La spinta verso l'adozione dell'intelligenza artificiale nei Security Operations Center (SOC) non è più una tendenza emergente, ma una necessità strategica in piena fase di accelerazione. Le ragioni di questa transizione sono profonde e radicate nelle sfide stesse che la sicurezza informatica moderna impone. Per comprendere appieno l'impatto dell'IA in tale scenario, è fondamentale analizzare le pressioni a cui è sottoposto un SOC tradizionale. Storicamente, i SOC si sono basati su regole predefinite, firme di minacce conosciute e l'instancabile lavoro di analisti umani. Questo modello, pur avendo funzionato per anni, oggi si scontra con una realtà digitale radicalmente cambiata. Il volume di dati generati da reti, endpoint, applicazioni cloud e dispositivi IoT è cresciuto in modo esponenziale, creando un diluvio di log e avvisi che supera di gran lunga la capacità di analisi umana.
A questo si aggiunge la crescente sofisticazione degli avversari. Gli attacchi non sono più solo malware basati su firme note, ma campagne complesse, polimorfiche e spesso "fileless", che sfruttano le credenziali degli utenti o si nascondono nel normale traffico di rete. In questo scenario, gli analisti si trovano a dover cercare un ago in un pagliaio grande come un oceano, soffrendo di "alert fatigue", ovvero un esaurimento cognitivo dovuto al flusso incessante di notifiche, molte delle quali si rivelano falsi positivi. Questo non solo rallenta la risposta agli incidenti reali, ma aumenta anche il rischio di burnout e la perdita di talenti qualificati, che sono già una risorsa scarsa.
È in questo contesto che l'intelligenza artificiale e il machine learning intervengono come fattori di svolta, agendo su due fronti principali che lei ha giustamente identificato: l'anticipazione delle minacce e l'efficienza degli analisti.
Anticipare le minacce: dal modello reattivo al predittivo
Il primo grande cambiamento introdotto dall'IA è il passaggio da un approccio reattivo a uno proattivo, sempre più predittivo. Invece di attendere che una minaccia corrisponda a una firma nota, gli algoritmi di machine learning analizzano costantemente flussi di dati eterogenei per stabilire una "baseline" del comportamento normale della rete, degli utenti e dei sistemi. Tecnologie come l'UEBA (User and Entity Behavior Analytics) sono un esempio lampante. Un sistema di IA può imparare come si comporta normalmente un utente – a che ora accede, da quali dispositivi, a quali file accede – e segnalare come anomalo un accesso alle 3 del mattino da una geolocalizzazione insolita, anche se le credenziali utilizzate sono valide.
Questo permette di identificare minacce sconosciute, i cosiddetti "zero-day", o attacchi interni che non verrebbero mai rilevati dai sistemi basati su regole. L'AI non cerca più solo il "male" conosciuto, ma rileva le deviazioni dalla "normalità", consentendo ai SOC di anticipare un attacco nelle sue fasi iniziali, prima che si trasformi in una violazione su larga scala.
Migliorare l'efficienza degli analisti
Il secondo, e forse più impattante, beneficio è l'aumento esponenziale dell'efficienza operativa. L'IA agisce come un analista di primo livello instancabile e incredibilmente veloce. È in grado di aggregare e correlare migliaia di avvisi in pochi secondi, raggruppandoli in un numero limitato di incidenti ad alta priorità. Filtra automaticamente l'enorme rumore di fondo dei falsi positivi, presentando agli analisti umani solo le questioni che richiedono veramente la loro attenzione, la loro intuizione e la loro esperienza.
Piattaforme avanzate, spesso definite SOAR (Security Orchestration, Automation, and Response), integrano l'IA per automatizzare le risposte a incidenti di routine. Ad esempio, alla rilevazione di un malware su un laptop, il sistema può automaticamente isolare il dispositivo dalla rete, bloccare l'hash del file sui firewall e aprire un ticket per il team di supporto, tutto in pochi secondi e senza intervento umano.
Questo non rende obsoleto l'analista, al contrario, lo eleva. Libera i professionisti della sicurezza dai compiti ripetitivi e a basso valore, permettendo loro di concentrarsi su attività strategiche come il "threat hunting" proattivo, l'analisi forense complessa e la pianificazione della strategia di difesa. L'AI trasforma l'analista da un vigile del fuoco che corre da un'emergenza all'altra a un architetto della sicurezza che progetta una fortezza più resiliente.
Secondo una ricerca di SentinelOne, il 96% dei team dei Security Operations Center riconosce all'IA il potenziale di migliorare drasticamente la loro efficacia, mentre quasi il 70% delle aziende ha già pianificato investimenti crescenti in soluzioni di sicurezza basate sull'intelligenza artificiale.
Contrariamente alle preoccupazioni iniziali, questa tecnologia non sta sostituendo gli analisti di sicurezza, ma li sta liberando da compiti ripetitivi per permettere loro di concentrarsi su attività strategiche di alto valore. Il risultato è tangibile: il 92% delle organizzazioni che hanno implementato soluzioni IA ha registrato miglioramenti significativi nella propria postura di sicurezza complessiva.
La nuova frontiera dell'automazione intelligente
In questo contesto di rapida evoluzione, SentinelOne ha presentato alla RSA Conference 2025 una soluzione che promette di accelerare ulteriormente la trasformazione. Purple AI "Athena" rappresenta un salto qualitativo nell'applicazione dell'intelligenza artificiale alla sicurezza informatica, introducendo il concetto di Agentic IA nel settore. Questa tecnologia è progettata per emulare il ragionamento e le decisioni degli analisti di sicurezza più esperti, automatizzando l'intero ciclo di vita della gestione degli incidenti.
Il sistema utilizza un framework proprietario che combina reti neurali avanzate con l'analisi di trilioni di dati relativi alla sicurezza, arricchiti dal feedback continuo di una rete globale di professionisti del settore. La capacità di condurre indagini complesse attingendo a fonti multiple di dati e di orchestrare risposte articolate in pochi secondi rappresenta un cambiamento paradigmatico rispetto ai tradizionali tempi di risposta, che spesso richiedevano ore di lavoro manuale.
Una delle caratteristiche più innovative di Purple AI Athena risiede nella sua capacità di integrazione universale con qualsiasi fonte di dati, superando i limiti dei sistemi proprietari chiusi. La piattaforma può accedere direttamente a SIEM e data lake di terze parti, estendendo le sue capacità di automazione e analisi a tutti i dati di sicurezza di un'organizzazione, indipendentemente dalla loro ubicazione o formato.
Questo approccio elimina la necessità di costose migrazioni di dati e consente alle organizzazioni di ottenere valore immediato dai loro investimenti esistenti. Il sistema agentico non si limita a investigare e risolvere gli alert, ma evolve continuamente, imparando a gestire autonomamente problematiche sempre più complesse e trasformando le intuizioni derivate dalle indagini in flussi di lavoro di iperautomazione.
Verso l'autonomia operativa dei centri di sicurezza
L'obiettivo di lungo termine verso cui si sta muovendo l'intero settore è la creazione di SOC sempre più autonomi, una visione condivisa dal 90% delle organizzazioni che considerano l'IA fondamentale per raggiungere questo traguardo. Tuttavia, il percorso verso la piena autonomia rimane complesso e richiede un approccio graduale e metodico. Le aziende procedono con cautela, richiedendo che le soluzioni AI si integrino perfettamente nei flussi di lavoro esistenti, garantendo al contempo velocità, reattività e privacy dei dati.
Una delle sfide più significative in questo processo è rappresentata dal fenomeno dell'"AI washing", dove alcuni fornitori tendono a esagerare le capacità reali delle loro soluzioni di intelligenza artificiale. Questa tendenza rende ancora più critica la scelta di soluzioni trasparenti, affidabili e supportate da risultati concreti e verificabili sul campo.
La validità dell'approccio tecnologico di SentinelOne trova conferma non solo nelle specifiche tecniche, ma anche nel riconoscimento del mercato. L'azienda è stata recentemente nominata Customers' Choice nel report Gartner Peer Insights "Voice of the Customer" per l'Extended Detection and Response del 2025. Basandosi su 144 recensioni dettagliate, il report evidenzia che il 97% degli utenti raccomanderebbe la Singularity Platform™ di SentinelOne, con una percentuale identica che ha assegnato alla soluzione un punteggio di quattro stelle o superiore.
Un analista di cybersecurity operante nel settore bancario ha definito la soluzione "un aggiornamento decisamente positivo" rispetto agli strumenti precedentemente utilizzati, evidenziando in particolare la velocità di elaborazione e le funzionalità analitiche avanzate. Questo riconoscimento si aggiunge a una serie di altri premi significativi, tra cui il 100% nella categoria Detection nelle valutazioni MITRE ATT&CK del 2024, confermando l'efficacia pratica della tecnologia in scenari operativi reali.
La direzione verso cui si sta muovendo il settore della cybersecurity è chiara: un futuro in cui la tecnologia non sostituisce l'intelligenza umana, ma la amplifica e la libera per concentrarsi su attività di maggior valore strategico. Come sottolineato da Tomer Weingarten, CEO di SentinelOne, l'obiettivo finale è valorizzare gli esseri umani, che assumeranno un ruolo di supervisione e guida di questi sistemi intelligenti, contribuendo a plasmare la prossima generazione della sicurezza informatica. Questa visione rappresenta un equilibrio tra innovazione tecnologica e expertise umana, creando le basi per un ecosistema di sicurezza più resiliente, efficiente e proattivo.