Nel panorama attuale della sicurezza informatica, le piattaforme AI per i Security Operations Center (SOC) stanno diventando strumenti fondamentali per la gestione degli alert e la risposta agli incidenti. Tuttavia, non tutte le soluzioni AI sono uguali e molti strumenti si affidano a modelli pre-addestrati che presentano limiti significativi. Questi modelli vengono addestrati su dati storici specifici per alcune tipologie di minacce come phishing o malware, risultando efficaci solo per scenari già noti e ripetitivi. Se da un lato permettono una rapida classificazione degli alert e una risposta automatizzata, dall'altro non riescono a gestire le nuove minacce o le variazioni impreviste, lasciando scoperti i SOC di fronte a un panorama di rischi sempre più dinamico.

Il principale problema dei modelli pre-addestrati

Il principale problema dei modelli pre-addestrati è la loro rigidità: possono intervenire solo su casi per cui sono stati programmati e richiedono lunghi tempi di sviluppo ogni volta che emerge un nuovo tipo di alert. Questo rallenta l’agilità delle aziende e costringe spesso i team SOC a ricorrere a processi manuali per le situazioni non previste. In un contesto in cui le minacce cambiano rapidamente, questa mancanza di adattabilità può portare a punti ciechi nella sicurezza, riducendo l’efficienza operativa e aumentando il rischio di incidenti non rilevati.

I benefici dei modelli di AI adattivi

Diversamente, i modelli di AI adattivi rappresentano un cambio di paradigma. Questi sistemi sono progettati per apprendere e gestire qualsiasi tipo di alert, anche quelli mai incontrati prima. Quando un nuovo segnale viene ricevuto, l’AI adattiva ne analizza struttura e contesto, effettua ricerche in tempo reale su fonti aggiornate e costruisce un piano di azione personalizzato. Questa architettura, basata su più agenti AI specializzati e su diversi modelli linguistici (LLM), permette di sfruttare le migliori capacità di ogni modello per compiti differenti: dall’analisi dei log strutturati alla generazione di script di risposta personalizzati.

L’utilizzo di più LLM garantisce resilienza e maggiore accuratezza, riducendo errori sistematici e adattandosi ai diversi tipi di minacce e dati. Inoltre, l’AI adattiva automatizza la gestione degli alert, riduce la fatica degli analisti e permette tempi di risposta molto inferiori rispetto ai metodi tradizionali.

Oltre la triage automatizzata: response automation e log management

Oltre alla triage automatizzata, una piattaforma SOC AI moderna deve integrare anche funzionalità di response automation e log management avanzato, offrendo la possibilità di agire rapidamente sulle minacce ed esplorare i dati di log senza i costi e i vincoli delle soluzioni SIEM tradizionali. In questo modo, le aziende possono finalmente ottenere una copertura totale delle minacce e una sicurezza operativa scalabile ed efficace.