AI Threat Detection: cos’è e come funziona

La corsa agli armamenti nel campo della sicurezza informatica ha raggiunto un punto di svolta. Gli attacchi si svolgono ora in pochi minuti anziché in ore, con minacce basate sull’intelligenza artificiale che si adattano più rapidamente di quanto gli analisti umani possano rispondere.

Secondo il rapporto Voice of the CISO Report 2025 di Proofpoint, “il 76% dei CISO intervistati ritiene di essere a rischio di subire un attacco informatico significativo nei prossimi 12 mesi. Tuttavia, il 58% ammette che la propria organizzazione non è preparata a rispondere”. Questi dati hanno posto il rilevamento delle minacce tramite IA in prima linea nelle strategie di sicurezza informatica attuali.

La rapida ascesa dell’IA generativa sta costringendo i responsabili della sicurezza a destreggiarsi tra innovazione e rischio. “L’intelligenza artificiale è passata dall’essere un concetto teorico a diventare un elemento fondamentale, trasformando il modo in cui operano sia i difensori che gli attaccanti”, ha commentato Ryan Kalember, chief strategy officer di Proofpoint. “I CISO si trovano ora ad affrontare una doppia responsabilità: sfruttare l’IA per rafforzare la loro posizione di sicurezza, garantendone al contempo un uso etico e responsabile”.

Ciò significa utilizzare l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e l’analisi comportamentale per identificare automaticamente le minacce informatiche in modo più tempestivo, rapido e accurato rispetto ai metodi tradizionali. Invece di attendere le firme di attacchi noti, i sistemi di IA analizzano i pattern nel traffico di rete, il comportamento degli utenti e le attività di sistema per individuare in tempo reale le anomalie che indicano potenziali minacce.

La tecnologia di threat intelligence basata sull’intelligenza artificiale è in grado di elaborare enormi quantità di dati di sicurezza a velocità che nessun team umano potrebbe eguagliare, correlando eventi provenienti da più fonti per fornire alert altamente affidabili e filtrando i falsi positivi. Non si tratta solo di automazione, ma di un cambiamento radicale nella tempistica di rilevamento, che da reattiva diventa predittiva, offrendo ai team di sicurezza il vantaggio temporale necessario per bloccare le minacce prima che si trasformino in violazioni.

Il rilevamento delle minacce tramite IA (AI threat detection) sfrutta l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per individuare le minacce informatiche proprio come farebbe un analista di sicurezza esperto, con la differenza che non si stanca mai, non fa pause caffè e può elaborare migliaia di eventi di sicurezza contemporaneamente. Immaginalo come quel collega che nota sempre quando qualcosa non va, solo che questo collega è in grado di monitorare l’intera infrastruttura di rete nello stesso momento.

La differenza tra il rilevamento delle minacce tramite IA e gli strumenti di sicurezza tradizionali è come confrontare uno smartphone con un telefono fisso. I sistemi tradizionali funzionano secondo regole prestabilite: sanno cosa è dannoso in base a firme e pattern programmati anni fa. I sistemi di IA, invece, stabiliscono cosa è normale per il tuo ambiente specifico, quindi segnalano tutto ciò che si discosta da tale baseline. Quando un direttore finanziario che di solito lavora dalle 9 alle 17 inizia improvvisamente ad accedere ai sistemi finanziari alle 2 del mattino da una caffetteria a Praga, l’IA nota immediatamente tale anomalia.

Il rilevamento delle minacce tramite IA si basa su quattro approcci fondamentali che funzionano insieme:

• Rilevamento delle anomalie: monitora il traffico di rete insolito o i comportamenti del sistema che violano i pattern stabiliti.
• Elaborazione del linguaggio naturale: legge i log di sicurezza e i report sulle minacce per estrarre informazioni significative sui potenziali attacchi.
• Analisi comportamentale: monitora il modo in cui le persone utilizzano effettivamente i sistemi e segnala le attività che sembrano fuori dal normale.
• Modellazione predittiva: utilizza i dati storici sugli attacchi per anticipare dove potrebbero emergere le minacce.

Ma è qui che la cosa diventa interessante per i team di sicurezza. L’intelligenza artificiale eccelle nel rilevare gli attacchi incentrati sulle persone perché è in grado di analizzare i pattern di comunicazione e individuare le sottili incongruenze che indicano sofisticati tentativi di phishing o di compromissione delle email aziendali.

Gli strumenti di sicurezza tradizionali non riescono a individuare queste minacce perché si concentrano su indicatori tecnici piuttosto che sui pattern di comportamento umano. I sistemi di IA riconoscono che l’email del tuo amministratore delegato che richiede un bonifico urgente sembra corretta, ma manca delle sue tipiche peculiarità comunicative. È questo tipo di rilevamento che fa la differenza tra individuare un attacco e dover spiegare una perdita di un milione di euro al consiglio di amministrazione.

Il volume e la velocità delle minacce informatiche hanno raggiunto un punto in cui gli analisti umani semplicemente non riescono a stare al passo. Nel 2025, il 57% degli analisti SOC ha segnalato che le informazioni tradizionali sulle minacce sono insufficienti contro gli attacchi accelerati dall’IA. Stiamo parlando di attacchi in grado di adattarsi ed evolversi in tempo reale, muovendosi più velocemente di quanto qualsiasi team di risposta umano possa fare.

Oltre il 95% delle violazioni riuscite coinvolge ancora errori umani o ingegneria sociale, il che significa che gli attaccanti stanno diventando più abili nel prendere di mira le persone dietro la tecnologia. Nel frattempo, i team di sicurezza sono sommersi da un eccesso di alert. Un’azienda media genera migliaia di allarmi di sicurezza al giorno, ma gli analisti possono indagare a fondo solo su una minima parte di essi. Il divario tra il volume delle minacce e la capacità umana crea punti ciechi in cui gli attacchi hanno successo.

Oggi viviamo in un mondo in cui l’intelligenza artificiale si scontra con l’intelligenza artificiale. Le organizzazioni criminali utilizzano l’IA per condurre ricognizioni, generare campagne di phishing personalizzate e distribuire malware polimorfico che si adatta alle contromisure difensive. L’approccio tradizionale basato sul rilevamento delle firme diventa obsoleto di fronte a minacce che si riscrivono continuamente. Le organizzazioni che non hanno adottato difese basate sull’IA stanno essenzialmente portando risposte alla velocità umana in combattimenti alla velocità delle macchine.

I numeri spiegano perché il rilevamento basato sull’IA è così importante in questo momento. In ambienti ad alto rischio, uno studio ha dimostrato che i sistemi basati sull’IA possono raggiungere tassi di rilevamento delle minacce del 98% con una riduzione del 70% dei tempi di risposta agli incidenti. Questi notevoli miglioramenti dimostrano i cambiamenti fondamentali nelle capacità difensive che combattono la velocità e la sofisticazione delle minacce moderne.

Ecco cosa succede realmente quando i sistemi di rilevamento delle minacce tramite IA entrano in funzione. Il processo si articola in cinque fasi distinte che interagiscono tra loro per creare un sistema di difesa completo. Ogni fase si basa su quella precedente, creando livelli di intelligence in grado di individuare minacce che gli analisti umani potrebbero non rilevare.

1. Raccolta dei dati

Tutto inizia con i dati, e i sistemi di IA ne sono consumatori voraci. Questi sistemi acquisiscono i log dai firewall, i pattern di traffico di rete, le comunicazioni email, i comportamenti di accesso degli utenti, le attività degli endpoint e i feed di threat intelligence esterni. Pensa a questo processo come alla creazione di un’impronta digitale completa di tutto ciò che accade nel tuo ambiente. L’IA non si limita a raccogliere questi dati, ma li normalizza e li struttura in modo che i pattern diventino visibili attraverso diverse fonti e formati.

2. Addestramento del modello

I sistemi di IA utilizzano sia i dati storici sulle minacce che le informazioni in tempo reale per addestrare modelli di machine learning in grado di distinguere tra attività normali e sospette. Il sistema apprende come si presenta il traffico di rete tipico alle 14:00 di un martedì rispetto a mezzanotte di un sabato. Capisce che il tuo direttore finanziario accede solitamente ai sistemi finanziari dall’ufficio aziendale, non da un bar dell’Europa orientale. Questa fase di addestramento è continua: il sistema non smette mai di apprendere dai nuovi dati.

3. Riconoscimento dei pattern

Una volta addestrati, i sistemi di IA eccellono nell’individuare anomalie, comportamenti insoliti e indicatori di compromissione che sarebbero quasi impossibili da rilevare manualmente per gli esseri umani. Sono in grado di identificare sottili deviazioni dalle baseline stabilite, come un dipendente che in genere scarica 50 MB al giorno e improvvisamente trasferisce 2 GB di dati, o pattern di accesso che suggeriscono attacchi di credential stuffing. Il sistema correla gli eventi provenienti da più fonti per costruire un quadro completo delle minacce, piuttosto che basarsi su indicatori isolati.

4. Apprendimento adattivo

A differenza dei tradizionali sistemi basati su firme che riconoscono solo le minacce note, i modelli di IA si evolvono man mano che gli attaccanti cambiano le loro tattiche. Quando emergono nuovi pattern di attacco, il sistema adatta automaticamente le sue capacità di rilevamento. Impara sia dai rilevamenti riusciti che dai falsi positivi, affinando continuamente la sua precisione senza richiedere aggiornamenti manuali delle regole da parte dei team di sicurezza.

5. Collaborazione tra uomo e IA

Le implementazioni più efficaci combinano la velocità delle macchine con il giudizio umano. I sistemi di IA segnalano le potenziali minacce e forniscono il contesto, ma gli analisti SOC convalidano i risultati e prendono decisioni critiche sulle azioni di risposta. Questa partnership sfrutta la capacità dell’IA di elaborare enormi volumi di dati, preservando al contempo l’expertise umana per situazioni complesse che richiedono comprensione contestuale e pensiero strategico.

Il rilevamento delle minacce tramite IA non è una soluzione unica valida per tutti. Diversi tipi di sistemi di IA eccellono nell’individuare diversi tipi di minacce, il che significa che la maggior parte delle organizzazioni finisce per implementare più strumenti basati sull’IA che lavorano insieme per creare una copertura completa.

• Sicurezza email e rilevamento del phishing: i modelli di IA individuano sofisticati tentativi di phishing analizzando i pattern linguistici e i comportamenti dei mittenti. Sono in grado di rilevare quando qualcuno imita lo stile di comunicazione del tuo CEO o fa riferimento a notizie aziendali senza un contesto autentico. I CISO apprezzano particolarmente questa funzione perché affronta direttamente gli incidenti di Business Email Compromise che le autorità di regolamentazione esaminano attentamente.
• Malware e rilevamento degli endpoint: questi sistemi identificano il malware polimorfico osservando il suo comportamento piuttosto che il suo aspetto. Monitorano i pattern di esecuzione dei file e le chiamate di sistema per individuare le minacce che riscrivono costantemente il loro codice. Gli ingegneri della sicurezza apprezzano questi strumenti perché si integrano perfettamente con i flussi di lavoro esistenti, migliorando notevolmente la precisione del rilevamento.
• Monitoraggio della rete e del traffico: l’IA analizza il traffico di rete su larga scala per individuare pattern insoliti che indicano furti di dati o accessi non autorizzati. Questi sistemi imparano a riconoscere il traffico normale e segnalano qualsiasi attività sospetta. I direttori IT si affidano a questi strumenti per ottenere una visibilità a livello di sistema su reti complesse dove il monitoraggio manuale diventa impossibile.
• Analisi del comportamento di utenti ed entità (UEBA): l’IA osserva come le persone utilizzano effettivamente i sistemi e segnala attività insolite che potrebbero indicare account compromessi o minacce interne. Si accorge quando l’account di qualcuno inizia a scaricare quantità di dati insolitamente elevate. Per i CISO, questo soddisfa sia i requisiti di conformità relativi alle minacce interne sia fornisce un allarme tempestivo in caso di account takeover.
• Monitoraggio cloud e API: questi sistemi analizzano le chiamate API e le configurazioni cloud per rilevare misconfiguration o accessi non autorizzati negli ambienti cloud. Diventano essenziali quando le organizzazioni passano a configurazioni multi-cloud in cui la sicurezza tradizionale perde rilevanza. I responsabili IT hanno bisogno di queste capacità per mantenere la visibilità sulle risorse cloud distribuite che coinvolgono più fornitori.

I vantaggi del rilevamento delle minacce tramite IA diventano piuttosto convincenti quando si osserva ciò che questi sistemi offrono effettivamente nella pratica. Le aziende che hanno implementato il rilevamento basato sull’IA stanno riscontrando miglioramenti misurabili in ogni aspetto delle loro operazioni di sicurezza.

• Tempi di rilevamento più rapidi: i sistemi di IA sono in grado di individuare le minacce in pochi minuti, anziché nei giorni o nelle settimane necessari agli analisti umani per identificare attacchi sofisticati. Questi sistemi funzionano 24 ore su 24, correlando gli eventi provenienti da più fonti di dati per costruire un quadro completo degli attacchi, mentre i team umani stanno ancora raccogliendo le prove iniziali.
• Drastica riduzione dei falsi positivi: gli strumenti di sicurezza tradizionali generano migliaia di alert al giorno, ma i sistemi di IA imparano a riconoscere la normalità del tuo ambiente specifico e filtrano il rumore. I responsabili della sicurezza segnalano una riduzione del 90% dei falsi positivi, il che significa che gli analisti possono concentrarsi sulle minacce reali invece di inseguire incidenti fantasma.
• Prevenzione predittiva delle minacce: l’IA non si limita a rilevare gli attacchi in corso, ma identifica anche i pattern che suggeriscono l’arrivo di attacchi. Questi sistemi sono in grado di individuare attività di ricognizione, pattern di accesso ai dati insoliti e cambiamenti comportamentali che indicano la compromissione di account prima che si verifichino danni.
• Scalabilità massiccia: l’IA gestisce volumi di dati che sarebbero eccessivi per i team umani, analizzando contemporaneamente il traffico di rete, i comportamenti degli utenti e i log di sistema in tutti gli ambienti aziendali. Ciò diventa fondamentale man mano che le organizzazioni espandono la loro impronta digitale e le superfici di attacco crescono in modo esponenziale.
• Integrazione SOC senza soluzione di continuità: le moderne piattaforme di rilevamento basate sull’IA si integrano direttamente con i flussi di lavoro di sicurezza esistenti, creando automaticamente ticket, arricchendo gli alert con il contesto e suggerendo persino azioni di risposta. Ciò significa che i team di sicurezza ottengono informazioni migliori senza dover ricostruire completamente i loro processi operativi.
• Capacità di apprendimento continuo: a differenza dei tradizionali sistemi basati su firme che richiedono aggiornamenti manuali, i sistemi di IA migliorano automaticamente man mano che incontrano nuove minacce e pattern di attacco. Più dati elaborano, più diventano bravi a distinguere le minacce reali dalle attività innocue.

Il rilevamento delle minacce tramite IA colpisce in modo diverso le persone a seconda della loro posizione all’interno dell’organizzazione. Un CISO pensa alle presentazioni al consiglio di amministrazione e alle giustificazioni di budget, mentre un ingegnere della sicurezza informatica si concentra sul funzionamento effettivo della logica di rilevamento.

Per i CISO

La tua sfida non è tecnica, ma dimostrare che il rilevamento delle minacce tramite IA offre un valore aziendale misurabile riducendo al contempo il rischio organizzativo. Devi dimostrare il ROI attraverso metriche quali la riduzione dei tempi di risposta agli incidenti, la diminuzione dei costi delle violazioni e il miglioramento della conformità. La ricerca dimostra che il 75% delle implementazioni mature di IA supera le aspettative di ROI, anche se solo il 31% dei leader è in grado di valutare i rendimenti entro sei mesi.

Preoccupazioni principali: l’accuratezza del rilevamento diventa fondamentale perché i falsi positivi comportano uno spreco di risorse, mentre i falsi negativi creano esposizione alla responsabilità. Devi anche orientarti tra le aspettative normative in materia di governance dell’IA e garantire la conformità senza creare nuovi rischi di audit.

Domande da porre ai fornitori:

• Come misurate e riportate il ROI agli stakeholder esecutivi?
• Quali framework di conformità alla sicurezza informatica supporta il vostro sistema di rilevamento basato sull’IA?
• Come gestite le implicazioni di responsabilità delle decisioni di sicurezza basate sull’IA?

Per i direttori IT

Sei diviso tra esigenze contrastanti: i team di sicurezza vogliono migliori capacità di rilevamento, ma tu hai bisogno di sistemi che si integrino perfettamente con l’infrastruttura esistente. La tua attenzione si concentra su come le piattaforme di rilevamento delle minacce basate sull’IA si collegano ai sistemi SIEM, agli strumenti XDR e alle soluzioni di sicurezza email, mantenendo al contempo le prestazioni e l’esperienza utente.

Preoccupazioni principali: la complessità dell’implementazione può interrompere le operazioni e hai bisogno di soluzioni scalabili che crescano insieme alla tua infrastruttura. La protezione degli utenti rimane fondamentale e i sistemi di IA devono migliorare la sicurezza senza influire sulla produttività.

Domande da porre ai fornitori:

• In che modo la vostra soluzione si integra con le nostre piattaforme SIEM e XDR esistenti?
• Quali requisiti infrastrutturali e quali impatti sulle prestazioni dobbiamo aspettarci?
• Come gestite l’implementazione in ambienti cloud ibridi?

Per gli ingegneri della sicurezza informatica

Ti interessa sapere se il rilevamento basato sull’IA funziona davvero nella pratica. La tecnologia deve fornire informazioni utili, integrarsi con i tuoi flussi di lavoro e migliorare la precisione del rilevamento senza sovraccaricarti di falsi positivi. Vuoi avere accesso alla logica di rilevamento, alla connettività API e agli strumenti che migliorano le tue capacità analitiche.

Preoccupazioni principali: l’alert fatigue rimane un problema importante. I sistemi di IA devono ridurre il rumore mantenendo alti tassi di rilevamento. È necessario avere fiducia nei risultati dell’IA e nella capacità di ottimizzare i modelli in base alle caratteristiche del proprio ambiente.

Domande da porre ai fornitori:

• È possibile accedere e personalizzare le regole di rilevamento e i modelli di machine learning?
• Quali API e integrazioni supportano i nostri flussi di lavoro di sicurezza esistenti?
• Come gestite la spiegabilità dei modelli per gli alert generati?

Il filo conduttore comune a tutti i gruppi di utenti è la necessità di sistemi di IA che migliorino le capacità umane piuttosto che sostituire il giudizio umano. Il successo richiede una tecnologia che soddisfi le esigenze organizzative e allo stesso tempo fornisca un valore chiaro alle responsabilità di ciascun stakeholder.

Il successo nel rilevamento delle minacce tramite IA richiede una pianificazione deliberata e un’implementazione equilibrata, riconoscendo che i sistemi di IA sono strumenti potenti che amplificano le capacità umane piuttosto che sostituire completamente il giudizio umano.

• Addestrare i modelli su dataset diversificati e aggiornati: i sistemi di IA sono efficaci solo quanto i dati da cui apprendono, quindi alimentarli con informazioni diversificate sulle minacce provenienti da più fonti e ambienti previene i punti ciechi che gli attaccanti possono sfruttare. Aggiornamenti regolari con nuovi pattern di attacco e dati sulle minacce garantiscono che i modelli rimangano pertinenti man mano che il panorama delle minacce evolve.
• Implementare flussi di lavoro con intervento umano: l’IA eccelle nel riconoscimento dei pattern e nell’elaborazione dei dati, ma gli analisti umani forniscono la comprensione contestuale necessaria per prendere decisioni complesse in materia di sicurezza. Progetta flussi di lavoro in cui l’IA gestisce il rilevamento e l’analisi iniziali, preservando al contempo la supervisione umana per la convalida degli incidenti, le decisioni di risposta e la valutazione strategica delle minacce.
• Stabilire test e convalide continui: test regolari delle prestazioni utilizzando esercitazioni del red team e scenari di attacco sintetici aiutano a identificare le lacune di rilevamento prima che lo facciano gli attaccanti reali. Le organizzazioni dovrebbero convalidare mensilmente l’accuratezza del rilevamento e regolare i parametri del modello in base ai tassi di falsi positivi e alle minacce non rilevate.
• Allineare gli strumenti di IA con l’architettura zero trust: il rilevamento delle minacce tramite IA funziona al meglio se integrato con framework zero trust che verificano ogni utente, dispositivo e transazione indipendentemente dalla posizione. Questo allineamento garantisce che i sistemi di IA abbiano una visibilità completa su tutti i segmenti di rete e le attività degli utenti, anziché operare da silos di dati limitati.
• Sfruttare le informazioni sulle minacce intersettoriali: la condivisione delle informazioni sulle minacce tra settori e industrie aiuta i modelli di IA a riconoscere pattern di attacco che potrebbero essere nuovi per il tuo ambiente specifico, ma familiari altrove. La partecipazione a comunità di condivisione delle threat intelligence fornisce ai tuoi sistemi di IA un contesto più ampio sulle tecniche di attacco emergenti.
• Monitoraggio della deriva dei modelli e degli attacchi adversarial: i sistemi di IA possono deteriorarsi nel tempo, poiché gli attaccanti adattano le loro tecniche specificamente per eludere gli algoritmi di rilevamento. Implementa un monitoraggio che tenga traccia delle metriche di prestazione dei modelli e controlli i segnali che indicano che gli avversari potrebbero stare testando le tue difese di IA con attacchi accuratamente studiati.

La prossima fase del rilevamento delle minacce AI sarà radicalmente diversa da quella che vediamo oggi. L’IA agentica è già stata implementata per individuare le minacce in modo indipendente, seguendo le tracce delle indagini e avviando azioni di contenimento senza l’intervento umano. Entro il 2026, vedremo probabilmente agenti AI in grado di condurre indagini complete sulle minacce più rapidamente di quanto gli analisti umani possano ricevere l’alert iniziale.

“Penso che alla fine vivremo in un mondo in cui la maggior parte degli attacchi informatici sarà condotta da agenti”, afferma Mark Stockley, esperto di sicurezza di Malwarebytes. “È solo una questione di tempo prima che ci arriviamo”. In termini di capacità di rilevamento delle minacce, “l’IA agentica può affrontare le questioni fondamentali del rilevamento delle minacce, dei tempi di risposta e del carico di lavoro degli analisti”, afferma Chuck Brooks, thought leader e security evangelist riconosciuto a livello mondiale.

“Grazie a queste tecnologie, che automatizzano le operazioni preservando al contempo il controllo umano, i team di sicurezza possono operare in modo più efficiente in un ambiente digitale più ostile”, aggiunge.

Il cambiamento più significativo sta avvenendo sul campo di battaglia AI contro AI. Mentre le organizzazioni criminali mettono in atto attacchi sempre più sofisticati basati sull’intelligenza artificiale, i sistemi di difesa AI si stanno evolvendo per contrastare specificamente queste minacce. Le future piattaforme di rilevamento dovranno identificare non solo i comportamenti dannosi, ma anche quelli che indicano attacchi generati dall’IA. Ciò crea una corsa agli armamenti sempre più intensa, in cui entrambe le parti adattano continuamente le proprie capacità di IA per superare in astuzia l’altra.

La regolamentazione sta recuperando rapidamente terreno e ridefinirà il modo in cui le organizzazioni implementano l’IA nei contesti di sicurezza. L’AI Act dell’UE e normative simili emergenti a livello globale imporranno probabilmente capacità di IA spiegabili per le applicazioni critiche per la sicurezza entro il 2026. Le organizzazioni dovranno dimostrare che i loro sistemi di rilevamento basati sull’IA sono in grado di fornire un ragionamento chiaro per le decisioni di sicurezza, soprattutto quando tali decisioni hanno un impatto sulle operazioni aziendali o attivano procedure di risposta agli incidenti.

La spinta verso un’IA spiegabile rappresenta più di una semplice conformità normativa: si tratta di costruire fiducia tra gli analisti umani e i sistemi di IA. Le future piattaforme di rilevamento delle minacce basate sull’IA dovranno essere in grado di articolare non solo ciò che hanno rilevato, ma anche perché hanno segnalato determinate attività come sospette. Questa trasparenza diventa fondamentale man mano che i sistemi di IA assumono ruoli decisionali più autonomi, garantendo che i team di sicurezza mantengano la supervisione anche quando questi sistemi operano a velocità elevatissime.

Il rilevamento delle minacce basato sull’IA rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui le organizzazioni affrontano la sicurezza informatica. Si tratta di un cambiamento che non è più facoltativo per le aziende che prendono sul serio la protezione dei dati e delle persone.

Proofpoint è all’avanguardia in questa evoluzione della difesa basata sull’IA, proteggendo 2,7 milioni di clienti in tutto il mondo ed elaborando 1,3 trilioni di messaggi e analizzando 648 miliardi di incidenti di perdita di dati ogni anno. Riconosciuta come leader in diversi Magic Quadrant di Gartner per il 2025 e con la quota di mercato numero uno nelle categorie Secure Email Gateway e Cloud Enterprise Data Loss Prevention, Proofpoint combina una profonda conoscenza delle minacce con capacità avanzate di IA come la piattaforma Nexus AI e gli agenti Satori AI.

L’approccio di Proofpoint affronta la realtà che gli attacchi moderni prendono di mira prima di tutto le persone, utilizzando l’IA per rafforzare il rilevamento a livello umano, dove ha inizio la maggior parte delle violazioni.

Per le organizzazioni pronte a passare da una sicurezza reattiva a una difesa predittiva potenziata dall’IA, Proofpoint offre una piattaforma collaudata e competenze specifiche per proteggerti dalle minacce più sofisticate di oggi. Contattaci per saperne di più.