Il settore della logistica è in rapida evoluzione, con una parte significativa degli investimenti IT diretti a migliorare la business intelligence, la gestione dei trasporti, le operazioni di magazzino e la visibilità della supply chain. Tuttavia, sembra mancare un aspetto critico in questo focus: la cyber security.

È doveroso evidenziare che, man mano che il settore diventa sempre più digitalizzato e interconnesso, è anche più vulnerabile alle minacce informatiche. Fortunatamente, l’IA offre una soluzione promettente per mitigare tali rischi, dato che le aziende di logistica, sfruttando questa tecnologia dirompente, possono rafforzare le proprie misure di cybersecurity e contrastare potenziali violazioni e attacchi.

Scenario attacchi cyber ai danni del settore della logistica

Il settore globale dei trasporti e della logistica, spina dorsale cruciale del commercio internazionale, si trova ad affrontare minacce informatiche sempre più sofisticate. Secondo quanto si evince dal “SOCRadar’s comprehensive 2025 Threat Landscape Report” i criminali informatici si stanno concentrando su questo settore a causa dell’immenso valore dei dati in esso contenuti e dei disagi che un attacco riuscito può causare.

Il rapporto rivela 2,286.973 milioni di credenziali esposte, il che suggerisce che molti dipendenti o appaltatori della logistica hanno subito una compromissione dei propri dispositivi, probabilmente a causa di phishing, scarsa igiene della sicurezza o mancanza di protezione degli endpoint. L’esposizione di 117,226 IP evidenzia un rischio significativo di attacchi mirati, poiché gli attori delle minacce possono geolocalizzare gli utenti, sfruttare le vulnerabilità o condurre intrusioni di follow-up nelle reti aziendali.

Inoltre, 39,815 carte di credito esposte rivelano rischi di frode finanziaria, probabilmente legati a piattaforme di e-commerce logistico, sistemi di pagamento aziendali o utilizzo di carte carburante.

I dati sottolineano l’urgente necessità di autenticazione a più fattori (Multi Factor Authentication -MFA), sicurezza degli endpoint e formazione sulla consapevolezza della cybersecurity dei dipendenti per mitigare le minacce di malware nel settore della logistica.

Il report evidenzia come i primi tre domini più cercati dai cyber criminali sono fedex.com (26,44%), ups.com (24,86%) e dhl.com (22,19%), probabilmente a causa della loro presenza globale e del loro ruolo centrale nella logistica. Tali aziende e i loro dipendenti rappresentano, probabilmente, gli obiettivi di maggior valore per il malware stealer a causa dei loro ampi database di clienti e dipendenti. Segue maersk.com (15,26%), con una notevole percentuale di spedizioni globali di container, che lo rende un obiettivo prezioso per gli aggressori che cercano di sfruttare dati sensibili su spedizioni o merci. Anche hapag-lloyd.com (5,10%) e expeditors.com (1,03%) attirano un’attenzione significativa. DI fatto i dati evidenziano l’importanza di proteggere le piattaforme logistiche di alto profilo, in particolare nei principali servizi di spedizione e corriere globali, per prevenire il furto di dati e migliorare le misure di sicurezza informatica.

Principali tipologie di cyber attack nella logistica

Di seguito un’esamina delle principali minacce di cybersecurity a cui il settore della logistica è sottoposto.

• Attacchi ransomware alle infrastrutture critiche – Gli attacchi ransomware sono emersi come una delle principali preoccupazioni per le aziende di logistica, prendendo di mira infrastrutture critiche quali: le reti di trasporto e i sistemi di gestione dei magazzini. Tali attacchi utilizzano software dannosi ransomware che eseguono la crittografia dei dati o il blocco dell’accesso dei sistemi fino al pagamento di un riscatto, causando interruzioni operative, perdite finanziarie, oltre a causare la compromissione di informazioni sensibili, con conseguenti impatti sulla fiducia dei clienti e sulla reputazione del marchio.

• Violazioni dei dati che espongono informazioni sensibili – Le società di logistica si trovano a gestire un’enorme quantità di dati generati e archiviati. Pertanto, le violazioni dei dati rappresentano una minaccia significativa, dato che gli hacker possono sfruttare le vulnerabilità delle reti o delle applicazioni per ottenere l’accesso non autorizzato a informazioni sensibili, quali: i dati dei clienti, i registri finanziari e i dettagli della catena di approvvigionamento. L’esposizione di tali dati riservati non solo rappresenta un rischio per la privacy individuale, ma mina anche l’integrità delle operazioni logistiche, portando potenzialmente a sanzioni normative e a responsabilità legali.

• Interruzioni della catena di approvvigionamento dovute ad attacchi cyber-fisici – Gli attacchi cyber-fisici prendono di mira i sistemi interconnessi che controllano i processi fisici all’interno della supply chain logistica. Tali attacchi possono manipolare i sistemi di controllo industriale, i veicoli autonomi e altri dispositivi interconnessi per: interrompere le operazioni, causare malfunzionamenti delle apparecchiature o addirittura mettere in pericolo la sicurezza del personale, oltre a rischi significativi per la sicurezza pubblica e la sicurezza nazionale.

• Manipolazione dei sistemi logistici a scopo di lucro – Un’altra notevole sfida per la sicurezza informatica nella logistica è costituita dalla manipolazione dei sistemi a scopo di lucro. Ovvero, i cyber criminali, sfruttando i punti deboli dei sistemi e dei processi logistici, possono sottrarre fondi, deviare le spedizioni o interrompere le operazioni aziendali, causando danni finanziari, oltre ad erodere la fiducia tra le parti interessate.

Cybersecurity nella logistica: il vantaggio strategico dell’IA rispetto agli approcci tradizionali

È doveroso evidenziare le misure di sicurezza tradizionali come firewall, software antivirus e sistemi di rilevamento delle intrusioni sono essenziali, ma potrebbero fornire una protezione insufficiente contro le attuali minacce avanzate e in evoluzione. Inoltre, la natura interconnessa dei sistemi logistici e la crescente dipendenza dalle tecnologie digitali richiedono un approccio più olistico e adattivo alla cybersecurity.

In particolare, i limiti degli approcci tradizionali alla cybersecurity includono:

• Incapacità di rilevare e mitigare gli attacchi sofisticati –Le misure di sicurezza tradizionali possono avere difficoltà a rilevare e rispondere a minacce avanzate – quali exploit zero-day, malware polimorfico e attacchi mirati su misura – atte a sfruttare vulnerabilità specifiche nei sistemi logistici.
• Mancanza di visibilità e controllo della supply chain –Le misure di sicurezza tradizionali spesso si concentrano sulla protezione delle reti interne e degli endpoint, trascurando il più ampio ecosistema di fornitori, partner e fornitori di terze parti. Inoltre, i requisiti di conformità di GDPR, NIS2 e DORA e normative specifiche del settore aggiungono complessità agli sforzi di sicurezza informatica logistica, richiedendo controlli e meccanismi solidi.
• Scalabilità e agilità limitate –Gli approcci tradizionali alla sicurezza informatica possono essere difficili da scalare e da adattare alla natura dinamica delle operazioni logistiche, ostacolando l’agilità e la reattività di fronte alle minacce emergenti e all’evoluzione dei requisiti aziendali.

A fronte di quanto sopra, si stanno diffondendo sempre più sul mercato soluzioni di cybersecurity basate sull’IA che offrono un approccio multiforme in grado di garantire:

• Rilevamento anomalie – Le reti logistiche generano grandi quantità di dati da varie fonti, quali sensori, dispositivi IoT e registri delle transazioni. Pertanto, rilevare anomalie all’interno di questi dati – che possono indicare potenziali violazioni della sicurezza o attività dannose – è una sfida significativa.

Gli algoritmi di IA, in particolare quelli basati su tecniche di machine learning possono analizzare i dati storici per comprendere i normali modelli di comportamento all’interno della rete. Inoltre, il monitoraggio, in tempo reale, dei flussi di dati in entrata, permette di rilevare deviazioni dalla norma, contrassegnandole come potenziali minacce alla sicurezza. Tale approccio proattivo consente ai team di sicurezza di rispondere rapidamente alle minacce emergenti e di prevenire potenziali violazioni prima che si aggravino.

• Attività di intelligence sulle minacce – Il settore della logistica è vulnerabile a una ampia gamma di minacce informatiche, tra cui: attacchi ransomware, tentativi di phishing e interruzioni della catena di approvvigionamento. Pertanto, è necessario accedere tempestivamente a informazioni accurate e fruibili.

Le piattaforme di threat intelligence basate su IA sfruttano algoritmi di machine learning per analizzare grandi quantità di dati, sia strutturati sia non strutturati, provenienti da diverse fonti, tra cui: intelligence open source, forum del dark web e report su incidenti di sicurezza. L’IA, identificando modelli e tendenze delle minacce emergenti, può fornire alle aziende avvisi e insight tempestivi, consentendo loro di rafforzare proattivamente le difese e mitigare i rischi prima che si concretizzino in veri e propri attacchi.

• Risposta automatizzata agli incidenti – I processi manuali di risposta agli incidenti sono spesso lenti e soggetti a errori, esponendo le organizzazioni a interruzioni prolungate e danni crescenti in caso di attacco. I sistemi automatizzati di risposta agli incidenti basati su IA possono accelerare significativamente i tempi di reazione, analizzando autonomamente gli avvisi di minaccia e correlando tali informazioni con dati contestuali interni ed esterni. Inoltre, tali sistemi possono eseguire azioni di risposta predefinite in tempo reale, quali: isolamento dei sistemi compromessi, blocco di IP malevoli, quarantena di file sospetti. Ancora, l’IA, automatizzando le attività ripetitive e dispendiose, l’IA consente ai team di focalizzarsi su compiti strategici, quali la ricerca delle minacce e la gestione delle vulnerabilità, migliorando l’efficacia complessiva della sicurezza informatica.

• Integrazione della sicurezza cyber-fisica – Con la digitalizzazione crescente del settore logistico, le operazioni diventano sempre più interconnesse, e la convergenza tra sistemi IT e OT introduce nuove vulnerabilità. Le soluzioni di sicurezza cyber-fisica basate su IA offrono una protezione olistica integrandosi con i sistemi di sicurezza fisica esistenti, quali: telecamere di sorveglianza, controllo accessi e sensori IoT.

Gli algoritmi di IA, correlando i dati da fonti digitali e fisiche, sono in grado di rilevare attività anomale che potrebbero indicare attacchi coordinati quali,ad esempio, manomissione di apparecchiature o accessi non autorizzati. Un approccio integrato che permette ai team di rispondere rapidamente, mitigando i rischi per la sicurezza del personale e garantendo la continuità operativa.

• Sinergia con la Tecnologia Blockchain – Oggigiorno è sempre più fondamentale e sfidante garantire la sicurezza e l’integrità dei dati all’interno della catena di approvvigionamento logistico, in particolare nelle transazioni multilaterali, a causa del rischio di manomissione dei dati e di accessi non autorizzati. Ne consegue che la tecnologia blockchain, combinata con l’IA, si configura come una soluzione solida per migliorare la sicurezza e la trasparenza dei dati nelle reti logistiche, grazie all’uso di tecniche crittografiche e registri distribuiti, che garantiscono l’immutabilità e l’integrità dei record, rendendo praticamente impossibile la manipolazione da parte di soggetti non autorizzati.

Inoltre, gli algoritmi di IA possono potenziare ulteriormente la sicurezza della blockchain, analizzando i modelli di transazione, identificando attività sospette e applicando automaticamente le regole degli smart contract per prevenire frodi o accessi indesiderati a informazioni sensibili.

La combinazione di IA e blockchain consente quindi alle aziende di logistica di stabilire fiducia e trasparenza lungo tutta la supply chain, proteggendo i dati critici dalle minacce informatiche.

• Analisi comportamentale – Le misure di sicurezza tradizionali spesso non riescono a rilevare minacce interne o attacchi sofisticati legati a vulnerabilità umane. Le soluzioni di analisi comportamentale basate su IA analizzano il comportamento degli utenti e i modelli di attività nella rete logistica per identificare anomalie che possono indicare rischi interni, credenziali compromesse o tentativi di accesso non autorizzato. L’IA, stabilendo una baseline di comportamento normale, consente interventi proattivi prima che si verifichino violazioni, mitigando l’impatto dell’errore umano e delle minacce insider.

• Manutenzione predittiva – Gli attacchi informatici mirati alle infrastrutture critiche della supply chain (es. veicoli, attrezzature di magazzino) possono causare interruzioni operative e fermi costosi. I sistemi di manutenzione predittiva basati su IA analizzano dati da sensori IoT, log delle attrezzature e storico della manutenzione per prevedere guasti prima che si verifichino. Grazie al machine learning, questi sistemi rilevano segnali precoci di malfunzionamento, permettendo di pianificare interventi preventivi, di aumentare la resilienza operativa, oltre a ridurreil rischio di attacchi o malfunzionamenti.

• Punteggio di rischio dinamico – Le valutazioni statiche tradizionali non riescono a adattarsi alla rapida evoluzione delle minacce. I sistemi di valutazione dinamica del rischio basati su IA analizzano in tempo reale dati provenienti da feed di threat intelligence, traffico di rete e processi aziendali critici, generando punteggi di rischio aggiornati che riflettono il panorama attuale delle minacce. Ciò consente una prioritizzazione efficace, un’allocazione mirata delle risorse e una mitigazione tempestiva dei rischi più gravi.

• Gestione delle identità e degli accessi (IAM – Identity & Access Management) – La gestione centralizzata delle identità in ambienti logistici complessi è critica e spesso esposta a falle di sicurezza. Le soluzioni IAM basate su IA utilizzano machine learning per rilevare e correggere automaticamente anomalie legate all’identità, analizzando modelli di accesso, comportamento degli utenti e log di autenticazione. Inoltre, queste soluzioni possono adattare dinamicamente le policy di accesso in base a fattori contestuali come posizione, dispositivo e orario, assicurando che solo gli utenti autorizzati abbiano accesso alle risorse, minimizzando i rischi di violazioni o abusi.

Conclusione

Il settore della logistica è destinato a una trasformazione profonda, guidata da una crescente digitalizzazione e interconnessione delle infrastrutture. In questo scenario, la cybersecurity rappresenta non più una scelta, ma una priorità strategica imprescindibile. Le soluzioni basate sull’IA si configurano come elementi abilitanti di una difesa moderna ed efficace, in grado di evolvere insieme alle minacce.

Di fatto, l’IA, attraverso funzionalità avanzate come il rilevamento proattivo delle anomalie, l’intelligence predittiva sulle minacce e la risposta automatizzata agli incidenti, consente di rafforzare la resilienza delle reti logistiche, tutelare i dati sensibili, e prevenire disservizi operativi, contribuendo al tempo stesso a consolidare la fiducia di clienti, fornitori e partner.

In definitiva, investire in una cybersecurity intelligente significa garantire continuità, competitività e sicurezza a lungo termine in un settore sempre più cruciale per il funzionamento delle nostre economie globali.

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