Intelligenza artificiale e cybersecurity sono sempre più legate. Eppure, quando vengono associate, il racconto tende a concentrarsi soprattutto su un lato della relazione: come l’AI può rendere gli attacchi informatici più veloci, automatizzati e scalabili.
Phishing generato tramite AI, vulnerability discovery, social engineering, malware, automazione delle campagne e, più recentemente, agenti AI capaci di eseguire autonomamente attività offensive: l’attenzione verso questi rischi è giustificata. Ma rappresenta soltanto una parte della trasformazione in corso.
Se l’Artificial Intelligence aumenta velocità e capacità degli attaccanti, perché non dovrebbe fare lo stesso per chi deve proteggere reti, utenti e dati?
È proprio questa l’altra faccia dell’Artificial Intelligence & Machine Learning for Security. AI e Machine Learning stanno diventando strumenti sempre più rilevanti anche per la cyber defense, perché consentono di analizzare enormi quantità di informazioni, individuare anomalie, classificare potenziali minacce e accelerare detection e response.
Nelle sezioni che seguono vedremo quindi perché l’AI sta modificando l’attuale scenario delle cyber threat, ma soprattutto cambieremo prospettiva. Analizzeremo come Artificial Intelligence e Machine Learning possono essere utilizzati per la sicurezza informatica, quali sono le loro principali applicazioni nella threat detection e perché queste tecnologie assumono un ruolo particolarmente interessante nella DNS Security e nella classificazione dei domini potenzialmente pericolosi.
Perché l’AI non sta cambiando soltanto il modo di attaccare. Sta cambiando anche il modo di difendersi.
AI e cybersecurity: perché oggi sentiamo parlare soprattutto dei rischi
L’Artificial Intelligence sta abbassando alcune delle barriere che tradizionalmente limitavano la velocità e la scala delle operazioni cyber.
Un attaccante può utilizzare sistemi basati su AI per supportare attività di reconnaissance, analizzare vulnerabilità, generare contenuti per campagne di phishing e social engineering o automatizzare parti di una attack chain.
Con l’evoluzione dell’agentic AI, lo scenario diventa ancora più significativo: un sistema non si limita necessariamente a produrre un output, ma può pianificare ed eseguire sequenze di azioni per raggiungere un determinato obiettivo.
Un caso recente mostra bene questa evoluzione.
Nel luglio 2026, Hugging Face ha comunicato di aver subito un’intrusione particolarmente significativa: a violare i suoi sistemi non è stato direttamente un operatore umano, ma un agente AI autonomo basato su modelli OpenAI.
L’agente era stato utilizzato da OpenAI all’interno di un test interno progettato per valutarne le capacità in ambito cybersecurity, con l’obiettivo di individuare e sfruttare vulnerabilità software. Durante l’esecuzione del benchmark, però, il sistema è riuscito a superare i confini della sandbox in cui avrebbe dovuto rimanere confinato, sfruttando una vulnerabilità zero-day per raggiungere Internet. Da lì ha compromesso un ulteriore ambiente esterno e lo ha utilizzato come punto di partenza per penetrare nell’infrastruttura di Hugging Face.
Secondo la ricostruzione tecnica di Hugging Face, l’agente ha poi proseguito autonomamente l’attacco, individuando vulnerabilità, eseguendo codice, raccogliendo credenziali e muovendosi all’interno dell’infrastruttura. Nel complesso, sono state ricostruite circa 17.600 azioni eseguite a machine speed.
Da un lato, il caso mostra quindi un nuovo scenario di rischio dove un agente AI è riuscito a superare autonomamente il proprio ambiente di test e a violare sistemi reali esterni. Dall’altro lato, l’episodio evidenzia uno dei fattori destinati a incidere maggiormente sull’evoluzione del cyber risk: la machine speed.
Molte delle tecniche utilizzate dagli attaccanti non sono necessariamente nuove. Ciò che cambia è la possibilità di eseguire, reiterare e adattare determinate attività con velocità e capacità di scala difficilmente raggiungibili attraverso il solo intervento umano.
Anche il Center for Strategic and International Studies (CSIS) evidenzia come i frontier AI model stiano aumentando rapidamente le proprie capacità nelle attività informatiche, compresa l’individuazione di vulnerabilità e l’esecuzione di operazioni cyber su scala e velocità maggiori.
Il rischio, quindi, è concreto.
Ma osservare l’impatto dell’AI sulla cybersecurity esclusivamente dal punto di vista dell’attaccante significa ignorare metà della trasformazione in corso.
Artificial Intelligence & Machine Learning for Security: l’altra faccia dell’AI
La stessa capacità di analizzare rapidamente grandi quantità di dati può essere utilizzata in direzione opposta: individuare e contrastare le minacce.
Artificial Intelligence e Machine Learning non sono sinonimi.
L’Artificial Intelligence comprende un insieme più ampio di tecnologie progettate per eseguire attività che richiedono capacità quali analisi, interpretazione, decisione o generazione di informazioni.
Il Machine Learning, invece, è un ambito dell’AI nel quale algoritmi e modelli identificano pattern nei dati e utilizzano quanto appreso per effettuare classificazioni o previsioni anche su nuovi input.
Applicato alla cybersecurity, questo approccio diventa particolarmente rilevante.
Un’infrastruttura digitale genera continuamente DNS query, network event, security log, richieste di accesso e altre forme di telemetry. Analizzare manualmente questi volumi di informazioni non è sostenibile.
AI e Machine Learning possono supportare i sistemi di sicurezza nel:
- riconoscere pattern associati a potenziali minacce;
- individuare anomalie rispetto ai comportamenti attesi;
- correlare segnali provenienti da grandi quantità di security data;
- classificare automaticamente elementi potenzialmente sospetti;
- accelerare detection, investigation e response.
Il punto, quindi, non è stabilire se l’AI sia intrinsecamente una minaccia o una soluzione. La vera questione è chi riesce a utilizzarla meglio e più rapidamente.
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Perché il Machine Learning è sempre più importante nella cyber defense
La cybersecurity contemporanea deve affrontare un problema strutturale: la scala.
Ogni giorno vengono generati enormi volumi di eventi, richieste, nuovi domini, URL, file e comunicazioni. Allo stesso tempo, le infrastrutture malevole possono cambiare rapidamente, mentre gli attaccanti modificano tecniche e indicatori per eludere i controlli.
Può un sistema di sicurezza basato esclusivamente su regole statiche reagire alla stessa velocità di una minaccia sempre più automatizzata?
Sempre meno.
Le blacklist e le regole predefinite continuano ad avere un ruolo nella cybersecurity, ma lavorano principalmente sulla conoscenza già acquisita: un determinato elemento deve essere stato identificato, analizzato e classificato.
Il Machine Learning introduce un ulteriore livello di capacità.
Attraverso l’analisi di pattern e caratteristiche ricorrenti, i modelli possono contribuire a identificare elementi sospetti e supportarne la classificazione. Questo permette ai sistemi di cyber defense di operare su volumi di dati difficilmente gestibili attraverso attività esclusivamente manuali.
Non significa eliminare il ruolo dell’esperto di cybersecurity.
Significa aumentarne la capacità operativa.
L’obiettivo è combinare competenza umana, threat intelligence, automazione e capacità computazionale per ridurre il tempo che separa la comparsa di una possibile minaccia dalla sua identificazione.
E quando gli attacchi operano sempre più spesso a machine speed, il tempo di detection diventa esso stesso un fattore di sicurezza.
5 applicazioni di AI e Machine Learning nella cybersecurity
L’utilizzo di Artificial Intelligence & Machine Learning for Security interessa ormai differenti livelli della cyber defense. Vediamo cinque applicazioni particolarmente rilevanti.
1. Threat detection
I sistemi basati su Machine Learning possono analizzare grandi quantità di dati alla ricerca di pattern riconducibili a comportamenti potenzialmente malevoli.
Il vantaggio consiste soprattutto nella capacità di elaborare e correlare una quantità di informazioni superiore a quella che potrebbe essere gestita manualmente, supportando i Security Team nell’individuazione dei segnali più rilevanti.
2. Anomaly detection
Non tutte le minacce presentano immediatamente un indicatore già conosciuto.
L’anomaly detection permette di individuare eventi o comportamenti che si discostano da una baseline attesa. Un’anomalia non equivale automaticamente a un attacco, ma può rappresentare un segnale da analizzare e correlare con altri indicatori.
L’obiettivo è ridurre il rumore e aumentare la capacità di identificare ciò che merita attenzione.
3. Phishing e malicious content detection
Machine Learning e AI possono contribuire all’analisi di email, URL, domini, contenuti e altri indicatori utilizzati nelle campagne di phishing.
È una capacità particolarmente importante in un momento in cui la stessa Generative AI permette agli attaccanti di produrre comunicazioni più credibili e personalizzate.
L’AI, in altre parole, può aumentare la qualità del social engineering. Ma può contemporaneamente aumentare la capacità dei sistemi di sicurezza di identificarne i segnali.
4. Threat Intelligence e classificazione
Una delle sfide della Threat Intelligence non consiste soltanto nell’acquisire informazioni, ma nel trasformare enormi quantità di dati in informazioni utilizzabili.
AI e Machine Learning possono supportare la correlazione e la classificazione dei segnali, contribuendo ad accelerare l’identificazione di potenziali minacce e l’aggiornamento dei sistemi di protezione.
5. DNS Security e classificazione dei domini
Il DNS rappresenta un punto particolarmente strategico della cyber defense.
Prima di collegarsi a una risorsa Internet attraverso il suo nome di dominio, infatti, un dispositivo deve normalmente effettuare una richiesta DNS per determinare l’indirizzo IP associato.
Questo crea un’opportunità: valutare la destinazione richiesta prima che venga stabilita la connessione alla risorsa potenzialmente pericolosa.
Ed è proprio qui che AI e Machine Learning possono fornire un contributo importante.
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AI, Machine Learning e DNS Security: bloccare la minaccia prima della connessione
Un DNS Content Filter applica policy di sicurezza direttamente al processo di risoluzione DNS.
Quando un utente o un dispositivo tenta di raggiungere un dominio, il sistema può verificare la richiesta e stabilire se consentire o bloccare l’accesso in base alle informazioni disponibili e alle policy configurate.
Il modello è particolarmente efficace contro una grande categoria di minacce web perché permette di intervenire a monte della connessione verso una destinazione classificata come pericolosa.
Ma esiste un problema: Internet cambia continuamente.
Ogni giorno vengono creati nuovi domini e nuove risorse. Alcuni hanno finalità legittime; altri possono essere utilizzati per phishing, malware, Command and Control o altre attività malevole.
Una blacklist tradizionale può bloccare efficacemente un dominio già conosciuto come pericoloso.
Ma cosa succede quando quel dominio è nuovo e non è ancora presente nei database utilizzati dal sistema di sicurezza?
È qui che la capacità di analisi e classificazione continua acquisisce valore.
Machine Learning, algoritmi di classificazione e Threat Intelligence possono contribuire ad analizzare nuovi domini e identificare più rapidamente quelli che presentano caratteristiche sospette.
Non si tratta quindi soltanto di conoscere le minacce del passato.
La sfida consiste nel ridurre il tempo necessario per riconoscere quelle che stanno emergendo adesso.
Come FlashStart utilizza AI e Machine Learning nella DNS Security
L’utilizzo dell’Artificial Intelligence nella cyber defense non è soltanto una prospettiva futura. È già parte delle tecnologie utilizzate per proteggere la navigazione.
Il motore di FlashStart utilizza ampiamente AI e Machine Learning per l’individuazione e la classificazione dei domini sospetti, integrando queste capacità all’interno del proprio sistema di DNS Content Filtering.
La scala operativa aiuta a comprendere perché l’automazione sia così importante.
FlashStart verifica quotidianamente più di 200.000 nuovi siti e la propria infrastruttura gestisce miliardi di query DNS, combinando il filtraggio con una rete Anycast progettata per mantenere elevate performance del servizio. FlashStart è inoltre stato classificato dal benchmark indipendente DNSPerf come il DNS resolver più veloce al mondo.
In questo scenario, Machine Learning e classificazione automatizzata permettono di lavorare su un obiettivo fondamentale: identificare rapidamente le destinazioni potenzialmente malevole e impedire che utenti e dispositivi le raggiungano.
La sicurezza, però, non può compromettere le performance della rete.
Ogni controllo introdotto nella navigazione ha infatti un impatto potenziale sulla latenza. Per questo una piattaforma DNS Security deve combinare capacità di protezione, velocità e affidabilità dell’infrastruttura.
Il valore dell’AI applicata alla DNS Security va quindi letto all’interno di un sistema più ampio: Threat Intelligence, Machine Learning, DNS filtering e infrastruttura devono lavorare insieme, perché una protezione efficace deve essere in grado di riconoscere le minacce senza diventare un limite alla produttività e alle performance del business.
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Il caso Hugging Face mostra anche l’altra faccia dell’AI
Torniamo per un momento all’episodio dal quale siamo partiti.
Perché la storia dell’attacco a Hugging Face contiene un dettaglio particolarmente interessante.
L’AI non è stata utilizzata soltanto nell’attacco. È stata utilizzata anche nella difesa.
Hugging Face ha dichiarato che l’intrusione è stata inizialmente individuata attraverso un sistema di AI-assisted detection: una pipeline di anomaly detection utilizzava il triage basato su LLM sulla security telemetry per distinguere i segnali rilevanti dal rumore quotidiano.
Una volta individuato l’incidente, l’azienda ha inoltre utilizzato modelli AI per analizzare oltre 17.000 eventi registrati, ricostruire la timeline dell’attacco, individuare gli Indicator of Compromise e comprendere quali credenziali fossero state coinvolte. Secondo Hugging Face, attività che avrebbero normalmente richiesto giorni sono state completate in ore.
È probabilmente una delle rappresentazioni più chiare della trasformazione che ci attende. Da una parte: AI-enabled attackers. Dall’altra: AI-enabled cyber defense.
La velocità dell’attacco aumenta. Di conseguenza deve aumentare anche la velocità della detection.
AI contro AI? Il futuro della cybersecurity sarà sempre più automatizzato
Il futuro della cybersecurity non sarà una semplice contrapposizione tra esseri umani e Artificial Intelligence.
Sarà un ecosistema nel quale persone, sistemi automatizzati e modelli AI opereranno contemporaneamente sia sul fronte offensivo sia su quello difensivo.
Gli attaccanti continueranno a utilizzare AI e automazione per aumentare scala, velocità e capacità delle proprie operazioni. I defender dovranno fare altrettanto.
Questo non significa delegare completamente la cybersecurity agli algoritmi. Governance, competenza umana, policy, analisi del rischio e capacità decisionale continueranno a essere fondamentali.
Significa però riconoscere un cambiamento importante: di fronte a minacce che possono operare a machine speed, anche la cyber defense deve acquisire capacità di analisi e risposta compatibili con quella velocità.
Il CSIS arriva a una conclusione simile: l’aumento delle capacità cyber dei modelli AI rende necessario investire contemporaneamente nelle capacità AI dei defender.
La competizione, quindi, non sarà semplicemente uomo contro macchina. Sarà sempre più spesso AI-enabled attackers vs AI-enabled defenders.
Artificial Intelligence & Machine Learning for Security: dalla paura alla protezione
L’Artificial Intelligence introduce nuovi rischi per la sicurezza informatica. Ignorarli sarebbe un errore. Ma sarebbe altrettanto limitante raccontare l’AI esclusivamente come uno strumento nelle mani dei cybercriminali.
Artificial Intelligence e Machine Learning stanno diventando anche tecnologie della cyber defense, capaci di supportare threat detection, anomaly detection, classificazione, Threat Intelligence e risposta agli incidenti.
Nella DNS Security questa evoluzione assume un significato concreto: analizzare enormi quantità di richieste, classificare continuamente nuovi domini e bloccare l’accesso verso destinazioni potenzialmente malevole prima che la connessione venga stabilita.
È su questo principio che FlashStart integra AI e Machine Learning all’interno della propria tecnologia di DNS filtering: trasformare capacità di analisi e classificazione in protezione preventiva della navigazione, mantenendo al tempo stesso performance e affidabilità.
Quando gli attacchi possono evolvere a machine speed, anche la difesa deve essere in grado di reagire con la stessa rapidità. Identificare e classificare tempestivamente una minaccia diventa così un elemento determinante per una protezione efficace.
Protezione DNS di nuova generazione, interamente basata sul cloud e sull'intelligenza artificiale, facile da attivare.
