{"id":8066,"date":"2025-11-02T14:07:25","date_gmt":"2025-11-02T13:07:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bitmat.it\/specialesicurezza\/?p=8066"},"modified":"2025-11-02T14:16:19","modified_gmt":"2025-11-02T13:16:19","slug":"email-nel-mirino-in-emea-e-allarme-di-attacchi-ai-based","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bitmat.it\/specialesicurezza\/news\/8066\/email-nel-mirino-in-emea-e-allarme-di-attacchi-ai-based","title":{"rendered":"Email nel mirino in EMEA: \u00e8 allarme di attacchi AI-based"},"content":{"rendered":"

La posta elettronica rimane il principale vettore di attacco: il 75% delle aziende in EMEA ha sub\u00ecto almeno un attacco riuscito tramite questo canale nell\u2019ultimo anno, secondo Proofpoint<\/strong><\/a>, azienda specializzata nella cybersecurity e nella compliance.
\nIn Europa, il rigore normativo \u00e8 inasprito dalla complessit\u00e0 operativa. Le minacce email sono pi\u00f9 specifiche, sofisticate e difficili da rilevare, motivo per cui la posta in gioco \u00e8 pi\u00f9 elevata.<\/p>\n

\u201cDagli attacchi di <\/em>phishing<\/em><\/a>, alla compromissione delle email aziendali (BEC), fino alla personificazione dei fornitori, il rapporto segnale\/rumore non fa che peggiorare\u201d,<\/em> afferma Kevin Leusing, Chief Technology Officer di Proofpoint<\/strong>. \u201cIn questo contesto, gli approcci tradizionali alla protezione delle email, basati su regole statiche, firme o tattiche di sandboxing, non sono in grado di far fronte agli attacchi polimorfici e di ingegneria sociale altamente avanzati di oggi\u201d.<\/em><\/p>\n

Come proteggere le email dagli attacchi?<\/strong><\/h2>\n

Questi limiti della sicurezza tradizionale si traducono in un elevato numero di falsi positivi e negativi, una mancanza di contesto sul comportamento dell\u2019utente o sull\u2019identit\u00e0 del mittente dell\u2019email e un atteggiamento reattivo che rileva le minacce dopo che la compromissione si \u00e8 verificata. Il risultato? Attacchi non rilevati, utenti frustrati e aziende esposte.<\/p>\n

Per migliorare questo approccio oggi \u00e8 necessario fare affidamento sull\u2019intelligenza artificiale come fattore di difesa fondamentale: il 61% dei CISO in EMEA utilizza funzionalit\u00e0 basate su AI per proteggere le proprie organizzazioni dall\u2019errore umano e da cyber minacce avanzate incentrate sull\u2019individuo.<\/p>\n

\u201cTuttavia, dato l\u2019attuale panorama di attacchi sofisticati, non si tratta affatto di una soluzione risolutiva,\u201d<\/em> continua Kevin Leusing<\/strong>. \u201c\u00c8 essenziale che i CISO comprendano come l\u2019AI venga applicata al rilevamento delle minacce via email e quali siano i suoi limiti, al fine di creare una strategia di cyber difesa resiliente\u201d.<\/em><\/p>\n

AI: da minaccia ad arma di difesa<\/strong><\/h2>\n

L’intelligenza artificiale \u00e8 spesso utilizzata in modo intercambiabile con il machine learning e pu\u00f2 essere suddivisa come segue: ML supervisionato, che addestra modelli su minacce note rispetto a email legittime; ML non supervisionato, che rileva anomalie nel comportamento senza etichette predefinite; elaborazione del linguaggio naturale per analizzare tono, intento e struttura dei messaggi; e AI comportamentale, che apprende i modelli di comunicazione di utenti e mittenti per rilevare deviazioni. Insieme, queste tecnologie possono creare un profilo di rischio multidimensionale per ciascun messaggio email, basato non solo sul contenuto o sugli allegati, ma anche sulla cronologia del mittente, sulle tattiche di impersonificazione, sul contesto e sull\u2019intento percepito.<\/p>\n

Allo stesso modo, per\u00f2, anche i criminali informatici stanno integrando gli strumenti di intelligenza artificiale generativa, che stanno diventando sempre pi\u00f9 accessibili, per creare truffe di phishing e impersonificazioni personalizzate, tra le altre cose, senza che la lingua o la cultura dei loro obiettivi costituiscano un deterrente.<\/p>\n

\u201cCi troviamo di fronte a un panorama complesso in EMEA, poich\u00e9 si tratta di una regione che ospita un insieme di aziende manifatturiere globali, istituzioni finanziarie e servizi altamente affidabili e tutti rappresentano target molto interessanti per gli attacchi di ingegneria sociale tramite<\/em> email. A ci\u00f2 si aggiungono altre circostanze, come un contesto normativo particolarmente complesso, nel quale il GDPR e i requisiti di cybersecurity richiedono elevata precisione e sovranit\u00e0 dei dati; sfumature linguistiche diverse dall\u2019inglese, che pongono sfide nell\u2019elaborazione del linguaggio naturale e altre sfide legate alla rete di fornitori, poich\u00e9 l\u2019elevata interconnettivit\u00e0 rende pi\u00f9 dannosa la compromissione della supply chain\u201d, <\/em>spiega ancora Kevin Leusing<\/strong>.<\/p>\n

Rilevamento delle minacce via email: caratteristiche principali<\/strong><\/h2>\n

Per quanto riguarda la protezione, \u00e8 importante tenere presente che non tutte le AI sono uguali, e ognuna presenta caratteristiche differenti. Un rilevamento efficace delle minacce via email deve soddisfare i seguenti requisiti:<\/p>\n

    \n
  • Accuratezza e comprensibilit\u00e0:<\/strong> \u00e8 necessario fidarsi dei rilevamenti, quindi, il sistema deve spiegare cosa rende un messaggio pericoloso e non solo sospetto.<\/li>\n
  • Apprendimento continuo:<\/strong> poich\u00e9 sempre pi\u00f9 criminali informatici ricorrono ad attacchi generati dall\u2019AI, i modelli difensivi che utilizzano questa tecnologia devono evolversi in tempo reale, in base alle nuove campagne e al riscontro degli utenti, senza la necessit\u00e0 di continui aggiustamenti manuali.<\/li>\n
  • Adattamento linguistico e regionale:<\/strong> gli strumenti di AI devono rilevare la manipolazione linguistica nei tentativi di phishing multilingue.<\/li>\n
  • Integrazione con la percezione umana:<\/strong> l\u2019AI integra, ma non pu\u00f2 sostituire, l\u2019analisi umana.<\/li>\n<\/ul>\n

    L\u2019ultimo passaggio consiste nel proteggere le persone colpite degli attacchi email. Applicata correttamente, l\u2019AI pu\u00f2 trasformare la sicurezza della posta elettronica fornendo numerosi vantaggi, tra cui ad esempio, isolare i messaggi pericolosi prima che raggiungano l\u2019utente, fornire avvisi in tempo reale sui potenziali tentativi di impersonificazione, formare le persone sulla sicurezza basandosi su minacce reali e rimuovere le email dannose dopo la consegna.<\/p>\n

    \u201cIn particolar modo in EMEA, dove gli attaccanti sfruttano un mix di fiducia, lingua e processi, l\u2019AI deve essere comprensibile, adattabile e profondamente contestuale. In Proofpoint non crediamo nell\u2019AI fine a s\u00e9 stessa, ma nel proteggere le persone attraverso un\u2019intelligenza artificiale pi\u00f9 avanzata, trasparente e incentrata sulla persona\u201d,<\/em> conclude Kevin Leusing<\/strong>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Proofpoint condivide alcune best practice per proteggere le email da minacce sempre pi\u00f9 sofisticate e evolute perch\u00e9 potenziate dall\u2019Intelligenza Artificiale<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":8067,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[4154,9,1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-8066","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-featured","8":"category-ricerche","9":"category-speciale-sicurezza"},"yoast_head":"\nEmail nel mirino in EMEA: \u00e8 allarme di attacchi AI-based - BitMAT | Speciale Sicurezza 360x365<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Proofpoint condivide le best practice per proteggere le email da minacce sempre pi\u00f9 sofisticate e evolute perch\u00e9 potenziate dall'AI\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, 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