Oggi l’AI sta “cambiando radicalmente il concetto di cyber resilience e le minacce sono oggi ancora più rapide, automatizzate e difficili da riconoscere, costringendo le imprese a passare da un approccio solo difensivo a uno basato anche sulla capacità di risposta e recupero. Il primo cambiamento riguarda le tecniche guidate dal social engineering: phishing, business email compromise e deepfake vocali e video diventeranno più credibili grazie all’AI generativa, aumentando il rischio di frodi e compromissioni interne”, racconta Samuele Zaniboni, Manager of Sales Engineering di ESET Italia. Più in dettaglio, prosegue il manager, “rileviamo una forte evoluzione del ransomware, sempre più industrializzato attraverso modelli ‘Cybercrime-asa- Service’. Gli attaccanti utilizzano automazione e strumenti AI per colpire più velocemente e aggirare le difese tradizionali. Per questo saranno centrali capacità di detection e response rapide, backup realmente testati, continuità operativa e piattaforme integrate in grado di ridurre la complessità della sicurezza IT. Un altro tema critico è l’uso dell’AI all’interno delle organizzazioni: molte aziende rischiano fughe di dati sensibili, shadow AI e problemi di governance legati all’utilizzo non controllato dei modelli generativi. Infine, anche le normative europee come NIS2 e Cyber Resilience Act renderanno la cyber resilience un requisito strategico e non solo tecnico, imponendo alle imprese processi più maturi di gestione del rischio e risposta agli incidenti”.
OFFERTE INTEGRATE
Passando a esaminare l’offerta, “in base alla nostra esperienza, le tecnologie che assicurano i migliori risultati in ambito cyber resilience sono quelle che integrano AI, automazione e capacità avanzate di rilevamento e risposta. In particolare, piattaforme XDR, servizi MDR, analisi comportamentale e sandbox cloud permettono oggi di individuare più rapidamente minacce sofisticate come ransomware, attacchi zero-day e phishing AI-driven. Occorre però sottolineare che l’AI da sola non basta: il modello più efficace è quello ‘ibrido’ dove automazione e supervisione umana lavorano insieme. L’obiettivo non è sostituire gli analisti SOC, ma aumentare velocità decisionale, visibilità e capacità di..
Oggi l’AI sta “cambiando radicalmente il concetto di cyber resilience e le minacce sono oggi ancora più rapide, automatizzate e difficili da riconoscere, costringendo le imprese a passare da un approccio solo difensivo a uno basato anche sulla capacità di risposta e recupero. Il primo cambiamento riguarda le tecniche guidate dal social engineering: phishing, business email compromise e deepfake vocali e video diventeranno più credibili grazie all’AI generativa, aumentando il rischio di frodi e compromissioni interne”, racconta Samuele Zaniboni, Manager of Sales Engineering di ESET Italia. Più in dettaglio, prosegue il manager, “rileviamo una forte evoluzione del ransomware, sempre più industrializzato attraverso modelli ‘Cybercrime-asa- Service’. Gli attaccanti utilizzano automazione e strumenti AI per colpire più velocemente e aggirare le difese tradizionali. Per questo saranno centrali capacità di detection e response rapide, backup realmente testati, continuità operativa e piattaforme integrate in grado di ridurre la complessità della sicurezza IT. Un altro tema critico è l’uso dell’AI all’interno delle organizzazioni: molte aziende rischiano fughe di dati sensibili, shadow AI e problemi di governance legati all’utilizzo non controllato dei modelli generativi. Infine, anche le normative europee come NIS2 e Cyber Resilience Act renderanno la cyber resilience un requisito strategico e non solo tecnico, imponendo alle imprese processi più maturi di gestione del rischio e risposta agli incidenti”.
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Passando a esaminare l’offerta, “in base alla nostra esperienza, le tecnologie che assicurano i migliori risultati in ambito cyber resilience sono quelle che integrano AI, automazione e capacità avanzate di rilevamento e risposta. In particolare, piattaforme XDR, servizi MDR, analisi comportamentale e sandbox cloud permettono oggi di individuare più rapidamente minacce sofisticate come ransomware, attacchi zero-day e phishing AI-driven. Occorre però sottolineare che l’AI da sola non basta: il modello più efficace è quello ‘ibrido’ dove automazione e supervisione umana lavorano insieme. L’obiettivo non è sostituire gli analisti SOC, ma aumentare velocità decisionale, visibilità e capacità di..
Oggi l’AI sta “cambiando radicalmente il concetto di cyber resilience e le minacce sono oggi ancora più rapide, automatizzate e difficili da riconoscere, costringendo le imprese a passare da un approccio solo difensivo a uno basato anche sulla capacità di risposta e recupero. Il primo cambiamento riguarda le tecniche guidate dal social engineering: phishing, business email compromise e deepfake vocali e video diventeranno più credibili grazie all’AI generativa, aumentando il rischio di frodi e compromissioni interne”, racconta Samuele Zaniboni, Manager of Sales Engineering di ESET Italia. Più in dettaglio, prosegue il manager, “rileviamo una forte evoluzione del ransomware,
