L’Anomaly Detection permette di identificare in modo proattivo le potenziali minacce alle reti industriali. Vediamo come.
La cybersecurity è diventata ormai una priorità sia per questioni normative, sia per proteggere la proprietà intellettuale, sia per garantire efficienza e produttività agli impianti. E siamo in un periodo storico in cui le infrastrutture digitali di fabbrica diventano sempre più complesse, con un numero sempre maggiore di dispositivi connessi – spesso “invisibili” – che possono creare potenziali punti ciechi della sicurezza.
Le organizzazioni devono quindi dotarsi di un piano solido e ad ampio spettro per garantire la continuità operativa e il buono stato di salute di macchine e processi. In questa prospettiva l’Anomaly Detection è una delle principali fondamenta della cybersecurity industriale.
Una panoramica sull’Anomaly Detection
Cominciamo chiarendo da subito che l’Anomaly Detection prima ancora che una tecnologia è una metodologia e un approccio strategico che permette di identificare potenziali vulnerabilità dei sistemi e individuare soluzioni in modo proattivo, garantendo così la continuità operativa.
Da un punto di vista macro, un’anomalia è lo scostamento di un parametro rispetto a un determinato risultato atteso. Questo scostamento può riguardare i dati, per esempio, ma anche gli eventi o l’andamento della produzione. Il rilevamento di un’anomalia è quindi il processo che permette di intervenire per mantenere l’integrità dei dati e dei processi.
Se in un passato non troppo lontano questo processo avveniva attraverso l’analisi statistica (più o meno manuale) di pattern e dati, oggi grazie al machine learning è possibile analizzare automaticamente e in tempo reale un elevato numero di variabili e individuare così potenziali deviazioni rispetto ai risultati attesi.
L’Anomaly Detection è poi anche parte integrante della cosiddetta security-by-design, una metodologia che si prefigge l’obiettivo di migliorare la cybersecurity industriale attraverso una visione olistica di macchine e processi che introduce l’attenzione alla sicurezza sin dalle fasi di progettazione dei prodotti e dei processi.
Anomaly Detection e vulnerabilità
Un primo step per identificare le aree di intervento in ottica di Anomaly Detection è l’analisi delle vulnerabilità delle reti. Le vulnerabilità, infatti, possono trovarsi all’interno di software, sistemi operativi e configurazioni di rete. Alcune impostazioni non corrette, per esempio nei firewall e nei sistemi di protezione, possono rappresentare un potenziale punto di ingresso per attacchi malevoli.
Un ulteriore aspetto riguarda inoltre l’obsolescenza di macchine e sistemi. L’architettura di fabbrica è una struttura composta da tanti layer che vengono sovrapposti anno dopo anno. Presto o tardi i vari componenti sono destinati a diventare obsoleti. Un fornitore, per esempio, può smettere di erogare supporto e aggiornamenti per una determinata macchina o sistema, oppure può cessare definitivamente l’attività. È quindi importante identificare potenziali criticità prima che diventino un punto debole della sicurezza di fabbrica.
Bisogna infine ricordare che il rilevamento delle anomalie permette di proteggere l’azienda non solo dalle minacce esterne, ma anche da incidenti interni provocati per errore dagli operatori.
Esempi concreti di Anomaly Detection
Il rilevamento delle anomalie si basa su diverse azioni e tecnologie che sono funzionali ad avere una panoramica a 360 gradi dell’architettura di fabbrica.
Un primo esempio riguarda il monitoraggio delle reti. Si analizzano le relazioni tra i diversi end point e l’andamento dei volumi e della tipologia di traffico. Grazie all’utilizzo di algoritmi di machine learning è possibile rilevare comportamenti non conformi o deviazioni statistiche rispetto ai parametri ottimali, evidenziando in questo modo potenziali criticità.
Esistono inoltre soluzioni specifiche che permettono di visualizzare in modo dettagliato la struttura delle reti OT. In questo modo si ottiene una mappa delle connessioni tra i dispositivi e i controller, identificando così eventuali punti deboli o aree di miglioramento.
L’Anomaly Detection può essere abilitata grazie a piattaforme che gestiscono in modo centralizzato allerte ed eventi di sicurezza. Utilizzare una soluzione unica per la gestione delle anomalie – con interfacce user friendly – si traduce in maggiore tempestività e reattività in caso di rilevamento di anomalie.
L’Anomaly Detection è insomma un tassello strategico della cybersecurity industriale. In un mondo complesso come quello dell’architettura di fabbrica, la gestione proattiva delle anomalie permette di fare la differenza, impattando così in modo positivo sull’efficienza. Il risultato è una visione chiara dell’infrastruttura complessiva che tiene lontane minacce e attacchi.
H2: Soluzioni di Anomaly Detection
Un esempio di sistema di Anomaly Detection è la piattaforma Claroty, distribuita e supportata in Italia da ServiTecno. È una soluzione che integra al suo interno diverse soluzioni tecnologiche specifiche per la cybersecurity industriale. Per quanto riguarda il rilevamento delle anomalie, Claroty è dotata di algoritmi di machine learning che monitorano il traffico di rete e i dati dai dispositivi industriali in tempo reale, compresi i protocolli Modbus, DNP3 e OPC.
Gli algoritmi rilevano automaticamente comportamenti non conformi, deviazioni rispetto ai risultati attesi e comportamenti sospetti. La gestione degli eventi di sicurezza e delle allerte avviene in modo centralizzato, con un’interfaccia che permette agli operatori di avere una panoramica in tempo reale per rispondere alle anomalie individuate.
