L’adozione dell’intelligenza artificiale pone un tema sempre più importante all’interno delle organizzazioni legato alla diffusione degli agenti AI. Accanto agli utenti che accedono ai sistemi aziendali, oggi ci sono, infatti, agenti AI in grado di consultare informazioni, interagire con applicazioni, utilizzare strumenti, svolgere attività e supportare processi decisionali.

Questo apre una nuova sfida per la cybersecurity: come possiamo fidarci di questi agenti? Quali dati possono utilizzare e a quali applicazioni possono accedere? E come possiamo garantire che operino sempre in modo governato e tracciabile?

In questo scenario emergono due aree particolarmente rilevanti.La prima riguarda la sicurezza dell’AI e degli agenti AI. Se un agente può accedere a dati, applicazioni e servizi, diventa fondamentale definire e controllare la sua identità e il livello di autorità che gli viene concesso, applicando il principio del minimo privilegio e mantenendo la tracciabilità delle azioni compiute.

Ma questo, da solo, non basta: un agente può essere legittimo, così come le sue credenziali e l’azione che sta eseguendo. Il comportamento che ne deriva può comunque diventare rischioso.

Delia La Volpe, Principal Automation Tech Manager, IBM Italia

Nell’agentic AI, infatti, il rischio può emergere durante l’esecuzione, quando gli agenti prendono decisioni, utilizzano strumenti e adattano dinamicamente le proprie azioni. È proprio il passaggio dall’identità all’autorità e al comportamento a rendere necessarie nuove forme di controllo a runtime.

È in questo contesto che si inserisce IBM Agent Identity, nuova funzionalità del portfolio IBM Verify, progettata per estendere la gestione dell’identità, dell’autorizzazione e della governance agli agenti AI. La soluzione prevede controlli di accesso contestuali e basati sul principio del minimo privilegio, accessi temporanei e specifici per il task, governance e audit trail delle azioni. Si integra inoltre con HashiCorp Vault, per proteggere le credenziali e limitare i privilegi degli agenti alle attività che devono svolgere, e con IBM Verify Identity Protection, per monitorare e rilevare i rischi legati alle loro identità.

La sfida, quindi, non è semplicemente aggiungere gli agenti AI ai modelli di sicurezza già esistenti. ma introdurre una nuova dimensione legata alla loro autonomia. Un agente può agire per conto di un utente, utilizzare strumenti diversi, accedere a più sistemi e adattare le proprie azioni durante l’esecuzione. Diventa quindi essenziale mantenere una relazione verificabile tra chi ha originato un’attività, l’agente che la esegue, l’autorità che gli è stata delegata e le azioni effettivamente compiute. In questo senso, identità e sicurezza a runtime diventano sempre più strettamente collegate.

La seconda area riguarda la gestione delle vulnerabilità e del rischio nell’era dell’AI. La capacità di individuare vulnerabilità software sta aumentando rapidamente, ma individuarne un numero sempre maggiore non significa necessariamente essere più sicuri.

La vera sfida è comprendere quali rappresentino un rischio concreto per l’organizzazione, stabilire rapidamente le priorità e intervenire prima che una criticità possa trasformarsi in un incidente.

In questo scenario, IBM Concert Protect consente di andare oltre la semplice rilevazione, correlando codice, applicazioni, infrastruttura, runtime e contesto di business per comprendere quali vulnerabilità possano essere effettivamente sfruttate nello specifico ambiente e concentrare la remediation sui rischi più rilevanti. La nuova funzionalità Proof of Exploitability punta proprio a superare una prioritizzazione basata prevalentemente sulla severità teorica, introducendo evidenze sulle effettive vulnerabilità nello specifico contesto applicativo e operativo. 

A questa capacità si affianca Lightwell, iniziativa di IBM e Red Hat dedicata alla sicurezza della supply chain open source, che affronta un problema molto concreto: correggere le vulnerabilità nelle dipendenze open source, anche nelle versioni già utilizzate in produzione, senza dover necessariamente prevedere degli upgrade che possono risultare complessi o rischiosi in ambienti enterprise. 
La nuova capability Proof of Exploitability punta proprio a superare una prioritizzazione basata prevalentemente sulla severità teorica, fornendo evidenze per comprendere se una vulnerabilità possa essere effettivamente sfruttata nello specifico contesto applicativo e operativo.

Se aumenta la capacità di identificare nuovi problemi, deve crescere parallelamente la capacità di distinguere quelli che rappresentano un rischio concreto e di intervenire rapidamente. La sicurezza si sposta così sempre più dalla semplice enumerazione delle vulnerabilità a un processo continuo che mette insieme contesto, opportunità di utilizzo e remediation. L’obiettivo non è gestire più alert, ma ridurre in modo più efficace l’esposizione al rischio. 

Il punto, quindi, non è più soltanto vedere un problema, ma comprenderne rapidamente la priorità e avere la capacità di intervenire in modo efficace e scalabile.

Questa trasformazione va oltre la tecnologia: servono competenze, capacità di integrazione e un ecosistema in grado di accompagnare le organizzazioni dalla comprensione di queste nuove esigenze fino alla realizzazione di progetti concreti.

È proprio qui che assume valore la collaborazione tra IBM e i Business Partner, grazie alla combinazione di innovazione tecnologica, conoscenza del mercato, competenze e supporto continuo.

La cybersecurity sta entrando in una nuova fase. La sfida non è più soltanto proteggere infrastrutture, applicazioni e utenti, ma creare le condizioni perché l’intelligenza artificiale possa essere adottata in modo sicuro, governato e scalabile.

Proteggere le identità umane e non umane, controllare l’autorità degli agenti e il loro comportamento e automatizzare la gestione del rischio diventano quindi elementi sempre più centrali. È sulla capacità di mettere in sicurezza l’adozione dell’AI che si giocherà una parte importante dell’evoluzione della cybersecurity nei prossimi anni.