La postura di sicurezza dei dati è un’esigenza permanente. Meno permanente è, invece, lo stato di salute di quei dati, soggetti a pressioni e minacce che evolvono più velocemente dei sistemi pensati per difenderli.
Al Cybertech Europe 2026, che ha chiuso a Roma la sua nona edizione con presenze e speaker da oltre diciannove Paesi, sono emerse con chiarezza alcune delle sfide più urgenti per i responsabili della sicurezza aziendale.
Accanto ai rischi di Shadow AI e Physical AI, l’edizione 2026 ha considerato gli ambiti dove si dovrebbe concentrare la protezione dei dati: le aree dove sono presenti dark data, il reverse engineering condotto tramite intelligenza artificiale e la velocità degli attacchi moderni. Tre fenomeni che hanno in comune un elemento. Sono i punti ciechi dell’organizzazione.
Indice degli argomenti
I dark data: la minaccia che dorme nei sistemi dimenticati
Con dark data si intendono tutti quei dati aziendali che vengono raccolti, ma mai analizzati, mai utilizzati e spesso dimenticati. Sono le informazioni che si accumulano nei sistemi più vecchi, negli archivi non manutenuti, nelle applicazioni legacy che nessuno aggiorna ma che nessuno spegne. Dati che esistono, ma che non rientrano in nessuna politica di governance attiva.
Il problema non è solo la quantità. È la visibilità zero su cosa contengono e su chi può raggiungerli. Un soggetto attaccante, sia esso fatto da una o più persone o peggio se si tratta di un sistema automatizzato a mezzo AI, che accede a questi archivi, trova spesso un patrimonio informativo intatto: credenziali, corrispondenza, dati personali, informazioni commerciali.
Materiale pronto per essere rivenduto, riutilizzato in campagne di phishing mirato o impiegato nella costruzione di identità sintetiche per frodi. La prima misura è sapere cosa si ha. Un censimento periodico degli asset informativi, inclusi quelli inattivi, è il punto di partenza di qualsiasi strategia di protezione seria.
Il reverse engineering condotto dall’AI: aprire il lucchetto senza la chiave
Una delle minacce più significative emerse a Cybertech 2026 è l’uso dell’intelligenza artificiale per condurre attività di reverse engineering su software, protocolli e sistemi di cifratura.
Il reverse engineering è la tecnica con cui si analizza un sistema per capirne il funzionamento interno senza avere accesso al codice sorgente originale. In passato questo tipo di capacità poggiava su competenze elevate e tempi lunghi.
Oggi i modelli di AI riducono drasticamente entrambi.
In effetti, un sistema di AI può analizzare il comportamento di un’applicazione, identificarne i pattern di risposta, ricostruire la logica interna e individuare le vulnerabilità sfruttabili in tempi impensabili per un analista umano.
Lo stesso principio si applica ai protocolli di comunicazione proprietari e, in alcuni casi, agli algoritmi crittografici implementati in modo non ottimale.
La risposta difensiva richiede più livelli. Sul piano tecnico, è fondamentale adottare standard crittografici aggiornati e algoritmi considerati robusti anche rispetto all’analisi assistita da AI. Sul piano operativo, serve ridurre la superficie esposta: meno codice accessibile, meno interfacce non necessarie, meno punti di osservazione per un eventuale attaccante. Sul piano architetturale, la separazione dei componenti critici e il principio del privilegio minimo limitano ciò che può essere scoperto anche quando qualcosa viene analizzato.
Due minuti per entrare, trentasei per portare via i dati
Un dato concreto, portato da Marco Lucchina, country manager di Cynet per Italia, Spagna e Portogallo, nel panel “Unlocking the Value of Data: AI, Security & Digital Sovereignty”, sintetizza il cambiamento in atto. “Due minuti per ottenere l’accesso iniziale, trentasei per estrarre i dati. Quattro ore, invece, è lo SLA di un buon SOC. Questo è il divario che separa oggi chi attacca da chi difende”.
Gli attacchi sono tecnicamente meno complessi rispetto al passato, ma molto più veloci. Se un tempo l’evoluzione delle minacce coincideva con una crescente sofisticazione, come nel caso dei malware polimorfici, oggi gli attaccanti puntano su tecniche semplici eseguite a velocità difficilmente sostenibili per chi difende.
Lo sfruttamento di una vulnerabilità che un tempo richiedeva giorni si compie in pochi minuti. E l’uso di malware è in calo: una volta dentro, l’attaccante esegue comandi di amministrazione ordinari, confondendosi con il traffico legittimo.
Francesco Seminaroti, country manager Italy di Palo Alto Networks, ha sintetizzato il dato con numeri ancora più netti. “Gli attaccanti usano la Frontier AI per comprimere i cicli di attacco fino al novantasette percento, eseguendo violazioni complesse in pochi minuti invece che in settimane”.
Esfiltrazione intelligente e movimento laterale automatizzato
Una volta penetrati in una rete, gli attaccanti usano l’AI per muoversi nell’ombra. I sistemi di rilevamento delle anomalie come SIEM e XDR vengono elusi in modo attivo: l’AI analizza il traffico di rete della vittima e modella i flussi di esfiltrazione in modo che si confondano con il traffico aziendale ordinario. Il risultato è che i dati escono senza far scattare gli allarmi.
Parallelamente, algoritmi intelligenti decidono autonomamente come muoversi all’interno della rete compromessa, cercando i database più critici e infettando altri server senza bisogno di istruzioni costanti da parte di un operatore umano. Il lateral movement, un tempo lento e rumoroso, diventa silenzioso e automatico.
La risposta difensiva deve operare alla stessa velocità. Elena Accardi, country manager di Zscaler per Italia, Grecia, Malta e Cipro, ha descritto un approccio che combina telemetria estesa, reti di decoy e agenti AI per rilevare, analizzare e bloccare le minacce alla velocità delle macchine.
Il principio è che la difesa non può più aspettare l’analisi umana per ogni singolo evento.
Ma l’automazione, come emerso nel dibattito, deve essere governata. Intervenire automaticamente sui sistemi produttivi ha effetti potenzialmente invasivi sull’operatività. Servono sistemi capaci di valutare il contesto, non solo di seguire workflow predefiniti.
La risposta sistemica: prevenzione, intelligenza e controllo umano
Luca Nilo Livrieri, senior director sales engineering per l’Europa meridionale di CrowdStrike, ha posto il punto con chiarezza. “Gli agenti AI non si limitano a rispondere: leggono file, usano credenziali, installano software e agiscono sui sistemi aziendali alla velocità delle macchine. Per questo visibilità e governance sono necessarie, ma non sufficienti. Bisogna vedere cosa fa ogni agente e poterlo fermare mentre agisce”.
Su questo punto si è registrata una convergenza trasversale tra tutti i protagonisti dell’edizione 2026. Roberto Viola, direttore generale del DG CONNECT della Commissione Europea, ha sottolineato “la necessità di una collaborazione strutturata tra industria, ricerca, startup e autorità pubbliche”. Nunzia Ciardi, vicedirettrice generale dell’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale, ha ribadito che “la protezione non può più essere circoscritta al perimetro formale delle infrastrutture critiche: anche le organizzazioni che non rientrano in quel perimetro possono svolgere un ruolo determinante nella sicurezza del Paese”.
La sfida, in definitiva, è costruire difese che operino alla velocità dell’attacco senza perdere il controllo umano sul processo.
Non è un problema tecnico. È un problema di governance, di cultura organizzativa e di scelte strategiche che le aziende non possono più rinviare.
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