Intelligenza artificiale e cybersecurity: rischi e prospettive per diventare resilienti
L’intelligenza artificiale rappresenta un nuovo tassello importante nello scenario della lotta incessante tra aziende e cybercrimine. Resta, però, imprescindibile affrontare la protezione in modo integrato per riuscire a essere resilienti e continuare a operare anche nel caso si subisca una violazione importante.
L’avvento dell’AI generativa ha segnato una svolta epocale nel panorama tecnologico, accelerando in maniera significativa lo sviluppo in diversi settori. La capacità di creare contenuti originali a partire da semplici input ha reso queste tecnologie accessibili a una vasta platea di utenti, dalle grandi aziende fino ai singoli individui. Questo progresso ha stimolato la creatività e l’innovazione, trasformando il modo in cui molte attività vengono gestite, sia nel contesto lavorativo che nel tempo libero. Dalla generazione di testi e immagini alla creazione di soluzioni software, l’intelligenza artificiale è diventata uno strumento potente, capace di offrire opportunità senza precedenti in termini di efficienza e produttività.
Un uso spesso acritico
La potenza e la semplicità d’uso dell’AI generativa hanno portato molti utenti ad adottare queste tecnologie in modo quasi automatico e acritico, integrandole rapidamente in ogni aspetto della loro vita quotidiana, incluso l’ambito lavorativo. La capacità di produrre contenuti complessi in pochi istanti e con minimi sforzi ha ridotto le barriere di accesso, spingendo molti a vedere in questi strumenti una soluzione rapida e conveniente per numerose attività.
Questo atteggiamento, tuttavia, espone a rischi per la sicurezza di natura nuova e ancora poco compresi. L’utilizzo disinvolto e acritico dell’AI generativa in contesti sensibili, soprattutto in ambito lavorativo, può aprire la strada a vulnerabilità che non sono sempre immediatamente visibili o conosciute. Poiché queste tecnologie operano in modo estremamente sofisticato ma spesso opaco per l’utente medio, i rischi associati al loro impiego non sono ancora stati del tutto esplorati o definiti, lasciando spazio a potenziali minacce che richiedono nuove strategie di difesa.
Per esempio, uno dei rischi più evidenti riguarda la violazione del diritto d’autore. L’AI generativa, infatti, potrebbe creare contenuti che, involontariamente, riproducono o rielaborano opere protette, esponendo gli utenti a conseguenze legali difficili da prevedere.
A questo si aggiunge il rischio legato alla fornitura di dati sensibili. Molti strumenti di intelligenza artificiale richiedono input dettagliati da parte dell’utente e la difficoltà di sapere come e dove vengano conservati o utilizzati questi dati solleva preoccupazioni significative.
Questo aspetto assume una rilevanza ancora maggiore quando si tratta di training dei motori AI che necessitano di grandi quantità di dati per migliorare le loro performance: in molti casi, gli utenti non sono consapevoli che le informazioni fornite potrebbero essere impiegate per affinare i modelli, senza un controllo chiaro su come queste vengano gestite.
Uno strumento a supporto del cyber crimine
L’AI generativa, oltre ai benefici legati alla produttività e alla creatività, sta fornendo nuovi ed efficaci strumenti a supporto del cybercrimine, abbassando drasticamente l’asticella delle competenze tecniche necessarie per creare codici nocivi. In particolare, l’intelligenza artificiale permette anche a individui con scarse o nulle competenze di generare malware complessi, come i ransomware, che un tempo richiedevano conoscenze avanzate di programmazione. La capacità di questi strumenti di scrivere codici dannosi con pochi input ha reso più facile e veloce la creazione di software malevoli, aumentando il rischio di attacchi su larga scala.
Un altro ambito in cui l’AI generativa ha potenziato il cybercrimine è quello delle campagne di phishing. Grazie a questi strumenti, i criminali informatici possono creare email e messaggi ingannevoli sempre più sofisticati, usando il linguaggio corretto e creando contenuti difficili da distinguere da quelli legittimi.
Questo rende le truffe molto più credibili e, di conseguenza, più pericolose.
Un’altra minaccia emergente è quella legata al fenomeno dei Deepfake, ossia la creazione di video o immagini false ma estremamente realistiche, generati utilizzando modelli di intelligenza artificiale. Queste tecnologie permettono di falsificare l’identità di persone in video o audio, con potenziali conseguenze devastanti, soprattutto quando usate per scopi fraudolenti o di disinformazione.
Infine, l’AI generativa rappresenta un alleato prezioso per il cybercrimine organizzato, che oggi opera in modo simile alle aziende legittime. Automatizzando molte delle attività illegali e riducendo la necessità di personale specializzato, queste tecnologie permettono ai criminali di ottimizzare i costi e aumentare la “produzione” delle loro operazioni, rendendo più efficiente la loro attività illecita.
Black hat e White hat
Nel mondo della cybersecurity i termini “black hat” e “white hat” vengono utilizzati per descrivere, rispettivamente, hacker malintenzionati e hacker etici. I black hat rappresentavano una minaccia per la sicurezza, mentre i white hat si impegnavano a proteggere le aziende e le reti informatiche dai cyberattacchi. Oggi, l’AI generativa ricopre entrambi questi ruoli: se da un lato rappresenta un rischio per la sicurezza, dall’altro può essere un formidabile strumento per incrementare il livello di protezione aziendale.
Il valore di strumenti preventivo dell’Ai diventa quanto mai importante in un periodo in cui le minacce non solo aumentano di numero, ma diventano anche sempre più sofisticate, subdole e distribuite, con le aziende che devono anche cautelarsi dalle vulnerabilità e dagli attacchi provenienti dal proprio interno. L’AI generativa può aiutare a monitorare e prevenire tali minacce, rendendo le difese più reattive e adattabili, all’altezza della crescente complessità del panorama della cybersecurity.
Fare attenzione alle facili promesse
Nel contesto del crescente interesse per l’AI generativa e la cybersecurity è fondamentale saper distinguere tra soluzioni realmente efficaci e le promesse esagerate di chi cerca solo di capitalizzare sull’hype del momento. Con l’aumento della complessità delle minacce e la proliferazione di nuovi strumenti tecnologici, molti propongono prodotti che promettono di risolvere tutti i problemi di sicurezza aziendale grazie all’intelligenza artificiale.
Anche se la promessa di strumenti basati sull’AI che possono risolvere ogni tipo di vulnerabilità con un semplice clic può sembrare allettante, in un cointesto così complesso e in continua evoluzione come quello della sicurezza informatica è bene ricordare che non esistono soluzioni magiche o universali.
La sicurezza richiede strategie complesse, aggiornamenti continui e, soprattutto, la capacità di anticipare minacce che evolvono rapidamente. Per questa ragione, le aziende e i professionisti della sicurezza dovrebbero adottare un approccio critico e valutare attentamente le tecnologie proposte, verificando non solo le loro reali capacità ma anche la solidità delle aziende che le offrono.
È quindi cruciale distinguere tra il semplice hype e quelle aziende che, da anni, investono seriamente nello sviluppo di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale e sul machine learning. Esistono infatti realtà che, da più di 15 hanno puntato su queste tecnologie, costruendo una solida esperienza e competenza nel settore. Queste aziende, forti di anni di ricerca e sviluppo, sono in grado di offrire soluzioni realmente efficaci e affidabili, capaci di adattarsi all’evoluzione delle minacce.
Un approccio unificato per essere resilienti
Per affrontare efficacemente le sfide poste dall’AI generativa (e non solo) nel campo della cybersecurity, le aziende devono adottare un approccio unificato e integrato. Non è sufficiente affidarsi a singole tecnologie o soluzioni, ma è necessario costruire un ecosistema di difesa in cui diverse strategie e strumenti collaborano tra loro. L’intelligenza artificiale può essere un valido alleato, ma solo se inserita in un contesto più ampio di gestione del rischio, che include formazione del personale, aggiornamenti costanti e procedure di risposta agli incidenti.
In altre parole, la resilienza non si costruisce con un singolo software, ma attraverso la creazione di un’infrastruttura sicura, capace di adattarsi e rispondere rapidamente alle nuove minacce. In questo senso, l’AI generativa può giocare un ruolo importante, aiutando a identificare e neutralizzare vulnerabilità in modo più rapido e preciso, ma deve essere parte di una strategia di sicurezza più ampia e coordinata, che preveda il coinvolgimento di tutti i livelli dell’organizzazione.
Innanzitutto proteggere sempre i dati
La resilienza si costruisce partendo dalla protezione dei dati, un elemento cruciale in qualsiasi strategia di cybersecurity. Le soluzioni più efficaci sono quelle in grado di salvaguardare i dati attraverso la cifratura durante l’intero ciclo di vita, dalla loro creazione fino all’archiviazione o alla distruzione. Questo approccio garantisce che, anche nel malaugurato caso in cui i dati vengano sottratti, essi risultino inutilizzabili per chiunque non disponga delle chiavi di decrittazione.
Tuttavia, è fondamentale che queste misure di protezione non vadano a inibire l’utilizzo legittimo dei dati. Le migliori soluzioni sono progettate in modo tale da non limitare i processi aziendali, permettendo agli utenti autorizzati di accedere alle informazioni necessarie in maniera sicura e fluida, senza compromessi sulla funzionalità o sull’efficienza operativa. La protezione dei dati deve essere quindi integrata in un quadro più ampio, che permetta di bilanciare sicurezza e usabilità, garantendo così continuità nei processi aziendali senza sacrificare la protezione delle informazioni sensibili.
L’importanza della protezione applicativa
Le vulnerabilità delle applicazioni rappresentano spesso uno degli anelli più deboli nella catena della cybersecurity, esponendo le aziende a rischi significativi. Garantire che le applicazioni siano sempre sicure richiede due elementi fondamentali.
In primo luogo, è necessario predisporre strumenti che assicurino la scrittura del codice minimizzando ogni possibile vulnerabilità ed estendendo la protezione anche alle librerie open source, ormai onnipresenti in qualsiasi progetto software. Anche in questo ambito, l’intelligenza artificiale gioca un ruolo cruciale, grazie a strumenti capaci di riconoscere in tempo reale le vulnerabilità nel codice, segnalarle e suggerire correzioni, migliorando la sicurezza sin dalle prime fasi di sviluppo.
Il secondo aspetto è di non considerare la sicurezza applicativa un evento isolato, ma un processo continuo che richiede test costanti statici e dinamici per verificare costantemente la capacità delle applicazioni di resistere alle minacce, che continuano a evolvere.
Identità digitale è il nuovo perimetro
Un altro pilastro fondamentale per costruire una resilienza efficace è rappresentato dalle soluzioni per la gestione e il governo dell’identità. Proteggere l’accesso ai sistemi e ai dati da qualunque punto, sia interno sia esterno, è cruciale in un’epoca in cui il lavoro da remoto e le infrastrutture cloud sono sempre più diffusi.
Le soluzioni di gestione delle identità devono essere in grado di implementare modelli di sicurezza zero trust, dove nessun utente o dispositivo è considerato intrinsecamente affidabile e ogni accesso deve essere verificato costantemente. Questi modelli zero trust intervengono, in particolare, per regolare gli accessi privilegiati, assicurando che solo gli utenti autorizzati possano accedere a dati o funzioni sensibili. Inoltre, sono essenziali per riconoscere e rispondere rapidamente alle anomalie di accesso, che spesso costituiscono un segnale precoce di tentativi di furto di credenziali o di compromissione degli account.
Riconoscere le minacce e garantire le security operation
Un aspetto essenziale per garantire una protezione efficace è dotarsi di strumenti capaci di identificare proattivamente le minacce e di adottare in modo automatizzato e dinamico contromisure preventive. Le soluzioni tradizionali di sicurezza, basate su regole statiche, non sono più sufficienti a fronte dell’evoluzione delle minacce, sempre più sofisticate e difficili da rilevare. In questo contesto, le tecnologie di AI e machine learning non supervisionato rappresentano un elemento chiave per migliorare l’efficacia delle security operation.
Queste tecnologie sono in grado di ridurre i falsi positivi, un problema comune nei sistemi di sicurezza tradizionali, che possono portare a inefficienze e ritardi nell’identificazione delle vere minacce. Inoltre, grazie all’analisi comportamentale e all’individuazione delle anomalie, l’intelligenza artificiale può riconoscere minacce subdole, comprese quelle interne, che sfuggono ai controlli più convenzionali.
Infine, la capacità di queste tecnologie di predisporre misure di blocco automatiche e mirate consente di intervenire in tempo reale, limitando i danni e proteggendo l’integrità delle reti e dei dati aziendali.
Non solo detection ma anche recovery
L’approccio alla sicurezza informatica non dovrebbe essere limitato all’idea di poter prevenire ogni attacco, ma piuttosto gestito in un’ottica di gestione del rischio. È fondamentale accettare la possibilità di essere violati, concentrandosi invece sulla capacità di resistere e recuperare rapidamente. Questo concetto di resilienza è centrale: le aziende devono essere pronte non solo a rilevare le minacce, ma anche a predisporre le contromisure necessarie per continuare le operazioni di business, anche in caso di violazioni.
Le misure di recovery devono essere parte integrante della strategia di sicurezza, assicurando che, qualora si verifichi un attacco, come nel caso di un ransomware, l’azienda sia in grado di rispondere efficacemente e ripristinare i propri sistemi e dati in tempi rapidi. Questo implica avere piani di risposta ben definiti, backup sicuri e accessibili, oltre a soluzioni di ripristino capaci di minimizzare l’impatto dell’incidente. Non si tratta solo di evitare l’attacco, ma di garantire che, anche in caso di compromissione, l’organizzazione possa rimettersi in piedi senza interruzioni prolungate.
La resilienza: un obiettivo raggiungibile
Alcuni vendor leader nel settore della cybersecurity hanno sviluppato un paniere di soluzioni integrate in grado di coniugare tutti i tasselli fondamentali della protezione: dati, minacce e identità. Queste soluzioni non solo si integrano tra loro, ma sfruttano anche l’intelligenza artificiale e il machine learning non supervisionato per offrire un livello di protezione avanzato e dinamico.
In questo modo, le aziende hanno a disposizione tutti i tasselli per poter predisporre una strategia di sicurezza efficace, orientata alla gestione del rischio e capace di garantire la resilienza operativa anche in caso di violazioni.
Queste tecnologie permettono di mantenere l’attività aziendale fluida, anche durante o dopo un attacco, consentendo un rapido ripristino dei sistemi con un impatto minimo sia in termini di costi che di interruzioni operative. Il tutto avviene in modo trasparente per gli utenti finali, senza compromettere la loro esperienza o l’efficienza dei processi.
La resilienza, dunque, non va pensata come un traguardo irraggiungibile ma, invece, come un obiettivo concreto e realizzabile grazie a soluzioni che sanno combinare protezione proattiva, capacità di risposta dinamica e recovery rapido.
