I 9 principali casi d’uso dell’AI nella cybersecurity

Esplora i casi d’uso dell’AI nella cybersecurity in tutti i settori. Scopri come l’AI consente la protezione in tempo reale, prevede le minacce emergenti e aiuta le organizzazioni a restare un passo avanti rispetto ai rischi informatici.

In breve

• L'AI sta trasformando la cybersecurity aiutando i team di sicurezza ad analizzare grandi volumi di dati, identificare comportamenti sospetti, ridurre il rumore degli avvisi e rilevare le minacce più rapidamente rispetto agli approcci tradizionali.
• I principali casi d'uso dell'AI nella cybersecurity includono analisi predittiva delle minacce, rilevamento automatizzato delle minacce, sicurezza degli endpoint, rilevamento delle anomalie, prevenzione del phishing, risposta agli incidenti, protezione da frodi e delle identità, gestione delle vulnerabilità e monitoraggio cloud/SaaS.
• L'analisi comportamentale basata sull'AI può identificare accessi insoliti, trasferimenti di dati, escalation dei privilegi, movimento laterale e altre anomalie che possono indicare attacchi zero-day o minacce interne.

• Questo articolo analizza nove dei modi più efficaci in cui l'AI viene utilizzata oggi nella cybersecurity, supportati da esempi di aziende leader. Per un approfondimento su come funziona l'AI nella cybersecurity, consulta la nostra guida completa.

Come l'AI sta cambiando la cybersecurity nel 2025

Le minacce alla cybersecurity non seguono più schemi prevedibili. Si adattano, si automatizzano e, molto spesso, sono alimentate dall'AI.

Gli attaccanti stanno già utilizzando modelli generativi per creare email di phishing altamente convincenti, eseguire scansioni automatizzate delle vulnerabilità su intere reti e persino produrre audio o video deepfake per manipolare i dipendenti inducendoli a concedere l'accesso. L'uso offensivo dell'AI rende gli attacchi più rapidi e più difficili da rilevare, ma anche più scalabili di qualsiasi cosa i team di sicurezza abbiano affrontato pochi anni fa.

Anche i difensori sono sottoposti alla stessa pressione. I security operations center vengono sommersi dagli avvisi, ma la carenza di personale qualificato significa che ci sono meno persone in grado di analizzarli. A peggiorare la situazione, gli strumenti di sicurezza tradizionali spesso non riescono a tenere il passo perché non sono in grado di gestire il volume o la velocità delle minacce odierne.

Ecco perché la sicurezza guidata dall'AI è diventata una necessità pratica. I modelli di machine learning stanno riducendo i falsi positivi, il natural language processing (NLP) sta rilevando tentativi di phishing sofisticati e i sistemi di risposta automatizzata stanno riducendo i tempi di remediation da ore a minuti.

I casi d'uso dell'AI più impattanti nella cybersecurity

L'AI sta già producendo risultati in aree specifiche in cui gli strumenti tradizionali non sono sufficienti. I seguenti casi d'uso evidenziano dove l'AI sta avendo il maggiore impatto per i team di sicurezza:

• Analisi predittiva per anticipare gli attacchi prima che si verifichino.
• Rilevamento automatizzato delle minacce per identificare anomalie alla velocità delle macchine.
• Protezione degli endpoint che si adatta in tempo reale contro ransomware e malware.
• Rilevamento delle anomalie per scoprire minacce zero-day e rischi interni.
• Prevenzione del phishing basata su NLP per bloccare email e link dannosi.
• Risposta automatizzata agli incidenti per contenere e correggere le minacce in pochi minuti.
• Protezione da frodi e delle identità per fermare l'abuso delle credenziali e il takeover degli account.
• Gestione delle vulnerabilità che dà priorità alle falle sfruttabili per applicare le patch più rapidamente.
• Monitoraggio di cloud e SaaS per rilevare configurazioni errate e shadow IT.

Supportato da esempi reali e case study, ciascuno di questi casi d'uso offre risultati misurabili come meno violazioni riuscite, tempi di rilevamento più brevi e costi di sicurezza ridotti.

Principali casi d'uso dell'AI nella cybersecurity

Delineate le aree chiave, ecco uno sguardo più da vicino a come ogni applicazione aiuta i team di sicurezza a restare un passo avanti rispetto alle minacce.

Analisi predittiva per la prevenzione delle minacce

I modelli di AI possono individuare schemi che avvertono di attacchi imminenti studiando dati storici sugli attacchi, feed di threat intelligence e attività di rete in tempo reale. Questo consente ai team di sicurezza di passare dal rispondere dopo che il danno è stato fatto al prevedere cosa potrebbe accadere dopo.

Quando l'AI predittiva lavora insieme all'analisi comportamentale, le organizzazioni possono cogliere i segnali di compromissione molto prima. Ad esempio, orari di accesso insoliti, strani trasferimenti di dati o movimenti sospetti all'interno di una rete potrebbero non sembrare pericolosi singolarmente, ma insieme possono rivelare un attacco in corso. I sistemi di AI collegano questi segnali e fanno scattare l'allarme prima che gli attaccanti raggiungano il loro obiettivo.

I vantaggi sono chiari e misurabili. Le organizzazioni che utilizzano l'analisi predittiva segnalano meno attacchi riusciti e un'identificazione più rapida delle attività ad alto rischio. Fermare le minacce prima che si aggravino aiuta i team di sicurezza a ridurre il tempo e i costi della risposta agli incidenti, rafforzando al contempo le difese complessive.

Rilevamento automatizzato delle minacce

Gli strumenti di sicurezza tradizionali spesso faticano a gestire il volume, generando migliaia di avvisi che sommergono gli analisti SOC nel rumore.

L'AI aiuta a risparmiare tempo e a liberare risorse operative perché può rilevare anomalie alla velocità delle macchine e filtrare i falsi positivi. Questo significa che i team non devono più esaminare infiniti avvisi. Al contrario, ricevono insight prioritizzati che puntano direttamente a comportamenti sospetti.

Il rilevamento delle minacce basato sull'AI funziona monitorando continuamente endpoint, server e traffico di rete. Utilizzando modelli comportamentali, può segnalare attività dannose in tempo reale, anche quando gli attaccanti si mascherano da processi legittimi o cercano di confondersi con il normale comportamento degli utenti.

Il rilevamento automatizzato porta a un contenimento più rapido delle minacce attive, a importanti riduzioni del mean time to detect (MTTD) e a un minor numero complessivo di attacchi non rilevati. Con il rumore degli avvisi ridotto, i team SOC possono concentrare la loro attenzione sugli incidenti che contano di più.

Migliorare la sicurezza degli endpoint

Gli endpoint restano uno dei punti di ingresso più comuni per gli attaccanti. Ma gli strumenti antivirus tradizionali si basano sul rilevamento basato su firme, che fatica contro nuove varianti di malware e exploit zero-day.

La protezione degli endpoint guidata dall'AI adotta un approccio diverso monitorando il comportamento in tempo reale. Invece di attendere firme note, si adatta alle attività sospette mentre si sviluppano, colmando lacune che gli strumenti legacy spesso non rilevano.

La ricerca supporta il valore di questo approccio. Uno studio su operazioni live ha rilevato che l'AI generativa ha ridotto i tempi di risoluzione degli incidenti di quasi il 30,13%. Questo dimostra come l'AI possa accelerare le correzioni riducendo al contempo il rischio complessivo di un attacco riuscito.

Le organizzazioni che utilizzano la sicurezza degli endpoint guidata dall'AI segnalano correzioni più rapide, meno attacchi riusciti e una protezione più forte contro le minacce avanzate. Questi strumenti offrono ai team di sicurezza maggiore capacità di concentrarsi su indagini a priorità più elevata e difese strategiche.

Machine Learning per il rilevamento delle anomalie

Gli attaccanti cercano di confondersi, mascherando la loro attività come normale comportamento di utenti o sistemi.

Il machine learning aiuta a intercettare queste minacce nascoste definendo una baseline di ciò che appare "normale" su reti, endpoint e applicazioni. Una volta stabilita questa baseline, il sistema può segnalare deviazioni che potrebbero indicare un attacco in corso.

Esempi di anomalie che il rilevamento delle minacce tramite AI può individuare includono:

• Trasferimenti di dati imprevisti verso destinazioni esterne.
• Tentativi di accesso da aree geografiche insolite o in orari anomali.
• Picchi improvvisi nell'utilizzo delle risorse su server o endpoint.
• Schemi di movimento laterale che suggeriscono escalation dei privilegi.

L'AI comportamentale combinata con il rilevamento delle anomalie consente ai difensori di identificare attività dannose in tempo reale, anche quando le minacce imitano processi legittimi. Questo la rende particolarmente efficace contro exploit zero-day e rischi interni.

Con il machine learning, i team ottengono una migliore visibilità sulle nuove minacce e sprecano meno tempo con falsi allarmi. Questo porta ad azioni più rapide sui rischi reali e a un uso più intelligente delle risorse.

Riduzione delle minacce di phishing

L'NLP basato sull'AI aiuta a identificare email, link, domini, allegati e schemi del mittente sospetti prima che qualcuno ci clicchi sopra. Analizzando i modelli di comunicazione e la struttura dei contenuti, l'AI può filtrare contenuti dannosi che i filtri email tradizionali spesso non rilevano.

Gli studi TEI di Forrester mostrano che la sicurezza email guidata dall'AI può bloccare oltre il 99% delle email dannose, riducendo significativamente il tempo di indagine.

Grazie all'AI, le organizzazioni segnalano meno tentativi riusciti di truffa di phishing, una riduzione delle compromissioni degli account e carichi di lavoro investigativi più leggeri. Questo rafforza la resilienza contro le tattiche di social engineering, che restano ancora uno dei punti di ingresso più comuni per gli attaccanti.

Risposta agli incidenti basata sull'AI

L'AI porta velocità e scalabilità alla risposta agli incidenti automatizzando contenimento, indagine, fasi di remediation e processi di documentazione che altrimenti richiederebbero ore di lavoro manuale.

Invece di aspettare che gli analisti esaminino gli avvisi, i sistemi di AI possono isolare gli endpoint interessati, raccogliere prove forensi e persino avviare workflow di ripristino quasi in tempo reale.

Uno studio su operazioni live ha rilevato che l'adozione dell'AI generativa ha ridotto il mean time to resolution di quasi il 30%, mostrando come l'automazione si traduca direttamente in un ripristino più rapido.

Accelerando il contenimento e il ripristino, l'AI aiuta le organizzazioni a limitare l'interruzione del business e l'esposizione finanziaria. Alleggerisce inoltre il carico sugli analisti e consente loro di spostare l'attenzione dal lavoro ripetitivo di triage a indagini di maggior valore che rafforzano le difese a lungo termine.

Protezione da frodi e delle identità

L'AI aiuta a prevenire il furto di credenziali e il takeover degli account monitorando costantemente tentativi di accesso, transazioni, dati di identità e modelli di comportamento degli utenti alla ricerca di attività insolite.

A differenza delle regole statiche che gli attaccanti possono aggirare rapidamente, i modelli di AI si adattano ai cambiamenti nei modelli e segnalano comportamenti ad alto rischio in tempo reale.

Oggi sempre più istituzioni finanziarie e provider SaaS si affidano alla verifica dell'identità basata sull'AI per ridurre i tassi di frode e proteggere gli account dei clienti. Ad esempio, le soluzioni di sicurezza delle identità di SentinelOne rilevano l'uso improprio delle credenziali e i tentativi di accesso anomali alla velocità delle macchine.

Il risultato di questa configurazione è una protezione più forte contro l'abuso delle credenziali, meno takeover riusciti degli account, un rischio ridotto di danni reputazionali derivanti da incidenti legati alle frodi e una maggiore fiducia dei clienti.

Gestione delle vulnerabilità e prioritizzazione delle patch

Con l'AI, i team riescono a superare il rumore di migliaia di Common Vulnerabilities and Exposures (CVEs) analizzando esposizione degli asset, sfruttabilità e contesto di business per classificare quali patch contano di più.

Ad esempio, se una vulnerabilità è collegata a campagne di sfruttamento attive e si trova su un server esposto a internet, la prioritizzazione guidata dall'AI la segnalerebbe come urgente. Allo stesso tempo, una falla nascosta in profondità in un sistema non critico potrebbe essere classificata molto più in basso.

Unified Vulnerability Management Wave di Forrester osserva che la prioritizzazione basata sul rischio è ora una parte vitale dei moderni programmi di sicurezza. Combinare threat intelligence con probabilità di exploit consente ai team di affrontare le lacune più pericolose prima che gli attaccanti le sfruttino.

Monitoraggio della sicurezza di cloud e SaaS

L'AI sta diventando indispensabile per difendere gli ambienti cloud e SaaS, dove i controlli di sicurezza tradizionali basati sul perimetro non si applicano più. Tiene traccia dell'attività degli utenti, del comportamento dei workload e dei modelli di accesso per individuare configurazioni errate, app non autorizzate o utilizzi rischiosi degli account che altrimenti potrebbero passare inosservati.

Il rilevamento in tempo reale abbinato all'analisi comportamentale e alla mappatura del blast radius offre ai team una visibilità più approfondita su come vengono utilizzati i workload cloud e le applicazioni SaaS. Individuando tempestivamente configurazioni errate e accessi sospetti, le organizzazioni riducono la probabilità di esposizione dei dati e mantengono la conformità ai requisiti di sicurezza e normativi.

AI cybersecurity con SentinelOne

SentinelOne integra l'AI in tutta la sua piattaforma Singularity per aiutare le organizzazioni a rilevare, prevenire e rispondere alle minacce più rapidamente e con meno lavoro manuale. Invece di trattare l'AI come una funzionalità aggiuntiva, la nostra piattaforma utilizza machine learning e analisi comportamentale come componenti fondamentali di ogni funzione di sicurezza.

Ecco i principali modi in cui SentinelOne applica l'AI per supportare gli sforzi di cybersecurity:

• Rilevamento automatizzato delle minacce e rilevamento delle anomalie comportamentali / ML in tempo reale: La piattaforma osserva il traffico di rete, il comportamento degli endpoint e i log di sistema per rilevare deviazioni dai modelli di attività baseline. I suoi modelli comportamentali segnalano tempestivamente le minacce, anche quando gli attaccanti cercano di mascherare attività dannose come processi legittimi.
• Protezione di endpoint, identità e cloud: Oltre al tradizionale rilevamento basato su firme, SentinelOne utilizza analisi statica e basata sul comportamento per fermare ransomware, malware ed exploit zero-day. La sua Cloud-Native Application Protection Platform (CNAPP) estende queste difese agli ambienti ibridi, con funzionalità come Cloud Security Posture Management (CSPM), Cloud Workload Protection Platform (CWPP), Kubernetes Security Posture Management (KSPM), scansione dei segreti e protezione contro il movimento laterale.
• Livello di AI assistiva tramite Purple AI: Purple AI funziona come un analista di cybersecurity AI. Guida le indagini, riassume gli avvisi e supporta il threat hunting. Abbinata alla tecnologia brevettata Storyline di SentinelOne, può anche eseguire analisi forense negli ambienti cloud e sull'attività degli avversari, aiutando i team a risalire rapidamente alle cause radice.
• Iperautomazione e risposta guidata dall'AI: La piattaforma isola automaticamente gli endpoint compromessi, contiene le minacce, annulla le attività dannose ed esegue workflow di remediation. Riducendo la dipendenza dal triage manuale, le organizzazioni abbreviano i tempi di ripristino e minimizzano l'interruzione operativa.
• Prioritizzazione basata sul rischio e visibilità: SentinelOne Singularity Data Lake acquisisce dati da fonti proprietarie e di terze parti, applicando analisi avanzate e threat intelligence per evidenziare i rischi che contano di più. Vulnerabilità e configurazioni errate vengono classificate in base a sfruttabilità e impatto, evitando che i team vengano sommersi da avvisi a bassa priorità.
• Sicurezza dei prompt e conformità AI: SentinelOne fornisce una copertura di sicurezza model-agnostic per i principali provider LLM come Google, OpenAI e Anthropic. È possibile bloccare prompt ad alto rischio e utilizzare coaching inline per aiutare gli utenti ad apprendere pratiche AI sicure. È possibile fermare tentativi di prompt injection e jailbreak, manipolazione dannosa dell'output e perdite di prompt. SentinelOne migliora inoltre la conformità AI per le organizzazioni e previene violazioni delle policy. Tutti i modelli AI non vengono mai addestrati sui dati degli utenti e applica i guardrail più rigorosi per garantire i più elevati standard di sicurezza.

Conclusione

L'AI cybersecurity sta guadagnando terreno e ora conosci i suoi vari casi d'uso. Proprio come gli attaccanti possono usare l'AI per lanciare attacchi, anche tu puoi utilizzare workflow di sicurezza AI per difenderti da essi.  Presta molta attenzione a ciò di cui la tua azienda ha bisogno, alla velocità con cui cresci e utilizza gli strumenti e le tecnologie giusti per prepararti alle minacce emergenti. L'AI nella cybersecurity può aiutarti ad analizzare workflow e dataset, prevenire vulnerabilità ed exploit dei modelli LLM e anche supportarti nell'implementazione delle migliori pratiche di AI cybersecurity.

FAQ

Quali sono i principali casi d’uso dell’AI nella cybersecurity?

L'AI è già integrata in più livelli di difesa. Alcuni dei casi d'uso più ampiamente adottati includono:

• Prevenzione predittiva delle minacce: Individuazione di modelli che segnalano un attacco prima che si verifichi.
• Rilevamento delle anomalie: Identificazione di comportamenti insoliti nelle reti, negli endpoint o nell'attività degli utenti.
• Riduzione del phishing: Filtraggio delle email di phishing generate dall'AI e dei domini dannosi.
• Sicurezza degli endpoint: Rilevamento e contenimento del malware sui dispositivi in tempo reale.
• Risposta automatizzata agli incidenti: Assegnazione della priorità agli avvisi ed esecuzione di azioni predefinite senza attendere l'intervento umano.

In che modo l’AI migliora la cybersecurity?

L'AI migliora le difese facendo ciò che i team umani non possono gestire su larga scala. Elabora enormi quantità di dati in tempo reale, collega i segnali tra ambienti diversi e si adatta all'evoluzione delle minacce. I principali vantaggi includono:

• Riconoscimento rapido dei modelli su miliardi di eventi.
• Meno falsi positivi che fanno perdere tempo agli analisti.
• Risposte automatizzate per contenere gli attacchi più rapidamente.
• Apprendimento continuo da nuovi dati e dall'intelligence sulle minacce.

Il risultato finale è una copertura più solida con meno punti ciechi.

Quali settori traggono maggior beneficio dall’AI nella cybersecurity?

Qualsiasi organizzazione che gestisce informazioni preziose o sensibili può trarne vantaggio, ma alcuni settori registrano un impatto maggiore:

• Finanza: Le banche e i fornitori di servizi di pagamento devono individuare le frodi e bloccare le transazioni sospette in tempo reale su milioni di conti.
• Sanità: Gli ospedali e i sistemi sanitari devono proteggere le cartelle cliniche elettroniche e mantenere al sicuro i dispositivi medici connessi da manomissioni.
• Provider SaaS: I fornitori SaaS si affidano all'AI per monitorare grandi ambienti cloud, dove un singolo punto debole potrebbe esporre migliaia di clienti contemporaneamente.
• Pubblica amministrazione: L'AI aiuta gli enti governativi a difendere le infrastrutture critiche e a proteggere i dati classificati da attacchi sempre più sofisticati

Questi settori affrontano una pressione costante sia da parte di gruppi criminali sia di attori statali, rendendo essenziali le difese basate sull'AI.

L’AI può sostituire gli esperti umani di cybersecurity?

No, l'AI non sostituisce il giudizio o la competenza umana. Ciò che fa è potenziare i team di sicurezza gestendo la portata e la velocità degli attacchi moderni. Le macchine eccellono nell'analizzare i dati, riconoscere i modelli e agire in base a regole. Gli esseri umani sono ancora necessari per:

• Decidere quali minacce sono rilevanti per l'azienda.
• Indagare attacchi complessi che coinvolgono più sistemi.
• Compiere scelte strategiche su budget, priorità e policy.

L'AI si occupa delle attività ripetitive, consentendo agli esperti di concentrarsi su attività a maggior valore.

Quali sono i rischi dell’AI nella cybersecurity?

Come qualsiasi strumento, l'AI introduce i propri rischi. Le sfide comuni includono:

• Falsi positivi che sovraccaricano gli analisti se i modelli non sono configurati correttamente.
• Bias del modello se i dati di addestramento sono incompleti o distorti.
• Costi di integrazione quando si aggiunge l'AI ai sistemi legacy.
• Uso offensivo dell'AI da parte degli attaccanti per generare phishing più convincenti o automatizzare le intrusioni.

La gestione di questi rischi richiede supervisione e test continui, nonché collaborazione tra i fornitori e i team interni.

Quanto sono misurabili i vantaggi dell’AI nel rilevamento e nella risposta?

I vantaggi variano in base alla distribuzione, alla qualità della telemetria, ai flussi di lavoro e alla messa a punto del modello. Lo studio sulle operazioni dal vivo citato in questo articolo ha rilevato che l’AI generativa ha ridotto il tempo medio di risoluzione di circa il 30%, dimostrando che i flussi di lavoro assistiti dall’AI possono produrre miglioramenti misurabili in ambienti idonei.

In che modo l’AI migliora la prevenzione del phishing?

L’AI basata su NLP analizza il contenuto delle email, il comportamento del mittente, gli URL, i domini, gli allegati e i segnali contestuali per identificare intenti dannosi. 

Può bloccare o mettere in quarantena i messaggi sospetti prima che gli utenti interagiscano con essi e aiutare gli analisti a indagare campagne di phishing coordinate.

Qual è il prossimo passo per l’AI nella cybersecurity?

La prossima ondata di adozione dell'AI andrà oltre il rilevamento verso modelli più ampi di automazione e fiducia. Le tendenze da osservare includono:

• Strumenti di AI generativa utilizzati sia per la difesa sia per l'attacco.
• I security operations center (SOC) faranno maggiore affidamento sull'automazione per il triage e la risposta.
• Un'integrazione più profonda con le architetture Zero Trust per convalidare continuamente ogni utente, dispositivo e transazione.

Questi progressi amplieranno il ruolo dell'AI, ma continueranno comunque a operare insieme agli esperti umani anziché sostituirli.