11 migliori strumenti di cybersecurity AI per le aziende nel 2026

Scopri come le aziende stanno adottando strumenti di cybersecurity AI nei propri flussi di lavoro senza essere compromesse nel processo. Esplora i principali strumenti di cybersecurity AI utilizzati dalle aziende moderne.

Introduzione

Reynolds ha mostrato come utilizza l'AI nella cybersecurity e come gli strumenti di AI per la cybersecurity vengano integrati sempre più nelle operazioni delle concessionarie.

Durante l'evento di 2 giorni, i dirigenti hanno condiviso le loro opinioni e mostrato come abbia lanciato in modo soft il proprio assistente di AI per la cybersecurity, con il loro strumento attualmente testato su base pilota negli USA. Gli utenti digitavano domande semplici e ricevevano feedback dallo strumento in modo naturale.

IBM ha inoltre annunciato di recente come stia aggiungendo nuovi prodotti di AI per la cybersecurity al proprio portafoglio per automatizzare le difese nella gestione delle più recenti minacce informatiche. Tutti questi sviluppi parlano chiaro; evidenziano come le grandi aziende stiano accelerando i loro sforzi per applicare l'AI generativa al rilevamento delle minacce, alle operazioni difensive e all'individuazione delle vulnerabilità.

Se non hai ancora adottato alcuno strumento di AI per la cybersecurity nei tuoi flussi di lavoro, questa è la tua occasione per iniziare. Ci sono molti strumenti sul mercato. Lo sappiamo.

Per questo abbiamo svolto molte ricerche e preparato per te un elenco dei migliori. Continua a leggere per saperne di più qui sotto.

La necessità degli strumenti di AI per la cybersecurity

Gli attacchi sembrano non finire mai. Solo quest'anno, si stima che il ransomware costerà alle aziende 74 miliardi di dollari. Gli attacchi di phishing che utilizzano l'AI hanno il 54% di probabilità in più di avere successo rispetto a quelli precedenti perché l'assenza di evidenti errori grammaticali e refusi nelle email non li rende più riconoscibili. Un'organizzazione subisce un attacco ogni due secondi. È il momento di smettere di preoccuparsi dei potenziali pericoli. Le minacce sono già qui. I consigli di amministrazione pongono domande difficili e i CISO non possono più permettersi di restare in silenzio sugli investimenti in sicurezza.

Non si tratta di una mancanza di conoscenza sulle minacce in crescita. Si tratta della rapidità con cui le aziende devono rispondere. Gli analisti che lavorano da soli semplicemente non riescono a elaborare i dati abbastanza velocemente. Secondo il World Economic Forum, il 94% dei dirigenti della cybersecurity ritiene che l'AI sia il principale fattore trainante dei cambiamenti nelle operazioni di cybersecurity.

Le aziende che utilizzano l'AI per la protezione rilevano le violazioni 80 giorni prima, risparmiando quasi 1,9 milioni di dollari per ogni evento rispetto alle organizzazioni che non la utilizzano.

I migliori strumenti di AI per la cybersecurity nel 2026

Ecco un elenco dei migliori strumenti di AI per la cybersecurity nel 2026.

1. SentinelOne

SentinelOne è uno dei migliori strumenti di AI per la cybersecurity sul mercato. A differenza dei fornitori legacy di sicurezza tradizionali che si basano su machine learning adattato a posteriori o su rigidi database di firme, SentinelOne è stato progettato fin dall'inizio come soluzione AI-native. È il migliore grazie alla sua difesa autonoma alla velocità della macchina, che raggiunge tassi di rilevamento del 100% senza ritardi nelle MITRE ATT&CK Enterprise Evaluations e mantiene da più anni consecutivi la posizione di Leader nel Gartner Magic Quadrant.

Panoramica della piattaforma

• Singularity™ Endpoint: Extended Detection and Response (XDR) autonomo che copre laptop, desktop, server e dispositivi mobili negli ecosistemi Windows, macOS e Linux. Può rilevare il ransomware con modelli di AI comportamentali e statici che analizzano comportamenti anomali e identificano pattern dannosi in tempo reale senza intervento umano.
• Singularity™ XDR: La piattaforma Singularity™ XDR estende la protezione degli endpoint per la tua azienda. XDR AI ti offre una visibilità più ampia e costruisce la base giusta per la sicurezza a livello enterprise. Ottieni una copertura maggiore, oltre a una protezione nativa e aperta
• Singularity™ Cloud Security: Questo è il CNAPP agentless di SentinelOne. È eccellente per le sue capacità di AI Security Posture Management (AI-SPM) e si occupa della conformità. Puoi usarlo per proteggere i tuoi workload cloud, gli ambienti Kubernetes e offre anche una combinazione di Cloud Detection Response (CDR), gestione delle vulnerabilità e Cloud Security Posture Management (CSPM).

• Singularity™ Identity: Singularity™ Identity previene l'uso improprio delle credenziali, blocca gli attacchi ad active directory e impedisce agli avversari di muoversi lateralmente nelle reti aziendali. Può trovare account inutilizzati, inattivi e dormienti e rimuoverli. Fai il tour qui.
• Singularity™ AI SIEM: acquisisce dati di log di sicurezza e IT da fonti di terze parti a velocità fino a 100 volte superiori rispetto al software SIEM tradizionale per creare un centro di comando centrale. AI SIEM è pensato per il SOC autonomo e ti offre scalabilità illimitata e conservazione infinita dei dati. È ottimo per accelerare i flussi di lavoro di sicurezza con Hyperautomation e offre maggiore visibilità su indagini e rilevamenti con l'unica esperienza console unificata del settore.
• Prompt Security: Proteggi i tuoi flussi di lavoro AI, le applicazioni AI sviluppate internamente e gli agenti senza rallentare la produttività o compromettere le prestazioni. Previene l'uso incontrollato dell'AI (come shadow AI e AI sprawl), protegge da prompt injection, jailbreak, output LLM non sicuri e altro ancora. Aggiunge sicurezza AI e protegge dai rischi di conformità che gli strumenti legacy non riescono a fermare. Con questo strumento puoi anche scalare in sicurezza l'adozione e l'utilizzo dell'AI senza innescare complesse pressioni normative, di audit e di policy aziendali.

Caratteristiche principali

• On-Device Behavioral AI: È un motore locale leggero che può monitorare autonomamente in tempo reale l'esecuzione dei processi, le system call e l'utilizzo della memoria. Non necessita di connettività cloud costante né di firme di minaccia predefinite per rilevare e bloccare zero-day, ransomware e attacchi fileless. Può anche tracciare le relazioni tra file e attività di rete.
• Patented Storyline™ Technology: Questa tecnologia traccia automaticamente e collega tutti gli eventi che si verificano nel sistema operativo per creare un'unica timeline visiva che gli analisti possono esaminare per comprendere la sicurezza nel suo complesso. Non devono passare ore a setacciare i log per capire come i cyberattaccanti hanno violato le reti.
• One-Click Automated Rollback: Se si verifica un attacco o una violazione, il rollback con 1 clic può ripristinare automaticamente le impostazioni predefinite del sistema allo stato precedente all'infezione, annullando così eventuali modifiche dannose non autorizzate.
• Purple AI Security Analyst: Questo analista di sicurezza gen AI consente agli analisti di sicurezza di digitare domande in linguaggio naturale su reti, processi di sistema e qualsiasi altra cosa. L'AI può eseguire analisi delle minacce e presentare i risultati come una timeline di facile lettura per l'analista.
• AI Guardrails: Questa funzionalità protegge le organizzazioni che utilizzano modelli LLM  Può identificare e bloccare automaticamente qualsiasi tentativo di eseguire jailbreak sui modelli AI, oscurare qualsiasi informazione dei dipendenti dai prompt di sicurezza e tracciare e bloccare automaticamente l'uso di shadow AI nelle reti aziendali.
• Difesa contro i riscatti: Non cedere mai più alle richieste. Proteggi i dispositivi mobili da malware zero-day, phishing e attacchi man-in-the-middle (MITM). Ottieni avvisi critici su endpoint e identità con visibilità in tempo reale dagli attacchi a livello di sistema fino a quelli basati sull'identità.

Problemi principali che SentinelOne risolve

• La maggior parte delle operazioni di sicurezza oggi è frammentata su più strumenti. SentinelOne riunisce tutti i tuoi dati di sicurezza da endpoint, identità, reti e cloud clouds in un'unica fonte di verità.
• Binary Vault automatizza il caricamento di file sia dannosi sia benigni nel tuo ambiente di sicurezza. Inoltre, esegue analisi forense su tali file e integra gli strumenti di sicurezza nel tuo ambiente. Hai la possibilità di ottimizzare questo processo con esclusioni definibili dall'utente.
• The Offensive Security Engine™ con Verified Exploit Paths™ consente a SentinelOne di identificare potenziali attacchi che potrebbero verificarsi nella tua rete prima che abbiano luogo. Questo strumento consente alla tua organizzazione di sondare i propri sistemi, simulare attacchi alla propria infrastruttura e ottenere una panoramica olistica delle proprie misure di sicurezza dalla prospettiva degli avversari.
• La maggior parte dei team di sicurezza spreca migliaia di ore all'anno a ispezionare eventi e attività nelle proprie reti che potrebbero essere il risultato di falsi segnali. Il motore di contesto comportamentale di SentinelOne consente al tuo team di filtrare questo rumore di fondo e concentrarsi sulle informazioni rilevanti. Questo processo riduce gli avvisi di falsi positivi dell'88%.
• Mentre agli analisti umani possono servire ore o giorni per contenere un exploit zero-day o un thread ransomware, gli strumenti di AI per la cybersecurity di SentinelOne possono rilevare e isolare le minacce di sistema alla velocità della macchina.
• Reclutare analisti di sicurezza tier-3 di livello elite è difficile. Tuttavia, con i sistemi AI e gli strumenti di automazione di Purple, il personale IT di qualsiasi livello di seniority può eseguire indagini di digital forensics e correggere le minacce.

Testimonianza

“SentinelOne ha fatto una grande differenza nel modo in cui affrontiamo le minacce. Non sapevamo che ci fossero così tante minacce sconosciute e nascoste che sono improvvisamente emerse. Purple AI ha reso molto semplice analizzare le nostre risorse e ogni tipo di asset. Ci è piaciuta particolarmente la protezione endpoint di Sentinel-1 e la sua funzionalità di rollback con un clic. Nel complesso, includeva persino elementi che non avevamo previsto. Quindi lo consigliamo vivamente per una cybersecurity olistica. Se stai cercando il miglior strumento di AI per la cybersecurity sul mercato, questo è quello giusto.”

-Analista della sicurezza, Gartner Peer Insights

Recensioni e valutazioni

Guarda valutazioni e recensioni della piattaforma Singularity™ su Gartner Peer Insights e PeerSpot per ulteriori approfondimenti.

2. Wiz

Wiz si connette ai tuoi ambienti cloud ed esegue la scansione di sicurezza dei tuoi workload. Costruisce un Security Graph del tuo ambiente per mostrarti i percorsi di attacco che potrebbero sfruttare il tuo ambiente cloud. Wiz offre anche AI Security Posture Management (AI-SPM) per analizzare le vulnerabilità nei workload AI nel cloud.

Funzionalità:

• Il Security Graph di Wiz adotta una visione olistica della sicurezza correlando tutte le vulnerabilità, le configurazioni errate, le esposizioni di rete e i segreti in grafi di attacco visivi che consentono ai team di engineering di vedere quali vulnerabilità creano i maggiori rischi di sfruttamento.
• Cloud Infrastructure Entitlement Management aiuta le organizzazioni identificando ruoli e account di servizio nel cloud con permessi eccessivi che potrebbero essere sfruttati da attaccanti dotati di privilegi così estesi.
• Le aziende di sicurezza dei container analizzano le immagini dei container sia nei registry dei container sia nei cluster di container in esecuzione per rilevare vulnerabilità e configurazioni errate.
• Wiz Code consente ai team di engineering di analizzare template infrastructure-as-code e immagini di container prima che vengano distribuiti negli ambienti di produzione.
• Gli strumenti di Data Security Posture Management identificano tutti i dati sensibili nei bucket cloud e nei database dell'organizzazione, chi vi ha accesso e i rischi creati da tali privilegi di accesso.

Guarda valutazioni e recensioni di Wiz su G2 e PeerSpot per avere più contesto.

3. Cycode

Cycode è uno strumento di sicurezza dello sviluppo agentic che copre l'intero SDLC - dal codice al runtime. Combinando application security testing (AST), application security posture management (ASPM) e sicurezza della supply chain in un unico strumento, alimentato dal Context Intelligence Graph, Cycode consente ai team di sicurezza e sviluppo di ottenere visibilità sulle minacce che interessano le loro applicazioni dal codice al runtime.

Funzionalità:

• Gli scanner nativi includono supporto per SAST, SCA, IaC, rilevamento dei segreti, sicurezza dei container e hardening CI/CD - tutto all'interno di un'unica interfaccia di scansione.
• AI Exploitability Agent analizza le varie vulnerabilità presenti nel codice generato dall'AI e in quello scritto da esseri umani e può suggerire correzioni e automazioni per porre rimedio a tali vulnerabilità.
• Il Context Intelligence Graph (Risk Intelligence Graph) correla vari risultati provenienti dal codice, CI/CD, runtime e postura di sicurezza delle applicazioni per rivelare i diversi percorsi di attacco per tali applicazioni.
• Shadow AI scopre asset di AI e machine learning in tutto l'SDLC, inclusi strumenti e assistenti AI di terze parti.
• I controlli di sicurezza agentic consentono il controllo dell'accesso ai modelli AI, delle policy sul codice generato dall'AI e dell'esposizione derivante dagli ambienti di vibe coding.

Scopri cosa dicono gli utenti delle valutazioni e recensioni di Cycode su PeerSpot per avere più contesto.

4. Snyk

Snyk è uno strumento di application security per identificare e risolvere vulnerabilità nel codice, nei componenti open source di terze parti, nelle immagini dei container e nell'infrastructure as code. Lo strumento di AI per la cybersecurity di Snyk è stato annunciato l'anno scorso e utilizza tecnologia di intelligenza artificiale agentic durante tutto il ciclo di sviluppo per gestire i rischi associati alla generazione di codice tramite AI. Snyk lavora con team che rilasciano prodotti rapidamente e richiede che la sicurezza tenga il loro ritmo.

Funzionalità:

• Snyk Assist è un bot di sicurezza basato su chat che risponde a domande di sicurezza, consiglia passaggi successivi e fornisce istruzioni su come gestire uno specifico frammento di codice.
• Snyk Agent semplifica i test di sicurezza, l'individuazione delle vulnerabilità e la produzione di correzioni per varie scansioni di sicurezza come static application security testing (SAST), software composition analysis (SCA), container e infrastructure as code (IaC).
• Snyk Studio protegge gli ambienti di programmazione AI inclusi Cursor, Devin e Windsurf integrando test di sicurezza nella pipeline per la creazione di codice agentic.
• Software composition analysis (SCA) aiuta a trovare vulnerabilità nel software open-source, violazioni di licenza e pacchetti di terze parti dannosi utilizzando reachability analysis.
• La governance della sicurezza offre la possibilità di controllare chi ottiene accesso al software e di stabilire regole e gestione delle eccezioni per il software.

Esamina le valutazioni di Snyk e confrontale con altre su PeerSpot per maggiori informazioni.

5. Semgrep

Semgrep è uno strumento di AI per la cybersecurity che supporta SAST, SCA e la scansione dei segreti combinando pattern matching e ragionamento basato su AI. È progettato specificamente per evitare un numero elevato di falsi positivi, che di solito è il motivo per cui gli strumenti di analisi statica falliscono. Semgrep Assistant utilizza l'AI per analizzare le vulnerabilità, apprende dalle decisioni precedenti prese da ciascun team e aiuta gli sviluppatori ad affrontare le vulnerabilità.

Funzionalità:

• Semgrep Code esegue l'analisi del codice sorgente attraverso una combinazione di rilevamento basato su regole e machine learning per scoprire vulnerabilità correlate a OWASP, difetti di logica di business e autorizzazioni che potrebbero non essere rilevate usando solo regole.
• Semgrep Supply Chain analizza le dipendenze con reachability, assicurando che le organizzazioni prestino attenzione solo alle vulnerabilità che potrebbero avere impatto sul loro specifico codebase.
• Semgrep Secrets rileva password hardcoded e chiavi API con una combinazione di approcci semantici e basati sull'entropia prima che vengano rilasciate negli ambienti di produzione, incluso il blocco automatico delle merge che contengono tali informazioni.
• Semgrep Assistant riduce fino al 60% dei falsi positivi, apprende da come la tua organizzazione affronta i risultati delle scansioni precedenti e raccomanda passaggi di remediation in base ai risultati.
• Con Semgrep Managed Scans, le organizzazioni di sicurezza eseguono scansioni automatizzate SAST, software composition analysis (SCA) e scansioni dei segreti del codice enterprise senza dover configurare infrastrutture complesse, nel giro di pochi giorni.

Guarda valutazioni e recensioni di Semgrep su PeerSpot per ulteriori approfondimenti.

6. Veracode

Veracode è uno strumento di application security che aiuta i team di sviluppo e sicurezza a testare, gestire e ridurre le vulnerabilità a livello di codice lungo tutto il ciclo di vita dello sviluppo software. Copre analisi statica, software composition analysis, test dinamici e penetration test manuali, con un insieme crescente di funzionalità assistite dall'AI per correggere e classificare i risultati più rapidamente.

Funzionalità:

• SAST controlla le applicazioni per rilevare vulnerabilità utilizzando la scansione di binari e bytecode, rendendo non necessario per le organizzazioni fornire il codebase alla soluzione.
• DAST esegue l'analisi runtime delle applicazioni per identificare vulnerabilità come injection e autenticazione compromessa, entrambe non rilevabili tramite analisi statica del codice.
• SCA scopre l'uso di componenti open-source all'interno di un'organizzazione, fornisce informazioni su eventuali vulnerabilità note in tali componenti ed evidenzia problematiche di licensing.
• Veracode Fix utilizza l'AI per sviluppare automaticamente correzioni del codice per le vulnerabilità identificate all'interno dell'Integrated Development Environment (IDE).
• ASPM consente alle organizzazioni di ottenere una panoramica unificata di tutti i rischi relativi ai propri portafogli applicativi.

Scopri come si comporta Veracode nel settore su PeerSpot per maggiori dettagli.

7. Black Duck

Black Duck è uno strumento di sicurezza della supply chain software per le aziende. Black Duck è uno strumento di cybersecurity AN che  identifica vulnerabilità di sicurezza nel software open-source e di terze parti durante l'SDLC.

Funzionalità:

• Gli strumenti di software composition analysis (SCA) analizzano il prodotto software per rilevare componenti open-source e identificare eventuali CVE associati.
• Gli strumenti di gestione della conformità delle licenze identificano le licenze open-source utilizzate nel prodotto software e notificano all'organizzazione eventuali licenze che potrebbero comportare un rischio legale o di proprietà intellettuale.
• Gli strumenti di analisi binaria analizzano binari software compilati o container per rilevare componenti open-source che sono stati compilati nel software senza accesso al codice sorgente.
• Gli strumenti di gestione del rischio della supply chain identificano se eventuali pacchetti dannosi o attacchi (come dependency confusion attacks) sono stati utilizzati per costruire il prodotto software.
• L'integrazione CI/CD consente ai team di eseguire automaticamente scansioni delle vulnerabilità open-source come parte del processo di build del prodotto software.

Visualizza valutazioni e recensioni di Black Duck su PeerSpot per vedere come viene valutato.

8. Endor Labs

Endor Labs è uno strumento di sicurezza della supply chain software che si concentra sulla gestione delle dipendenze. Endor Labs fornisce reachability analysis, dependency analysis e AI per aiutare le organizzazioni a concentrarsi sui rischi sfruttabili piuttosto che su tutti i rischi segnalati per il loro software open source. Il loro strumento copre anche la sicurezza del codice AI e della pipeline.

Funzionalità:

• La reachability analysis determina se la funzione vulnerabile nella dipendenza viene chiamata dal tuo codice per ridurre il numero di CVE su cui concentrarsi.
• Il tracciamento dell'utilizzo delle dipendenze va oltre l'identificazione delle dipendenze presenti nel progetto, arrivando a identificare come vengono utilizzate per prendere decisioni migliori sull'aggiornamento delle dipendenze.
• Le scansioni di sicurezza del codice AI aiutano a identificare problemi di sicurezza nel codice generato dall'AI e nel vibe code che possono essere introdotti dai vari pacchetti utilizzati dagli assistenti di coding AI.
• La generazione di SBOM (software bill of materials) produce un inventario di tutte le dipendenze e dei pacchetti transitivi, utile per la reportistica di conformità e la risposta alle vulnerabilità.
• La sicurezza della pipeline monitora le pipeline CI/CD per rilevare configurazioni errate, segreti esposti e rischi di manomissione che gli attaccanti potrebbero sfruttare per compromettere gli artefatti di build.

Controlla valutazioni e recensioni di Endor Labs su G2 per ulteriori approfondimenti.

9. SonarQube

SonarQube è uno strumento di qualità e sicurezza del codice di Sonar che analizza il codice sorgente per rilevare bug, vulnerabilità e code smell in decine di linguaggi di programmazione. Si integra nelle pipeline CI/CD e negli IDE degli sviluppatori, offrendo ai team feedback continuo su qualità e sicurezza del codice durante lo sviluppo. I team di sicurezza e engineering lo utilizzano per applicare standard di coding e ridurre nel tempo il debito tecnico.

Funzionalità:

• L'analisi statica del codice viene eseguita su oltre 30 linguaggi di programmazione e rileva vulnerabilità tra cui difetti di injection, crittografia debole e comuni problemi OWASP Top 10 nel codice first-party.
• La code review assistita dall'AI tramite Sonar AI Code Assurance tiene traccia del fatto che il codice generato dall'AI superi i controlli di sicurezza e qualità, offrendo ai team una registrazione di quale codice prodotto dall'AI sia stato revisionato e approvato.
• I quality gate consentono ai team di definire condizioni di superamento/fallimento basate su metriche come copertura, duplicazioni e conteggio delle vulnerabilità, bloccando la merge del codice che non soddisfa lo standard definito.
• I plugin IDE (SonarLint) forniscono agli sviluppatori feedback in tempo reale su problemi di sicurezza e qualità mentre scrivono codice, prima che qualsiasi elemento raggiunga la pipeline CI.
• La decorazione delle pull request pubblica i risultati dell'analisi direttamente all'interno delle pull request di GitHub, GitLab, Bitbucket e Azure DevOps, così gli sviluppatori vedono i problemi nel contesto.

Scopri come si comporta SonarQube come strumento di AI per la cybersecurity su G2 per maggiori informazioni.

10. Prisma AIRS

Prisma AIRS (AI Runtime Security) è lo strumento di sicurezza di Palo Alto Networks creato specificamente per proteggere i sistemi AI enterprise durante tutto il loro ciclo di vita. Copre app AI, agenti AI, modelli AI e dati AI e affronta sia minacce tradizionali sia minacce specifiche dell'AI. Prisma AIRS 2.0 ha aggiunto deep model inspection, autonomous AI red teaming e capacità di difesa degli agenti.

Funzionalità:

• AI Runtime Firewall ispeziona e filtra in tempo reale le interazioni tra utenti, agenti AI e LLM, bloccando prompt injection, tentativi di jailbreak e output del modello non sicuri prima che abbiano qualsiasi impatto.
• AI Model Security analizza modelli AI open-source e personalizzati per rilevare backdoor architetturali, data poisoning, codice incorporato dannoso e vulnerabilità note nelle dipendenze del modello.
• Autonomous AI Red Teaming testa continuamente app e agenti AI simulando il comportamento reale degli avversari, trovando debolezze che valutazioni manuali periodiche non rileverebbero.
• AI Agent Security traccia il comportamento, l'accesso agli strumenti e le interazioni con i dati degli agenti autonomi in produzione, segnalando azioni non autorizzate o violazioni delle policy nel momento in cui si verificano.
• AI Security Posture Management offre ai team un inventario centralizzato di tutte le app, gli agenti e i modelli AI nel loro ambiente con valutazione continua della postura e monitoraggio della conformità.

Scopri come funziona Prisma AIRS e quanto è valido come strumento di AI per la cybersecurity su PeerSpot.

11. Vectra AI

Vectra AI è uno strumento di network detection and response (NDR) che monitora il traffico tra data center, cloud, identità e ambienti SaaS per far emergere minacce che gli strumenti endpoint non possono vedere. Utilizza AI comportamentale per rilevare movimento laterale, abuso di privilegi e attività di command-and-control, quindi assegna priorità ai risultati più importanti per ridurre il tempo che gli analisti spendono a inseguire rumore.

Funzionalità:

• Vectra correla le minacce rilevate a tutti i livelli di rete, identità e cloud per identificare gli eventi più critici invece di fornire migliaia di avvisi a bassa priorità.
• Vectra AI non richiede agenti ma utilizza invece il traffico di rete esistente e i metadati ricevuti dalle API cloud.
• Il contenimento automatizzato consente ai clienti di Vectra di isolare identità compromesse e impedire la creazione di connessioni dannose sia manualmente sia tramite integrazione con altri strumenti di sicurezza.
• La protezione degli ambienti ibridi include data center on-premises, cloud provider (AWS, Azure, GCP) nonché Microsoft 365 e OT/IoT.
• Il rilevamento dell'abuso di accessi privilegiati con l'uso dell'AI consente di identificare quando utenti compromessi o con privilegi eccessivi stanno utilizzando le proprie credenziali e accedendo ad altri sistemi.

Leggi valutazioni e recensioni di Vectra AI per farti un'idea di ciò che può fare come strumento di AI per la cybersecurity su G2 e PeerSpot.

Come scegliere i migliori strumenti di AI per la cybersecurity?

Non tutti gli strumenti di sicurezza AI funzionano per ogni team o budget. Ecco cosa valutare davvero prima di firmare qualsiasi contratto.

• Trova una soluzione che si adatti al tuo reale panorama delle minacce, non a un elenco standard. Un'organizzazione focalizzata sullo sviluppo richiede solide soluzioni di application security, un ospedale ha bisogno di protezione degli endpoint e dei propri dati. Dovresti capire cosa devi proteggere prima di selezionare gli strumenti di sicurezza.
• Confronta la precisione del rilevamento e la frequenza dei falsi positivi. Un prodotto che sommergerà i tuoi dipendenti di avvisi non porta valore. Pretendi numeri di benchmark affidabili dal fornitore invece di fare affidamento su scenari demo e slide appariscenti.
• Definisci il modello di prezzo prima di lasciarti impressionare dalla demo. Il software di sicurezza basato su tecnologia AI può essere concesso in licenza per utente, per endpoint, per gigabyte acquisito o persino per chiamata API. Anche se il prodotto può sembrare economico in un ambiente da 500 utenti, i prezzi per organizzazioni più grandi possono diventare proibitivi.
• Valuta le capacità di connettività del prodotto. La soluzione dovrebbe integrarsi facilmente con la tua infrastruttura di sicurezza esistente e connettersi a sistemi come SIEM o alla tua piattaforma di ticketing. Non fidarti solo di ciò che è elencato sul sito del fornitore; chiedi informazioni tecniche.
• Verifica quanto tempo ti serve per distribuirlo dall'acquisto all'uso operativo. Alcuni di questi strumenti possono richiedere settimane per il deployment, mentre altri solo poche ore. Questo è importante soprattutto se in questa fase di sviluppo hai risorse umane limitate.
• Determina se lo strumento rileva applicazioni AI non autorizzate. I tuoi dipendenti potrebbero già utilizzare tecnologie AI senza aver ottenuto l'autorizzazione della direzione. Lo strumento è in grado di rilevare e generare avvisi sull'uso di questi software non approvati all'interno della tua organizzazione? La maggior parte delle aziende soffre di questo punto cieco senza rendersene conto.
• Verifica se corrisponde ai tuoi requisiti in termini di standard di conformità. La conformità all'AI Act nell'UE inizierà ad agosto 2026. Esistono altre normative di conformità come HIPAA, SOC 2, GDPR e NY DFS Part 500. Lo strumento aiuterà o creerà ulteriore carico in termini di audit?
• Chiedi se la tecnologia è in grado di spiegare le decisioni dell'AI. Quando viene generato un avviso o un elemento viene bloccato dal sistema, può fornire una spiegazione chiara di ciò che è accaduto? Senza di essa, aspettati seri problemi quando i regolatori faranno domande.
• Sii onesto su chi gestirà davvero questo strumento giorno per giorno. Alcuni strumenti richiedono un analista esperto per ottenere un reale valore. Altri sono progettati in modo che anche personale junior possa fare triage e rispondere subito. Sii chiaro sulla reale capacità del tuo team prima di acquistare.
• Scopri dal fornitore quanto sia reattivo prima di assumere qualsiasi impegno. Come pensi che reagirà in caso di problema a mezzanotte? Il fornitore è reattivo e disponibile 24/7? Non lo saprai mai finché non lo chiedi.

Conclusione

Ora sai quindi come funzionano gli strumenti di AI per la cybersecurity, quali sono i migliori e cosa offrono. Speriamo che la nostra guida ti abbia fornito molte opzioni da considerare. Prenditi il tempo necessario per esplorarle, vedere quali si adattano al tuo caso d'uso aziendale e poi scegliere lo strumento giusto per la tua esigenza specifica.

Puoi anche combinare alcuni di questi strumenti, ma questo potrebbe mettere un po' sotto pressione il tuo budget. Quindi prova gratuitamente le versioni di prova o le demo. Testali e vedi quale funziona meglio per la tua azienda.

Se hai bisogno di assistenza per costruire una strategia di AI per la cybersecurity per la tua organizzazione, non esitare a contattare il team di SentinelOne. Saremo lieti di aiutarti.

FAQ

Qual è la differenza tra gli strumenti di cybersecurity AI e quelli tradizionali?

Gli strumenti di sicurezza meno recenti funzionano per lo più sulla base di firme note e regole fisse. Sono efficaci nell'individuare ciò che hanno già visto in precedenza. Gli strumenti di sicurezza basati sull'AI analizzano invece il comportamento: come si comporta un file, come un utente si muove all'interno di una rete, cosa è normale e cosa non lo è. Ciò significa che possono segnalare elementi mai visti prima: nuovo malware, exploit zero-day, attacchi che non corrispondono ad alcun modello noto. Il compromesso è che gli strumenti di AI hanno bisogno di un po' di tempo per apprendere che aspetto abbia la "normalità" nel tuo ambiente. Ma una volta calibrati, sono significativamente più difficili da ingannare rispetto ai sistemi basati su regole.

Gli strumenti di cybersecurity AI sostituiscono il tuo team di sicurezza?

No. Ma cambiano ciò che il team fa realmente. In questo momento, gli analisti trascorrono una parte enorme del loro tempo a inseguire avvisi che alla fine si rivelano essere nulla — eventi benigni che in superficie sembravano sospetti. Gli strumenti di AI gestiscono la maggior parte di quel filtraggio iniziale. I tuoi analisti umani finiscono per dedicare meno tempo al rumore e più tempo alle minacce che richiedono un reale giudizio umano. Il personale junior può gestire attività che normalmente non potrebbe. Detto questo, qualcuno deve comunque assumersi la responsabilità delle decisioni. L'AI segnala. Tu agisci. E se qualcosa va storto, la responsabilità resta comunque tua — non del fornitore.

Le piccole e medie imprese possono davvero permettersi strumenti di cybersecurity AI?

Dipende da ciò che scegli. Alcuni strumenti di sicurezza AI hanno prezzi e pacchetti pensati per grandi aziende con team di sicurezza completi. Altri sono progettati pensando a organizzazioni più piccole: configurazioni più leggere, opzioni gestite e prezzi per postazione più accessibili. Alcuni offrono livelli gratuiti che vale la pena valutare prima di impegnarsi. La domanda migliore da porsi è: puoi permetterti il costo di una violazione senza uno di questi? Per le PMI, una singola violazione dei dati può facilmente arrivare a centinaia di migliaia di dollari e la maggior parte non si riprende mai del tutto.

A quali dati deve effettivamente accedere uno strumento di cybersecurity AI — ed è un rischio?

È una preoccupazione legittima che di solito viene nascosta nelle chiamate di vendita. Questi strumenti hanno bisogno di accedere ai tuoi log, al traffico di rete, all'attività degli endpoint e talvolta ai dati sul comportamento degli utenti per fare qualcosa di utile. Alcuni elaborano tutto questo nel cloud. Alcuni mantengono tutto on-prem. Alcuni fanno entrambe le cose. Il punto è che stai concedendo a un sistema di terze parti un accesso in lettura approfondito al tuo ambiente. Quindi, prima di firmare qualsiasi cosa, chiedi nello specifico: dove finiscono i miei dati, chi può vederli e per quanto tempo vengono conservati? Chiedi se hanno superato audit indipendenti. E se operi nella sanità, nella finanza o sei soggetto al GDPR o ad altre normative regionali, le regole sulla residenza dei dati non sono facoltative. Mettilo per iscritto.

Come fai a sapere se uno strumento di cybersecurity AI sta funzionando davvero?

La maggior parte delle organizzazioni, onestamente, non è in grado di rispondere chiaramente a questa domanda. Ecco cosa osservare: tempo medio di rilevamento (MTTD), tempo medio di risposta (MTTR) e quanti falsi positivi il tuo team sta gestendo di settimana in settimana. Se questi numeri diminuiscono, qualcosa sta funzionando. Presta attenzione anche alle lacune di copertura — ci sono parti del tuo ambiente su cui lo strumento non ha visibilità? E verifica se lo strumento è effettivamente in grado di spiegare perché ha preso una decisione. Una black box che non fornisce alcuna motivazione non è verificabile. Questo diventa un problema reale quando un'autorità di regolamentazione o il tuo consiglio di amministrazione inizia a fare domande. Chiedi ai fornitori una clausola di revisione delle prestazioni a 90 giorni prima del rinnovo del contratto.

Gli strumenti di cybersecurity AI possono essere attaccati o manipolati?

Sì, e la maggior parte delle persone non ci pensa finché non è troppo tardi. I modelli di IA possono essere colpiti da prompt injection, in cui gli attaccanti forniscono input appositamente creati per manipolare ciò che l'IA fa o riporta. Possono anche essere presi di mira con dati avversari, in cui modifiche impercettibili agli input inducono il modello a classificare erroneamente qualcosa di dannoso come sicuro. Alcuni attacchi prendono di mira i dati di addestramento da cui il modello ha originariamente appreso. Nulla di tutto questo significa che gli strumenti di sicurezza basati sull'IA non valgano la pena di essere utilizzati. Significa che non puoi considerarli infallibili. Qualsiasi strumento che stai seriamente valutando dovrebbe disporre di protezioni documentate contro queste classi di attacco. Chiedi direttamente al fornitore informazioni sulla robustezza agli attacchi avversari: se non riesce a rispondere chiaramente, questo ti dice qualcosa.