Post del mese: gennaio 2021

Uff, grazie al cielo è finito. L’anno più terribile che la maggior parte di noi abbia mai trascorso è finalmente andato via, sparito, caput. Speriamo, come molti ripetono: “Il 2021 sarà migliore, non può andare peggio, no?”

Durante 10 lunghi mesi dell’anno appena trascorso, praticamente tutto il mondo è stato in uno stato di shock permanente. E non mi riferisco solo alla popolazione mondiale, ma anche alle imprese private e alle economie nazionali. Ahimè, un settore che non è stato affatto colpito, in realtà ha solo tratto benefici dalla pandemia, è quello della criminalità informatica. Le persone in lockdown, lavorando da casa, passano molto più tempo online e ha portato a un aumento delle potenziali vittime dei cybercriminali, pronte per essere hackerate. E non solo i singoli utenti, ma anche le aziende: con i dipendenti che lavorano da casa, molte reti aziendali sono state attaccate perché non erano sufficientemente protette: in primavera, con la fretta che si aveva di far lavorare tutti da remoto, la sicurezza non ha avuto la priorità. Insomma, anche lo status quo digitale di tutto il mondo è stato gravemente scosso da questo virus crudele.

Come risultato dell’aumento della criminalità informatica, in particolare perché prende di mira le reti aziendali vulnerabili, il settore della cybersecurity è stato più indaffarato che mai. Sì, questo include anche noi! Il 2020 per noi come azienda si è rivelato il più produttivo. Ad esempio, il numero di nuove versioni delle nostre soluzioni lanciate nel corso dell’anno è stato sorprendente, soprattutto quelle rivolte alle imprese.

Abbiamo anche messo lanciato nuove versioni nelle nostre soluzioni di sicurezza informatica per il settore industriale, e proprio di una di queste vorrei parlare oggi, una tecnologia nota come MLAD. Da non confondere con i siti di video divertenti online, o MLAD che è l’abbreviazione di Minimum Local Analgesic Dose, o MLAD che è l’abbreviazione dell’arteria discendente anteriore sinistra in lingua inglese: il nostro MLAD è l’abbreviazione di Machine Learning for Anomaly Detection, ossia il rilevamento di anomalie grazie all’apprendimento automatico.

Se siete lettori abituali dei nostri blog, potreste ricordare qualcosa di questa nostra tecnologia. O forse no. Comunque sia, facciamo un ripasso, non si sa mai.

Il nostro MLAD è un sistema che utilizza l’apprendimento automatico per analizzare i dati telemetrici degli impianti industriali per individuare anomalie, attacchi o guasti.

Immaginate di avere una fabbrica con migliaia di sensori installati, alcuni per la misurazione della pressione, altri della temperatura, e così via Ogni sensore genera un flusso costante di informazioni. È improbabile che un dipendente possa tenere traccia di tutti questi flussi di dati, ma per l’apprendimento automatico si tratta di una passeggiata. Dopo aver allenato una rete neuronale, MLAD può, sulla base di correlazioni dirette o indirette, rilevare che qualcosa non va in una certa sezione della fabbrica. In questo modo, si possono evitare milioni o miliardi di dollari di danni causati da potenziali incidenti non identificati sul nascere.

Ok, questa è l’idea generale di ciò che fa MLAD. Permettetemi ora di provare ad analizzare la scala granulare del lavoro che svolge MLAD utilizzando una metafora medica…

Molti di voi avrete un braccialetto fitness che vi indica la frequenza cardiaca e il numero di passi compiuti, ma non di più. Ci sono solo alcuni sensori nel dispositivo e questo è tutto. Diciamo che i medici hanno un dispositivo più avanzato con molti più sensori per poter monitorare altri parametri, come la pressione sanguigna, la quantità di globuli bianchi e così via. Ma facciamo un passo avanti nell’ipotetico monitoraggio: diciamo che i medici hanno un dispositivo con un trilione di sensori circa collegati in tutto il corpo. Di fatto, in ogni vaso sanguigno, in ogni cellula nervosa, e praticamente ovunque, tutti questi sensori trasmettono costantemente dati telemetrici. Naturalmente, una quantità così ingente di dati su scala granulare aiuta sicuramente i medici a individuare ciò che potrebbe non andare nel corpo di un paziente e che richiede un trattamento, ma al medico che sta effettivamente analizzando questi dati, verrà sicuramente un bel mal di testa (rilevato anche dai sensori). Invece, in men che non si dica, qualcosa arriva in soccorso del medico sull’orlo di una crisi di nervi… non è Superman, sono le nostre teKnologie!

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