Threat Intelligence in tempo reale: Come velocità e contesto sconfiggono le minacce informatiche 

Per intelligence sulle minacce in tempo reale si intende il processo continuo di raccolta, analisi e diffusione di dati sulle minacce informatiche attive o emergenti. L'obiettivo è semplice ma cruciale: fornire informazioni sufficientemente rapide per informare le decisioni in materia di sicurezza prima che il danno sia fatto.

Questo tipo di intelligence supporta la consapevolezza e l'azione immediata, consentendo ai difensori di bloccare le attività dannose, dare priorità agli avvisi, arricchire le indagini e adattare i controlli, spesso in pochi secondi. A differenza dei report periodici o degli indicatori statici, l'intelligence in tempo reale riflette un quadro reale del panorama delle minacce.

Ma l'efficacia non si basa solo sulla velocità. È necessario disporre dei dati giusti, curati con precisione e consegnati in formati su cui gli strumenti di sicurezza e gli analisti possano agire senza attriti.

Molte organizzazioni consumano feed generici sulle minacce, spesso open source o aggregati in massa. Pur essendo utili per un'ampia copertura, questi feed soffrono spesso di rumore, indicatori obsoleti o mancanza di contesto. 

• Falsi positivi waste analyst time and erode trust in detection tools 
• I falsi negativi lasciano inosservate le minacce critiche
• La mancanza di contesto rende difficile la definizione delle priorità e la comprensione delle minacce. 

L'intelligence in tempo reale risolve queste carenze grazie alla curatela mirata, alla tempestività e all'integrazione automatica nelle difese attive. Non si tratta solo di sapere più velocemente, ma di sapere ciò che conta adesso.

Il valore dell'intelligence in tempo reale deriva dal modo in cui viene raccolta, arricchita e applicata. I programmi efficaci di solito fondono l'automazione su scala industriale con l'esperienza umana. 

Le caratteristiche principali di un'intelligence in tempo reale di alta qualità includono: 

• Indicatori curati: Segnali convalidati dall'analisi di esperti, non solo aggregazione grezza. 
• Tracciamento dell'infrastruttura avversaria: Monitoraggio continuo dei server di comando e controllo, dei domini di phishing e dell'abuso di servizi legittimi. 
• Fusione di più fonti: Combinazione di telemetria, fonti aperte, segnali proprietari e intelligence comunitaria condivisa. 
• Rilevanza tattica: Indicatori allineati con le TTP (tattiche, tecniche e procedure) attive utilizzate nelle campagne in corso. 
• Prontezza di consegna: Disponibilità in formati e protocolli che si integrano con SIEM, EDR, firewall e TIP. 

Se fatta bene, l'intelligence in tempo reale aiuta i difensori a dare un senso al caos, collegando i segnali delle minacce al loro contesto alla velocità delle macchine.

I moderni sistemi di intelligence sulle minacce devono gestire un panorama enorme e in continua evoluzione. L'automazione svolge un ruolo cruciale sia nella raccolta degli indicatori che nella valutazione del loro valore. 

Esempi di tecniche di automazione sono 

• Correlazione DNS passiva per far emergere le relazioni tra infrastrutture dannose. 
• Fingerprinting comportamentale dall'analisi del malware e dalla detonazione di sandbox 
• Punteggio euristico basato sul mestiere degli attori delle minacce, sugli ambienti di hosting e sul comportamento del dominio. 
• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per estrarre IOC da rapporti pubblici sulle minacce e da fonti non strutturate.  

Tuttavia, l'automazione da sola non basta. Gli analisti umani sono ancora essenziali per discernere i sottili segnali di minaccia, identificare gli schemi emergenti ed evitare errori di classificazione. I programmi di intelligence più maturi operano con un modello "human-in-the-loop" che unisce la scala al giudizio.

Nell'intelligence sulle minacce in tempo reale, più dati non sono sempre meglio. Anzi, un eccesso di volume senza qualità spesso porta a una stanchezza da allerta, a un'analisi siloide e a minacce trascurate. 

Ciò che conta di più è l'integrità dei dati, che comprende: 

• Tempestività: Quanto sono freschi gli indicatori? Sono legati alle campagne in corso? 
• Accuratezza: Sono stati attribuiti correttamente o si tratta di ipotesi generiche? 
• Rilevanza: I CIO sono applicabili al settore, alla geografia e al profilo di minaccia dell'organizzazione? 

Ecco perché molti team si stanno allontanando dalla quantità di feed per passare a un'intelligence curata e ricca di contesto. Gli indicatori obsoleti, ambigui o troppo ampi fanno più male che bene.

Anche i programmi di intelligence meglio progettati incontrano ostacoli, tra cui: 

• Latenza: I ritardi nell'elaborazione o nella distribuzione degli indicatori riducono il valore 
• Complessità di integrazione: L'inserimento dell'intelligence negli strumenti giusti richiede spesso connettori personalizzati o interventi API . 
• Perdita di contesto: I feed ridotti al minimo perdono sfumature su come e perché un indicatore è dannoso 
• Tolleranza al rumore: I team potrebbero non essere in grado di gestire i dati in arrivo su scala. 

Superare queste sfide richiede non solo investimenti tecnologici, ma anche un allineamento culturale e dei flussi di lavoro tra i team di intelligence, rilevamento e risposta.

Se state valutando i servizi di intelligence sulle minacce o se state creando delle capacità interne, stabilite delle priorità:

• La cura rispetto alla raccolta: Indicatori di alta qualità, sottoposti a revisione umana 
• Approfondimenti sull'infrastruttura: Visibilità dei sistemi e dei servizi su cui si basano gli avversari. 
• Aggiornamenti tempestivi: Frequenza di aggiornamento oraria o continua 
• Accesso flessibile: API, download massivo e metodi di integrazione a bassa latenza 
• Allineamento con MITRE ATT&CK: mappatura degli indicatori alle tecniche del mondo reale 

In definitiva, le informazioni sulle minacce in tempo reale non riguardano i dati, ma le decisioni. Le migliori informazioni consentono ai difensori di muoversi più rapidamente degli avversari, con maggiore sicurezza e precisione.