Sebbene le società di sicurezza informatica utilizzino l’intelligenza artificiale per migliorare il rilevamento delle minacce, i criminali informatici stanno sfruttando la stessa tecnologia per sferrare attacchi automatizzati di phishing e malware — come dimostra il fatto che il 43% delle aziende ritiene che gli hacker stiano utilizzando metodi basati sull’intelligenza artificiale per aumentare la propria efficacia. Per garantire la propria protezione, le aziende devono adottare piattaforme basate sull’intelligenza artificiale anziché affidarsi a strumenti isolati.
L’intelligenza artificiale si è ormai affermata con forza nel settore della sicurezza informatica aziendale. I provider di soluzioni la stanno integrando per accelerare il rilevamento, ridurre il carico di lavoro degli analisti e contrastare attacchi che si muovono a una velocità superiore a quella con cui gli operatori umani riescono a reagire. Nel contempo, i cybercriminali la utilizzano per automatizzare le attività di rilevamento, generare contenuti di phishing convincenti e ampliare operazioni che in passato avrebbero richiesto risorse e competenze significative.
Questa simmetria rappresenta la sfida. Ogni funzionalità basata sull’intelligenza artificiale a disposizione dei fornitori di soluzioni di cybersecurity è disponibile, o può essere adattata, anche dagli autori degli attacchi. Secondo i dati di Kaspersky, il 21% delle aziende ritiene che i criminali informatici siano in vantaggio nella corsa agli armamenti tecnologici, mentre il 43% afferma che i criminali sono in grado di adottare nuove tecnologie come l’intelligenza artificiale per aumentare l’efficacia dei propri attacchi.
I responsabili della sicurezza devono comprendere in che modo l’IA viene utilizzata a livello offensivo, investire in soluzioni di protezione basate sull’intelligenza artificiale che siano realmente integrate nei flussi di lavoro quotidiani relativi alla sicurezza e affrontare le sfide organizzative e tecniche legate all’implementazione dell’IA con lo stesso rigore applicato a qualsiasi decisione relativa alle infrastrutture critiche.
Minacce basate sull’intelligenza artificiale: come i criminali informatici utilizzano l’IA
L’adozione dell’intelligenza artificiale da parte dei cybercriminali è sistematica. Gli autori degli attacchi stanno integrando l’intelligenza artificiale generativa lungo l’intera catena di attacco: automatizzando la creazione di esche di phishing, generando codice dannoso funzionante, migliorando la capacità di elusione dei payload e rendendo il social engineering più convincente su larga scala. Ciò che in passato richiedeva operatori umani qualificati può ora essere replicato e scalato a costi contenuti.
Il Global Research and Analysis Team (GReAT) di Kaspersky ha descritto in dettaglio questo cambiamento attraverso la sua analisi della campagna RevengeHotels, che ha preso di mira le aziende del settore alberghiero in tutta l’America Latina. Gli autori delle minacce hanno integrato un codice generato dall’intelligenza artificiale nel processo di sviluppo e distribuzione del malware, producendo contenuti di phishing più convincenti e payload più elusivi rispetto alle precedenti iterazioni della campagna.
Anche il settore finanziario ne ha risentito direttamente. L’analisi di Kaspersky sulle tendenze delle minacce finanziarie nel 2025 ha rilevato che l’intelligenza artificiale (IA) è un fattore chiave per frodi sempre più mirate, tentativi di social engineering e operazioni di manipolazione del mercato, con gli autori degli attacchi che utilizzano l’IA per modellare il comportamento delle vittime, creare esche più persuasive e sondare le infrastrutture a un ritmo e su una scala che i metodi manuali non sono in grado di eguagliare.
Il settore dell’intrattenimento presenta un quadro simile. Kaspersky ha individuato nell’intelligenza artificiale il filo conduttore dei rischi emergenti più significativi che gli studi cinematografici, le piattaforme di contenuti e i proprietari dei relativi diritti dovranno affrontare nel 2026, dai deepfake generati dall’intelligenza artificiale e dalle frodi relative ai contenuti fino alle analisi, supportate dall’intelligenza artificiale, delle infrastrutture di distribuzione dei contenuti.
Il denominatore comune di questi diversi scenari è la velocità e la portata. L’intelligenza artificiale elimina i colli di bottiglia manuali che in passato limitavano gli autori degli attacchi, riducendo il tempo che intercorre tra la ricognizione e la compromissione, tra l’identificazione di un bersaglio e l’utilizzo di un’esca convincente, e tra la creazione di un payload e il suo adattamento per eludere il rilevamento. Per chi si occupa della sicurezza, il vantaggio in termini di tempo di risposta che un tempo esisteva si sta riducendo.
Protezione basata sull’IA: come stanno reagendo i security vendor
Il settore della sicurezza informatica ha risposto alle minacce legate all’intelligenza artificiale integrando questa tecnologia in tutte le fasi del ciclo di vita di rilevamento e risposta. Kaspersky ha esteso le funzionalità basate sull’intelligenza artificiale a tutto il proprio portafoglio di prodotti, consentendo ai team di sicurezza di comprendere cosa sta accadendo nei propri ecosistemi, perché è importante e quali azioni intraprendere, fornendo informazioni più complete, rapide e facilmente utilizzabili senza aumentare il carico di lavoro degli analisti.
L’IA può offrire numerosi vantaggi. Ad esempio, le regole di correlazione comportamentale possono essere utilizzate per stabilire una linea di base dell’attività di login normale e segnalare automaticamente eventi anomali, attivando avvisi di furto di account senza richiedere la revisione manuale da parte degli analisti delle singole voci di log. Nel contempo, la valutazione delle risorse basata sull’IA può analizzare continuamente il rischio in base alla sequenza e al contesto degli eventi di sicurezza rilevati in tutta l’infrastruttura. Le risorse con modelli insoliti o correlati ricevono punteggi di rischio elevati e vengono automaticamente classificate in base alla gravità, aiutando i team a concentrare le risorse limitate dove l’esposizione è maggiore.
Inoltre, la sintesi degli incidenti basata sull’intelligenza artificiale è in grado di spiegare la catena di attacco, il vettore iniziale e le azioni dell’autore dell’attacco in un linguaggio semplice. Gli analisti possono utilizzarla per comprendere immediatamente cosa sia accaduto senza dover esaminare manualmente grandi volumi di dati grezzi relativi agli eventi, risolvendo direttamente il collo di bottiglia delle indagini che mette a dura prova i team SOC con risorse limitate. Nel contempo, gli assistenti basati sull’intelligenza artificiale sono in grado di chiarire le righe di comando, fornire spiegazioni analitiche e produrre report investigativi concisi, riducendo il carico di lavoro cognitivo e accelerando l’analisi, specialmente in caso di incidenti complessi e articolati in più fasi.
Oltre a queste funzionalità, esistono molte altre caratteristiche basate sull’intelligenza artificiale che aiutano ulteriormente le aziende specializzate nella sicurezza informatica a creare soluzioni complete e resilienti contro le minacce in continua evoluzione.
L’implementazione dell’intelligenza artificiale nelle infrastrutture: sfide e passaggi chiave
Secondo un’indagine condotta da Kaspersky nel 2025, tutte le aziende che intendono realizzare un SOC (100%) prevedono di potenziarlo con l’intelligenza artificiale. Tuttavia, molte di queste organizzazioni si trovano ad affrontare una serie di sfide organizzative e tecnologiche nell’integrare quest’ultima nella propria infrastruttura di sicurezza, e affrontare tali sfide senza un quadro di riferimento chiaro rischia di aggravare proprio quei problemi che l’intelligenza artificiale è chiamata a risolvere.
Qualità dei dati e copertura telemetrica: l’efficacia delle funzionalità di rilevamento e correlazione basate sull’intelligenza artificiale dipende dalla qualità dei dati su cui operano. Le architetture frammentate con fonti di dati isolate producono dati telemetrici incoerenti che limitano l’efficacia dell’intelligenza artificiale. Le organizzazioni devono dare priorità alla raccolta centralizzata dei dati relativi agli endpoint, alle identità, al cloud e alla rete prima che la correlazione basata sull’intelligenza artificiale possa fornire risultati significativi.
Complessità di integrazione e total cost of ownership: le funzionalità di IA introdotte come elementi isolati all’interno di stack frammentati aumentano i costi di integrazione senza offrire vantaggi operativi unificati. I requisiti infrastrutturali, la complessità delle API e la continua ottimizzazione dei modelli possono moltiplicare in modo significativo i costi di investimento iniziali. Le aziende dovrebbero valutare le funzionalità di sicurezza dell’IA non in base all’elenco delle caratteristiche, ma in base all’efficacia con cui la piattaforma sottostante consolida la telemetria, elimina il cambio manuale di contesto e riduce il carico operativo complessivo.
Divario di competenze e gestione del cambiamento: gli strumenti di IA che richiedono una configurazione tecnica complessa per funzionare in modo efficace potrebbero ampliare, anziché ridurre, il divario di competenze nei team con risorse limitate. Le implementazioni di IA più efficaci dal punto di vista operativo sono quelle che integrano l’intelligenza direttamente nei flussi di lavoro degli analisti.
Governance responsabile dell’IA: man mano che l’IA viene integrata nelle operazioni di sicurezza, le aziende devono anche prendere in considerazione il quadro normativo che disciplina questi strumenti. Kaspersky si è impegnata a favore di uno sviluppo responsabile dell’IA in qualità di firmataria dell’AI Pact dell’UE, andando oltre i requisiti minimi di conformità e integrando attivamente nelle proprie pratiche relative all’IA i principi di trasparenza, supervisione umana e governance basata sul rischio.
Le misure concrete che le aziende devono adottare per affrontare l’integrazione dell’IA sono le seguenti:
· Consolidare i dati di telemetria in un’unica piattaforma prima di integrare le funzionalità di IA. La frammentazione dei dati limita l’efficacia dell’IA
· Valutare gli strumenti di sicurezza basati sull’IA in base all’integrazione nel flusso di lavoro, non al numero di funzionalità. Il parametro di riferimento è il tempo risparmiato dagli analisti, non l’elenco delle funzionalità
· Dare priorità alle piattaforme in cui le funzionalità di IA sono integrate fin dall’inizio anziché aggiunte in un secondo momento, per ridurre al minimo i costi di integrazione e il TCO
· Stabilire standard interni di governance dell’IA in linea con i requisiti normativi emergenti e i framework di affidabilità dei fornitori
· Eseguire implementazioni graduali con parametri di riferimento misurabili per valutare l’impatto dell’IA prima del lancio su larga scala
Costruire una strategia di IA resiliente
La domanda che si pongono i responsabili della sicurezza aziendale non è se adottare l’intelligenza artificiale, ma come implementarla in modo da ottenere un reale vantaggio operativo anziché una maggiore complessità.
La risposta sta nell’integrazione. Le funzionalità di IA che operano in modo isolato, o che richiedono una configurazione manuale significativa per funzionare, comportano un sovraccarico senza ridurre il rischio. È proprio grazie all’integrazione diretta dell’IA nei flussi di lavoro unificati di rilevamento e risposta che si ottengono i vantaggi operativi. La famiglia di prodotti Kaspersky Next Expert si basa su questo principio, integrando l’IA nelle fasi di rilevamento, indagine e risposta all’interno di una piattaforma unificata progettata per adattarsi agli ambienti aziendali senza aumentare il personale né la complessità operativa.
Le aziende pronte a passare dalle parole all’azione nel campo dell’intelligenza artificiale possono scoprire come rendere il processo fluido grazie alla guida degli esperti di Kaspersky.
