I sistemi intelligenti e ad autoapprendimento basati sull’intelligenza artificiale (IA) sono in grado di rilevare, analizzare e rispondere agli incidenti informatici più velocemente degli esseri umani. In quest’ottica vanno considerati anche i SOC (Security Operation Center) autonomi, alimentati dalla IA.

Introduzione

L’aumento della velocità, della scalabilità e della sofisticazione delle minacce rende necessario disporre di SOC più performanti ed autonomi basati sull’IA; ovvero, sistemi intelligenti e ad autoapprendimento in grado di rilevare, analizzare e rispondere agli incidenti informatici più velocemente di qualsiasi team umano.

Perché i SOC tradizionali sono inefficienti

I team di sicurezza si trovano a fronteggiare una molteplicità di sfide in costante crescita: dagli attacchi cyber sempre più sofisticati, all’enorme volume di segnali di allerta da gestire, fino all’espansione continua delle superfici di attacco. Fattori che non solo mettono a dura prova l’efficienza dei professionisti della cybersecurity, ma comportano anche un notevole aumento delle ore di lavoro necessarie. A tutto ciò si aggiunge la persistente difficoltà nel reperire talenti qualificati, una criticità che incide profondamente sulla capacità operativa delle organizzazioni.

In questo scenario complesso, per i team SOC risulta sempre più arduo eseguire un triage efficace, condurre indagini approfondite e rispondere tempestivamente alle minacce. Di conseguenza, attività fondamentali come la gestione proattiva della postura di sicurezza e il threat hunting vengono spesso trascurate, poiché richiedono tempo, competenze specialistiche e risorse finanziarie significative. È proprio in questo contesto che l’adozione di SOC autonomi basati sull’IA può rappresentare una svolta decisiva, offrendo supporto concreto nell’affrontare queste sfide.

I SOC basati sull’IA: un’evoluzione in atto

L’IA sta trasformando i SOC, combinando l’apprendimento automatico, l’analisi comportamentale e l’automazione per fornire rilevamento e risposta alle minacce in tempo reale. Tali SOC sono in grado di ridurre il rumore dei falsi allarmi, dando priorità ai rischi reali, oltre a prevedere potenziali violazioni prima che si verifichino. Ovvero, i nuovi SOC – correlando autonomamente milioni di punti dati – trasformano la sicurezza informatica da una difesa reattiva a una proattiva.

Ma vediamo come si struttura il percorso progressivo verso il SOC autonomo e quali sono i vantaggi di ogni fase del percorso.

Principali vantaggi delle diverse fasi dell’automazione SOC – Molte organizzazioni stanno affrontando la transizione verso il SOC autonomo con ritmi e strumenti differenti. Un percorso evolutivo che prevede diverse fasi a cui corrispondono diverse tipologie di SOC, ciascuna con caratteristiche e benefici specifici e, precisamente:

Fase 1 – SOC manuale – Il livello più elementare di automazione è la sua completa assenza. Tutte le operazioni di sicurezza in questa fase si basano su metodi di rilevamento centralizzati, che vengono poi valutati da un analista umano. Ad esempio, quando un’e-mail di phishing sospetta viene inoltrata al flusso di lavoro di un analista, ci si aspetta che l’analista in questione esamini la massa di log di rete raccolti per confermare se qualche utente abbia visitato il sito web falso. Inoltre, la correzione potrebbe includere la selezione manuale del sito da bloccare o l’indagine e l’isolamento di un account compromesso.

Attualmente, pochi SOC si affidano esclusivamente a processi manuali, considerando che la diffusione di strumenti di sicurezza sempre più sofisticati ha innalzato il livello medio di automazione dei SOC moderni, posizionandoli a stadi più avanzati nel percorso evolutivo.

Tuttavia, nonostante questi progressi, la dipendenza dall’intervento manuale persiste in specifici ambiti operativi, quali, la gestione delle patch e il threat hunting. Tali attività risultano particolarmente onerose in termini di tempo e risorse, richiedendo team numerosi per gestire flussi di lavoro complessi e articolati ed è proprio in questi processi che si concentrano le maggiori opportunità di ulteriore automazione e ottimizzazione operativa.

Fase 2 – SOC basato su regole – Si tratta del primo livello di automazione, implementato all’interno dei singoli strumenti di sicurezza, che consente di correlare i dati sulla base di regole predefinite.

Quando i dati, ad esempio, non corrispondono ai parametri stabiliti, il SOC può bloccare automaticamente o segnalare connessioni sospette, oppure, una regola firewall potrebbe generare un alert, per gli analisti, in presenza di molteplici tentativi di accesso falliti da uno stesso account.

Inoltre, le regole di allerta possono essere combinate tra loro per ottenere una granularità maggiore. Un analista potrebbe correlare, quindi, tentativi di accesso ripetuti con un picco anomalo di traffico in uscita dallo stesso indirizzo IP: se entrambe le condizioni si verificano simultaneamente, il firewall può isolare automaticamente l’endpoint sospetto, prevenendo o limitando la compromissione dell’account.

È doveroso evidenziare che questo approccio basato su regole concatenate sviluppa logiche di rilevamento più sofisticate, riducendo i falsi positivi e accelerando i tempi di risposta. Inoltre, l’automazione basata su regole non si limita alle difese di rete e la gestione dei log attraverso soluzioni SIEM (Security Information and Event Management) rappresenta una delle opzioni con ROI più elevato.

Di fatto, il SIEM, invece di eseguire manualmente ogni azione, determina automaticamente – secondo procedure predefinite – quale strumento di sicurezza debba intervenire e con quale azione specifica, accelerando significativamente la capacità del SOC di proteggere l’infrastruttura.

Tuttavia, nonostante i benefici operativi, i team SOC devono ancora aggiornare e perfezionare continuamente le regole in modo manuale. Di fatto, per ogni regola attivata, gli analisti identificano manualmente la causa scatenante e determinano se si tratti di un attacco reale o di un falso positivo; mentre i runbook specificano dettagliatamente come confrontare i dati tra diversi strumenti, rendendo i SOC basati su regole ancora fortemente dipendenti dal triage manuale.

Fase 3 – SOC unificato dall’IA – Le funzionalità unificate dall’IA trasformano i runbook statici in playbook dinamici, ovvero flussi di lavoro automatizzati. I SOC unificati dall’IA aggiungono un ulteriore livello di analisi rispetto alla correlazione dei log della Fase 2: si passa dalla correlazione dei log alla correlazione degli avvisi, eliminando gran parte del tempo necessario per il clustering di alert e richieste. Ciò consente ai team di rispondere più rapidamente agli IoC (Indicators of Compromise) reali.

È doveroso ricordare che il SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response) rappresenta lo strumento chiave dei SOC unificati dall’IA. Esso fornisce una console centralizzata che incorpora l’attività in tempo reale degli strumenti di sicurezza segmentati di un’organizzazione, i.e.: SIEM, EDR (Endpoint Detection and Response) e firewall.

Inoltre, attraverso le API (Application Programming Interface), il SOAR incrocia automaticamente avvisi e dati condivisi tra questi diversi strumenti, trasferendo informazioni tra le fonti pertinenti. Di fatto una piattaforma SOAR può acquisire un avviso da uno strumento, ad esempio, una soluzione EDR e iniziare automaticamente a collegare i risultati provenienti da altri strumenti.

Inoltre, se l’EDR identifica un’applicazione in background insolita su un dispositivo, il SOAR confronta immediatamente l’applicazione con i log presenti in altri strumenti – come feed di threat intelligence e firewall – permettendo al motore di analisi del SOAR di valutare la legittimità dell’avviso EDR.

È doveroso evidenziare che il SOAR, di per sé, non costituisce un’IA completa: si basa su una vasta gamma di playbook predefiniti per rispondere alle minacce. Inoltre, lo sviluppo di questi playbook richiede una comprensione approfondita di ogni operazione di sicurezza e delle modalità con cui potrebbero manifestarsi le potenziali minacce. Ancora, ogni playbook viene creato individuando le attività ripetitive e stabilendo metriche chiare per valutarne le prestazioni, quali: i tempi di risposta e il tasso di falsi positivi. Un approccio che, una volta operativo, consente di risparmiare notevole tempo nel processo di risposta agli incidenti.

Fase 4 – SOC umano potenziato dall’IA – Le capacità di automazione si evolvono, in questa fase, dalla correlazione degli avvisi al triage parziale automatico. Il triage – ovvero, il processo di risposta agli avvisi – non si basa più esclusivamente su passaggi definiti manualmente. Pertanto, il SOC basato sull’IA, invece di attivare playbook predefiniti, analizza ogni avviso come singolo punto dati, combinando suggerimenti automatizzati con il contributo degli analisti in termini di risposta agli incidenti.

Inoltre, le esigenze specifiche di ogni indagine vengono determinate dai dati analizzati dall’organizzazione stessa. Ancora, l’IA, conoscendo la baseline di accesso alla rete, la condivisione dei dati e il comportamento degli endpoint, è in grado di individuare deviazioni dalla norma e monitorare gli IoC noti, confrontandoli con i database di threat intelligence connessi.

L’elemento distintivo di questa fase è la capacità di risposta automatizzata, ovvero: una volta che un avviso viene collegato a un percorso di attacco reale, il motore di IA può intervenire autonomamente attraverso gli strumenti di sicurezza per bloccare l’aggressore. Durante questo processo, l’IA genera e assegna priorità agli avvisi, inviandoli al livello appropriato di specialisti SOC, oltre a collegare ogni avviso a riepiloghi coerenti e ben documentati che aggiornano rapidamente il team umano.

Inoltre, la fase finale dell’automazione prevede l’adozione di piattaforme SecOps centralizzate e automatizzate che consentono agli esperti SOC di automatizzare rapidamente il triage, mantenendo però il controllo decisionale finale sulle attività di remediation.

Fase 5 – SOC autonomo potenziato dall’IA – La fase finale implica l’integrazione completa dell’IA nel SOC. In questa fase le capacità dell’IA si estendono dal rilevamento e dalla risposta agli incidenti fino a includere aree più ampie e specialistiche. Inoltre, le indagini forensi dettagliate rappresentano un campo in cui i SOC guidati dall’IA possono superare le controparti umane.

Di fatto, i SOC basati sull’IA, partendo da un incidente di sicurezza noto, estraggono gli IoC rilevanti e li riassemblano in probabili catene di attacco: dall’intrusione iniziale, attraverso il movimento laterale, fino alla distribuzione di malware o all’esfiltrazione di dati.

Gli IoC possono rimanere interni o essere utilizzati per arricchire le capacità di rilevamento dei centri di condivisione e analisi delle informazioni. Inoltre, le informazioni condivise consentono a un SOC autonomo di individuare i potenziali autori di un attacco, specialmente se le loro tattiche e tecniche corrispondono a quelle di gruppi noti.

Sfide nel percorso verso l’automazione completa del SOC

La transizione verso un SOC autonomo implica un cambio di paradigma in termini di operazioni di sicurezza aziendale e comporta sfide significative in diversi ambiti:

Integrazione dei dati – Collegare strumenti e sistemi diversi a una piattaforma unificata può essere uno dei primi ostacoli all’automazione del SOC, considerando che un SOC autonomo necessita di un’architettura di sicurezza estensibile, in grado di integrarsi perfettamente con l’intero stack di sicurezza e di acquisire, consolidare e trasformare i dati in qualsiasi formato.

Inoltre, tutti i dati di sicurezza, i dispositivi e la rete devono essere in grado di raggiungere il motore di IA centrale e, al contempo supportare i tentativi di correzione e di indagine degli analisti, rendendo necessaria una piattaforma centralizzata e un’interfaccia utente multi-strumento.

Resistenza culturale – L’adattamento all’automazione può richiedere cambiamenti significativi nei flussi di lavoro del team. Pertanto, se un SOC ha familiarità con la manutenzione manuale del proprio firewall e delle regole SIEM, potrebbe resistere alle modifiche poste dall’automazione. Pertanto, si consiglia un processo incrementale.

Inoltre, è doveroso evidenziare che il team umano del SOC autonomo non verrà eliminato, dato che costituisce la migliore fonte di comprensione e di intelligenza nel mondo reale dell’architettura e delle vulnerabilità di un’organizzazione. Di fatto, il supporto del team SOC rimarrà fondamentale anche in configurazioni completamente evolute, dato che sarà loro responsabilità garantire il processo decisionale correttivo ed etico dell’IA.

Competenze e budget limitati – L’implementazione del SOC autonomo potenziato dall’IA richiede competenze altamente specialistiche nei campi dell’IA, dell’automazione e del rilevamento avanzato delle minacce. Tuttavia, queste figure professionali sono difficili da reperire sul mercato e comportano costi retributivi elevati — un ostacolo che si somma alla limitata disponibilità di budget dedicati alla cybersecurity.

In passato, i SOC erano una prerogativa delle grandi aziende con risorse significative. Oggi, invece, molte PMI possono affidarsi ai Managed Security Service Provider (MSSP) per accedere a tecnologie e competenze avanzate senza dover sostenere i costi di un’infrastruttura interna. Ciò consente di ottimizzare gli investimenti e di bilanciare il livello di protezione con il rischio cyber, ma evidenzia anche come il fattore economico resti una barriera importante all’adozione diffusa dell’IA, soprattutto in contesti dove i processi manuali continuano a richiedere tempo e risorse considerevoli.

Conclusione

Nel contesto attuale, dominato da minacce informatiche sempre più sofisticate e alimentate dall’intelligenza artificiale, il SOC autonomo rappresenta una necessità strategica per garantire una difesa continua e adattiva. La sicurezza deve infatti evolversi alla stessa velocità delle minacce, integrando automazione e IA per rilevare, analizzare e rispondere agli attacchi in tempo reale, 24 ore su 24.

Il futuro della cybersecurity si fonda su un’intelligenza che non dorme mai, dove algoritmi avanzati e analisti umani collaborano per contrastare i cybercriminali, proteggere gli asset digitali e rafforzare la fiducia nelle infrastrutture digitali.

Di fatto, l’adozione di SOC autonomi potenziati dall’IA consente di superare le inefficienze dei modelli tradizionali, riducendo i tempi di risposta, migliorando la qualità dell’analisi e alleggerendo il carico operativo degli analisti, mentre contribuisce a mitigare la carenza di competenze specialistiche che affligge il settore.

Rimangono, tuttavia, sfide significative: la difficoltà nel reperire professionalità qualificate e la limitata disponibilità di budget rappresentano ancora ostacoli concreti all’adozione su larga scala. In questo scenario, molte PMI scelgono di affidarsi ai Managed Security Service Provider (MSSP) per accedere a tecnologie e competenze di livello enterprise con costi sostenibili, bilanciando così investimenti e rischio cyber.

In definitiva, l’implementazione di SOC autonomi basati sull’IA non è più un’opzione, ma un imperativo strategico per costruire una cyber resilience evoluta, capace di affrontare in modo proattivo minacce sempre più complesse e pervasive.

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