L’ascesa dell’AI nella cybersecurity rappresenta un cambiamento epocale, poiché le aziende si trovano ad affrontare minacce sempre più sofisticate e complesse. Secondo lo studio condotto da Gartner, entro il 2027 l’80% delle soluzioni di threat intelligence includerà funzionalità di analisi predittiva basate sull’AI (Gartner, Emerging Tech: The Emergence of AI-Based Predictive Security, di Ruggero Contu, Jonathan Nunez, 17 gennaio 2024). Questa tendenza riflette l’esigenza di prevedere e mitigare proattivamente le potenziali minacce, invece di reagire dopo il verificarsi di un attacco.
L’AI gioca un ruolo cruciale nel rilevare anomalie e modelli di comportamento sospetti, consentendo una risposta rapida e mirata. Inoltre, l’adozione dell’AI consente di automatizzare numerosi processi di sicurezza, riducendo il carico di lavoro sui team di cybersecurity e migliorando l’efficienza complessiva. Uno degli aspetti più promettenti dell’AI nella cybersecurity è la sua capacità di apprendere costantemente da nuovi dati e adattarsi alle mutevoli tecniche di attacco dei cybercriminali. Questo approccio dinamico si contrappone ai tradizionali sistemi di sicurezza basati su regole statiche, che spesso faticano a tenere il passo con le minacce in continua evoluzione.
Inoltre, l’AI può essere impiegata per analizzare grandi quantità di dati provenienti da fonti eterogenee, come log di sistema, traffico di rete e informazioni di threat intelligence, al fine di individuare potenziali vulnerabilità e minacce prima che possano causare danni significativi.
Indice degli argomenti
AI e cybersecurity: l’impatto sui servizi di threat intelligence
I servizi di threat intelligence (TI) stanno subendo una trasformazione radicale grazie all’integrazione dell’intelligenza artificiale. Secondo le proiezioni di Gartner, entro il 2027 l’AI e l’AI generativa (GenAI) miglioreranno le soluzioni di intelligence sulle minacce con funzionalità automatizzate di ricerca e reportistica (Gartner, Emerging Tech: The Future of Cyberthreat Intelligence, di Ruggero Contu, John Collins, Jonathan Nunez, 7 agosto 2024). Questa evoluzione è fondamentale per affrontare la crescente complessità delle minacce informatiche e la necessità di analizzare enormi quantità di dati in tempo reale.
Le soluzioni AI di cybersecurity consentono ai fornitori di TI di elaborare e correlare informazioni provenienti da diverse fonti, come il dark web, i social media e i feed di intelligence, per fornire una visione completa del panorama delle minacce.
Inoltre, l’intelligenza artificiale sta diventando uno strumento indispensabile per la creazione di intelligence predittiva, consentendo ai fornitori di strumenti di threat intelligence di anticipare le mosse dei criminali informatici e adottare contromisure proattive. Attraverso l’analisi dei comportamenti passati degli attaccanti e dei loro metodi, l’AI può identificare potenziali vettori di attacco e prevedere la probabilità di successo di una minaccia sfruttando le vulnerabilità identificate. Questo approccio proattivo è fondamentale per proteggere le organizzazioni da attacchi zero-day e minacce avanzate persistenti (APT).
L’integrazione dell’AI nella cybersecurity: i benefici per l’exposure management
L’exposure management, ossia la gestione delle esposizioni di un’organizzazione alle minacce informatiche, sta diventando sempre più cruciale in un mondo digitale interconnesso. Secondo le previsioni di Gartner, entro il 2028 il 60% dei fornitori evolverà oltre la tradizionale cybersecurity per supportare meglio i programmi di continuous threat and exposure management (Gartner, Emerging Tech: The Future of Cyberthreat Intelligence, di Ruggero Contu, John Collins, Jonathan Nunez, 7 agosto 2024). In questo contesto, l’AI svolge un ruolo fondamentale nell’identificare, valutare e prioritizzare le esposizioni più critiche per un’organizzazione.
L’AI può analizzare e correlare dati provenienti da diverse fonti, come la threat intelligence, la gestione delle vulnerabilità e l’external attack surface management (EASM), per fornire una visione completa delle potenziali minacce e dei punti deboli dell’infrastruttura IT. Questo approccio olistico consente di prendere decisioni informate sulla prioritizzazione delle azioni di mitigazione, concentrandosi sulle esposizioni più critiche che potrebbero essere sfruttate dai criminali informatici. Inoltre, l’AI può supportare la validazione della postura di sicurezza di un’organizzazione, valutando l’efficacia dei controlli di sicurezza esistenti e identificando eventuali lacune da colmare.
Cybersecurity e AI: 5 soluzioni da considerare per il 2025
Nel panorama in rapida evoluzione della cybersecurity, numerose soluzioni basate sull’AI stanno emergendo per affrontare le sfide poste dalle minacce informatiche sempre più sofisticate. Quelle che seguono sono cinque soluzioni di spicco che meritano di essere prese in considerazione.
La selezione si basa su report pubblicati da portali di riferimento come Gartner, Forrester e G2, e tiene conto delle recensioni verificate pubblicate da PeerSpot.
Darktrace
Darktrace è una delle più diffuse soluzioni AI di cybersecurity sul mercato, conosciuta per la sua capacità di rilevare minacce sconosciute e attacchi sofisticati. Il cuore di Darktrace è il suo motore di intelligenza artificiale, che apprende continuamente il comportamento di ogni utente, dispositivo e applicazione all’interno della rete, identificando automaticamente eventuali anomalie che potrebbero indicare una potenziale minaccia.
Una delle caratteristiche più apprezzate di Darktrace è la sua capacità di risposta autonoma, chiamata “Antigena”. Questa funzionalità consente di intervenire automaticamente per contenere e neutralizzare le minacce in tempo reale, isolando i dispositivi compromessi e interrompendo le attività sospette. Ciò riduce drasticamente i tempi di risposta agli incidenti, limitando l’impatto degli attacchi e prevenendo la propagazione delle minacce all’interno della rete.
Di contro, alcuni utenti lamentano la complessità dell’implementazione e dell’integrazione con altri sistemi di sicurezza, nonché la necessità di una formazione approfondita per sfruttare appieno le sue funzionalità.
Caratteristiche principali:
- Rilevamento delle minacce in tempo reale tramite AI
- Analisi comportamentale avanzata per la rilevazione di anomalie
- Capacità di auto-difesa e risposta automatizzata agli attacchi
- Dashboard intuitiva e facile da usare
- Visibilità e protezione su una vasta gamma di dispositivi e reti
CrowdStrike Falcon
Tra le soluzioni AI di cybersecurity, CrowdStrike Falcon è noto per la sua efficacia nella protezione degli endpoint e nella rilevazione delle minacce più avanzate. Il punto di forza di Falcon risiede nella sua architettura cloud-native, che consente un’implementazione rapida e scalabile, nonché una gestione centralizzata di tutti gli endpoint connessi. L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sono al centro di Falcon, consentendo di rilevare e rispondere in tempo reale a minacce sconosciute e attacchi zero-day.
Uno dei vantaggi più apprezzati di CrowdStrike Falcon è la sua capacità di fornire una visibilità completa su tutti gli endpoint connessi, consentendo agli analisti di sicurezza di monitorare e rispondere rapidamente a eventuali minacce. Inoltre, Falcon offre funzionalità di risposta automatica, come l’isolamento di dispositivi compromessi e l’interruzione di attività sospette, riducendo il carico di lavoro degli analisti e accelerando i tempi di risposta agli incidenti.
Tuttavia, CrowdStrike Falcon non è esente da critiche. Ad esempio, qualche utente lamenta un’eccessiva complessità dell’interfaccia utente.
Caratteristiche principali:
- Protezione endpoint di livello aziendale con AI integrata
- Automazione della risposta agli incidenti
- Capacità di rilevamento di minacce persistenti avanzate
- Alta facilità di implementazione e scalabilità
- Funzionalità di threat hunting in tempo reale
Cortex XDR by Palo Alto Networks
Cortex XDR (Extended Detection and Response) di Palo Alto Networks è una soluzione di cybersecurity AI-powered che combina visibilità completa su tutti i tipi di dati, come endpoint, reti e cloud, con analisi avanzate basate sull’intelligenza artificiale. Questa piattaforma XDR unifica diversi flussi di dati, consentendo agli analisti di valutare le minacce da un’unica posizione centrale, migliorando significativamente l’efficienza delle operazioni di sicurezza.
Tra le peculiarità di Cortex XDR si sottolinea la sua capacità di correlare eventi apparentemente scollegati e identificare minacce complesse che coinvolgono più vettori di attacco. Grazie all’apprendimento automatico, Cortex XDR può rilevare anche minacce sconosciute e attacchi zero-day, superando i limiti dei sistemi tradizionali basati su regole e firme statiche. Non mancano, inoltre, le funzionalità di risposta automatica agli incidenti.
Tra le critiche mosse da alcuni utenti si segnalano l’iniziale difficoltà di implementazione, soprattutto per aziende che dispongono già di altri strumenti di cybersecurity.
Caratteristiche principali:
- Rilevamento avanzato delle minacce con visibilità su endpoint, rete e cloud
- Integrazione delle informazioni di threat intelligence
- Capacità di risposta automatizzata agli incidenti
- Analisi dettagliata degli attacchi con correlazione avanzata
- Elevata personalizzazione delle regole di rilevamento
Vectra AI
Vectra AI utilizza algoritmi di apprendimento automatico avanzati per analizzare i metadati di rete e identificare comportamenti anomali che potrebbero indicare un’attività malevola. Tra le soluzioni NDR (Network Detection and Response) Vectra AI è particolarmente apprezzata per la sua capacità di ridurre il rumore generato dagli avvisi di sicurezza, aggregando e correlando gli avvisi relativi a una stessa minaccia.
Una delle caratteristiche distintive di Vectra AI è la sua capacità di fornire una visibilità completa sull’intero ciclo di vita di un attacco, consentendo agli analisti di comprendere appieno la natura e l’impatto di una minaccia. Inoltre, Vectra AI offre funzionalità di prioritizzazione delle minacce, assegnando punteggi di rischio in base alla gravità dell’evento, consentendo agli analisti di concentrarsi sulle minacce più critiche.
Tra i lati negativi di questa soluzione, alcuni utenti segnalano la necessità di migliorare la visibilità a livello di host.
Caratteristiche principali:
- Riduzione dei falsi positivi tramite analisi AI avanzata
- Visibilità in tempo reale delle minacce su rete e cloud
- Analisi comportamentale per il rilevamento degli attacchi
- Automazione delle risposte agli incidenti
- Integrazione con altre piattaforme di sicurezza
Exabeam Fusion
Exabeam Fusion combina funzionalità di SIEM (Security Information and Event Management) con analisi comportamentali supportate dall’intelligenza artificiale. Questa piattaforma è progettata per raccogliere e analizzare dati di sicurezza di endpoint, reti, applicazioni e servizi cloud, in modo da rilevare minacce e rispondere rapidamente agli incidenti.
Tratto distintivo di Exabeam Fusion è la sua capacità di apprendimento, sia in termini di comportamento degli utenti, sia di azioni dei dispositivi. Questa funzionalità di User and Entity Behavior Analytics (UEBA) consente a Exabeam Fusion di rilevare minacce sofisticate che spesso sfuggono ai sistemi tradizionali di sicurezza.
Per quanto Exabeam Fusion si possa adattare alle esigenze di aziende di diverse dimensioni, alcuni utenti hanno segnalato problemi di prestazioni e scalabilità in ambienti con grandi volumi di dati.
Caratteristiche principali:
- Analisi comportamentale avanzata per il rilevamento delle minacce
- Automazione delle risposte e delle investigazioni sugli incidenti
- Piattaforma modulare con opzioni di personalizzazione
- Visibilità su tutti gli utenti e i dispositivi in rete
- Dashboard intuitiva con reportistica dettagliata
