Con le tensioni geopolitiche che ridefiniscono il campo di battaglia digitale, le strategie di cybersicurezza stanno evolvendo rapidamente. Una delle trasformazioni principali è l’adozione crescente dell’architettura Zero Trust (ZTA), potenziata dall’intelligenza artificiale. Nel contesto della guerra ibrida – dove le tattiche militari tradizionali si intrecciano con lo spionaggio cibernetico e i sabotaggi digitali – la ZTA guidata dall’IA svolge un ruolo fondamentale nella protezione delle infrastrutture nazionali, delle risorse aziendali e dei dati personali. Questo articolo esplora come l’intelligenza artificiale rafforza i modelli Zero Trust e perché tale architettura sta diventando indispensabile a livello globale.

L’IA come cervello dell’analisi comportamentale nel modello Zero Trust

Il modello Zero Trust si basa sul presupposto che nessun utente o sistema debba essere considerato attendibile di default, anche all’interno del perimetro di rete. Questo approccio richiede una verifica continua, ed è proprio qui che l’IA dimostra tutto il suo potenziale. I modelli di apprendimento automatico analizzano i comportamenti in tempo reale di utenti, dispositivi e servizi, individuando anomalie e segnalando potenziali minacce con alta precisione. A differenza dei sistemi tradizionali basati su regole, l’IA apprende in modo dinamico dai comportamenti in evoluzione, riducendo i falsi positivi e identificando attacchi sofisticati fin dalle prime fasi.

Nella pratica, i motori basati sull’IA vengono utilizzati per monitorare modelli di accesso, impronte dei dispositivi e tentativi di accesso a segmenti di rete. Grazie al rilevamento delle anomalie e all’analisi del comportamento degli utenti (UBA), questi sistemi possono individuare minacce interne o credenziali compromesse prima che si verifichino danni. Questo è essenziale nei conflitti cibernetici ibridi, dove gli attaccanti spesso imitano utenti legittimi o sfruttano tecniche di ingegneria sociale.

L’IA rafforza inoltre i meccanismi di valutazione del rischio. Invece di politiche statiche, le organizzazioni possono applicare controlli di accesso adattivi. Ad esempio, se un utente opera al di fuori del suo orario o luogo abituale, il sistema IA può richiedere un’autenticazione aggiuntiva o isolare automaticamente la sessione.

Casi reali di monitoraggio potenziato dall’IA

Settori critici come difesa, sanità e finanza già utilizzano strumenti di monitoraggio basati sull’IA. I governi, ad esempio, si avvalgono di strumenti per la gestione delle identità basati su IA per controllare l’accesso a dati classificati. Nei paesi membri della NATO, l’apprendimento automatico è integrato nei dispositivi di sicurezza di rete per distinguere il traffico legittimo da operazioni cibernetiche sponsorizzate da stati esteri.

Nel settore sanitario, la ZTA con IA impedisce accessi non autorizzati ai dati dei pazienti, verificando costantemente le credenziali e monitorando le interazioni con i database medici. Se vengono rilevati comportamenti anomali, come estrazioni massive di dati, il sistema può bloccare automaticamente la sessione e allertare il team di sicurezza.

Anche le imprese private integrano l’IA nei sistemi SIEM (Security Information and Event Management), trasformando grandi volumi di dati di log in intelligence utilizzabile, migliorando la capacità di prevenzione rispetto ai sistemi tradizionali.

Protezione delle infrastrutture critiche in contesti di guerra ibrida

Le infrastrutture critiche – reti elettriche, sistemi idrici, telecomunicazioni e trasporti – sono sempre più nel mirino dei conflitti ibridi. Gli attacchi mirano a creare disagi sociali e paralisi economica. In questo scenario, la ZTA alimentata dall’IA rappresenta una difesa multilivello e reattiva.

I modelli di IA forniscono intelligenza predittiva, permettendo di individuare attività sospette prima che si trasformino in attacchi. Ad esempio, il deep learning può rilevare segnali sottili di ricognizione di rete o movimenti laterali, bloccandoli prima che penetrino nei segmenti sensibili.

L’integrazione dell’IA con ambienti OT (tecnologie operative) è un altro livello di difesa. Questi ambienti, spesso basati su software obsoleti, non possono essere aggiornati facilmente. L’IA crea perimetri virtuali di sicurezza e monitora il traffico OT per rilevare comandi non autorizzati o anomalie firmware senza alterare il software esistente.

Iniziative pubbliche per la protezione delle infrastrutture

Nell’UE, partenariati pubblico-privati hanno finanziato progetti su larga scala per integrare l’IA nella difesa delle infrastrutture. ENISA, ad esempio, ha sviluppato linee guida per l’adozione dell’IA nelle reti elettriche nazionali, applicando modelli Zero Trust con analisi predittiva.

Nel Regno Unito, il National Cyber Security Centre (NCSC) ha promosso l’uso di strumenti di rilevamento delle minacce alimentati da IA per i fornitori di servizi pubblici. Questi strumenti identificano infezioni da ransomware in fase iniziale e isolano i nodi compromessi.

Nei paesi più esposti, come l’Ucraina, l’IA viene utilizzata insieme al modello Zero Trust per difendere database governativi, comunicazioni e sistemi civili. L’adattamento in tempo reale garantisce l’integrità dei dati anche durante offensive cinetiche o digitali.

Applicazione dell’architettura Zero Trust nei governi

Le agenzie governative sono tra i primi enti ad adottare la ZTA potenziata dall’IA, date le minacce costanti di spionaggio e sabotaggio. I sistemi pubblici, distribuiti su più giurisdizioni e contenenti dati sensibili, rappresentano obiettivi strategici nei conflitti ibridi.

L’IA permette l’automazione delle policy di sicurezza e l’accesso con privilegi minimi, basati su contesto, localizzazione e dispositivo. Invece di elenchi di accesso statici, i sistemi si adattano in tempo reale al rischio, alleggerendo la gestione amministrativa e rafforzando la sicurezza.

Un esempio efficace è la gestione dell’identità digitale. Alcuni portali governativi impiegano l’IA per autenticare gli utenti tramite biometria comportamentale – come velocità di digitazione o movimenti del mouse – riducendo i rischi legati a password rubate o badge compromessi.

Esempi dal settore difesa e intelligence

Agenzie come il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti (DoD) e il GCHQ britannico adottano architetture Zero Trust convalidando ogni dispositivo che tenta di connettersi, bloccando quelli non conformi attraverso sistemi automatizzati basati su IA.

Nel settore intelligence, l’IA analizza log di accesso, modelli di comunicazione e utilizzo dei file per individuare account compromessi o comportamenti sospetti, facilitando le indagini senza analisi manuali su vasta scala.

Inoltre, le collaborazioni intergovernative si rafforzano grazie a piattaforme di orchestrazione delle policy basate su IA, che allineano i requisiti Zero Trust tra reti centrali e locali, semplificando lo scambio sicuro di dati.