{"id":8586,"date":"2026-11-10T12:36:54","date_gmt":"2026-11-10T11:36:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bitmat.it\/specialesicurezza\/?p=8586"},"modified":"2026-11-10T12:36:54","modified_gmt":"2026-11-10T11:36:54","slug":"cybersecurity-nellera-dellai-la-difesa-deve-accelerare","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bitmat.it\/specialesicurezza\/news\/8586\/cybersecurity-nellera-dellai-la-difesa-deve-accelerare","title":{"rendered":"Cybersecurity nell\u2019era dell\u2019AI: la difesa deve accelerare"},"content":{"rendered":"<p>L\u2019<a href=\"https:\/\/www.lineaedp.it\/news\/ai-tabulare-il-futuro-delle-previsioni-aziendali\/\">AI<\/a> sta trasformando la cybersecurity: visibilit\u00e0, governance, automazione e supervisione umana diventano essenziali per proteggere aziende, dati e infrastrutture dalla nuova generazione di minacce. L\u2019analisi di SentinelOne<\/p>\n<h3>Visibilit\u00e0 e governance: la prima difesa contro il rischio AI<\/h3>\n<p>L\u2019intelligenza artificiale sta trasformando rapidamente il modo in cui le aziende lavorano e, allo stesso tempo, sta modificando profondamente il contesto della cybersecurity. La prima sfida per le organizzazioni \u00e8 sapere quanta AI viene utilizzata internamente. In molti casi i team adottano in autonomia strumenti e applicazioni: il legal per l\u2019analisi dei documenti, il marketing per la generazione di contenuti, il commerciale per nuovi servizi. Queste iniziative possono per\u00f2 arrivare all\u2019attenzione dell\u2019IT e della security solo in un secondo momento. Con l\u2019Agentic AI il problema diventa ancora pi\u00f9 rilevante. Un agente pu\u00f2 accedere a database, interrogare applicazioni, correlare informazioni e avviare automaticamente determinate attivit\u00e0. Se l\u2019azienda non sa quali agenti siano presenti, quali dati possano consultare, quali applicazioni possano utilizzare e quali autorizzazioni possiedano, diventa difficile stabilire policy di sicurezza efficaci. La visibilit\u00e0 deve essere il punto di partenza: non basta sapere che un sistema AI esiste, occorre sapere dove pu\u00f2 operare, quali dati pu\u00f2 usare e quali azioni pu\u00f2 compiere. A questo devono aggiungersi governance e controllo, attraverso autorizzazioni granulari e guardrail, cio\u00e8 confini tecnologici e organizzativi che impediscano al sistema di uscire dal perimetro assegnato. I guardrail devono poi essere accompagnati dalla supervisione umana.<\/p>\n<h3>Attacchi a velocit\u00e0 macchina: l\u2019automazione diventa indispensabile<\/h3>\n<p>La seconda grande trasformazione riguarda la velocit\u00e0 degli attacchi. L\u2019AI consente agli aggressori di automatizzare attivit\u00e0 che in passato richiedevano tempo e competenze specialistiche. Si crea cos\u00ec una crescente asimmetria tra attacco e difesa: gli aggressori possono operare a velocit\u00e0 macchina, mentre molte organizzazioni continuano a utilizzare processi difensivi basati prevalentemente sull\u2019intervento umano. Per le aziende, soprattutto quelle che dispongono di risorse limitate, questo modello non \u00e8 pi\u00f9 sostenibile. Se l\u2019attaccante automatizza, anche il difensore deve automatizzare. Questo non significa sostituire le persone, ma creare una collaborazione pi\u00f9 efficace tra tecnologia e competenze umane. L\u2019AI pu\u00f2 individuare rapidamente un numero enorme di segnali e potenziali problemi; l\u2019esperto deve invece interpretarli, comprenderne il contesto e stabilire quali rappresentino realmente il rischio maggiore per quella specifica organizzazione. La distinzione \u00e8 particolarmente importante con i modelli pi\u00f9 avanzati. Individuare una vulnerabilit\u00e0 non significa automaticamente sapere quale debba essere affrontata per prima. La capacit\u00e0 di contestualizzare e prioritizzare resta quindi un elemento fondamentale del lavoro umano.<\/p>\n<p>Anche il fattore umano continua per\u00f2 a rappresentare una delle principali vulnerabilit\u00e0. L\u2019utilizzo dell\u2019AI \u00e8 semplice e un dipendente pu\u00f2 passare rapidamente da un chatbot a un sistema collegato a strumenti e applicazioni aziendali. Il rischio aumenta quando l\u2019agente riceve autorizzazioni per accedere a dati o sistemi interni. Come nel phishing e nel ransomware, non \u00e8 realistico affidare la sicurezza soltanto alla consapevolezza degli utenti. I controlli devono ridurre il margine di errore: ogni agente deve avere accessi limitati alle risorse necessarie.<\/p>\n<h3>Security by design, cloud e supply chain: proteggere l\u2019intero ecosistema<\/h3>\n<p>La sicurezza deve essere integrata fin dall\u2019inizio nello sviluppo delle applicazioni AI. Molte aziende stanno creando applicazioni interne e propri modelli linguistici, ma la security non sempre viene considerata nelle prime fasi del progetto. L\u2019approccio dovrebbe invece essere quello della security by design, con analisi del codice, vulnerability assessment e red teaming gi\u00e0 prima dell\u2019ingresso in produzione. Il principio diventa ancora pi\u00f9 importante quando un\u2019applicazione acquisisce caratteristiche agentiche e pu\u00f2 interagire autonomamente con altri sistemi. Tecniche come prompt injection e poisoning rappresentano minacce concrete, ma il rischio pi\u00f9 ampio riguarda l\u2019uso improprio delle autorizzazioni: un agente pu\u00f2 svolgere correttamente il compito assegnato, ma utilizzare connessioni e possibilit\u00e0 operative che l\u2019organizzazione non aveva previsto. Con l\u2019aumento dell\u2019autonomia dei sistemi AI emerger\u00e0 inoltre una questione fondamentale: quanto sar\u00e0 affidabile la loro capacit\u00e0 di autoregolamentarsi e rispettare i propri vincoli? La sicurezza si intreccer\u00e0 sempre pi\u00f9 con responsabilit\u00e0 ed etica, perch\u00e9 la velocit\u00e0 di evoluzione tecnologica sar\u00e0 superiore ai tempi necessari alla valutazione e alla regolamentazione umana. Un altro elemento centrale \u00e8 il cloud. Le infrastrutture cloud-native consentono di sviluppare agenti sempre pi\u00f9 sofisticati, ma la sicurezza deve essere integrata direttamente nell\u2019infrastruttura. Gli sviluppatori non dovrebbero essere costretti a costruire ogni volta da zero i propri sistemi di protezione: visibilit\u00e0, protezione runtime, controllo dei comportamenti e governance dovrebbero essere componenti dell\u2019ambiente. La stessa logica deve essere applicata alla supply chain. La sicurezza di un\u2019organizzazione dipende anche da quella di fornitori e partner. Una compromissione in un anello della catena pu\u00f2 propagarsi agli altri, rendendo indispensabile la capacit\u00e0 di individuare e bloccare rapidamente le anomalie. In questo scenario diventa fondamentale anche la qualit\u00e0 del dato. L\u2019AI pu\u00f2 produrre risultati efficaci soltanto se riceve informazioni affidabili, normalizzate e correlate. Per questo una corretta data pipeline diventa parte integrante della sicurezza: occorre uno strato capace di raccogliere, normalizzare e indirizzare i dati verso i sistemi che devono analizzarli.<\/p>\n<h3>Oltre la compliance: una sicurezza continua e intelligente<\/h3>\n<p>L\u2019evoluzione tecnologica porta inevitabilmente al tema della regolamentazione. Normative come NIS2 e DORA hanno rafforzato l\u2019attenzione sulla cybersecurity, ma esiste il rischio che la compliance venga interpretata come un obiettivo finale anzich\u00e9 come uno strumento. Rispettare formalmente un requisito non significa necessariamente essere pi\u00f9 sicuri. La cybersecurity deve quindi essere considerata un processo continuo, basato sulla capacit\u00e0 di prevenire, rilevare, comprendere e rispondere alle minacce. L\u2019AI rende questo approccio ancora pi\u00f9 importante: la sua capacit\u00e0 \u00e8 enorme, ma deve essere accompagnata da governance, controllo e supervisione. La direzione futura sar\u00e0 quella di piattaforme di cybersecurity sempre pi\u00f9 integrate con AI, automazione e analisi avanzata. L\u2019obiettivo sar\u00e0 ridurre le attivit\u00e0 manuali e consentire agli esperti di concentrarsi sugli eventi realmente critici. Alla base resteranno per\u00f2 alcuni principi fondamentali: visibilit\u00e0, controllo, qualit\u00e0 del dato, automazione e supervisione umana. La vera sfida non sar\u00e0 quindi decidere se adottare l\u2019AI, ma arrivare preparat al momento in cui l\u2019AI diventer\u00e0 una componente strutturale dell\u2019organizzazione.<\/p>\n<h3>A cura di Paolo Cecchi, Area VP Sales della Mediterranean Region di <a href=\"https:\/\/www.sentinelone.com\/it\/?utm_medium=organic-search&amp;utm_source=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F\">SentinelOne<\/a><\/h3>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La cybersecurity nell\u2019era dell\u2019AI richiede visibilit\u00e0 sugli agenti, governance, automazione e supervisione 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