Il panorama del cloud ibrido sta nuovamente cambiando e i team di sicurezza informatica devono trovare un nuovo punto d’appoggio.
È stato solo circa un decennio fa che le aziende — per ragioni di costo ed efficienza — hanno puntato tutto sul cloud computing pubblico , pagando fornitori terzi per l’accesso a server, reti e risorse di archiviazione. L’anno scorso, 83% di quelle persone ha dovuto rivedere le proprie posizioni. I costi erano in aumento, il numero di attacchi era in forte crescita e i dirigenti si resero conto che il modello cloud su cui avevano fatto affidamento non garantiva più un valore prevedibile né un livello di rischio accettabile. Pertanto, hanno nuovamente adeguato la propria strategia di archiviazione dei dati, lasciando alcuni dati e carichi di lavoro nel cloud pubblico, ma riportando i carichi di lavoro critici in ambienti privati on-premise, secondo un sondaggio condotto da DataCanopy.
Non appena le organizzazioni hanno apportato tale adeguamento, l’IA generativa ha introdotto una nuova serie di problemi. Ciò ha determinato un forte aumento dei volumi di dati in questi ambienti cloud e ha provocato un’ondata di minacce basate sull’intelligenza artificiale che ha rapidamente messo a dura prova i team di sicurezza.
Infatti, un recente sondaggio condotto da Gigamon ha rilevato che il 91% dei responsabili della sicurezza e dell’IT sta attualmente “scendendo a compromessi in materia di protezione e gestione della propria infrastruttura cloud ibrida”. Alcuni hanno rinviato i progetti relativi alla sicurezza. Altre aziende hanno allentato i controlli di accesso per garantire la continuità operativa. Molti hanno ridotto le attività di monitoraggio o di verifica della conformità alle norme “ ” al fine di ridurre i costi.
«I budget dei CISO sono stati ridotti, le minacce sono in aumento e l’intelligenza artificiale sta aggravando la situazione», ha affermato Mark Jow, technical advocate ed evangelist per l’area EMEA presso Gigamon, elencando tre preoccupazioni ricorrenti che tengono svegli la notte i responsabili della sicurezza informatica. «Ciò significa che i CISO devono scendere a compromessi, poiché semplicemente non possono fare tutto ciò che vorrebbero fare.»
Ciononostante, alcune aziende stanno individuando quali misure possano adottare per affrontare le sfide legate alla sicurezza nel cloud. Di seguito sono riportate quattro best practice che, secondo gli esperti, le aziende stanno adottando sempre più spesso per riprendere il controllo dei propri ambienti ibridi:
1. Per migliorare la sicurezza del cloud ibrido, è necessario dare priorità a una visibilità completa
Secondo lo studio condotto da Gigamon, quasi la metà (47%) dei responsabili IT non dispone di una visione completa e di una visibilità " " dei propri ambienti. Man mano che le organizzazioni integrano infrastrutture on-premise, servizi di cloud pubblico e piattaforme Software-as-a-Service (SaaS), il monitoraggio dei carichi di lavoro e dei flussi di dati diventa sempre più complesso.
«I budget destinati ai CISO sono stati ridotti, le minacce sono in aumento e l’intelligenza artificiale sta aggravando ulteriormente la situazione.”Mark Jow, responsabile tecnico e promotore per l’area EMEA, Gigamon
La posta in gioco è alta. Una volta ottenuto l’accesso iniziale, gli autori di attacchi informatici di tipo “ ” spesso si spostano lateralmente all’interno di ambienti ibridi, sfruttando percorsi interni per ampliare il proprio raggio d’azione. Senza una visibilità completa, i responsabili della sicurezza potrebbero non individuare tale attività finché non sarà troppo tardi.
Il monitoraggio in tempo reale sta diventando una priorità assoluta. Sono ormai lontani i tempi in cui la gestione delle risorse IT comportava controlli programmati dell’attività della rete informatica, i cui risultati potevano richiedere ore o giorni. Neanche 10 o 15 minuti sarebbero sufficienti. Il monitoraggio in tempo reale fornisce un flusso costante di dati con un’affidabilità aggiornata al secondo, consentendo ai team di sicurezza e, in alcuni casi, ai sistemi autonomi di valutare l’attività di rete e le anomalie in tempi record.
[Leggi anche: Asset visibilità — perché non si può proteggere ciò che non si vede]
Infatti, il 64% degli intervistati nel sondaggio condotto da Gigamon afferma che la propria priorità assoluta per il prossimo anno sarà quella di garantire un monitoraggio delle minacce in tempo reale, al fine di ottenere una visibilità completa sui propri dati. Ciò comprende l’implementazione di sensori in ambienti ibridi, l’unificazione dei dati provenienti da sistemi eterogenei e l’integrazione del monitoraggio con flussi di lavoro di risposta automatizzata basati sull’ .
2. Ottimizzare e filtrare i dati per «concentrarsi sul segnale, non sul rumore»
Si può affermare che l’intelligenza artificiale sia la principale responsabile del recente aumento dei volumi di dati: secondo Gigamon, infatti, un dirigente IT su tre afferma che essa abbia raddoppiato il traffico di rete della propria azienda. Il problema è talmente grave che il 55% delle organizzazioni evita l’intelligenza artificiale generativa (GenAI) in molti casi d’uso, come emerge da un’indagine di Deloitte .
«La questione non riguarda solo la protezione di un perimetro statico, ma la messa in sicurezza di una rete dinamica... in grado di operare in modo autonomo sia in ambienti on-premise che nel cloud alla velocità delle macchine.”Ritu Jyoti, ex analista dell’IDC ed esperta di agenti autonomi basati sull’intelligenza artificiale
L'aumento vertiginoso dei dati ha ripercussioni dirette sui costi, sulle prestazioni e sulla sicurezza. Un aumento del traffico comporta un maggiore carico di monitoraggio, un maggior numero di punti ciechi e costi infrastrutturali più elevati. I team di sicurezza faticano a ricavare informazioni significative da un flusso in continua espansione di log, avvisi e dati telemetrici.
Le organizzazioni stanno reagendo filtrando e perfezionando i propri dati. Le piattaforme di visibilità identificano il traffico rilevante e mettono in luce le minacce nascoste. Gli strumenti di sicurezza cloud Enforce garantiscono politiche coerenti in tutti gli ambienti. Gli strumenti per la qualità dei dati consentono di ripulire e standardizzare le informazioni al fine di ottenere analisi più accurate.
[Leggi anche: 4 priorità di leadership critiche per i CISO nell'era dell'IA]
«Si tratta di concentrarsi sul segnale, non sul rumore», ha affermato Jow. «Più riusciamo a semplificare ciò che viene analizzato, più rapidamente i team possono reagire e minore è la probabilità che gli autori degli attacchi riescano a passare inosservati.»
3. Applicare il modello “zero trust” e la microsegmentazione per limitare il movimento laterale negli ambienti cloud ibridi
La distribuzione dei carichi di lavoro in ambienti ibridi offre agli autori degli attacchi maggiori opportunità di muoversi lateralmente una volta ottenuto l’accesso. Ogni nuova regione cloud, ogni cloud privato virtuale (una sezione logicamente isolata dell’infrastruttura di un fornitore di cloud pubblico), ogni microservizio o ogni interfaccia di programmazione delle applicazioni (API, ovvero il collegamento tra computer o programmi informatici che consente loro di comunicare e condividere dati) crea un’ulteriore via d’accesso interna che gli aggressori possono sfruttare. Ciò rende indispensabili una sicurezza incentrata sull’identità e una segmentazione granulare.
Il modello “identity-first” di rappresenta ormai l’alternativa indiscutibilmente più sicura rispetto alle precedenti soluzioni di sicurezza basate sul perimetro, in cui gli utenti, una volta all’interno di un firewall o mentre operavano su un dispositivo autorizzato, godevano di una libertà pressoché totale di movimento all’interno della rete. Le strategie “zero trust” — al centro dell’approccio “identity-first” — verificano costantemente utenti, servizi e carichi di lavoro, indipendentemente dalla loro posizione nell’architettura, riducendo così l’entità del danno in caso di compromissione delle credenziali o dei token. A sostegno del modello “zero trust”, la microsegmentazione suddivide le reti in piccole zone isolate, in modo che gli intrusi non possano spostarsi facilmente qualora riuscissero a penetrare in una rete.
Con l’aumento dei volumi di dati gestiti dall’intelligenza artificiale e l’ampliamento delle superfici di attacco, gli autori degli attacchi ricorrono all’automazione per sondare i percorsi nel cloud alla velocità delle macchine. Entrano in gioco il modello “zero trust” e la microsegmentazione, che consentono di contenere tempestivamente le violazioni e di impedire che un singolo punto di accesso si trasformi in una compromissione a tutto campo.
4. Utilizzate difese basate sull’intelligenza artificiale per contrastare le minacce basate sull’intelligenza artificiale
Gli attacchi basati sull'intelligenza artificiale stanno aumentando rapidamente. Secondo Gigamon, lo scorso anno oltre la metà delle organizzazioni ha registrato un aumento degli attacchi di ransomware di tipo “ ” basati sull’intelligenza artificiale . Da un recente sondaggio condotto da Ekco è emerso che le minacce basate sull’intelligenza artificiale hanno superato le violazioni tradizionali come principale fonte di preoccupazione per i responsabili IT.
“Questa è stata la prima volta in cui l’intelligenza artificiale è stata utilizzata per individuare una vulnerabilità in un contesto reale. Per i difensori, è una prospettiva entusiasmante.”Sandra Joyce, vicepresidente del reparto Threat Intelligence di Google
Ritu Jyoti, ex analista dell’IDC ed esperta di agenti autonomi basati sull’intelligenza artificiale, ha avvertito che tali strumenti rappresentano una «sfida profonda e duplice» per gli ambienti ibridi.
«La questione non riguarda solo la protezione di un perimetro statico, ma la messa in sicurezza di una rete dinamica di identità non umane in grado di agire in modo autonomo sia in ambienti on-premise che nel cloud alla velocità delle macchine», ha affermato Jyoti. «I sistemi di sicurezza tradizionali, progettati per gli utenti umani, non sono in grado di far fronte a questa situazione.»
Sandra Joyce, vicepresidente di Google Threat Intelligence, si è detta d’accordo, sottolineando che, man mano che gli agenti di intelligenza artificiale diventeranno sempre più diffusi negli ambienti cloud, essi non solo amplieranno il panorama delle minacce, ma forniranno anche funzionalità per aiutare le organizzazioni a tenere sotto controllo l’aumento del rischio.
«Abbiamo visto l’intelligenza artificiale utilizzata per perfezionare il codice, l’abbiamo vista impiegata per i deepfake e l’abbiamo vista utilizzata per creare e-mail di spear-phishing», ha affermato Joyce. «Ma non abbiamo riscontrato nulla che assomigli a un attacco “ ” o a una campagna che si autoalimenta. «La chiamo “l’epoca di prima” perché sono pienamente convinto che quel genere di cose stia per arrivare».
Google sta già utilizzando l'intelligenza artificiale su larga scala per contrastare l'intelligenza artificiale. L’azienda analizza miliardi di campioni di malware tramite modelli automatizzati , integra l’intelligenza artificiale in Gmail per ridurre il phishing e lo spam e, recentemente, ha utilizzato un agente basato sull’intelligenza artificiale per Detect e contribuire a correggere una vulnerabilità in SQLite, un database leggero integrato in numerose applicazioni, prima che gli hacker potessero sfruttarla.
«È stata la prima volta in assoluto che l’intelligenza artificiale è stata utilizzata per individuare una vulnerabilità in un contesto reale», ha affermato Joyce. «Per i difensori, è una cosa davvero entusiasmante.»
Il futuro (redditizio) della sicurezza nel cloud ibrido
Le ultime previsioni di Gartner in materia di sicurezza informatica indicano che la spesa per la sicurezza sta registrando un’impennata, trainata dagli investimenti nella sicurezza del cloud ibrido. Secondo le previsioni Q3 2025 della principale società di ricerca e consulenza, la spesa per gli strumenti di gestione della sicurezza nel cloud (CSPM) dovrebbe crescere da 2,5 miliardi di dollari nel 2023 a 13 miliardi di dollari nel 2029—a , con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 31,23%, rendendolo il segmento in più rapida crescita del rapporto. Il mercato raggiungerà i 15,6 miliardi di dollari entro il 2032.
La sicurezza del cloud ibrido moderno si basa su un approccio a più livelli, in modo che gli autori degli attacchi incontrino resistenza in ogni fase. Visibilità, microsegmentazione e monitoraggio basato sull’intelligenza artificiale costituiscono un sistema di sicurezza sufficientemente resiliente da resistere a flussi massicci di dati, movimenti laterali e minacce autonome.
«Il futuro della sicurezza e della creazione di valore non consiste nel costruire muri più alti, bensì nel progettare un tessuto di fiducia partendo dall’interno», ha affermato Jyoti. «Ciò significa passare a un modello basato sull’identità e sullo zero-trust, in cui ogni singolo agente di intelligenza artificiale viene trattato come un utente con privilegi. Dobbiamo integrare un monitoraggio continuo per individuare comportamenti anomali, utilizzare controlli di accesso granulari per garantire la massima sicurezza e — questo è fondamentale — coinvolgere le persone nelle decisioni più critiche.”
