Comprendere i falsi positivi nella sicurezza informatica

Comprendere i falsi positivi nella sicurezza informatica

Nel campo della sicurezza informatica, si verifica un falso positivo quando un sistema di sicurezza identifica erroneamente attività o dati legittimi come una potenziale minaccia. Ad esempio, uno scanner di vulnerabilità può contrassegnare un codice innocuo come dannoso oppure un Intrusion Detection System (IDS) potrebbe interpretare erroneamente il normale traffico di rete come un attacco. Questi strumenti sono fondamentali per rilevare le minacce alla sicurezza effettive, ma a volte possono essere poco prudenti, provocando un numero eccessivo di allarmi che può portare a problemi come l'affaticamento degli avvisi.

In questo articolo, esploreremo cosa sono i falsi positivi, il loro impatto sulle operazioni di sicurezza e le strategie per minimizzarli. Esamineremo anche l'equilibrio tra falsi positivi e falsi negativi e forniremo informazioni su strumenti e tecniche che possono contribuire a migliorare la precisione del rilevamento.

Che cos'è un falso positivo?

Nella sicurezza informatica, un falso positivo si riferisce a una situazione in cui uno strumento di sicurezza contrassegna erroneamente un'attività benigna come potenziale minaccia. In sostanza, si tratta di un errore di rilevamento in cui qualcosa di sicuro viene classificato come dannoso. Questi errori di classificazione sono comuni nei sistemi di sicurezza automatizzati, che si basano su regole e algoritmi predefiniti per identificare comportamenti sospetti.

I falsi positivi possono verificarsi per vari motivi, ad esempio configurazioni eccessivamente sensibili, algoritmi di rilevamento obsoleti o la complessità intrinseca dell'analisi di diversi tipi di traffico di rete. Sebbene nessun sistema di rilevamento sia perfetto, capire come e perché si verificano falsi positivi è essenziale per minimizzarne l'impatto.

Scenari comuni in cui si verificano falsi positivi

I falsi positivi si riscontrano più spesso in scenari in cui i sistemi di sicurezza eseguono la scansione dei dati o del traffico di rete alla ricerca di potenziali minacce. Di seguito sono riportati alcuni esempi comuni:

• Scansione delle vulnerabilità: Uno scanner di sicurezza può segnalare un software noto e sicuro come vulnerabile a causa di somiglianze nelle firme del codice. Ad esempio, potrebbe identificare erroneamente una funzione applicativa legittima come potenziale vulnerabilità di SQL injection, anche se la funzione è sicura.
• Sistemi di rilevamento delle intrusioni (IDS): Un IDS potrebbe generare avvisi per il traffico normale che assomigliano a modelli di attacco. Ad esempio, un elevato trasferimento di dati durante un backup pianificato potrebbe essere scambiato per un attacco DDoS (Distributed Denial of Service).
• Firewall per applicazioni Web (WAF): I WAF proteggono le applicazioni Web bloccando il traffico sospetto. Tuttavia, possono bloccare gli input legittimi degli utenti, come i caratteri speciali in un modulo, ritenendo che siano indicativi di un attacco Cross-Site Scripting (XSS).
• Software per la sicurezza degli endpoint: I programmi antivirus a volte contrassegnano software o file legittimi come malware a causa delle somiglianze nelle caratteristiche con i file dannosi noti.

‍

L'impatto dei falsi positivi sulle operazioni di sicurezza

I falsi positivi possono avere un impatto significativo sulla capacità di un'organizzazione di mantenere un'efficiente operazione di sicurezza. Ogni volta che uno strumento segnala un falso allarme, i team di sicurezza sono tenuti a indagare sull'avviso, spesso impiegando tempo e risorse preziosi che potrebbero essere impiegati meglio per affrontare le minacce effettive.

Una delle conseguenze più importanti dei falsi positivi è affaticamento avvertito. Ciò si verifica quando gli analisti della sicurezza sono sopraffatti da un gran numero di avvisi, molti dei quali sono imprecisi o a bassa priorità. Nel tempo, questo affaticamento può portare alla desensibilizzazione, il che significa che gli analisti possono trascurare le minacce autentiche perché si sono abituati a gestire un flusso costante di falsi allarmi.

A lungo termine, i falsi positivi possono compromettere il livello generale di sicurezza di un'organizzazione. Con troppe risorse dedicate all'analisi di eventuali problemi, i team addetti alla sicurezza potrebbero non avere il tempo o la capacità per cercare in modo proattivo le vulnerabilità reali o condurre un'analisi approfondita delle minacce.

‍

Ridurre al minimo i falsi positivi: best practice

Ridurre i falsi positivi è fondamentale per migliorare l'efficienza e la precisione delle operazioni di sicurezza. Di seguito sono riportate alcune strategie chiave per ridurre al minimo i falsi positivi:

1. Adatta gli strumenti di sicurezza al tuo ambiente

L'ottimizzazione comporta la modifica delle impostazioni e delle configurazioni degli strumenti di sicurezza per allinearli meglio all'ambiente e al panorama delle minacce specifici dell'organizzazione. Ottimizzando le regole e le soglie di rilevamento, è possibile ridurre la probabilità di contrassegnare attività benigne come dannose. Ad esempio, puoi ridurre la sensibilità di alcune regole, in modo che non attivino avvisi relativi a azioni innocue comuni all'interno dell'organizzazione.

2. Inserire nella whitelist le attività sicure note

La whitelisting consente di contrassegnare determinati processi, applicazioni o indirizzi IP come attendibili, impedendo agli strumenti di sicurezza di contrassegnarli come minacce. Ad esempio, se un processo di backup di routine genera molto traffico di rete, puoi inserirlo nella whitelist per evitare di attivare un avviso DDoS. L'inserimento nella whitelist può essere molto efficace se applicato a comportamenti noti e benigni.

3. Sfrutta l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale

L'apprendimento automatico (ML) e l'intelligenza artificiale (AI) sono diventati potenti strumenti per migliorare l'accuratezza dei sistemi di rilevamento delle minacce. Queste tecnologie analizzano grandi volumi di dati per identificare modelli e distinguere tra comportamenti normali e anomali. Nel tempo, gli algoritmi ML possono migliorare l'accuratezza degli strumenti di sicurezza, riducendo i falsi positivi e adattandosi a nuovi scenari di minacce.

4. Implementa l'analisi contestuale

L'analisi contestuale fornisce informazioni aggiuntive per ogni avviso, aiutando a valutare la probabilità di una minaccia reale. Incorporando fattori come il comportamento degli utenti, i dati storici e l'ambiente, gli strumenti di sicurezza possono prendere decisioni più informate. Ad esempio, se un utente che in genere accede da una posizione specifica accede improvvisamente al sistema da una regione sconosciuta, ciò potrebbe essere contrassegnato come sospetto. Tuttavia, con l'analisi contestuale, il sistema potrebbe ignorare questo avviso se si allinea a un viaggio programmato o a un'anomalia nota.

5. Rivedi e aggiorna regolarmente le regole di rilevamento

È essenziale rivedere e aggiornare periodicamente le regole e le configurazioni utilizzate dagli strumenti di sicurezza per identificare le minacce. Man mano che l'organizzazione cresce e il panorama delle minacce si evolve, dovrebbero farlo anche i meccanismi di rilevamento. Gli aggiornamenti regolari assicurano che gli strumenti rimangano accurati e allineati alle ultime tendenze di sicurezza e ai cambiamenti organizzativi.

Falsi positivi vs. falsi negativi: un equilibrio

Nella sicurezza informatica, è fondamentale comprendere entrambi falsi positivi e falsi negativi, poiché ognuna di esse rappresenta un rischio potenziale.

• Falsi positivi si riferiscono ad attività innocue contrassegnate erroneamente come minacce, che comportano indagini non necessarie e un potenziale affaticamento da allerta.
• Falsi negativi, invece, si verificano quando non viene rilevata un'effettiva minaccia alla sicurezza, consentendo agli aggressori di sfruttare le vulnerabilità senza far scattare un allarme.

Sebbene i falsi positivi possano rallentare le operazioni di sicurezza e creare frustrazione, i falsi negativi sono molto più pericolosi perché consentono alle minacce reali di passare inosservate. Trovare il giusto equilibrio tra la riduzione al minimo di entrambe è essenziale per una strategia di sicurezza completa.

‍

Strumenti e tecniche per la gestione dei falsi positivi

La gestione efficiente dei falsi positivi richiede il giusto set di strumenti e tecniche. Di seguito sono riportati alcuni dei migliori strumenti disponibili:

• Sistemi di gestione delle informazioni e degli eventi di sicurezza (SIEM): Strumenti come Splunk, IBM QRadare ArcSight aggrega e analizza i dati di sicurezza, fornendo funzionalità avanzate di filtraggio e correlazione. I SIEM possono ridurre significativamente i falsi positivi correlando i dati provenienti da varie fonti per identificare i modelli che rappresentano minacce reali.
• Sistemi di rilevamento e prevenzione delle intrusioni (IDPS): Sbuffare e Suricata monitora il traffico di rete per individuare attività sospette. Questi sistemi possono essere ottimizzati per ridurre i falsi positivi regolando le soglie e sfruttando l'analisi comportamentale, che consente loro di adattarsi ai normali schemi di traffico dell'organizzazione.
• Strumenti di rilevamento e risposta degli endpoint (EDR): Strumenti EDR come Crowdstrike, Nero di carbonioe Sentinel One utilizzano tecniche avanzate, come l'analisi comportamentale e l'apprendimento automatico, per migliorare la precisione del rilevamento e ridurre i falsi positivi.

Conclusione:

I falsi positivi, pur non essendo minacce effettive, possono avere un impatto significativo sulle operazioni di sicurezza di un'organizzazione. Consumano tempo e risorse preziose, contribuiscono a prevenire l'affaticamento e possono ostacolare la capacità del team di concentrarsi sulle minacce reali. Tuttavia, implementando strategie come l'ottimizzazione degli strumenti di sicurezza, l'inserimento in whitelist di attività attendibili e lo sfruttamento del machine learning, le organizzazioni possono ridurre al minimo i falsi positivi e migliorare il proprio livello di sicurezza.

È anche importante trovare un equilibrio tra falsi positivi e falsi negativi per garantire che le minacce autentiche non vengano trascurate. Adottando gli strumenti e le pratiche giusti, i team di sicurezza informatica possono operare in modo più efficiente e concentrarsi sui rischi reali che contano.

Per le organizzazioni che desiderano migliorare i propri sforzi in materia di sicurezza informatica, la gestione dei falsi positivi dovrebbe essere una priorità. Ottimizzando in modo proattivo i sistemi di rilevamento e investendo in tecnologie avanzate, le aziende possono assicurarsi di essere pronte ad affrontare le minacce emergenti riducendo al minimo le distrazioni non necessarie.

‍