Oltre il rilevamento basato sull'IA: dove si nasconde ancora il rischio dei mainframe e cosa Mythos non vede

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L'intelligenza artificiale ha appena azzerato il tempo che intercorre tra una vulnerabilità e il suo sfruttamento.

Quando Anthropic annunciò che avrebbe limitato l'accesso al suo modello più performante, Mythos, la motivazione fu chiara: il sistema era talmente potente da poter essere utilizzato per individuare e sfruttare le falle di sicurezza nelle reti informatiche a una velocità senza precedenti per i difensori. Mythos era progettato per il software open source: analizzava il codice sorgente e concatenava problemi apparentemente minori in vulnerabilità che permettevano di assumere il controllo completo del sistema.

Immagine del webinar sui miti.
Tim Hill, vicepresidente dell'ingegneria del software presso Rocket Software, si unisce a Tom Schmidt di CIO.com per analizzare i limiti del rilevamento basato sull'intelligenza artificiale sui mainframe e i requisiti necessari per una strategia di sicurezza completa.

Il mainframe non era l'obiettivo. Ma è proprio per questo che è diventato il fulcro della storia.

Come afferma Tim Hill, vicepresidente dell'ingegneria del software presso Rocket Software, l'evento Mythos è stato un campanello d'allarme che ha raggiunto persino il mondo chiuso e proprietario dei mainframe:

Ormai tutti sono perfettamente consapevoli del fatto che l'intelligenza artificiale può sfruttare le vulnerabilità a una velocità superiore a quella con cui le competenze e gli strumenti tradizionali riescono a stare al passo.

Tim Hill Vicepresidente dell'ingegneria del software presso Rocket Software

La sfida in materia di sicurezza che le aziende si trovano ad affrontare è cambiata radicalmente. I mainframe non fanno eccezione, e trattare i mainframe come se lo fossero è l'errore che questo momento mette in luce.

Dove si nasconde realmente il rischio

Mythos nasce dal codice sorgente. Ma il codice sorgente non è disponibile per la maggior parte dei prodotti mainframe in uso, quindi il rischio più rilevante risiede proprio dove la scansione del codice sorgente non può arrivare:

  • Binari assemblati: il codice proprietario a sorgente chiusa che fa funzionare il tuo mainframe, senza alcun codice sorgente da analizzare.
  • Software proprietario a codice chiuso: si tratta di prodotti che si distribuiscono ma di cui non si possiede il codice sorgente.
  • Comportamento in fase di esecuzione: condizioni di gara e altre realtà che emergono solo quando il codice è effettivamente in esecuzione, ovvero dove risiedono le vulnerabilità più pericolose.

 

I numeri che alzano la posta in gioco

90%

delle 100 principali banche utilizzano mainframe

3 trilioni di dollari

ogni giorno l'attività scorre attraverso i mainframe.

È proprio questa portata il motivo per cui gli enti regolatori hanno smesso di concedere deroghe per i mainframe, ed è per questo che l'era in cui i team che si occupano di mainframe potevano semplicemente dire ai revisori di fidarsi di loro è finita.

 

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Mythos rappresenta un vero passo avanti, ma è un miglioramento parziale, non completo. Il vero punto di svolta si apre quando si parla di come dovrebbe essere una strategia di sicurezza mainframe moderna e completa, dalla scansione del codice in tempo reale alla gestione delle patch, dalla fase di rilevamento a quella di implementazione, fino alla conformità alle normative in caso di audit.

Per saperne di più, guarda il webinar completo in cui Tim Hill e Tom Schmidt illustrano cosa serve per colmare le lacune lasciate aperte dal rilevamento basato sull'intelligenza artificiale.

 

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Ciò che Mythos non vede

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