Patrick PilotteL’intelligenza artificiale sta ridisegnando la cybersecurity su entrambi i fronti della battaglia. I team di sicurezza la utilizzano per automatizzare il rilevamento delle minacce, accelerare le investigazioni e ridurre l’affaticamento da allarmi (alert fatigue). Gli attaccanti utilizzano la stessa tecnologia per condurre campagne più rapide, più convincenti e più scalabili.
La domanda non è più se l’IA influisca sulla propria strategia di sicurezza. Lo fa già. La vera domanda è se le proprie fondamenta siano in grado di resistere ad attacchi che ormai si svolgono in minuti anziché giorni, e se si sappia cosa sia realmente autorizzata a fare una credenziale rubata una volta che funziona.
La seconda domanda è una domanda sull’identità. È anche quella a cui la maggior parte delle organizzazioni non è in grado di rispondere rapidamente.
L’IA accelera attacchi noti, non ne inventa di nuovi
Gran parte delle analisi sull’IA nella cybersecurity si concentra su tecniche di attacco inedite. I dati misurati indicano qualcosa meno spettacolare ma più concreto: l’IA rende gli attacchi noti più rapidi ed economici, non fondamentalmente diversi.
Il Data Breach Investigations Report 2026 di Verizon ha analizzato, in collaborazione con Anthropic, l’attività degli attaccanti assistita dall’IA, coprendo 793 threat actor sanzionati per violazioni delle policy tra marzo 2025 e febbraio 2026. Nel caso mediano, questi attori hanno fatto ricorso all’assistenza dell’IA in circa 15 tecniche distinte del MITRE ATT&CK, e meno del 2,5% delle tecniche osservate è stato classificato come raro. Le attività legate al phishing hanno rappresentato il 44% degli accessi iniziali assistiti dall’IA.
In altre parole, gli attaccanti utilizzano l’IA come strumento operativo per scalare tecniche già note ai difensori, non per sbloccarne di nuove.
Questo influisce sulle priorità da stabilire. Attività che una volta richiedevano ore di preparazione manuale ora richiedono pochi secondi: e-mail di phishing personalizzate che imitano lo stile di scrittura di un collega, campagne di social engineering multilingue, ricerche sui target assemblate da fonti pubbliche e deepfake audio o video utilizzati per impersonare i dirigenti. La barriera per condurre una campagna efficace non è mai stata così bassa, e la finestra temporale per individuare un account compromesso prima che inizi il movimento laterale continua a restringersi.
Le tecniche sono riconoscibili. I tempi non lo sono.
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Gli attaccanti entrano attraverso le vulnerabilità, poi si muovono con le credenziali
È qui che i dati del 2026 diventano interessanti, e dove molta della comunicazione sulla sicurezza dell’identità risulta ormai superata.
Per la prima volta nei 19 anni di storia del DBIR, lo sfruttamento delle vulnerabilità è diventato il vettore di accesso iniziale più comune, rappresentando il 31% delle violazioni, in aumento rispetto al 20% dell’anno precedente. L’abuso di credenziali come vettore iniziale a sé stante è sceso al 13%. Leggendo solo il titolo, si potrebbe concludere che le minacce all’identità stiano diminuendo.
I dati completi sulle violazioni dicono il contrario. Quando Verizon conteggia l’abuso di credenziali in qualsiasi fase della progressione della violazione, e non solo al primo passo, questo compare nel 39% delle violazioni, più di qualsiasi altra singola tecnica presente nel dataset. Le credenziali rubate rimangono stabili al 36% tra le varie tipologie di azioni di violazione. Nelle violazioni di tipo System Intrusion, le credenziali rubate e le vulnerabilità sfruttate sono altrettanto comuni, entrambe al 39%.
Lo schema è composto da due fasi:
- L’ingresso proviene sempre più spesso da un’applicazione non aggiornata, un fornitore compromesso, un servizio remoto esposto o un pacchetto malevolo.
- Il movimento continua a passare dalle credenziali: password, chiavi API, token OAuth, credenziali degli account di servizio, chiavi cloud, token di deployment e qualsiasi autorizzazione permanente a esse associata.
Questa distinzione comporta una conseguenza pratica che la sola gestione delle vulnerabilità non può risolvere. È possibile correggere la falla, rimuovere il pacchetto malevolo e ricostruire l’host, ma continuare comunque a lasciare in circolazione una chiave API copiata o una password di un account di servizio. Quella credenziale continua a funzionare finché qualcuno non la trova e la revoca.
Il Digital Defense Report 2025 di Microsoft rafforza lo stesso punto con un dataset diverso: gli attacchi basati sull’identità sono aumentati del 32% nella prima metà del 2025, e più del 97% di essi erano attacchi su larga scala basati su password (password spray e brute force contro credenziali prevedibili e riutilizzate).
Quindi l’identità di solito non è il modo in cui gli attaccanti entrano per primi. Nella cybersecurity moderna, spesso entrano attraverso vulnerabilità o servizi esposti, ma è l’identità a decidere fino a dove possono arrivare, quanto velocemente possono muoversi e quanto costerà in definitiva la violazione.
Questo accade perché il “perimetro” non è più un confine di rete fisso. Servizi cloud, utenti remoti, applicazioni SaaS e workload delle macchine operano attraverso posizioni variabili e ambienti dinamici. Di conseguenza, i controlli sull’identità e sugli accessi diventano il livello di enforcement coerente per ogni richiesta, che provenga da un laptop, una sessione del browser, una chiamata API o una credenziale di workload.
L’applicazione delle patch riduce la probabilità che la porta si apra. La governance dell’identità determina cosa c’è dietro: quali sistemi un attaccante può raggiungere, quali privilegi può sfruttare e quali rischi si possono contenere prima che il movimento laterale acceleri.
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Le identità non umane sono il punto cieco in più rapida crescita
Una identità non umana (chiamata anche identità macchina o identità di workload) è qualsiasi entità titolare di credenziali che non sia una persona: account di servizio, applicazioni, workload, script, pipeline CI/CD, bot e, sempre più spesso, agenti IA. Nella sicurezza dell’IA, queste identità sono ciò che consente agli agenti di autenticarsi ai sistemi, recuperare dati, chiamare le API ed eseguire azioni autorizzate come parte dei processi aziendali, senza che un umano effettui l’accesso.
I rischi derivano dal modo in cui queste identità vengono tipicamente gestite: spesso detengono autorizzazioni elevate, possono non disporre di controlli di autenticazione solidi e possono essere difficili da monitorare o revocare rapidamente. Quando le credenziali di un agente IA sono condivise, eccessivamente privilegiate o gestite in modo inadeguato, una compromissione può trasformarsi in un accesso rapido e scalabile, perché l’agente può continuare ad agire con le autorizzazioni che gli sono state concesse.
Nella maggior parte degli ambienti, queste identità superano ormai in numero quelle umane, e sono governate in modo molto meno rigoroso. Il report 2025 di Microsoft osserva che gli attaccanti stanno deliberatamente spostando l’attenzione verso gli account di servizio e le loro credenziali, proprio perché questi account tendono a combinare privilegi elevati con controlli di sicurezza deboli. Un account di servizio raramente dispone dell’MFA, spesso ha una password che non viene modificata da anni, frequentemente possiede più autorizzazioni di quante ne richieda la sua funzione e di solito non ha un proprietario chiaro che ne noterebbe un comportamento anomalo.
Quattro controlli chiudono la maggior parte di questo divario:
- Effettuare un inventario. Non è possibile governare ciò che non è stato censito. Includere gli account di servizio, gli account break-glass, le chiavi API e le credenziali degli agenti, e assegnare a ciascuno un proprietario nominativo.
- Limitare le autorizzazioni. Un account di servizio dovrebbe detenere il set più ristretto di diritti richiesto dalla sua funzione, sul set più ristretto di sistemi.
- Gestire i segreti in modo centralizzato. Conservare le credenziali in una cassaforte, ruotarle secondo una pianificazione ed eliminare i segreti condivisi o codificati in modo fisso.
- Rendere le loro attività verificabili. Se un’identità di workload inizia ad autenticarsi da una nuova posizione o a raggiungere sistemi con cui non ha mai avuto contatti, qualcuno dovrebbe accorgersene.
Le identità macchina non governate sono il modo in cui gli attaccanti si muovono all’interno di un ambiente più velocemente di quanto un team possa rispondere, e sono la categoria più a rischio di essere trascurata in una revisione degli accessi costruita attorno ai dipendenti.
L’IA sta aiutando anche i difensori, ma l’adozione è il collo di bottiglia
I team di sicurezza stanno ottenendo un valore reale dall’IA. Le piattaforme moderne correlano milioni di eventi in tempo reale, evidenziano anomalie, raggruppano gli avvisi correlati e riassumono incidenti complessi in pochi secondi. In pratica, questo significa che gli analisti dedicano meno tempo al triage e più tempo agli incidenti che contano davvero: dare priorità agli avvisi ad alto rischio, accelerare la risposta, suggerire interventi correttivi e automatizzare il lavoro operativo ripetitivo.
Il divario riguarda l’implementazione, non la capacità. Il sondaggio State of IT Security in SMBs di Devolutions ha rilevato che il 71% delle PMI prevede di aumentare l’uso dell’IA nella cybersecurity, ma solo il 25% la utilizza oggi e il 40% non ha ancora iniziato. Nel frattempo, meno di un terzo degli intervistati ha dichiarato di essere in grado di identificare un attacco abbastanza rapidamente da limitare i danni.
Questo è l’accostamento scomodo: gli attaccanti hanno già operativizzato l’IA, mentre la maggior parte dei difensori l’ha ancora solo in una roadmap.
Vale però la pena essere chiari su cosa l’IA può e non può risolvere.