Il panorama industriale sta subendo una profonda trasformazione. Gli ambienti di tecnologia operativa (OT), un tempo isolati, sono ora inestricabilmente legati all’IT e all’emergente Internet of Things (IoT).
Pur offrendo efficienze e intuizioni senza precedenti, questa convergenza ha rivelato una complessa rete di sfide, in particolare relative a integrità dei dati e cybersecurity. In un’era in cui un singolo sensore compromesso può paralizzare un’infrastruttura critica, la domanda non è più se un incidente si verificherà, ma quando, e quanto efficacemente potremo mitigarne l’impatto.
Indice degli argomenti
Dati dinamici e integrità nella sicurezza OT
Al centro di questa sfida in evoluzione c’è la necessità critica di garantire l’integrità dei dati negli ambienti OT ibridi. Qui, i dati non sono statici; sono un flusso dinamico e ad alta velocità di valori di processo e letture di sensori, ognuno con implicazioni immediate per i processi fisici. Assicurarsi che siano accurati e fluiscano solo tra dispositivi autorizzati è fondamentale. Le strategie più efficaci per raggiungere questo obiettivo implicano un approccio olistico: inventario completo degli asset, monitoraggio continuo della rete e analisi comportamentale in tempo reale. Sfruttare l’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) non è più un lusso ma una necessità per automatizzare questi processi, proteggendo sia i sistemi legacy che le nuove soluzioni digitali.
Inventario degli asset: fondamento della difesa OT
Consideriamo il ruolo fondamentale dell’inventario degli asset. Negli ambienti industriali distribuiti, la vastità dei sistemi legacy e dei dispositivi specializzati spesso significa che una comprensione completa di tutti gli asset che generano o consumano dati è elusiva. Eppure, rappresenta la base di ogni solido programma di cybersecurity. Le piattaforme in grado di scoprire automaticamente gli asset connessi, analizzare il traffico di rete utilizzando la deep packet inspection e comprendere una moltitudine di protocolli OT, IoT e IT hanno un grande valore. Questa visibilità dettagliata, spesso presentata attraverso grafici dinamici di visualizzazione della rete, consente ai team di comprendere ambienti industriali complessi, identificare le vulnerabilità e risolvere i problemi in modo proattivo.
Rilevamento delle anomalie e risposte in tempo reale
Oltre alla semplice visibilità, la capacità di rilevare le anomalie è cruciale. Ciò richiede che l’AI “impari” prima il comportamento normale di ogni dispositivo in ogni fase di un processo, stabilendo una baseline. Entrato in modalità “protezione”, il sistema confronta continuamente l’attività in tempo reale con queste baseline, segnalando qualsiasi deviazione che potrebbe compromettere l’integrità dei dati o la sicurezza del processo. Un flusso di dati insolito o un cambiamento inaspettato in un setpoint di controllo attiva immediatamente un avviso, consentendo una risposta rapida. Inoltre, integrità e tracciabilità dei dati sono vitali per le indagini forensi, perché consentono ai team di riprodurre il traffico di rete e individuare l’origine e la diffusione degli incidenti.
Sicurezza funzionale e cybersecurity: sinergia necessaria
Forse uno dei cambiamenti più significativi richiesti in questo nuovo paradigma è l’integrazione sinergica di sicurezza funzionale e cybersecurity. Per troppo tempo, questi domini sono stati trattati come entità separate, nonostante il loro impegno condiviso per garantire il funzionamento sicuro e affidabile dei processi fisici. Un valore di processo alterato, sia a causa di un malfunzionamento dell’attrezzatura, di una configurazione errata o di un attacco informatico, avrà lo stesso impatto dannoso. La separazione storica, in gran parte dovuta alla longevità dei team di sicurezza formali e alla relativamente recente comparsa della cybersecurity in OT, ha creato barriere culturali. Ancora oggi, chi si occupa di sicurezza funzionale spesso considera i team di cybersecurity come un’entità esterna.
Tuttavia, la necessità sta guidando il cambiamento. I CISO sono sempre più responsabili del rischio a livello aziendale, che ora include senza dubbi anche l’OT. Poiché gli asset OT e IoT espandono la superficie di attacco, il raggiungimento di una maturità informatica richiede non solo la protezione di questi asset, ma anche una profonda comprensione del loro contesto operativo rendendo necessaria una transizione verso Centri Operativi di Sicurezza (SOC) unificati tra IT e OT e la formazione di analisti per comprendere le peculiarità uniche dei sistemi industriali. Costruire la fiducia tra team operativi e di sicurezza è fondamentale, e dimostrare i benefici tangibili del monitoraggio continuo e del rilevamento delle anomalie – al di là della sola cybersecurity – può essere un potente catalizzatore per questa integrazione. La visibilità immediata sul traffico di rete, sulle interazioni dei dispositivi e sui potenziali problemi che le piattaforme moderne forniscono può esporre problemi operativi di lunga data che prima erano sconosciuti, favorendo la collaborazione e dimostrando un valore condiviso.
AI nella sicurezza OT: opportunità e rischi
Il ruolo dell’intelligenza artificiale in questo panorama in evoluzione ha una doppia valenza. Da una parte, AI e ML che introducono di fatto nuove vulnerabilità come il machine learning avversario e il data poisoning, offrendo ai criminali informatici un potenziale trasformativo che i difensori devono considerare per tenere il passo. Dall’altro, possono accelerare quasi ogni aspetto della difesa informatica, dal popolamento degli inventari degli asset e l’arricchimento dei profili dei dispositivi alla definizione del comportamento atteso, fino al rilevamento di minacce e anomalie, alla correlazione degli eventi e alla prioritizzazione del rischio. Questa automazione ha il potenziale per migliorare significativamente l’efficienza dei SOC, consentendo agli analisti umani di concentrarsi su compiti più complessi e strategici.
Ad esempio, l’AI/ML eccelle nella definizione del comportamento normale negli ambienti industriali, che sono caratterizzati da enormi volumi di comunicazioni di rete e dati di variabili di processo. A differenza del rilevamento basato su firme, che identifica solo le minacce note, AI e ML possono rilevare minacce sconosciute e anomalie operative monitorando e analizzando continuamente l’ambiente, un approccio particolarmente efficace contro le tattiche “Living-Off-the-Land” e il movimento laterale all’interno delle reti infiltrate. Inoltre, i motori AI possono arricchire i profili degli asset derivati dai sensori imparando da milioni di device dei clienti a livello globale, portando a una precisione di classificazione dei dispositivi prossima al 100%. Questa ricchezza di informazioni aiuta a colmare le lacune e fornisce una comprensione completa dell’ambiente industriale.
Formazione e competenze per una sicurezza OT evoluta
In definitiva, sebbene automazione intelligente e AI siano elementi rivoluzionari, il fattore umano rimane indispensabile. L’equilibrio tra questi elementi, la sicurezza operativa e la risposta agli incidenti è delicato, tanto che le competenze più critiche per i team OT oggi includono una profonda comprensione sia dei processi operativi che dei principi di cybersecurity. Per questo, la formazione deve evolvere per preparare le figure chiave alla gestione integrata di sicurezza, protezione e AI, promuovendo una cultura di apprendimento continuo, collaborazione interfunzionale e un apprezzamento per la relazione simbiotica tra tecnologia ed expertise umana. Il futuro della sicurezza industriale non risiede in silos isolati, ma in un approccio unificato in cui la tecnologia avanzata abilita professionisti qualificati a salvaguardare le nostre infrastrutture critiche.
