AI e Sicurezza: come proteggere i dati aziendali e ridurre i rischi
L’AI è già entrata in azienda. I tuoi team la stanno usando ogni giorno, anche fuori controllo. Ora la scelta è una sola: governarla o subirla.
Scarica il White Paper AI & Cybersecurity e scopri come proteggere dati, processi e compliance, trasformando l’AI da rischio a opportunità
- Il 68 % dei dipendenti ammette di usare strumenti di AI generativa con account personali
- Il 57 % ha inserito dati sensibili in piattaforme pubbliche, aumentando il rischio di Shadow AI
- L’84 % degli utenti continuerà ad usare l’AI in azienda anche in assenza di policy o controlli adeguati, perché migliora produttività e creatività
(Source: TELUS Digital’s AI at work survey)
AI e Sicurezza: come proteggere i dati aziendali e ridurre i rischi
L’AI è già entrata in azienda. I tuoi team la stanno usando ogni giorno, anche fuori controllo. Ora la scelta è una sola: governarla o subirla.
Scarica il White Paper AI & Cybersecurity e scopri come proteggere dati, processi e compliance, trasformando l’AI da rischio a opportunità
- Il 68% dei dipendenti che usano l'AI generativa al lavoro vi accede con account personali, fuori dal controllo IT
- Il 57 % ha inserito dati sensibili in piattaforme pubbliche, aumentando il rischio di Shadow AI
- L'84% dei dipendenti vuole continuare a usare l'AI al lavoro perché migliora velocità, creatività e produttività
(Fonte: TELUS Digital, AI at Work survey, gennaio 2025, 1.000 dipendenti USA di aziende enterprise)
- Secondo il Rapporto Clusit 2026 gli incidenti cyber gravi nel mondo sono cresciuti del 48,7% tra 2024 e 2025, il dato più alto mai registrato, e il rapporto indica l'AI generativa in mano agli attaccanti come moltiplicatore di forza.
Deepfake, phishing evoluto e malware adattivi stanno ridefinendo il panorama delle minacce, come abbiamo analizzato in questo approfondimento.

COSA CONTIENE IL WHITE PAPER AI & CYBERSECURITY?
Cosa scoprirai nel documento
Dal ruolo crescente dell’AI negli attacchi cyber alle best practice per introdurla in modo sicuro, il documento offre una visione completa, pragmatica e applicabile:
- Evoluzione delle nuove minacce AI-driven (deepfake, malware adattivo, phishing avanzato, RaaS)
- Come si stanno muovendo vendor e player della cybersecurity
- Dove l’AI porta valore misurabile nella difesa cyber
- Rischi reali della Shadow AI e dell’AI pubblica
- AI on-premise: vantaggi, limiti e impatto su sicurezza e compliance
- Open source vs modelli proprietari: cosa conviene, quando e perché
- Best practice per introdurre l’AI in sicurezza (security by design, governance dati, normative)
PDF gratuito, download diretto, nessun form
Una guida per chi deve introdurre l’AI in azienda senza esporre dati, processi e conformità
CIO, CISO, IT Security Manager
che devono prendere decisioni su tecnologie, difesa, architetture e rischio cyber potenziato dall’AI
Responsabili Risk, Compliance e DPO
che devono garantire governance del dato, accountability e allineamento a GDPR, NIS2 e DORA
Direzioni Generali e Imprenditori
che devono valutare impatti, esposizione al rischio e priorità di investimento sulla sicurezza del dato
Un quadro chiaro su rischi emergenti, tecniche di attacco AI-driven e strategie di difesa
Deepfake, phishing evoluto, malware adattivi e RaaS: come cambia il panorama delle minacce e perché i modelli di difesa tradizionali non sono più sufficienti
Come stanno reagendo i player della cybersecurity: trend, innovazioni e dinamiche che guidano gli investimenti e le tecnologie di sicurezza
L'uso di chatbot pubblici espone dati sensibili e proprietà intellettuale: è il rischio più sottovalutato dai team di sicurezza. È successo a Samsung, dove dati riservati sono finiti in ChatGPT.
Rilevamento automatizzato, risposta agli incidenti, analisi comportamentale e anomaly detection: dove l’AI porta valore concreto nella difesa
Data sovereignty e controllo totale sull’infrastruttura: pro e contro tra on-premise, open source e soluzioni proprietarie
Security by Design, governance dei dati, controlli di accesso e monitoraggio continuo per introdurre l’AI in modo sicuro e conforme, garantendo trasparenza, accountability e allineamento a GDPR, NIS2 e DORA
PDF gratuito, download diretto, nessun form
Come affrontare il rischio dell'AI pubblica con un'AI privata
Il white paper analizza un'alternativa concreta agli assistenti AI pubblici: portare l'intelligenza artificiale dentro il perimetro aziendale. È l'approccio di AIGrant, l'AI privata on-premise di CyberGrant: ricerca semantica sui documenti interni, accesso segregato per reparto e dati che non lasciano mai l'infrastruttura dell'organizzazione. Si affianca agli strumenti di produttività già in uso, colmando ciò che manca: il controllo sul dato.
Domande frequenti
Sì, ma a condizioni precise. Usare assistenti AI pubblici per documenti riservati espone i dati a training del modello, conservazione sui server del fornitore e accesso da parte di terzi. La conformità a GDPR, NIS2 e DORA richiede governance del dato, controlli di accesso e tracciabilità. Un'AI on-premise mantiene i dati dentro il perimetro aziendale. Il white paper approfondisce i requisiti normativi e le architetture conformi.
I dati inseriti in piattaforme AI pubbliche rischiano tre esiti: essere usati per addestrare il modello, diventare accessibili ad altri utenti tramite le risposte generate, o restare conservati sui server del fornitore, facendo perdere all'azienda il controllo su informazioni critiche. Codice sorgente, strategie, dati finanziari e dei clienti sono i più esposti. Il white paper dettaglia il fenomeno della Shadow AI e come arginarlo.
Un'AI privata on-premise mantiene modelli e dati sull'infrastruttura dell'organizzazione, senza dipendere da cloud pubblici. I requisiti chiave includono data sovereignty, segregazione degli accessi per reparto, integrazione con i sistemi esistenti e tracciabilità completa delle interazioni.
Il white paper confronta on-premise, modelli open source e proprietari, analizzando vantaggi, limiti e impatto su sicurezza e compliance.
Sono due approcci diversi. Copilot Enterprise elabora i dati nel cloud Microsoft; un sistema RAG privato on-premise mantiene documenti ed elaborazione dentro il perimetro aziendale, con controllo diretto su dove risiedono le informazioni. Per studi legali, fondi e settori regolamentati il fattore decisivo è la sovranità del dato. Le due soluzioni possono coesistere. Il white paper analizza governance, controllo e compliance dei due modelli.
Attraverso un approccio di security by design: governance dei dati definita a monte, controlli di accesso granulari, monitoraggio continuo delle interazioni e allineamento a GDPR, NIS2 e DORA fin dalla progettazione. Non basta vietare gli strumenti pubblici: serve offrire un'alternativa interna sicura. Il white paper raccoglie le best practice per integrare l'AI garantendo trasparenza, accountability e protezione del dato.
È pensato per CIO, CISO e IT Security Manager che decidono su tecnologie e architetture, per i responsabili Risk, Compliance e DPO che presidiano governance e conformità, e per le direzioni che valutano rischio e investimenti. Offre una visione pragmatica e applicabile delle minacce AI-driven e delle strategie di difesa, utile a chi deve introdurre l'AI senza esporre dati e processi.