{"id":8509,"date":"2026-10-09T13:08:48","date_gmt":"2026-10-09T11:08:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bitmat.it\/specialesicurezza\/?p=8509"},"modified":"2026-10-09T13:08:48","modified_gmt":"2026-10-09T11:08:48","slug":"cybersecurity-la-difesa-diventa-autonoma-grazie-allai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bitmat.it\/specialesicurezza\/news\/8509\/cybersecurity-la-difesa-diventa-autonoma-grazie-allai","title":{"rendered":"Cybersecurity, la difesa diventa autonoma grazie all\u2019AI"},"content":{"rendered":"

I recenti annunci di OpenAI e Anthropic segnano un ulteriore passo in avanti per gli sviluppi all\u2019avanguardia nel settore dell\u2019AI. Confermano anche quello che SentinelOne sostiene da anni: il futuro della cybersecurity<\/a> sar\u00e0 plasmato da una difesa \u201cAI nativa\u201d.<\/strong><\/p>\n

L\u2019azienda collabora da anni a stretto contatto con i laboratori pi\u00f9 innovativi, tra cui OpenAI, Anthropic e Google DeepMind, e naturalmente continuer\u00e0 a farlo. Sebbene non sia sempre possibile condividere i dettagli di ogni collaborazione, queste partnership contribuiscono a fornire informazioni significative su come si stanno evolvendo i modelli avanzati e su come questi possano avere un impatto concreto nel campo della sicurezza. Molte di queste tecnologie e funzionalit\u00e0 sono gi\u00e0 integrate nella piattaforma di SentinelOne, proteggendo i clienti dagli attacchi pi\u00f9 sofisticati \u2013 bloccando ogni giorno exploit zero day che nessun\u2019altra soluzione \u00e8 attualmente in grado di contrastare.<\/p>\n

Ci\u00f2 che spicca maggiormente non \u00e8 semplicemente il fatto che i modelli di AI stanno diventando pi\u00f9 potenti, ma che stiano accelerando il pi\u00f9 ampio passaggio verso Security Operations pi\u00f9 veloci, pi\u00f9 intelligenti e pi\u00f9 automatizzate. Da un lato, stanno migliorando il modo in cui la cyber industry e gli esperti identificano i punti deboli, analizzano sistemi complessi e individuano i percorsi di attacco su larga scala. Dall\u2019altro, offrono agli aggressori il vantaggio della velocit\u00e0 e della portata quando si tratta di individuare nuove vulnerabilit\u00e0. I progressi in questa sfida sono importanti, ma rappresentano solo una parte del quadro pi\u00f9 ampio relativo alla sicurezza.<\/p>\n

In pratica, senza sottovalutare la gravit\u00e0 del fatto che il tasso di bug nel software cresce in modo esponenziale, il numero totale delle vulnerabilit\u00e0 raramente corrisponde in modo univoco al rischio effettivo. Molte vulnerabilit\u00e0 non sono effettivamente sfruttabili in ambienti operativi e molte sono gi\u00e0 ridotte da controlli compensativi, livelli architetturali, misure di mitigazione e protezione in fase di esecuzione. Il divario tra esposizione teorica e rischio operativo \u00e8 spesso notevole. Ci\u00f2 che conta di pi\u00f9 \u00e8 la capacit\u00e0 di comprendere le situazioni reali, dare priorit\u00e0 a ci\u00f2 che \u00e8 importante e bloccare gli attacchi effettivi in ambienti complessi, anche di fronte a minacce inedite e vulnerabilit\u00e0 zero-day.<\/p>\n

Questo continua a essere il principio guida di SentinelOne e il vantaggio che offre ai clienti. Basti pensare che la piattaforma di SentinelOne \u00e8 stata progettata per operare a velocit\u00e0 macchina, utilizzando l\u2019AI comportamentale, l\u2019automazione e la protezione autonoma per rilevare, difendere e rispondere agli attacchi su endpoint, cloud, identit\u00e0, dati, rete e superfici di attacco dell\u2019AI. Con il progresso dell\u2019AI, il valore di tale approccio non fa che crescere. Ecco due esempi distinti che dimostrano l\u2019impegno dell\u2019azienda.<\/p>\n

In primo luogo, solo negli ultimi mesi, i vantaggi di un approccio di questo tipo si sono concretizzati in attacchi alla supply chain, come quelli a LiteLLM, Axios e CPU-Z, esempi di minacce innovative e del rischio rappresentato da agenti e flussi di lavoro affidabili nell\u2019era dell\u2019AI. In ogni caso, una risposta autonoma a velocit\u00e0 di macchina \u00e8 stata l\u2019unico antidoto per bloccare le minacce che sfruttano vulnerabilit\u00e0 non corrette o di tipo zero-day.<\/p>\n

In secondo luogo, SentinelOne ha ampliato in modo dimostrabile gli impegni continui volti a garantire la sicurezza della propria tecnologia. Oltre alle misure standard e consolidate che vengono adottate da anni, l\u2019azienda ha utilizzato diversi modelli basati sull\u2019AI per esaminare costantemente la propria tecnologia e architettura, con tecniche praticamente identiche a quelle descritte nei dettagli tecnici di Anthropic destinati a ricercatori e professionisti, (Valutazione delle capacit\u00e0 di sicurezza informatica di Claude Mythos Preview). Questa attivit\u00e0 \u00e8 in corso da mesi e viene costantemente sottoposta a revisione per individuare eventuali risultati, oltre che valutata come programma dalla direzione di SentinelOne. \u00c8 impegno dell\u2019azienda quello di sviluppare e fornire tecnologia sicura e non esiste un futuro efficace in questo lavoro senza metodi robusti basati sull\u2019intelligenza artificiale e un approccio inclusivo e multi-modello.<\/p>\n

Se si osserva il quadro generale dell\u2019AI, il cambiamento \u00e8 gi\u00e0 in atto. Il settore si sta orientando verso una sicurezza pi\u00f9 autonoma, pi\u00f9 adattiva e dove la security \u00e8 sempre pi\u00f9 guidata dall\u2019intelligence.<\/strong><\/p>\n

Il consiglio rivolto ai difensori \u00e8 chiaro: investire fin da subito in difese a velocit\u00e0 macchina e che assicurino una maggiore visibilit\u00e0. \u00c8 inoltre necessario assicurarsi che i sistemi di protezione siano aggiornati e configurati correttamente, facendo riferimento a ricerche concrete e non ad annunci di prodotto o a clamore mediatico.<\/strong> A titolo esemplificativo, molte delle informazioni e delle dichiarazioni diffuse da terze parti in merito al lancio del nuovo modello di Anthropic sono risultate prive di dati sostanziali \u2013 in molti casi tali affermazioni hanno preceduto qualsiasi esperienza reale e tangibile con i modelli in anteprima. Al contrario, l\u2019AI Security Institute (AISI – Organizzazione scientifica statale nel Regno Unito, istituita per valutare i rischi dei modelli di AI avanzati) ha pubblicato una valutazione di ricerca dettagliata sui modelli pertinenti, che mette in luce lo stato dell\u2019arte dell\u2019AI, i tassi di sfruttamento e le potenziali implicazioni nel mondo reale. L\u2019analisi mostra chiaramente come il percorso fosse evidente da tempo, anche nei modelli meno recenti, e come tali capacit\u00e0 fossero gi\u00e0 presenti, risultando in molti casi una funzione delle elaborazioni computazionali, oltre che potenzialmente dell\u2019adozione di guardrail meno restrittivi, in grado di consentire un uso pi\u00f9 efficace del calcolo e del ragionamento rispetto ai modelli soggetti a maggiori vincoli.<\/p>\n

L\u2019AI Security Insitute prosegue inoltre delineando le seguenti implicazioni:<\/h3>\n

\u201cIl successo di Mythos Preview in un cyber range indica che il modello \u00e8 quantomeno in grado di attaccare autonomamente sistemi aziendali di piccole dimensioni, vulnerabili e debolmente difesi, qualora sia stato ottenuto l\u2019accesso a una rete. Tuttavia, i nostri cyber range presentano differenze rilevanti rispetto agli ambienti reali, che li rendono bersagli pi\u00f9 semplici. Mancano infatti funzionalit\u00e0 di sicurezza spesso presenti nel mondo reale, come difensori attivi e strumenti difensivi. Inoltre, il modello non subisce penalizzazioni per azioni che attiverebbero alert di sicurezza. Di conseguenza, non \u00e8 possibile affermare con certezza se Mythos Preview sarebbe in grado di attaccare sistemi ben difesi.<\/em><\/p>\n

In uno scenario in cui gli attaccanti possono guidare i modelli e fornire loro accesso alla rete per condurre attacchi autonomi contro sistemi scarsamente difesi, le valutazioni di cybersecurity devono evolversi. Con il continuo miglioramento delle capacit\u00e0, gli ambienti di valutazione privi di difese non saranno pi\u00f9 abbastanza complessi da distinguere tra le capacit\u00e0 dei modelli pi\u00f9 avanzati in ambito cyber o da valutare le tendenze. Il lavoro futuro comprender\u00e0 la valutazione delle capacit\u00e0 tramite cyber range che simulano ambienti rafforzati e difesi, inclusi ambienti con monitoraggio attivo, endpoint detection e risposta agli incidenti in tempo reale. Saranno inoltre monitorate le prestazioni delle campagne di individuazione delle vulnerabilit\u00e0 e penetration testing abilitate dall\u2019AI su sistemi reali.\u201d<\/em><\/p>\n

A cura di Marco Rottigni, Global Solutions Architect di SentinelOne<\/a><\/h3>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Per Marco Rottigni di SentinelOne, i modelli di nuova generazione rendono sempre pi\u00f9 strategici i sistemi di protezione autonomi, capaci di rilevare e bloccare le minacce a velocit\u00e0 macchina<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":8510,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[8,1],"tags":[4811],"class_list":{"0":"post-8509","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-opinioni","8":"category-speciale-sicurezza","9":"tag-sentinelone"},"yoast_head":"\nCybersecurity, la difesa diventa autonoma grazie all\u2019AI - BitMAT | Speciale Sicurezza 360x365<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Cybersecurity: i modelli di nuova generazione rendono sempre pi\u00f9 strategici i sistemi di protezione autonomi, capaci di rilevare e bloccare le minacce a velocit\u00e0 macchina\" 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