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Simulazioni realistiche e AI: come il Red Teaming accelera la scoperta di vulnerabilità e la costruzione di resilienza continua
Una chiamata, apparentemente dalla banca, segnala un'anomalia sul conto aziendale. Un’email ben scritta, con la firma giusta e un tono familiare chiede un aggiornamento urgente su una fattura. Tutto plausibile. Tutto verosimile. Tutto falso.
Si tratta di attacchi: precisi, grammaticalmente ineccepibili, privi di link sospetti. Sembrano progettati su misura, per colpire una persona o un’azienda in un momento preciso. In molti casi, è esattamente così: a costruirli è un sistema di intelligenza artificiale.
Per difendersi, è importante mantenere le competenze per poter individuare una vulnerabilità, costruire un payload, aggirare un sistema di difesa; queste stesse attività possono oggi essere automatizzate, potenziate e accelerate grazie all’AI.
Come può un’organizzazione difendersi da minacce che sembrano conoscerla già dall’interno?
La risposta, per noi, parte dal Red Team.
L’attività di Red Teaming consiste nel testare la resilienza di un’organizzazione e contribuire al rafforzamento della sua security posture, simulando attacchi realistici e controllati mediante tecniche e strumenti propri di un possibile attaccante.
Nel contesto contemporaneo, l’integrazione dell’intelligenza artificiale all’interno di queste simulazioni rappresenta un’evoluzione naturale e necessaria, non perché si vuole seguire una moda, ma perché la natura del Red Team chiede di rispecchiare fedelmente ciò che accade davvero nel panorama delle minacce attuali.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle attività di Red Teaming non sostituisce l’esperienza degli analisti, la potenzia. Rendere i test più rapidi, più completi, e più aderenti agli scenari reali, permette di far emergere i reali punti deboli di un sistema informatico per poter intervenire tempestivamente e renderlo più resiliente possibile.
Social Engineering
Nelle attività di social engineering, l’AI può essere utilizzata per l'analisi di grandi volumi di dati, l’analisi automatica di profili pubblici, pattern comunicativi e livelli di esposizione delle figure chiave.
Phishing
È possibile progettare campagne di phishing basate su dati reali e utilizzando modelli linguistici avanzati capaci di adattarsi al tono, al linguaggio e al contesto del destinatario.
Penetration testing
L’intelligenza artificiale permette di individuare anomalie, correlare eventi e ridurre i tempi di analisi delle vulnerabilità trovate in un sistema, permettendo di progettare attacchi mirati ed efficaci.
Diversi team, un unico obiettivo
Il valore del Red Team si esprime appieno quando i risultati delle simulazioni vengono condivisi in modo operativo con i team infrastrutturali, di sviluppo e di sicurezza.
Ogni simulazione diventa un’occasione per costruire consapevolezza e affinare le best practices nei diversi gruppi di lavoro. In questo modo, le vulnerabilità rilevate vengono trasformate in azioni correttive concrete come aggiornamenti di configurazione, revisione delle policy, miglioramento dei processi di accesso e monitoraggio, analisi degli scenari più critici e confronto con le richieste normative.
Al centro di tutto c’è una visione chiara: la sicurezza non è un traguardo, ma un processo continuo, che richiede metodo, aggiornamento e collaborazione.
Shift left & DevSecOps
Sulla base di questa convinzione, è importante implementare il più possibile il concetto di shift left della security, secondo cui la sicurezza non deve essere un accessorio da aggiungere al termine delle attività implementative e di sviluppo. Al contrario, la progettazione di ogni soluzione deve prevedere e integrare le best practices di sicurezza fin dalle prime fasi di progettazione, permettendo di ottenere prodotti che siano resilienti in ogni momento del proprio ciclo di vita. Anche in questo contesto, l’introduzione dell’intelligenza artificiale ha un ruolo chiave.
In ambito DevSecOps, ad esempio, l’AI può supportare i team di sviluppo nell’analisi del codice, identificando vulnerabilità logiche e suggerendo interventi correttivi in fase precoce.
Allo stesso modo, durante i vulnerability assessment, consente una valutazione più contestualizzata del rischio, distinguendo tra minacce teoriche e minacce ad alto impatto operativo.
Adottare queste pratiche permette di abbracciare una nuova prospettiva, capace di anticipare le logiche offensive prima che si manifestino.
Per fare questo c’è la necessità di prepararsi, simulare, comprendere, adattarsi.
Il nostro compito è guidare questo processo. Non con allarmismi, ma con metodo. Non con soluzioni preconfezionate, ma con esperienze concrete, costruite intorno alle esigenze reali di ogni organizzazione.
Il futuro della sicurezza non si attende: si costruisce. Insieme.
L’intelligenza artificiale cambierà il modo in cui si attacca, sta già cambiando il modo in cui ci si difende.