9 casi d'uso dell'AI nella cybersecurity

Questo articolo illustra 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, il più delle volte, 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.

I difensori sono sottoposti alla stessa pressione. I security operations center vengono sommersi dagli avvisi, ma la carenza di personale qualificato fa sì che ci siano meno persone in grado di analizzarli. A peggiorare le cose, 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.

Per questo la sicurezza basata sull'AI è diventata una necessità pratica. I modelli di machine learning stanno riducendo i falsi positivi, il natural language processing (NLP) rileva tentativi di phishing sofisticati e i sistemi di risposta automatizzata riducono 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 all'altezza. 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 individuare 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 la compromissione degli account.
• Gestione delle vulnerabilità che dà priorità alle falle sfruttabili per un'applicazione più rapida delle patch.
• Monitoraggio di cloud e SaaS per rilevare configurazioni errate e shadow IT.

Supportato da esempi reali e casi di studio, 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

Definite 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 con l'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 il costo 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 di personale poiché può rilevare anomalie alla velocità delle macchine e filtrare i falsi positivi. Questo significa che i team non devono più esaminare avvisi infiniti. Al contrario, ricevono informazioni prioritarie 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 la riduzione del rumore degli avvisi, 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 ed exploit zero-day.

La protezione degli endpoint basata sull'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 sulle operazioni dal vivo 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 basata sull'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 alta 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 individuare queste minacce nascoste definendo una baseline di ciò che appare "normale" in 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 posizioni 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 un'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 gli exploit zero-day e i rischi interni.

Con il machine learning, i team ottengono una migliore visibilità sulle nuove minacce e perdono meno tempo con i 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 i contenuti dannosi che i filtri email tradizionali spesso non rilevano.

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

Grazie all’AI, le organizzazioni segnalano un numero inferiore di truffe di phishing riuscite, una riduzione delle compromissioni degli account e carichi di lavoro investigativi più leggeri. Questo rafforza la resilienza contro le tattiche di social engineering, che sono 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 il contenimento, l’indagine, le fasi di remediation e i 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 flussi di lavoro di ripristino quasi in tempo reale.

Uno studio sulle operazioni dal vivo ha rilevato che l’adozione dell’AI generativa ha ridotto il tempo medio di risoluzione 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 delle attività aziendali e l’esposizione finanziaria. Inoltre alleggerisce 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 identità

L’AI aiuta a prevenire il furto di credenziali e l’acquisizione 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 modelli in evoluzione 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 dell’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, un numero inferiore di acquisizioni riuscite degli account, una riduzione del rischio 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 eliminano il rumore di migliaia di Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) analizzando l’esposizione degli asset, la sfruttabilità e il contesto aziendale 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 basata sull’AI la segnalerebbe come urgente. Allo stesso tempo, un difetto nascosto in profondità in un sistema non critico potrebbe essere classificato molto più in basso.

Forrester’s Unified Vulnerability Management Wave osserva che la prioritizzazione basata sul rischio è ora una parte vitale dei moderni programmi di sicurezza. Combinare la threat intelligence con la 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.

Cybersecurity AI con SentinelOne

SentinelOne integra l’AI nella 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 in tempo reale delle anomalie comportamentali / ML: La piattaforma monitora il traffico di rete, il comportamento degli endpoint e i log di sistema per rilevare deviazioni dai modelli di attività di base. 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 rilevamento tradizionale basato su firme, SentinelOne utilizza analisi comportamentale e statica per bloccare 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 basato sull’AI. Guida le indagini, riepiloga gli avvisi e supporta il threat hunting. Abbinato alla tecnologia brevettata Storyline di SentinelOne, può anche eseguire analisi forensi negli ambienti cloud e sull’attività degli avversari, aiutando i team a risalire rapidamente alle cause principali.
• Hyperautomation 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 riducono al minimo le interruzioni operative.
• 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 più importanti. Vulnerabilità ed errori di configurazione vengono classificati in base alla sfruttabilità e all’impatto, evitando che i team vengano sommersi da avvisi a bassa priorità.
• Sicurezza dei prompt e conformità dell’AI: SentinelOne offre una copertura di sicurezza indipendente dal modello per i principali provider di LLM come Google, OpenAI e Anthropic. È possibile bloccare prompt ad alto rischio e utilizzare il coaching inline per aiutare gli utenti ad apprendere pratiche sicure per l'AI. È possibile fermare i tentativi di prompt injection e jailbreak, la manipolazione malevola dell'output e le fughe di prompt. SentinelOne migliora inoltre la conformità dell'AI per le organizzazioni e previene le violazioni delle policy. Tutti i modelli di AI non vengono mai addestrati sui dati degli utenti e applica i guardrail più rigorosi per garantire i più elevati standard di sicurezza.

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Conclusione

La cybersecurity AI 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 usare 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 usa gli strumenti e le tecnologie giusti per prepararti alle minacce emergenti. L’AI nella cybersecurity può aiutarti ad analizzare workflow, set di dati, prevenire vulnerabilità dei modelli LLM, exploit e anche assisterti nell’implementazione delle migliori pratiche di AI cybersecurity.