Autonomous SOC: realtà, limiti e prospettive della sicurezza guidata dall’AI

L'intelligenza artificiale non è certo una novità nel mondo della cybersecurity. Da oltre un decennio tecniche di machine learning vengono impiegate per individuare anomalie, riconoscere comportamenti sospetti e supportare il rilevamento delle minacce.

L'evoluzione a cui abbiamo assistito negli ultimi due anni, però, non ha precedenti: l'arrivo dell'AI generativa e dei sistemi agentici sta infatti ampliando in modo radicale il perimetro delle attività automatizzabili.

Attacchi sofisticati e poche competenze favoriscono l'automazione

La crescente sofisticazione degli attacchi, l'aumento esponenziale del volume degli alert e la cronica carenza di competenze specialistiche stanno spingendo aziende e operatori del settore a ripensare il funzionamento dei Security Operations Center (SOC) con l'obiettivo di automatizzare una quota sempre maggiore dei processi di rilevamento, analisi e risposta agli incidenti.

Da qui nasce il concetto di Autonomous SOC, un modello operativo che promette di ridurre il carico manuale, accelerare le investigazioni e migliorare l'efficacia complessiva delle operazioni di sicurezza. Ma quanto c'è di concreto in questa visione? Quali attività possono essere realmente automatizzate e quali richiedono la supervisione umana? E soprattutto, esiste già un SOC completamente autonomo?

In questo articolo risponderemo a tutte queste domande.

Key Points

• L'AI sta modificando gli equilibri tra attacco e difesa. Gli attaccanti sfruttano automazione e AI per aumentare velocità e volume delle campagne. La difesa deve evolvere di conseguenza.
• L'Autonomous SOC nasce come risposta a problemi operativi: alert fatigue, carenza di competenze, necessità di scalare e ridurre i tempi di risposta.
• Gli approcci innovativi puntano a ecosistemi di agenti specializzati che collaborano tra di loro e con gli analisti per ottenere un vantaggio rispetto agli attori malevoli.
• Un SOC completamente autonomo non esiste ancora. L'AI può automatizzare molte attività operative, ma le decisioni critiche richiedono competenze e responsabilità umane.

Perché l'automazione diventa parte integrante del SOC

L'idea di automatizzare le attività del SOC dipende da una serie di fattori che rendono gli strumenti tradizionali meno efficaci di un tempo e le strategie di difesa meno sostenibili.

Velocità asimmetrica

Uno dei principali fattori è la velocità asimmetrica tra attacco e difesa. Le organizzazioni criminali hanno industrializzato molte attività offensive come la raccolta di informazioni, la generazione di contenuti e l'analisi dei potenziali bersagli. Di fronte a minacce che evolvono e si adattano in tempi sempre più rapidi, la difesa deve essere in grado di reagire alla stessa velocità.

Alert fatigue

A questo si aggiunge un crescente problema di sovraccarico operativo. Ogni giorno i Security Operations Center devono gestire migliaia di alert generati dall'insieme di strumenti che compongono l'infrastruttura di difesa. Separare le reali minacce dal rumore di fondo diventa una sfida in piena regola, e l'AI può essere molto utile in tal senso.

Scalabilità organizzativa

Per un Security Provider, ma anche per le grandi imprese, aumentare il volume delle attività monitorate non può tradursi in una crescita lineare del personale. Anche perché il mercato è avaro di competenze specialistiche. L'automazione diventa quindi una condizione necessaria per gestire più clienti, più asset e più dati senza incrementare proporzionalmente i costi.

Processi omogenei e ripetibili

I processi automatizzati offrono inoltre il vantaggio di applicare criteri di analisi uniformi e ripetibili. A differenza degli esseri umani, che possono essere influenzati dalla stanchezza e dalla pressione, un sistema automatizzato esegue sempre gli stessi controlli con la stessa qualità.

Cos'è un Autonomous SOC: dalla gestione degli alert alla piena autonomia

In un SOC convivono processi, strumenti e competenze diversi. A seconda del livello di maturità dell'organizzazione, il SOC può includere figure dedicate al monitoraggio degli alert, analisti di primo e secondo livello incaricati di investigare gli incidenti, specialisti di threat intelligence, esperti di digital forensics, responsabili di procedure di incident response e professionisti chiamati a coordinare le attività con il business e il management.

Ognuno di questi ruoli svolge attività specifiche; non tutte queste attività richiedono però lo stesso livello di esperienza, competenza o comprensione del contesto aziendale.

Dall'automazione tradizionale al SOC agentico

Per arrivare all'automazione intelligente, la strada intrapresa fa leva sull'AI agentica. Invece di considerare il SOC come un unico blocco, l'idea è scomporne le attività in una serie di funzioni più granulari e specializzate.

Questo approccio offre due grandi vantaggi.

1. Ogni componente può essere sviluppato, addestrato e migliorato in modo indipendente, introducendo nuove funzionalità senza dover riprogettare interi flussi del SOC;
   
2. È possibile misurare con precisione le prestazioni dei singoli agenti, aumentarne progressivamente il livello di autonomia oppure sostituirli quando non producono i risultati attesi.

Triage e gestione degli alert

Tra tutte le attività svolte da un SOC, il triage degli alert è quella che si presta maggiormente all'automazione. Il motivo è semplice: gli operatori si trovano a gestire migliaia di segnalazioni al giorno provenienti da strumenti diversi, molte delle quali si rivelano falsi positivi o eventi a bassissimo impatto sistemico.

Qui l'automazione basata su regole è presente da molti anni, ma l'AI agentica fa un passo ulteriore. Oltre a filtrare gli eventi e applicare criteri predefiniti, può raccogliere informazioni da sorgenti diverse, arricchire automaticamente gli alert con il contesto necessario per interpretarli, attribuire un livello di rischio e proporre una classificazione preliminare o uno scoring da sottoporre all'analista.

Molte di queste attività presentano caratteristiche ideali per l'automazione: sono altamente ripetitive, richiedono l'analisi di grandi volumi di dati e si basano su procedure standardizzate. Al tempo stesso sfruttano alcuni dei principali punti di forza dell'AI moderna, come la capacità di sintetizzare informazioni provenienti da fonti eterogenee, individuare correlazioni e produrre rapidamente una prima valutazione del contesto.

Investigazione e correlazione

Una volta individuato un evento sospetto, il passo successivo consiste nel comprendere se gli alert facciano parte di un incidente più ampio. Questa è una fase centrale che richiede l'analisi di numerose sorgenti informative: log, endpoint, piattaforme cloud, strumenti di threat intelligence e molto altro.

Gli agenti AI stanno dimostrando efficacia proprio nella capacità di muoversi tra queste fonti, raccogliendo dati, correlando eventi e costruendo ipotesi investigative. Non decidono, almeno al momento, ma possono certamente ridurre il tempo necessario per comprendere cosa stia accadendo.

Risposta agli incidenti

La fase di risposta è il punto in cui emerge più chiaramente il tema della fiducia nei confronti dei sistemi automatizzati. Anche qui, le risposte non sono omogenee: alcune azioni possono essere eseguite in autonomia con rischi relativamente contenuti, come isolare un endpoint potenzialmente compromesso o aprire automaticamente un ticket.

Quando però le conseguenze possono avere impatti significativi sulla continuità operativa o sul business, il coinvolgimento umano continua a essere fondamentale. Il modello è ibrido per definizione, e resterà tale ancora a lungo: l'AI fornisce le informazioni e può proporre l'azione da eseguire, ma la decisione finale è del professionista.

Reporting e documentazione

La produzione di report, cronologie degli eventi e documentazione tecnica assorbe una parte significativa del tempo dei professionisti. L'intelligenza artificiale generativa può intervenire con efficacia e autonomia in questo ambito, trasformando dati tecnici complessi in sintesi leggibili, ricostruendo la sequenza degli eventi e producendo documentazione coerente e standardizzata.

Come costruire un percorso verso l'automazione intelligente

Le organizzazioni non partono dall'obiettivo di costruire un SOC autonomo. La domanda è molto più pragmatica: come utilizzare l'intelligenza artificiale per rendere più efficaci e sostenibili i processi di sicurezza esistenti, spesso supportati da strumenti consolidati come SIEM, EDR, piattaforme di threat intelligence e sistemi di orchestrazione?

1. Il percorso parte sempre dall'individuazione dei colli di bottiglia. Quali attività assorbono più tempo? Quali richiedono competenze specialistiche ma producono scarso valore aggiunto? Di quali competenze la struttura è carente?
2. Le prime iniziative di automazione riguardano sempre le attività standardizzate: classificazione degli alert, raccolta delle evidenze, correlazione preliminare degli eventi, ricerca di informazioni contestuali e reportistica. In queste aree è possibile ottenere risultati concreti in tempi brevi, con un ROI molto elevato.
3. Solo a questo punto ha senso valutare livelli più avanzati di automazione, con l'obiettivo di estendere il livello di autonomia dei sistemi e permettere loro di formulare raccomandazioni, proporre azioni correttive e supportare le attività investigative con un grado crescente di iniziativa.
4. In tutto ciò, attenzione alla governance. Man mano che l'automazione assume un ruolo più rilevante, diventa fondamentale garantire trasparenza delle decisioni, tracciabilità delle azioni, supervisione umana e possibilità di intervento in caso di comportamenti inattesi. Per questo motivo sono cruciali meccanismi di validazione, scoring associati alle raccomandazioni prodotte dall'AI e procedure che consentono agli operatori di approvare, modificare o annullare le azioni suggerite dal sistema.

Più che una trasformazione improvvisa, il percorso verso l'Autonomous SOC appare quindi come un processo graduale di evoluzione tecnologica e organizzativa, non diverso da quello che stiamo osservando in numerosi altri ambiti aziendali, dalla produttività individuale allo sviluppo software, dalla gestione documentale al customer service.

Kirey: prepariamo le aziende alle sfide di oggi e di domani

L'evoluzione delle minacce non lascia spazio all'immobilismo. Per le organizzazioni è fondamentale adottare una strategia di difesa capace di evolvere nel tempo.

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