Generative AI è entrata in cybersecurity con tutta la sua forza, e come ogni potente tecnologia, ha i suoi pro e i suoi contro. Da un lato, gli aggressori stanno già sperimentando con l'IA per generare malware, campagne di phishing artigianale e creare deepfakes che erodono la fiducia. I prezzi sono alti. recenti Gli exploiti zero-day sono aumentati del 46% anno dopo anno, un chiaro segnale che gli attaccanti stanno accelerando. Entro il 2028, il 70% delle aziende adotterà l’IA per le operazioni di sicurezza. Il rapporto di ForeScout Vedere Labs 2025 Le previsioni di Gartner La realtà sta nel mezzo: l'IA sta già cambiando i test di penetrazione, la sicurezza delle applicazioni e la conformità - ma non è un sostituto per l'esperienza umana.Invece, è un moltiplicatore di forza, riformando il modo in cui i team di sicurezza possono scoprire rapidamente ed efficacemente le debolezze, soddisfare gli obblighi normativi e prepararsi per gli avversari che stanno anche sfruttando l'IA. La natura a duplice uso dell'AI generativa L’intelligenza artificiale generativa nella cibersicurezza è meglio intesa come una tecnologia a doppio uso: amplifica sia le capacità di attacco che di difesa. Ginevra per gli aggressori L’intelligenza artificiale riduce le barriere generando e-mail di phishing sofisticate, persone false, codice dannoso e persino catene di sfruttamento automatizzate. dimostrare come gli agenti autonomi possano essere incaricati di eseguire la scansione, lo sfruttamento e il pivoting attraverso i sistemi, oscurando la linea tra la ricerca di prova di concetto e la capacità dell'avversario. (un keylogger polimorfico generato da AI) e (marketed on underground forums as “ChatGPT for cybercrime”) hanno già dimostrato ciò che è possibile. CAI (Intelligenza Cognitiva Autonoma) Il BlackMamba WormGPT Gennaio per i difensori AI fornisce scala, velocità e intelligenza.Al di là dei copiloti SOC, l'IA viene incorporata direttamente nel ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC) tramite recensori di codici di sicurezza AI e scanner di vulnerabilità alimentati da AI. (con controlli di codifica sicuri), , e eliminare i problemi in anticipo, riducendo i costi di riparazione a valle. aiuta gli analisti a classificare gli allarmi e accelerare le indagini. GitHub Copilot codice Snyk Codice AI Copilotto di sicurezza Questa dualità è la ragione per cui molti esperti avvertono di una “corsa alle armi AI” tra team di sicurezza e criminali informatici – dove la velocità, l’automazione e l’adattabilità possono decidere i risultati. Test di sicurezza e penetrazione offensiva I test di penetrazione sono stati tradizionalmente molto lunghi e si basano su specialisti qualificati per indagare sulle vulnerabilità nelle reti, nelle applicazioni e nelle infrastrutture. Large language models and autonomous agents can now: 
 
 
 
 Generare sfruttamenti e payloads su richiesta. Mimici campagne di phishing e social engineering su scala. Eseguire routine confuse per simulare le vulnerabilità zero-day prima che gli attaccanti lo facciano. Un punto di prova sorprendente è il pentester autonomo AI che recentemente è salito a In benchmark controllati, XBOW ha risolto 88 delle 104 sfide in soli 28 minuti - un compito che ha richiesto a un esperto tester umano più di 40 ore. . XBOW #1 di Il servizio VPN di Palo Alto Other examples include: 
 
 
 
 AutoSploit, un primo tentativo di sfruttamento assistito da AI che ha accoppiato Shodan con Metasploit. I bug bounty hunters usano LLM come copilots per la ricognizione e la generazione di carichi utili. MITRE ATLAS, un framework che mappa come gli avversari potrebbero usare l’IA in attacchi informatici. Tuttavia, nonostante la sua velocità e precisione, strumenti come XBOW richiedono ancora la supervisione umana. I risultati automatizzati devono essere convalidati, prioritizzati e – criticamente – mappati al rischio normativo e aziendale. Senza questo livello, le organizzazioni rischiano di annegare nel rumore o di trascurare le vulnerabilità che contano di più per la conformità e la fiducia. Questa è la forma delle prove di penetrazione che verrà: una scoperta più veloce, aumentata da AI, combinata con il giudizio degli esperti per rendere i risultati significativi per le aziende sotto pressione da parte dei regolatori e dei partner. Come può essere utilizzata l'IA generativa nella sicurezza delle applicazioni La catena di fornitura di software è diventata troppo vasta e complessa per il test puramente manuale, e l'IA generativa sta entrando come un copiloto. Key applications include: 
 
 
 
 
 
 Analisi del codice e copiloti SDLC sicuri: GitHub Copilot e CodiumAI individuano modelli insicuri prima che il codice raggiunga la produzione. Scanner di sicurezza alimentati da AI: Snyk Code AI e ShiftLeft Scan scorrono continuamente app e API, segnalando le vulnerabilità in tempo reale. Suggerimenti di patch automatico: GitHub ora genera richieste di pull guidate da AI che suggeriscono correzioni sicure. Testare le applicazioni basate su LLM: l'ascesa dei chatbots alimentati da AI introduce nuovi rischi. Gli attacchi di iniezione rapida sono già nella natura. OWASP ha risposto con il primo Top 10 per le applicazioni LLM nel 2023. Fuzzing API e simulazioni zero-day: strumenti come Peach Fuzzer e agenti guidati da AI generano in modo autonomo input malformati su scala. La promessa è l’efficienza – ma la sfida è la fiducia.Un patch generato da AI può risolvere un problema mentre crea un altro.Questo è il motivo per cui l’IA è meglio impiegata come acceleratore in AppSec, con gli esseri umani che validano le sue scoperte e assicurano che le risoluzioni siano allineate con i quadri di conformità come di , o per il software medico. di ISO 27001 Hippone FDA MDR e IVDR Come può essere utilizzata l'IA generativa nella conformità e nella governance Oltre al pentesting e all’AppSec, l’intelligenza artificiale sta trovando un ruolo nel mondo spesso trascurato della conformità.Per le aziende del settore sanitario, della biotecnologia o della fintech, la conformità può fare o rompere la crescita – e l’intelligenza artificiale sta cominciando a ridurre il pesante sollevamento. Emerging applications include: 
 
 
 
 Automatizzazione della raccolta di prove per ISO 27001, SOC 2, HIPAA e GDPR. Mappatura delle vulnerabilità ai controlli: collegare i risultati del pentest direttamente alle clausole SPDF o ISO della FDA. Generare rapporti pronti all'audit: piattaforme come Vendict, Scrut e Thoropass utilizzano l'IA per tradurre la posizione di sicurezza in documentazione amichevole ai regolatori. Questo è particolarmente potente in genomica o diagnostica, dove le start-up affrontano un pesante onere normativo e devono dimostrare sia la sicurezza che la maturità della conformità per vincere partnership o finanziamenti. Esempi di industria L'uso dell'IA nella cibersicurezza non è ipotetico - si sta svolgendo in tutte le industrie oggi: 
 
 
 
 
 
 IBM, NVIDIA, Accenture: copiloti AI per le operazioni SOC e la rilevazione delle minacce. Vendict, Scrut, Thoropass: incorporare l'IA nei flussi di lavoro GRC. Governi e settori della difesa: l’AI Cyber Challenge (AIxCC) di DARPA utilizza l’IA per la resilienza. Avversari: i gruppi APT della Corea del Nord e le organizzazioni di frode organizzate stanno già utilizzando l'IA per le truffe di falsificazione, phishing e deepfake. Uno studio di caso: nel 2019, una società energetica britannica ha perso 240.000 dollari dopo che una voce del CEO ha ingannato i dipendenti per trasferire denaro. Rischi emergenti dell'IA generativa nella cibersicurezza L’intelligenza artificiale introduce nuovi vettori di attacco e amplifica quelli esistenti: 
 
 
 
 
 
 
 Phishing e ingegneria sociale alimentati da AI: le truffe audio Deepfake stanno crescendo in sofisticazione. Iniezione rapida e manipolazione del modello: il Top 10 LLM di OWASP evidenzia l'iniezione rapida come il rischio numero uno. Pregiudizio e privacy: i modelli di formazione sui set di dati sensibili rischiano violazioni della conformità ai sensi del GDPR. Sovra-dipendenza: trattare le uscite di AI come un vangelo rischia punti ciechi e falsi positivi. Allucinazioni: gli studi mostrano che i copiloti AI fabbricano vulnerabilità o correggono. Rischio di dipendenza: le interruzioni di SaaS o i cambi di API nelle piattaforme AI possono interrompere i pipeline. Migliori strategie pratiche per l'adozione sicura di AI Per adottare l'IA in pentesting, AppSec o conformità in modo responsabile, le organizzazioni dovrebbero: 
 
 
 
 
 
 Mantenere gli esseri umani nel ciclo: convalidare i risultati dell'IA prima di agire. Gestire l’intelligenza artificiale ombra: prevenire l’uso di strumenti di intelligenza artificiale non autorizzati (ad esempio, la perdita di dati da parte di Samsung in ChatGPT). Eseguire simulazioni continue: il team AI Red di Microsoft testa i copilotti per i rischi avversari. Integrare in SDLC sicuri: Implementare recensori e scanner AI direttamente nei pipeline di sviluppo. Applicare i quadri di governance: il NIST AI Risk Management Framework e le linee guida per la sicurezza AI dell'ENISA contribuiscono a garantire l'uso etico e sicuro dell'IA. Conclusioni & Outlook Quindi, come può essere utilizzata l'IA generativa nella cibersicurezza? non sostituirà i testatori di penetrazione, gli ingegneri di sicurezza delle applicazioni o i lead di conformità, ma accelererà il loro lavoro, espanderà la loro copertura e riformelerà il modo in cui le vulnerabilità vengono trovate e segnalate. I vincitori non saranno quelli che adottano intelligenza artificiale ciecamente, né quelli che la ignorano.Saranno le organizzazioni che sfruttano l'intelligenza artificiale come un copiloto di fiducia - combinando velocità con giudizio umano, profondità tecnica con allineamento normativo e automazione con responsabilità. Il fattore decisivo non sarà se le aziende utilizzino l’IA, ma quanto responsabilmente, strategicamente e in sicurezza lo utilizzino – specialmente nei settori regolamentati dove la conformità e la fiducia non sono negoziabili. Ulteriori letture e referenze 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ForeScout Vedere Labs H1 2025 Threat Review 
 
 Gartner – The Future of AI in Cybersecurity 
 
 CAI – Cognitive Autonomous Intelligence 
 
 BlackMamba AI Keylogger 
 
 WormGPT Underground Tool 
 
 GitHub Copilot 
 
 CodiumAI 
 
 Snyk Code AI 
 
 Microsoft Security Copilot 
 
 XBOW Autonomous Pentester 
 
 Palo Alto GlobalProtect VPN Vulnerability 
 
 AutoSploit 
 
 AI in Bug Bounties – PortSwigger 
 
 MITRE ATLAS 
 
 OWASP Top 10 for LLM Apps 
 
 ISO 27001 Standard 
 
 HIPAA Security Rule 
 
 FDA Medical Device Regulation 
 
 FDA SPDF Guidance 
 
 Vendict 
 
 Scrut 
 
 Thoropass 
 
 IBM Security AI 
 
 NVIDIA AI for Security 
 
 Accenture Security 
 
 DARPA AIxCC 
 
 North Korean APT Attacks – Mandiant 
 
 WSJ – Deepfake CEO Fraud Case 
 
 FT – Deepfake Audio Scams 
 
 GDPR Text 
 
 Samsung ChatGPT Data Leak – The Register 
 
 Microsoft – AI Red Teaming 
 
 NIST AI Risk Management Framework 
 
 ENISA AI Security Guidelines

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Come l'IA generativa può essere utilizzata nella cybersecurity

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