Guardando al 2025, stanno emergendo diversi temi trasformativi nella cybersecurity, con un'attenzione centrale sull'integrazione dell'AI generativa nelle operazioni di sicurezza. Nell'ultimo anno, le principali aziende del settore hanno compiuto progressi significativi nell'adozione delle tecnologie di AI generativa o nella loro integrazione nelle offerte esistenti. Queste innovazioni promettono di trasformare enormi quantità di dati in insight utili più velocemente che mai, rivoluzionando il modo in cui le aziende affrontano la sicurezza.

Tuttavia, il percorso non è stato privo di sfide. Le prime implementazioni dell'AI generativa hanno rivelato limitazioni come le “allucinazioni,” ossia casi in cui i modelli hanno prodotto informazioni imprecise o fuorvianti. Questo problema è particolarmente preoccupante in settori come la cybersecurity, dove l'affidabilità è cruciale. Eppure, i progressi nei modelli di Microsoft, ChatGPT, Anthropic, Perplexity, Google, Meta e altri hanno reso questi sistemi molto più solidi e precisi. Miglioramenti nelle capacità di analisi e nella riduzione dei tassi di errore stanno rendendo questi strumenti indispensabili, aprendo la strada a una maggiore adozione.

La prossima fase: agent di cybersecurity basati su AI

Uno degli sviluppi più entusiasmanti a breve termine è l'ascesa degli agent di cybersecurity basati su AI, che rappresentano la prossima fase dell'AI generativa, consentendo risposte autonome e in tempo reale alle minacce informatiche. Immaginate uno scenario in cui un attaccante tenta di sfruttare una vulnerabilità nota. Invece di affidarsi a regole preconfigurate o all'intervento umano, un agente AI potrebbe rilevare e neutralizzare autonomamente la minaccia, proteggendo efficacemente gli asset dell'organizzazione.

I principali hyperscaler, tra cui Microsoft, AWS e Google, stanno correndo per perfezionare e distribuire queste soluzioni basate su agent progettati per migliorare l'efficienza dei team di cybersecurity gestendo compiti ripetitivi e dispendiosi in termini di tempo, consentendo agli esperti umani di concentrarsi su minacce nuove e prioritarie.

Prevedo che nel 2025 vedremo la prima ondata di agent di cybersecurity basati su AI generativa, implementati per casi d'uso specifici. Questi agent affronteranno alcune delle sfide più pressanti del settore, a partire dalla gestione degli allarmi di livello 1, un'area in cui le organizzazioni spesso faticano a causa della carenza di professionisti qualificati.

Aree chiave di interesse per gli agent di cybersecurity

Le aree iniziali di interesse per gli agent di AI generativa nella cybersecurity probabilmente includeranno:

• Miglioramento della Prioritizzazione e delle Raccomandazioni – Aiutare gli analisti di livello 1 a identificare e agire rapidamente sugli allarmi più critici, valutando i livelli di minaccia e fornendo insight utili.
• Generazione di Contesto – Arricchire gli allarmi con informazioni di background, come definizioni del MITRE ATT&CK e azioni comuni da intraprendere.
• Riduzione dei Falsi Positivi – Ridurre il rumore filtrando gli allarmi irrilevanti, consentendo ai team di sicurezza di concentrarsi sulle minacce reali.
• Integrazione con i Workflow di Risposta agli Incidenti – Automatizzare i primi passi di risposta, come l'isolamento dei sistemi compromessi o il deployment di patch, collegando gli allarmi a protocolli di risposta predefiniti.
• Threat Intelligence in Tempo Reale – Incorporare feed di intelligence sulle minacce esterne per migliorare le capacità di rilevamento e anticipare le tattiche degli attaccanti.

Affrontando queste aree di interesse, gli agent di AI generativa trasformeranno i Security Operations Center (SOC), consentendo ai team di ridurre i carichi di lavoro manuali, minimizzare l'affaticamento da allarme e adottare un approccio più proattivo alla cybersecurity.

Oltre il 2026: verso una maggiore autonomia e integrazione

Guardando oltre il 2026, le capacità dell'AI generativa nella cybersecurity sono destinate a espandersi significativamente. Con i progressi in autonomia e integrazione, questi sistemi evolveranno per offrire un valore ancora maggiore:

• Consapevolezza Contestuale più Profonda – Gli agent AI si integreranno completamente con l'infrastruttura di un'organizzazione, inclusi reti, applicazioni e workflow, costruendo una comprensione completa di ciò che costituisce un'attività normale e rilevando minacce più complesse e sofisticate.
• Collaborazione Multipiattaforma – Gli agent opereranno senza soluzione di continuità su più ambienti, inclusi sistemi on-premise, piattaforme cloud e dispositivi endpoint, garantendo una difesa unificata e coordinata.
• Autoapprendimento e Adattamento – I modelli AI avanzati impareranno dagli incidenti in tempo reale, affinando continuamente le loro capacità di rilevamento e risposta. Questa funzione di autoapprendimento ridurrà la dipendenza da aggiornamenti manuali o retraining.
• Threat Hunting Autonomo – Gli agent AI cercheranno proattivamente vulnerabilità e indicatori di compromissione (IOC) nella rete, identificando e neutralizzando i potenziali rischi prima che possano essere sfruttati.
• Gestione degli Incidenti End-to-End – Gli agent di AI generativa gestiranno l'intero ciclo di vita degli incidenti in modo autonomo, coinvolgendo i team umani solo quando necessario per casi complessi.
• Collaborazione Uomo-Macchina – Questi sistemi lavoreranno in tandem con i professionisti della cybersecurity, fungendo da moltiplicatori di forza per amplificare l'expertise e la produttività umana.

Questi progressi segneranno un cambiamento di paradigma nel modo in cui le organizzazioni affrontano la cybersecurity, passando da una postura reattiva a una proattiva e predittiva.

Prepararsi per il futuro

Adottare l'AI generativa non è più un'opzione per le aziende che mirano a rimanere al passo nella cybersecurity. Sebbene gli scettici possano vedere l'attuale ondata di innovazione AI come una moda passeggera, la realtà è che questa tecnologia sta rimodellando radicalmente i settori in tutto il mondo. Le organizzazioni pronte ad abbracciare e integrare questi strumenti godranno di vantaggi significativi, tra cui maggiore efficienza, sicurezza migliorata e migliori risultati aziendali.

I team di cybersecurity dovrebbero iniziare a prepararsi ora investendo in:

• Formazione – Garantire che i membri del team siano familiari con le tecnologie di AI generativa e le loro applicazioni nella cybersecurity.
• Infrastrutture Compatibili con l’AI – Modernizzare i sistemi per supportare l'integrazione dell'AI, inclusi data lake, API e piattaforme cloud scalabili.
• Cultura dell’Innovazione – Incoraggiare la sperimentazione con la GenAI per identificare casi d'uso e promuoverne l'adozione.

Conclusioni

L'AI generativa non è solo una tendenza; è una forza trasformativa destinata a ridefinire il panorama della cybersecurity. Nel 2025 assisteremo al deployment di agent basati su AI in grado di affrontare sfide critiche, come la gestione degli allarmi di livello 1 e la consapevolezza contestuale in tempo reale. Questi strumenti potenzieranno i team di cybersecurity, rendendoli più efficaci ed efficienti nella protezione delle organizzazioni da un panorama delle minacce in continua evoluzione.

Guardando al futuro, l'evoluzione della GenAI porterà a una maggiore autonomia e integrazione, consentendo la gestione completa degli incidenti e la caccia proattiva alle minacce. Le organizzazioni che coglieranno questa opportunità per adottare e innovare con l'AI stabiliranno nuovi standard di eccellenza nella cybersecurity, creando un ecosistema digitale più sicuro e resiliente.

Il futuro della cybersecurity è qui, ed è alimentato dalla GenAI.