L’intelligenza artificiale generativa è entrata anche nella sicurezza informatica, ma non nel modo in cui spesso viene raccontata. Non ha improvvisamente reso obsoleti i sistemi di difesa, né ha creato minacce completamente nuove. Ha però cambiato un elemento: la velocità con cui gli attacchi vengono progettati, adattati e messi in circolazione.
È questo il punto centrale che emerge dalle recenti analisi di Cisco Talos. L’uso della GenAI da parte dei cybercriminali non è ancora completamente autonomo, ma è sempre più diffuso come strumento di supporto. Serve a rendere più credibili le comunicazioni, ad abbassare le barriere tecniche e ad aumentare il numero di tentativi che arrivano effettivamente agli utenti, spesso con un livello di qualità sufficiente a superare controlli superficiali e abitudini consolidate.
Per le organizzazioni, soprattutto PMI e Pubbliche Amministrazioni, l’effetto più evidente non è un singolo grande attacco, ma un contesto operativo più complicato e meno leggibile. Più messaggi sospetti, più eventi da analizzare, più segnalazioni che richiedono una valutazione rapida, spesso in assenza di un presidio dedicato o di competenze specialistiche sempre disponibili.
Phishing e social engineering
Si parla spesso di “nuove minacce legate all’IA”. In realtà, ciò che cambia è l’efficacia di tecniche già ampiamente conosciute. Phishing e social engineering restano al centro, ma con una qualità diversa: testi scritti correttamente, riferimenti contestuali plausibili, toni coerenti con ruoli e funzioni aziendali. In molti casi, questi tentativi non si distinguono più per errori evidenti, ma per una sottile capacità di imitare il linguaggio e i processi interni delle organizzazioni.
Questo rende più difficile distinguere a colpo d’occhio ciò che è legittimo da ciò che non lo è, soprattutto in ambienti dove il tempo per verificare ogni segnalazione è limitato. Anche le sperimentazioni più avanzate, come l’uso dell’IA per rendere meno evidenti alcuni comportamenti malevoli o per adattare rapidamente il codice alle difese incontrate, indicano una direzione precisa: l’intelligenza artificiale viene usata per aumentare l’efficienza degli attacchi, non per reinventarli.
Il risultato è un aumento costante del carico di lavoro per chi deve difendere infrastrutture, dati e utenti. Non solo più minacce, ma soprattutto più rumore, più ambiguità e meno margine di errore.
Quando il problema diventa il volume di alert
Per PMI e Pubbliche Amministrazioni, l’effetto dell’intelligenza artificiale generativa sulla sicurezza informatica non si manifesta tanto attraverso attacchi spettacolari, quanto nella gestione quotidiana delle anomalie. L’aumento della qualità e della credibilità dei tentativi di phishing e di social engineering produce un volume crescente di segnalazioni, notifiche e allarmi che devono essere valutati in tempi sempre più brevi.
In molte realtà, questo volume cresce più velocemente della capacità di analisi interna. I team IT si trovano a dover distinguere tra ciò che è realmente critico e ciò che rappresenta solo rumore di fondo, spesso senza strumenti adeguati e con risorse limitate. È una dinamica che emerge anche dalle osservazioni di Cisco Talos, che evidenziano come la GenAI renda più semplice produrre tentativi ripetibili e plausibili, aumentando la pressione sui sistemi di difesa e su chi li gestisce.
In questo scenario, il rischio principale non è solo quello di subire un attacco, ma di non riuscire a interpretare correttamente i segnali. Quando il numero di alert cresce oltre una certa soglia, i tempi di risposta si allungano e diventa più facile sottovalutare eventi che richiederebbero invece un’attenzione immediata.
L’IA entra nelle attività di spionaggio digitale
A conferma di questa evoluzione, negli ultimi mesi sono emerse analisi che mostrano come l’intelligenza artificiale generativa sia già utilizzata come strumento di supporto in attività di spionaggio digitale. In un’analisi pubblica, Anthropic (Clic per il report) ha documentato casi reali in cui modelli di IA sono stati sfruttati per analizzare grandi volumi di informazioni, supportare la produzione di contenuti credibili e accelerare alcune fasi operative tipiche delle attività di intelligence. Non si tratta di sistemi completamente autonomi e scollegati dal controllo umano, ma di tecnologie che possono eseguire in modo autonomo ampie parti del lavoro operativo, amplificando capacità già esistenti, aumentando velocità, scala e pressione sui sistemi di difesa. Un ulteriore segnale di come la GenAI stia diventando parte integrante del contesto di sicurezza e di come, senza adeguati meccanismi di controllo e governance, il suo utilizzo possa trasformarsi rapidamente in un moltiplicatore di rischio.
Il ruolo dell’IA nell’analisi di report e allarmi
È qui che l’intelligenza artificiale inizia ad assumere un ruolo concreto nella cyberdifesa, soprattutto nell’analisi dei report e degli allarmi. Utilizzata correttamente, può aiutare a mettere in relazione eventi che, presi singolarmente, sembrano poco rilevanti, e a fornire una visione più chiara di ciò che sta accadendo.
Il valore non è nella sostituzione del giudizio umano, ma nel supporto alla comprensione, nella capacità di evidenziare priorità e nel ridurre il tempo necessario per arrivare a una valutazione fondata. Dal punto di vista operativo, questo significa poter reagire prima e meglio, lavorando su informazioni più ordinate e contestualizzate.
L’intelligenza artificiale agisce come un moltiplicatore di capacità. Accelera processi già esistenti, ma resta efficace solo se inserita in un modello di lavoro strutturato.
Governance e metodo fanno la differenza
Senza metodo, infatti, l’IA rischia di amplificare le stesse criticità che dovrebbe risolvere. Se i flussi di monitoraggio non sono chiari, se le responsabilità non sono definite, se manca una visione complessiva degli eventi, l’automazione può generare ulteriore confusione invece di semplificare.
Se l’intelligenza artificiale generativa sta diventando parte integrante del panorama della cybersecurity, la vera discriminante non è quindi l’adozione in sé, ma la capacità di governarla. Le analisi di scenario mostrano che l’IA accelera i processi e aumenta la quantità di informazioni disponibili, rendendo più rapido sia l’attacco sia la difesa. Questo però non riduce automaticamente la complessità, ma la sposta su un piano diverso, dove il controllo e la capacità di lettura del contesto diventano centrali.
L’approccio di Hypergrid
In questo contesto, l’esperienza operativa diventa un elemento distintivo. Dal punto di vista di Hypergrid, l’intelligenza artificiale non è un fine, ma uno strumento a supporto dell’analisi. Nella gestione quotidiana degli ambienti dei clienti, uno degli aspetti più critici è la lettura dei report e degli allarmi: volumi elevati di eventi, provenienti da fonti diverse, che devono essere interpretati rapidamente e con coerenza.
L’utilizzo dell’IA consente di accelerare questa fase, aiutando a correlare le informazioni, a mettere in evidenza le priorità e a ridurre il tempo necessario per comprendere cosa sta realmente accadendo. Il valore non è nell’automazione delle decisioni, ma nel supporto alle persone che devono prendere quelle decisioni, mantenendo sempre il controllo del processo. È in questa logica che Hypergrid integra l’intelligenza artificiale all’interno di un modello di sicurezza gestita, dove tecnologia, metodo e supervisione umana lavorano insieme.
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