L'intelligenza artificiale sta riscrivendo le regole della cybersecurity su due fronti opposti. Da un lato i cybercriminali la sfruttano per individuare vulnerabilità, automatizzare gli attacchi e condurre più operazioni in parallelo. Dall'altro, all'interno delle aziende, gli strumenti di IA si diffondono molto più rapidamente della capacità dei team IT di monitorarli. Con l'arrivo degli agenti autonomi, capaci di accedere alle applicazioni aziendali ed eseguire operazioni senza supervisione continua, la superficie d'attacco è destinata ad ampliarsi ulteriormente.
Shadow AI e visibilità ridotta
È lo scenario emerso al Fortinet Security Day Milano 2026, dove Massimo Palermo, VP & Country Manager Italy and Malta di Fortinet, ha discusso con Alessandro Piva del Politecnico di Milano, Aldo Di Mattia e Filippo Cassini di Fortinet. Il primo nodo è la mancanza di visibilità: secondo i dati citati da Palermo, l'83% delle aziende ha già implementato almeno un caso d'uso dell'IA, ma soltanto il 37% dispone di processi per monitorarne l'utilizzo. Spesso sono gli stessi dipendenti a introdurre strumenti generativi senza autorizzazione, alimentando il fenomeno della shadow AI: documenti riservati, dati sui clienti e proprietà intellettuale finiscono nei chatbot senza che nessuno conosca le modalità di trattamento delle informazioni.
Il problema è particolarmente sentito nelle grandi imprese italiane. Piva sottolinea che il 71% ha avviato progetti di IA, mentre l'Osservatorio Cybersecurity & Data Protection del Politecnico di Milano rileva che il 71% dei CISO ritiene l'IA un fattore di aumento del rischio informatico e il 60% è preoccupato per l'uso di strumenti consumer da parte dei dipendenti. L'IA agentica aggiunge complicazioni: un agente può interrogare database, modificare documenti e interagire tramite API e protocolli come MCP (Model Context Protocol), rendendo cruciale stabilire autorizzazioni, verifiche e responsabilità. Senza dimenticare gli attacchi di prompt injection, potenzialmente più gravi di una semplice risposta errata di un chatbot.
Attaccanti più rapidi, difese da consolidare
Di Mattia individua in scalabilità e autonomia i due cambiamenti principali introdotti dall'IA nelle capacità offensive. Gli agenti cercano vulnerabilità, analizzano sistemi esposti e preparano attacchi mirati in tempi molto ridotti. Un caso citato riguarda un ransomware in cui l'operatore criminale ha fornito solo alcune indicazioni via prompt, lasciando all'agente gran parte dell'esecuzione. Anche phishing e frodi vocali diventano più accessibili grazie alla clonazione della voce. I dati FortiGuard Labs indicano che in Italia il 66% delle attività malevole osservate è riconducibile alla fase di pre-attacco, con gli attaccanti sempre più concentrati sullo studio delle infrastrutture per limitare i rischi di rilevamento.
A tutto questo si aggiunge la frammentazione delle architetture di sicurezza: secondo Cassini un'azienda gestisce in media 35 prodotti diversi, con punte di 110, spesso non integrati tra loro. La risposta di Fortinet punta sul consolidamento attraverso il Security Fabric, architettura che collega soluzioni per reti, endpoint, cloud e applicazioni e consente di attivare contromisure automatiche da un singolo evento rilevato. Sul fronte IA arrivano FortiGuard Inline AI Security Service, che estende ai firewall FortiGate l'ispezione dei prompt e delle risposte erogata dal cloud, FortiAIGate per analizzare modelli e agenti, e FortiLink SASE Service. L'obiettivo è proteggere l'adozione dell'IA senza imporre nuove infrastrutture separate, riducendo complessità e costi operativi.
