Le minacce digitali sono in costante aumento, sia per numero che per sofisticazione, anche a causa dei modelli di intelligenza artificiale che diventano sempre più performanti e accessibili. Tutte le aziende si trovano a confrontarsi con ransomware complessi, attacchi alla supply chain, furti di dati, deepfake usati per l’ingegneria sociale e campagne di phishing automatizzate grazie ai LLM (Large Language Model).
La digitalizzazione estende la superficie d’attacco da proteggere e affidarsi unicamente a difese tradizionali di vecchia generazione ha ormai perso completamente di efficacia. Occorre intelligenza, automazione e capacità predittiva, facendo dell’intelligenza artificiale una parte integrante del processo di difesa.
Ma cosa intendiamo esattamente quando mettiamo in relazione questi due mondi? E come questa nuova frontiera tecnologica si inserisce nel quadro normativo sempre più stringente che l’Europa sta disegnando, in particolare con la nuova direttiva NIS2?
Tracciamo una mappa per orientarsi tra definizioni, obblighi e opportunità.
Indice degli argomenti:
Cos’è la cybersecurity AI: definizione e caratteristiche
La sicurezza informatica tradizionale riconosce i malware già noti, vettori di attacco consolidati, ed è in grado di reagire soltanto quando il pericolo è già imminente. Con l’intelligenza artificiale, invece, la situazione cambia: i sistemi di protezione imparano a individuare schemi anomali, a prevede le possibili vulnerabilità della superficie d’attacco e a orchestra la difesa in modo coordinato.
Intelligenza artificiale e sicurezza informatica: un connubio strategico
Possiamo definire la cybersecurity AI come l’applicazione di algoritmi di machine learning per analizzare traffico e strutture di rete, con l’obiettivo di identificare, prevedere, prevenire e rispondere alle minacce informatiche in modo più efficace e rapido rispetto alle capacità umane o ai software tradizionali.
Questa tecnologia risponde a una duplice sfida dello scenario cyber contemporaneo: l’aumento esponenziale del volume e della sofisticazione degli attacchi, e la cronica carenza di professionisti della sicurezza qualificati. L’AI non mira a sostituire l’esperto umano, ma lo rende in grado di gestire una mole di dati altrimenti ingestibile, permettendogli di concentrare la propria attenzione sulle minacce realmente critiche.
Le principali tecnologie di AI applicate alla cybersecurity
La cybersecurity AI si fonda su diverse tecnologie chiave per una difesa proattiva. I sistemi di apprendimento non supervisionato possono analizzare enormi quantità di dati, classificandoli per distinguere le attività normali da quelle potenzialmente pericolose. Il Natural Language Processing (NLP) è utilizzato per analizzare il testo delle email e bloccare tentativi di phishing con grande efficacia. L ‘AI Generativa invece è usata per automatizzare la creazione di report o per simulare attacchi durante i test di sicurezza.
Vantaggi rispetto agli approcci tradizionali: automazione, reattività, adattività
La difesa AI-powered solleva i team di sicurezza dall’onere di compiti ripetitivi e a basso valore, come l’analisi di migliaia di alert che spesso si rivelano falsi positivi. Questo consente anche di liberare del tempo prezioso che gli specialisti possono dedicare ad attività più strategiche.
Un altro vantaggio considerevole è la reattività di un sistema AI, che può analizzare i segnali di un’intrusione e avviare contromisure – come l’isolamento di un dispositivo compromesso – in una frazione di secondo e a qualsiasi ora del giorno e della notte, garantendo una velocità di risposta impensabile per un team umano.
Il contesto normativo europeo: focus sulla Direttiva NIS2
Il legislatore sta investendo risorse considerevoli per cercare di tenere il passo con questi cambiamenti tecnologici. La cybersecurity è oggi al centro dell’agenda strategica dell’Unione Europea: la resilienza digitale è diventata un prerequisito fondamentale per la sicurezza di tutti i Paesi membri.
La Direttiva NIS2 (Directive on measures for a high common level of cybersecurity across the Union) rappresenta un impegno molto importante, che ha implicazioni dirette per decine di migliaia di aziende europee.
Dalla NIS1 alla NIS2: evoluzione delle responsabilità in ambito cyber
La prima direttiva NIS, del 2016, è stata un’apripista, ma ha mostrato diversi limiti: un’applicazione disomogenea tra gli Stati membri e un perimetro di applicazione troppo ristretto. Le disposizioni della direttiva NIS2, applicate da ottobre 2024, sono state pensate per superare queste limitazioni, includendo un numero maggiore di settori, suddivisi tra essenziali (come energia, trasporti, banche, sanità e infrastrutture digitali) e importanti (quali servizi postali, gestione dei rifiuti, produzione alimentare e manifatturiero). Questa estensione implica che anche molte aziende di medie dimensioni saranno soggette a nuovi e precisi obblighi normativi.
Obblighi per le aziende e ruolo delle tecnologie intelligenti
Una delle novità più rilevanti è senza dubbio la responsabilizzazione diretta del management. Con la NIS2, gli organi di gestione – inclusi CEO e Consigli di Amministrazione – diventano personalmente responsabili per l’approvazione e la supervisione delle misure di sicurezza informatica. Viene così superata la tendenza a delegare il rischio cyber al solo reparto IT: i vertici aziendali sono ora tenuti a seguire una formazione specifica e potranno essere considerati direttamente responsabili in caso di non conformità.
La NIS2 non richiede l’adozione di una tecnologia specifica, ma impone un approccio basato sul rischio (risk-based approach). Le aziende dovranno implementare misure tecniche, operative e organizzative adeguate e proporzionate, al fine di gestire in modo efficace i rischi per la sicurezza dei loro sistemi informativi.
Come la NIS2 incentiva l’adozione di AI nella gestione del rischio
È qui che il ruolo dell’AI diventa cruciale. Come può un’organizzazione dimostrare di aver adottato misure adeguate a rilevare e gestire incidenti in uno scenario di minacce in continua evoluzione? L’adozione di piattaforme di Cybersecurity AI rappresenta una risposta concreta e documentabile a questo requisito: sistemi capaci di monitorare h24 il perimetro, analizzare miliardi di eventi, rilevare anomalie e automatizzare le prime fasi della risposta costituiscono la prova tangibile di un approccio proattivo.
L’enfasi sulla gestione proattiva del rischio, sulla rapidità di notifica degli incidenti (con un primo avviso entro 24 ore dalla scoperta) e sulla sicurezza dell’intera filiera ha ovviamente spinto le aziende ad adottare tecnologie di automazione AI-Powered.
Applicazioni pratiche dell’AI nella cybersecurity aziendale
Al di là della teoria e delle normative, come si traduce concretamente l’impiego dell’AI nella routine della sicurezza aziendale?
Threat detection e prevenzione proattiva degli attacchi
La thread detection e la prevenzione proattiva degli attacchi sono il principale campo applicativo dell’AI. Mentre i sistemi tradizionali, come firewall e antivirus, si basano sul riconoscimento di firme di minacce già note, l’AI riesce a fare anomaly detection rilevando pattern insoliti. Un algoritmo di machine learning crea un modello di normalità (baseline) del comportamento della rete e degli utenti; qualsiasi deviazione significativa da questa baseline genera un allarme.
SOAR e automazione della difesa
Quando un attacco riesce a superare le prime barriere difensive, i sistemi di intelligenza artificiale vengono impiegati per limitare i danni, attivando un piano di incident reponse. L’AI, attraverso le piattaforme SOAR (Security Orchestration, Automation and Response), può automatizzare gran parte di tale processo di risposta.
L’AI può diventare uno strumento prezioso anche per i CISO e i responsabili della compliance: le piattaforme di sicurezza basate sull’intelligenza artificiale generano dashboard e report dettagliati che offrono una visione d’insieme sullo stato di salute della sicurezza aziendale.
Sfide e prospettive: etica, trasparenza e cybersecurity by design
Il percorso verso una cybersecurity completamente guidata dall’AI è ancora molto lontano dalla realtà operativa delle PMI italiane. Come accade per ogni nuova tecnologia, integrare processi vecchi con strumenti nuovi è sempre un percorso a ostacoli, pieno di sfide da superare.
Ad esempio, bisogna ricordare che un algoritmo di AI è intelligente tanto quanto i dati con cui viene addestrato. Se i dati di training sono pochi o di scarsa qualità, l’algoritmo tenderà a replicarli, producendo risultati scadenti. Quindi, un sistema addestrato prevalentemente su attacchi obsoleti o provenienti soltanto da una specifica area geografica, sarà poco efficace nel rilevare nuove minacce da altre origini.
Bias, explainability e fiducia nei sistemi di AI per la sicurezza
Quando le tecnologie AI-powered sono usate per prendere decisioni, l’explainability (spiegabilità) diventa un altro ostacolo importante. I modelli di deep learning di solito producono output agendo come delle black box: i risultati sono statisticamente corretti, ma non si sa con esattezza come siano stato ottenuti. Prendere una decisione operativa (come marcare un file come malware), senza che sia facile per un umano capire perché l’AI sia arrivata a quella conclusione, può rappresentare un problema. Per un analista di sicurezza, fidarsi ciecamente di una macchina senza poterne verificare il ragionamento, spesso non è fattibile, anche per una questione di responsabilità.
Per questa ragione, la ricerca si sta concentrando sullo sviluppo di XAI (eXplainable AI), ovvero di sistemi capaci di motivare le proprie decisioni in modo comprensibile, consentendo un controllo umano efficace.
Integrazione dell’AI nei processi e nelle architetture esistenti
L’integrazione con le tecnologie già presenti in azienda rappresenta un’ulteriore sfida di natura tecnica (far dialogare sistemi nuovi e vecchi) e culturale (formare il personale a lavorare fianco a fianco con l’intelligenza artificiale, superando resistenze e modificando flussi di lavoro consolidati). Un progetto di adozione della cybersecurity AI va gestito come un vero e proprio programma di change management.
Verso una cybersecurity AI-driven: scenari futuri e trend emergenti
La tendenza, però, è chiara: anche grazie alla normativa europea, ci stiamo muovendo verso una cybersecurity sempre più autonoma e predittiva. Il concetto di cybersecurity by design è destinato a diventare presto la norma operativa. La NIS2 ha alzato il livello di responsabilità per tutti: oggi, i manager sono chiamati a proteggere il valore delle proprie imprese, contribuendo alla costruzione di un futuro digitale più sicuro.
