Introduzione: l’impatto dell’IA sulle superfici di attacco
La diffusione di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e di agenti di intelligenza artificiale (IA) nelle imprese sta creando nuove superfici di attacco che i sistemi tradizionali di protezione spesso non riescono a identificare. Le organizzazioni si trovano a dover gestire la esposizione di informazioni riservate, la mancanza di visibilità su applicazioni IA e l’automazione delle minacce, sfide che gravano sui team responsabili della sicurezza delle infrastrutture tecnologiche.
Durante il Fortinet Xperts Roadshow NOLA 2026, tenutosi a Punta Cana, Repubblica Dominicana, Ben Wilson, Deputy CISO e vicepresidente senior di Gestione Prodotti di Fortinet, ha analizzato come l’intelligenza artificiale stia trasformando sia le capacità dei cybercriminali sia gli strumenti a disposizione dei difensori per rilevare e rispondere agli incidenti.
IA: tecnologia a doppio taglio
Wilson ha spiegato che l’IA funge da tecnologia a doppio uso. Da un lato, permette agli aggressori di accelerare l’individuazione e lo sfruttamento di vulnerabilità note, di ampliare il raggio d’azione delle loro operazioni e di automatizzare attività malevole. Dall’altro, fornisce ai team di difesa nuove capacità per analizzare enormi volumi di dati e ridurre i tempi di investigazione.
Questa evoluzione sta ridefinendo il funzionamento dei centri operativi di sicurezza (SOC). Tecnologie come Network Detection and Response (NDR), Endpoint Detection and Response (EDR), Security Information and Event Management (SIEM) e Security Orchestration, Automation and Response (SOAR) possono integrare funzionalità di IA per facilitare la correlazione di eventi, identificare comportamenti sospetti e supportare l’esecuzione di risposte automatizzate.
Rischi legati alla mancanza di visibilità
Uno dei principali problemi evidenziati da Wilson è la carenza di visibilità sulle soluzioni IA operative all’interno delle organizzazioni. L’uso di assistenti generativi, applicazioni connesse a modelli esterni e agenti capaci di interagire con altri sistemi può introdurre rischi quando le imprese non conoscono quali informazioni queste tecnologie elaborano o quali permessi possiedono.
Il relatore ha sottolineato che la protezione deve adattarsi a ciascun caso d’uso. Un chatbot che gestisce richieste dei clienti richiede misure di sicurezza diverse rispetto a un dipendente che utilizza un LLM basato su cloud o a un’organizzazione che sviluppa applicazioni IA su infrastrutture proprie. In ogni scenario è necessario identificare i dati coinvolti, i punti di accesso e i controlli appropriati.
Soluzioni Fortinet per la sicurezza di LLM e agenti IA
Tra le tecnologie presentate, Wilson ha menzionato FortiAI Gate, una soluzione pensata per stabilire controlli sulle interazioni con i modelli di linguaggio. Le capacità illustrate includono:
- Applicazione di restrizioni di sicurezza;
- Monitoraggio dei contenuti generati;
- Tracciamento del consumo di token, unità di informazione utilizzate dai modelli durante l’elaborazione di richieste e risposte.
L’esecutivo ha inoltre evidenziato l’importanza di integrare meccanismi di prevenzione della perdita di dati (DLP) per ridurre il rischio che informazioni personali, documenti riservati o proprietà intellettuale vengano condivisi con servizi IA senza autorizzazione. Il problema diventa critico quando i dati lasciano l’infrastruttura aziendale per essere processati da fornitori esterni.
Governance e policy di utilizzo
Un altro punto cruciale è la definizione di politiche di governance prima di ampliare l’uso di agenti IA. Tali policy devono stabilire:
- Quali applicazioni sono autorizzate;
- Quali informazioni possono essere consultate;
- Quali permessi sono concessi;
- Quali attività richiedono supervisione umana.
La visibilità sui flussi di dati e sulle interazioni è un requisito fondamentale per applicare questi controlli in modo efficace.
IA agente al servizio delle operazioni di sicurezza
Wilson ha anche evidenziato lo sviluppo di IA agente applicata alle operazioni di sicurezza, con capacità orientate a supportare l’investigazione di avvisi e ad accelerare specifiche attività di risposta. L’integrazione di tali agenti può aiutare i team a gestire carichi di lavoro sempre più elevati, ma richiede comunque meccanismi di supervisione e controllo sulle azioni automatizzate.
Le dichiarazioni sono state rilasciate durante una giornata di formazione specializzata che ha riunito ingegneri e professionisti di aziende partner di Fortinet in Centro America e nei Caraibi. Il programma ha incluso laboratori pratici e sessioni su IA, sicurezza delle reti e operazioni di cyber‑security, con l’obiettivo di approfondire le sfide legate all’implementazione di queste tecnologie.
Implicazioni per le organizzazioni
La principale implicazione per le imprese è che adottare l’intelligenza artificiale significa assumersi nuove responsabilità di sicurezza. Proteggere i modelli, monitorare gli agenti, controllare lo scambio di informazioni e rafforzare le operazioni di rilevamento e risposta saranno compiti indispensabili per integrare questi strumenti senza perdere visibilità sui rischi tecnologici.
In sintesi, il Fortinet Xperts Roadshow 2026 ha mostrato come la difesa dei SOC debba evolversi parallelamente all’avanzamento dell’IA, combinando tecnologie avanzate, governance rigorosa e una cultura della sicurezza basata sulla consapevolezza delle nuove superfici di attacco introdotte da LLM e agenti intelligenti.
Vedi anche: Fortinet Xperts Roadshow 2026: il futuro dei SOC e della difesa automatizzata