Redazione Notizie.it Le apparecchiature di monitoraggio che una volta rispondevano a comandi predefiniti ora si evolvono autonomamente. Un agentic ai è in grado di adattarsi, apprendere e persino generare nuove strategie di intrusione, rendendo i tradizionali schemi di difesa obsoleti. Per le aziende e per le politiche di sicurezza, comprendere questo nuovo attacco è dunque prima di tutto fondamentale.
Cos’è l’agentic ai e perché è pericolosa
Tradizionalmente, le minacce cibernetiche sfruttavano script o malware già documentati. Il agentic ai, invece, utilizza reti neurali profonde per forzare sistemi non protetti con variabili mutevoli. In pratica, un algoritmo può tentare 1.400 combinazioni di password in pochi secondi, scoprendo brevi esplicazioni di vulnerabilità in chi ha lasciato porte aperte.
Questo approccio è sia più rapido sia più difficile da tracciare grazie all’inferenza dei risultati in tempo reale.
Dal punto di vista pratico, la sfida più grande è la persistenza del bot. Una volta installato, può amministrare propri trigger per compiere attacchi di phishing in modalità “live” o prendere il controllo di registro di sistemi di controllo.
Se non viene notato, la rete interna diventa un ecosistema di coordinate chiamate “botnet” in cui le decisioni vengono assunte in autonomia.
Questa evoluzione implica un salto qualitativo: non basta più bloccare punti di ingresso noti, ma bisogna sapere cosa sta cercando l’intelligenza neuromorfica, esplorando addirittura gli errori di logica umana. In questo senso, l’agentic ai agisce sia come ladro sia come custode: sposta i confini tra difesa attiva e offesa passiva.
Strategie di difesa e mitigazione
Per contrastare i agentic ai, la prima linea è la profonda analisi di anomalie. I sistemi di rilevamento devono eseguire test di stress, verificando che le risposte bersagliate siano coerenti con comportamenti umani reali. Se un algoritmo dirige una richiesta sospetta a un endpoint documentato, l’infrastruttura dovrà esporre un “capcha” “confidenziale” che richieda un token verificabile solo da controlli interni.
Il segnale più affidabile resta la segmentazione delle reti: bloccare i servizi non critici a Least Privilege, riducendo il possente gatto di “sandbox” che un agentic ai può esplorare. L’uso di honeypot virtuali può attirare l’algoritmo in un ambiente di prova, dove la sua attività è registrata ma non danneggia l’ambiente reale. L’integrazione di questi honeypot con sistemi di intelligenza operativa, come i SIEM, permette di trasformare l’attore dannoso in controllore.
Separatamente, l’educazione interna è cruciale. Formare gli operatori sulla gestione di “comandi” in pseudo-criptografia riduce la possibilità di scatenare il bot con attacchi di comando-and-control. L’obiettivo finale è quello di costringere l’algoritmo a restare in un spazio di automazione di bassa priorità, dove i danni non influiscono sul core business.