stesso modo la cybersecurity elabora, a velocità straordinarie, dati ed esperienze, sia positive che negative, per adattare ed evolvere costantemente le proprie difese.
Le piattaforme XDR (Extended Detection and Response) ora integrano modelli di reinforcement learning per migliorare la precisione nel rilevamento delle minacce
https://www.microsoft.com/it-it/security/business/security-101/what-is-xdr
Seguendo l’esempio dei sistemi biologici, noti per la loro capacità di resistere, aggiornando la produzione di nuovi anticorpi e rirendersi rapidamente pi efficaci di prima, così le infrastrutture informatiche devono essere progettate per garantire continuità operativa anche in caso di attacchi o malfunzionamenti.
Sono modelli ispirati al sistema immunitario umano, creati per rilevare e fermare le minacce informatiche. Un esempio importante è l’algoritmo delle cellule dendritiche (DCA), rilevando e reagendo agli agenti patogeni attivano la risposta immunitaria contro le infezioni. Analogamente il DCA nella cybersecurity offre una protezione attiva e dinamica, individuando e analizzando le anomalie in tempo reale per contrastare intrusioni e attacchi.
Ispirati alla selezione naturale ed all’evoluzione, sono utilizzati per risolvere problemi complessi attraverso un processo di ottimizzazione. In cybersecurity, questi algoritmi vengono impiegati per creare chiavi crittografiche sicure e firewall adattivi che evolvendosi autonomamente rispondono alle nuove minacce ed agli attacchi.
Recenti studi hanno dimostrato che l’algoritmo “NEAT” (NeuroEvolution of Augmenting Topologies) può ottimizzare dinamicamente la struttura di reti neurali difensive contro ransomware polimorfici.
Attraverso l’analisi dei comportamenti distintivi degli utenti, come la velocità di digitazione e i movimenti del mouse, è possibile sviluppare sistemi di autenticazione continua in grado di rilevare accessi non autorizzati. Questi sistemi identificano anomalie confrontando i comportamenti rilevati con i modelli abituali degli utenti, garantendo in tempo reale un avanzato livello di sicurezza.
Nonostante i notevoli vantaggi, l’integrazione dell’intelligenza biologica nella cybersecurity solleva alcune problematiche significative che meritano attenzione:
L’emergere di hardware quantistico e neuromorfico mira a ridurre questi limiti nel prossimo decennio.
Privacy e Sicurezza dei Dati: L’uso di dati biometrici e comportamentali solleva legittime preoccupazioni in merito alla protezione delle informazioni personali. La gestione di tali dati impone sfide relative alla conformità con le normative sulla privacy e alla garanzia che le informazioni sensibili siano adeguatamente protette contro l’accesso non autorizzato.
L’integrazione dell’intelligenza biologica nella cybersecurity sembra destinata a crescere, con sviluppi che potrebbero aprire nuove frontiere, sebbene non senza sollevare alcune perplessità.
L’impiego di BCI (Brain-Computer Interfaces) è già in fase avanzata nei laboratori di Neuralink e Blackrock Neurotech https://neuralink.com
L’approccio biologico alla cybersecurity rappresenta un’interessante prospettiva innovativa per rispondere alle sfide delle minacce informatiche moderne. Ispirandosi ai processi naturali, offre il potenziale per sviluppare sistemi più adattivi, resilienti ed efficaci, capaci di rispondere in modo dinamico alle nuove vulnerabilità.
L’adozione concreta di queste soluzioni dipenderà fortemente dalla collaborazione tra settore pubblico, accademico e industriale, in particolare per bilanciare progresso, etica e sostenibilità. Pertanto, vista la complessità delle interazioni tra biologia ed informatica, emergono numerosi interrogativi su come tradurre i principi biologici in soluzioni tecnologiche applicabili.
Non possiamo sottovalutare le enormi difficoltà nel creare modelli che davvero emulino la complessità dei sistemi biologici, né le sfide etiche e pratiche che tale integrazione impone. Per questo, è fondamentale un impegno costante e multidisciplinare, che unisca esperti di etica, biologia, informatica e sicurezza, per affrontare questi ostacoli e affinare le soluzioni del futuro, garantendo il loro impatto duraturo e positivo.
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