Proofpoint, specialist globale nella protezione di persone e agenti, lancia Proofpoint Agentic Data and AI Security, un sistema sviluppato per proteggere AI e dati, considerandoli un unico rischio connesso. Le sue innovative funzionalità permettono alle aziende di distribuire agenti AI in modo sicuro, garantendo che abbiano accesso solo ai dati necessari in base all’intento, traducendo al contempo le policy aziendali esistenti in controlli operativi e identificando in modo continuativo i rischi emergenti sull’intera attività, umana e autonoma.
Gli agenti AI oggi scoprono, accedono, trasformano e operano su dati sensibili a una velocità che nessuna revisione manuale può raggiungere. I tool di AI spesso vedono l’intento ma non l’accesso ai dati; gli strumenti per i dati vedono le informazioni sensibili, ma non l’intento dell’agente. Man mano che queste interazioni si moltiplicano, disporre solo di metà del quadro lascia rischi critici nascosti. Proteggere separatamente AI e dati non è più sufficiente, serve un sistema in grado di agire alla stessa velocità con cui emerge il rischio.
Oggi, la governance dell’AI si estende ben oltre la prevenzione della perdita di dati. Gli agenti possono interagire con i sistemi aziendali, prendere decisioni ed eseguire transazioni, generando rischi finanziari, operativi, normativi e di sicurezza. Il report AI and Human Risk Landscape 2026 di Proofpoint ha rilevato che l’87% delle organizzazioni ha portato gli assistenti AI oltre la fase pilota, ma il 52% non è sicuro che i propri controlli siano in grado di rilevare una compromissione. I team di sicurezza devono oggi essere in grado di definire e applicare i comportamenti dell’AI in tempo reale.
“Non si può proteggere l’AI senza salvaguardare i dati su cui opera, e non si possono difendere i dati senza capire come li utilizza l’AI,” spiega Mayank Choudhary, Executive Vice President e General Manager, Data Security and Governance Group di Proofpoint. “Intento e accesso sono due facce della stessa medaglia, proteggerli separatamente significa perdere il contesto critico. Unire le protezioni runtime dell’AI e la governance dei dati AI dà alle organizzazioni quel contesto, oltre alla capacità di agire sul rischio alla velocità con cui si muove oggi l’AI.”
Un sistema agentico unico per l’AI
Il sistema ragiona a livello di agente, sfruttando lo stesso contesto di identità, accesso e dati che già oggi protegge le informazioni di oltre 14.000 aziende. È fondato su Proofpoint Knowledge Graph, che costituisce la base di collegamento tra attività AI, sensibilità dei dati, identità, accesso, comportamento e intento attraverso i modelli Nexus. Su questa base operano tre nuovi agenti, che condividono un’unica visione del rischio, anziché tre parziali:
- Zero-Touch Detection: Detection Agent legge intento e accesso come un unico segnale, mettendo in evidenza le poche azioni che contano davvero, invece del flusso di anomalie che i tool tradizionali non riescono a gestire.
- Instant Investigation: Investigation Agent ricostruisce automaticamente quanto accaduto a dati, identità e comportamento, trasformando un’indagine che prima richiedeva giorni di correlazione manuale in una questione di minuti.
- Protection Optimization: Remediation Agent traduce quella comprensione in azione, dalla risoluzione degli accessi all’ottimizzazione delle policy DLP, mantenendo il presidio umano per la governance.
AI Runtime Security: trasformare l’intento aziendale in controlli operativi per l’AI
Le aziende devono poter applicare le regole che hanno già stabilito per il comportamento dell’AI e intercettare i rischi per i quali non hanno ancora scritto alcuna regola.
Le Proofpoint Semantic Business Policies traducono i requisiti di governance esistenti in controlli AI continuamente applicati. Un’organizzazione può prendere una regola già presente nel proprio codice di condotta – ad esempio il divieto di interazioni con contenuti legati al gioco d’azzardo – ed esprimerla in linguaggio naturale: “Non consentire interazioni con contenuti legati al gioco d’azzardo”. Proofpoint interpreta l’intento alla base della policy, identifica i sistemi in grado di applicarla e genera automaticamente i controlli runtime per metterla in esecuzione. Combinate con Proofpoint Intent-Based Access Control, queste policy valutano il comportamento dell’AI rispetto sia ai requisiti aziendali sia allo scopo previsto dell’agente, che si tratti di un dipendente che agisce tramite un assistente AI o di un agente autonomo che opera per suo conto alla velocità dell’AI.
Trovare i rischi che le aziende non hanno ancora definito
Agentic Insights utilizza agenti di ragionamento autonomo per analizzare le interazioni AI, l’utilizzo di strumenti, le decisioni sulle policy e i pattern comportamentali, al fine di identificare i rischi emergenti. Quando un rischio è validato, Proofpoint può raccomandare una Semantic Business Policy per governare comportamenti analoghi, trasformando la nuova intelligence in protezione applicabile.
Attraverso flussi di lavoro di AI e data security, funzionalità di rilevamento, investigation e remediation studiate ad hoc trasformano il contesto connesso in azione autonoma, mentre le Semantic Business Policies e Agentic Insights tengono il passo con i rischi che l’organizzazione non ha ancora definito. Insieme, queste funzionalità prioritizzano il rischio reale, accelerano le indagini con segnali su dati, identità, accesso e comportamento, e riducono l’esposizione attraverso azioni come la remediation degli accessi, l’ottimizzazione delle policy DLP e controlli runtime applicabili – alleggerendo il lavoro manuale man mano che l’attività AI scala.
“Le aziende hanno trascorso decenni a definire come dovrebbero svolgere le proprie attività,” commenta Ryan Kalember, Chief Strategy Officer di Proofpoint. “La sfida ora è rendere queste regole applicabili rispetto al ruolo sempre più rilevante assunto dall’AI. L’intento aziendale deve diventare parte del controllo di sicurezza stesso, con la capacità di identificare nuovi rischi e adattarsi all’evoluzione del comportamento dell’AI.”
