Quali sono le previsioni dell’IA nella cybersecurity?

Secondo Gartner, entro il 2029, l’intelligenza artificiale (AI) agentica gestirà autonomamente l’80% delle richieste di assistenza clienti di routine, riducendo i costi operativi del 30%.

A differenza dei modelli di AI precedenti che si concentravano sulla generazione di risposte o sul riassunto delle conversazioni, l’AI agentica segna un cambio di paradigma verso sistemi capaci di eseguire compiti in modo indipendente. Questo cambiamento ridefinirà le interazioni di servizio, con clienti e organizzazioni che dipenderanno sempre più da agenti AI e bot per automatizzare l’engagement. Con l’accelerare di questa tendenza, anche il futuro dell’AI nella cybersicurezza si evolverà, richiedendo meccanismi di difesa altrettanto autonomi e adattivi per proteggere questi sistemi avanzati.

Perché l’AI nella Cybersicurezza è Importante?

L’AI è diventata un pilastro della moderna cybersicurezza, svolgendo un ruolo sempre più vitale nel proteggere le infrastrutture digitali dalle minacce in evoluzione. Anche se il concetto di AI nella sicurezza non è nuovo — i primi sistemi di rilevamento delle intrusioni basati su AI risalgono agli anni ’80 — la crescita esponenziale dei dati e la crescente complessità degli attacchi informatici hanno reso insufficienti i tradizionali sistemi basati su regole. La capacità dell’AI di elaborare e analizzare grandi set di dati in tempo reale, identificare schemi sottili e prendere decisioni rapide consente una difesa proattiva contro le minacce avanzate che altrimenti passerebbero inosservate, spianando la strada all’analitica predittiva nella cybersicurezza per anticipare e prevenire attacchi prima che si verifichino.

Gartner’s Principali Trend della Cybersicurezza del 2025 il rapporto sottolinea l’impatto crescente della AI generativa (GenAI), evidenziando le opportunità emergenti per le organizzazioni di rafforzare le loro strategie di sicurezza e adottare approcci di difesa più flessibili e scalabili.

Tuttavia, c’è un lato oscuro della medaglia. L’AI sta guidando una nuova era di minacce informatiche, come rivelato nel Rapporto sulla Sicurezza AI di Check Point Research 2025. Il rapporto mette in luce come attori malintenzionati stiano sfruttando l’AI non solo per migliorare i loro metodi di attacco ma anche per scalarli a livelli senza precedenti. Le principali aree di preoccupazione includono: deepfake autonomi e impersonazione, LLM manomessi e modelli emergenti di “Dark AI”, generazione automatica di malware e raccolta dati, piattaforme AI ingannevoli che diffondono disinformazione guidata da GenAI, e il crescente rischio di fughe di dati dall’uso aziendale non regolamentato di AI.. The report exposes how malicious actors are leveraging AI not only to enhance their attack methods but also to scale them at unprecedented levels. Key areas of concern include: autonomous deepfakes and impersonation, jailbroken LLMs and emerging “Dark AI” models, automated malware generation and data harvesting, deceptive AI platforms spreading GenAI-driven disinformation, and the growing risk of data leaks from unregulated corporate AI usage.

Con gli attaccanti che sviluppano costantemente tattiche più sofisticate, la necessità di soluzioni di sicurezza intelligenti, adattative e automatizzate è più urgente che mai. L’AI soddisfa questa esigenza riducendo l’errore umano, accelerando il rilevamento delle minacce e permettendo rapide misure di risposta, aiutando così le organizzazioni a mitigare i rischi in modo più efficace.

Un sondaggio di Gartner del 2024 ha rilevato che il 42% degli intervistati considera la privacy dei dati la principale preoccupazione in merito a GenAI. Tuttavia, molte organizzazioni ancora mancano di strategie chiare per gestire i rischi per la privacy, soprattutto poiché i dipendenti ricorrono sempre più a grandi modelli di linguaggio pubblico (LLM) per compiti generali. Affrontare questa lacuna è essenziale per il futuro dell’AI nella cybersicurezza.

In SOC Prime, abbiamo costruito il nostro ecosistema AI SOC su un’architettura a priorità di privacy, dando alle organizzazioni il pieno controllo sui propri dati. Le nostre soluzioni di cybersicurezza e AI permettono alle organizzazioni di decidere quali informazioni condividere o se condividerle affatto. Utilizzando modelli su misura come LLaMA di META e GPT di OpenAI per compiti specifici, garantiamo che le interazioni con l’AI siano sia sicure che trasparenti.

Inoltre, la continua carenza di talenti riflette una mancanza di competenze profonde e una maturità complessiva bassa tra i professionisti della cybersicurezza. Il rapporto Voice of the CISO 2024 sottolinea che quasi il 74% dei CISO vede l’errore umano come la vulnerabilità più pressante del settore. L’ecosistema AI SOC affronta questa sfida combinando l’intelligenza umana con informazioni potenziate dall’AI, migliorando la velocità e la precisione del rilevamento, aumentando l’efficienza dei team di ingegneria e riducendo i rischi legati all’errore umano.

Sicurezza di Rete e AI

Gli strumenti di sicurezza di rete tradizionali, come i firewall e i sistemi di prevenzione delle intrusioni, faticano a tenere il passo con la velocità, il volume e la complessità del panorama delle minacce informatiche moderne. Qui è dove l’AI trasforma il gioco. Piuttosto che fare affidamento esclusivamente su regole statiche o su rilevamenti basati su firme, l’AI consente un passaggio dalla difesa reattiva a una sicurezza predittiva e adattiva. Analizzando enormi volumi di dati di rete in tempo reale e storici, i sistemi alimentati dall’AI possono identificare schemi di comportamento malevolo, rilevare exploit zero-day e far emergere anomalie che gli analisti umani o gli strumenti legacy potrebbero trascurare. L’AI migliora la sicurezza di rete monitorando continuamente il traffico della rete, rilevando anomalie e riconoscendo potenziali minacce in tempo reale.

I modelli di machine learning (ML) addestrati su set di dati diversi possono identificare sia i vettori di attacco noti che quelli sconosciuti, inclusi gli exploit zero-day e le minacce persistenti avanzate (APT). A differenza degli approcci tradizionali, che spesso generano volumi elevati di falsi positivi, l’AI può ridurre drasticamente l’affaticamento da allerta apprendendo e affinando continuamente i suoi algoritmi di rilevamento basati su feedback e segnali contestuali.

Un’altra forza dell’AI nella sicurezza di rete è la sua scalabilità. Poiché le organizzazioni adottano architetture cloud-first, espandono gli ambienti di lavoro remoto e gestiscono ecosistemi multi-vendor complessi, le loro superfici di attacco si moltiplicano. L’AI offre la capacità di monitorare continuamente questa impronta estesa attraverso reti on-prem, ibride e cloud alla velocità delle macchine e con precisione. Ad esempio, le piattaforme di rilevamento delle minacce basate sull’AI possono correlare anomalie di traffico attraverso endpoint, connessioni VPN e utilizzo di SaaS, segnalando attacchi sofisticati come la comunicazione di comando e controllo, l’abuso di credenziali o il movimento laterale in tempo reale.

Inoltre, l’AI aumenta gli analisti umani integrandosi nei sistemi SIEM e XDR. Queste integrazioni consentono ai team di sicurezza di beneficiare della classificazione automatizzata, della valutazione delle minacce e della priorizzazione delle indagini sugli incidenti. L’AI può anche alimentare meccanismi di risposta autonoma, come l’isolamento degli endpoint infetti o la limitazione del traffico sospetto, riducendo il tempo per contenere e bonificare le minacce.

L’AI può anche automatizzare il rilevamento e la risposta alle minacce in reti complesse, aiutando i SOC a ridurre il carico di lavoro e a migliorare i tempi di reazione. Integrare l’AI nelle soluzioni di sicurezza di rete è essenziale per difendersi dagli attacchi dinamici e in rapida evoluzione e minimizzare la superficie di attacco nelle infrastrutture distribuite.

Queste capacità sottolineano l’importanza crescente dell’analitica predittiva nella cybersicurezza, dove l’AI consente il rilevamento precoce e la mitigazione proattiva delle minacce in ambienti digitali dinamici.

Analisi dei Dati nella Cybersicurezza

Uno dei ruoli più trasformativi dell’AI nella cybersicurezza risiede nell’analisi dei dati. I sistemi AI possono elaborare enormi volumi di informazioni dai log, dagli endpoint, dal comportamento degli utenti e dai feed di intelligence sulle minacce, permettendo di scoprire minacce che altrimenti rimarrebbero nascoste. Attraverso analisi avanzate, l’AI aiuta i team di sicurezza a dare priorità agli avvisi, comprendere i modelli di attacco e allocare le risorse in modo più efficace.

Gli algoritmi di ML migliorano questo processo apprendendo dagli incidenti storici e adattandosi ai nuovi comportamenti, illustrando un aspetto essenziale di come l’uso dell’AI nella cybersicurezza venga migliorato per stare davanti alle minacce in evoluzione. Questa capacità adattativa è fondamentale per prevenire attacchi futuri e supportare una postura di sicurezza proattiva. Inoltre, automatizzando il processo di analisi, l’AI riduce il tempo e il lavoro tradizionalmente richiesti, aumentando così l’efficienza operativa complessiva.

At SOC Prime, sfruttiamo modelli di linguaggio di grandi dimensioni all’avanguardia come Llama, insieme a modelli AI/ML progettati per potenziare le operazioni di cybersicurezza:

• RAG LLM Model: Alimentato dal database RAG con la raccolta unica di SOC Prime di oltre 500k regole mappate a 11k etichette di metadati, questo modello LLM consente la generazione di regole di rilevamento arricchite dal contesto partendo da dati grezzi di CTI.
• Modello di Tagging MITRE ATT&CK®: Basandosi sulla nostra innovazione di taggare le regole Sigma con ATT&CK introdotta nel 2018, questo modello automatizza il tagging preciso delle (sub)tecniche ATT&CK. È addestrato sul più grande dataset al mondo di oltre 50.000 regole e query, incluse query native di SIEM, EDR e Data Lake, regole Sigma e traduzioni di alta qualità.
• Modello ML di Rilevamento della Lingua delle Query: Addestrato sul set multilingue di SOC Prime di oltre 500k regole di rilevamento, questo modello rileva automaticamente la lingua delle regole di rilevamento in 44 formati SIEM, EDR e Data Lake.

Crittografia e AI

L’AI offre anche promesse nel campo della crittografia, dove può sia rafforzare che sfidare i metodi tradizionali. Da un lato, l’AI può migliorare gli algoritmi di crittografia identificando debolezze e automatizzando la criptoanalisi per garantire una protezione dei dati più robusta. Dall’altro, lo stesso potere potrebbe essere potenzialmente sfruttato per infrangere le difese crittografiche.

Una ricerca emergente suggerisce che l’AI potrebbe contribuire allo sviluppo di tecniche crittografiche resistenti al quantum, che saranno cruciali man mano che il calcolo quantistico inizia a rimodellare il panorama della cybersicurezza. Pertanto, l’intersezione tra AI e crittografia presenta sia opportunità che responsabilità per l’innovazione futura.

Lo Stato Attuale dell’AI nella Cybersicurezza

Oggi, molte organizzazioni stanno già integrando l’AI nei loro quadri di sicurezza. Un recente sondaggio di Cybereason ha rilevato che l’86% dei partecipanti già incorpora strumenti AI nelle loro strategie di cybersicurezza, riflettendo l’importanza crescente della cybersicurezza nell’intelligenza artificiale.

Ad esempio, SOC Prime’s Uncoder AI funge da co-pilota AI non-agentico privato che aiuta i professionisti della sicurezza ad automatizzare e migliorare i flussi di lavoro di ingegneria del rilevamento end-to-end. Per la maggior parte delle funzionalità potenziate dall’AI, Uncoder AI utilizza Llama 3.3 personalizzato per l’ingegneria del rilevamento e l’elaborazione dell’intelligence delle minacce. Questo modello opera interamente all’interno del cloud privato conforme SOC 2 Type II di SOC Prime, garantendo pieno controllo sui dati, privacy rigorosa e protezione della proprietà intellettuale.

Con Uncoder, i difensori possono eseguire rapide scansioni IOC con generazione automatizzata di query basate su IOC, convertire senza problemi le regole Sigma in 48 lingue di SIEM, EDR e Data Lake, o eseguire traduzioni istantanee cross-platform in 11 formati linguistici. Uncoder AI è anche un potente assistente per la generazione di query potenziate dall’AI, l’arricchimento automatico CTI, il tagging ATT&CK e la verifica delle regole.

Le attuali capacità dell’AI includono analisi automatizzata del malware, rilevamento del phishing, monitoraggio comportamentale e risposta in tempo reale alle minacce. Nonostante questi progressi, rimangono delle sfide, come l’alto costo di implementazione, la necessità di personale qualificato e le preoccupazioni etiche riguardanti l’autonomia decisionale. Tuttavia, il costo dell’inazione è spesso maggiore, poiché le violazioni possono comportare danni finanziari e reputazionali molto più significativi.

Integrazione AI con le Tecnologie Emergenti

Il futuro dell’AI nella cybersicurezza è strettamente legato alla sua integrazione con altre tecnologie emergenti. Ad esempio, combinare l’AI con la blockchain può migliorare l’integrità dei dati e la trasparenza nelle operazioni di sicurezza. L’automazione guidata dall’AI nelle piattaforme SOAR migliora le capacità di risposta agli incidenti riducendo l’intervento manuale.

Inoltre, si prevede che l’AI svolga un ruolo critico nei sistemi di difesa autonoma, capaci di identificare e neutralizzare le minacce senza supervisione umana. Poiché il 61% delle organizzazioni esprime interesse per l’adozione dell’automazione guidata dall’AI, è chiaro che il panorama sta evolvendo verso ecosistemi di sicurezza più intelligenti e reattivi.

Con la crescita delle minacce informatiche più sofisticate e pervasive, l’AI si colloca in prima linea nelle strategie di difesa. Dal potenziamento della sicurezza di rete e miglioramento dell’analisi dei dati all’avanzamento dei metodi crittografici e all’integrazione con tecnologie di nuova generazione, l’AI sta trasformando fondamentalmente la cybersicurezza. Continuando a investire nell’AI e promuovendo un’implementazione etica e qualificata, le organizzazioni possono rimanere avanti rispetto ai cybercriminali e costruire un futuro digitale più sicuro.

Sforzandosi di tenere il passo con la superficie di attacco in espansione moderna, l’industria della cybersicurezza globale continua ad affrontare una significativa carenza di talenti. Per rimanere avanti, i team SOC richiedono strumenti più intelligenti e adattativi — non solo per assistere i professionisti esperti ma anche per accelerare lo sviluppo degli analisti di livello 1 e 2. Esplora come i team di sicurezza possono mettere l’AI al lavoro nelle loro operazioni quotidiane con Uncoder AI, un co-pilota AI per l’ingegneria del rilevamento da un esclusivo webinar di SOC Prime. Scopri da casi d’uso pratici, mostrando come automatizzare e migliorare la tua ingegneria del rilevamento end-to-end — dallo sviluppo e validazione della logica delle regole all’ottimizzazione e documentazione — accelerando i flussi di lavoro e migliorando la copertura. Man mano che le organizzazioni continuano a evolvere le loro difese informatiche, soluzioni come Uncoder AI rappresentano un passo chiave avanti nella definizione del futuro dell’AI nella cybersicurezza.