Intelligenza artificiale e sicurezza dei dati

Intelligenza artificiale e sicurezza dei dati: rischio e difesa

L'AI è già dentro l'azienda, spesso senza che l'IT lo sappia. Secondo l'IBM Cost of a Data Breach Report 2025, una violazione su cinque è legata alla Shadow AI, cioè all'uso di strumenti di intelligenza artificiale non governati, e questi incidenti aggiungono in media 670.000 dollari al costo della violazione, colpendo soprattutto dati personali dei clienti e proprietà intellettuale.

La stessa tecnologia è però uno strumento di difesa: classifica i dati sensibili nel momento in cui nascono, applica la cifratura senza intervento dell'utente e riconosce i comportamenti anomali in tempo reale. La domanda non è se usare l'AI, ma chi la controlla. CyberGrant lavora su entrambi i lati: mette l'intelligenza artificiale al servizio della protezione del dato e, allo stesso tempo, impedisce che l'AI diventi un canale di fuga.

CONTROLLO E GOVERNANCE DELL'AI

Controllo dell'AI in azienda: governare la Shadow AI senza vietarla

L'intelligenza artificiale è già nei flussi di lavoro quotidiani. Vietarla non ferma il rischio, lo sposta nell'ombra: i dipendenti continuano a usare strumenti personali e vi incollano informazioni aziendali. Secondo la survey TELUS Digital AI at work (2024), il 57% dei dipendenti ha inserito dati sensibili in piattaforme di AI pubbliche. È il fenomeno della Shadow AI, e ha un precedente noto: nel 2023 alcuni ingegneri Samsung hanno inserito codice sorgente riservato in ChatGPT, portando l'azienda a limitare l'uso degli strumenti di AI generativa.

CyberGrant offre due strade, combinabili. La prima: autorizzare solo un'AI aziendale privata, installata on-premise e conforme alle policy di sicurezza e al GDPR, così che i dati restino nell'infrastruttura dell'azienda. La seconda: lasciare la libertà di usare strumenti AI esterni, impedendo però il caricamento o l'incollaggio di documenti aziendali tramite i controlli di Data Loss Prevention. Il principio è lo stesso: non si vieta l'AI, si governa il dato che la attraversa.

CLASSIFICAZIONE AUTOMATICA DEI DATI

Classificazione automatica dei dati con l'AI

Nella Data Loss Prevention tutto parte dalla classificazione: solo riconoscendo cosa è davvero sensibile lo si può proteggere. Il problema è che classificare a mano è lento, complesso e soggetto a errori o dimenticanze. È la prima causa di fallimento del DLP tradizionale.

La classificazione automatica di CyberGrant si appoggia a un'AI privata on-premise, mai esposta a cloud pubblici. L'AI analizza i contenuti nel momento in cui vengono creati o modificati, riconosce i dati sensibili e applica tag, regole di accesso e cifratura coerenti con le policy aziendali.

Una volta applicati, i tag hanno priorità sull'azione dell'utente: se un documento è marcato come non scaricabile, nessuno può scaricarlo. È il passaggio dal DLP che chiede all'utente di fare sicurezza al DLP che la fa al posto suo, governato da AIGrant e applicato ai file da FileGrant

BLOCCO AI / ANTI-SCRAPING

Anti-AI scraping: proteggere i documenti aziendali dall'AI generativa

L'AI scraping è una minaccia sempre più diffusa: i modelli di AI generativa possono catturare dati sensibili da documenti aziendali, anche solo visualizzati in un browser non sicuro o caricati in un chatbot. Le piattaforme di condivisione tradizionali non proteggono le informazioni una volta aperte a schermo.

La protezione anti-AI scraping di FileGrant impedisce all'AI di accedere ai file aperti tramite viewer nel browser, mentre le persone autorizzate continuano a visualizzarli normalmente. Il contenuto resta leggibile a chi ha i permessi, invisibile a chi tenta di estrarlo in modo automatico. La riservatezza è garantita per impostazione predefinita, non affidata all'attenzione dell'utente.

AI PRIVATA ON-PREMISE

AI privata on-premise: l'alternativa sovrana agli assistenti AI pubblici

Gli assistenti AI pubblici sono utili, ma per usarli devono leggere i dati. Per un'azienda che gestisce contratti, cartelle cliniche o progetti riservati, questo significa affidare le informazioni più critiche a un'infrastruttura esterna. L'IBM Cost of a Data Breach Report 2025 rileva che il 63% delle organizzazioni violate non aveva policy di governance per gestire l'AI o rilevarne l'uso non autorizzato.

AIGrant è un'AI privata on-premise basata su un RAG aziendale. Il RAG (Retrieval Augmented Generation) è la tecnica che permette a un'AI di rispondere interrogando i documenti aziendali, invece della sola conoscenza generica del modello. AIGrant conosce i tuoi documenti, li interroga e trova ciò che serve, senza che i dati lascino l'infrastruttura dell'azienda. Si affianca a strumenti come Microsoft Copilot senza sostituirli, con accesso segregato per reparto e chiavi a conoscenza zero. È il modo di ottenere il valore dell'AI generativa mantenendo la sovranità sul dato.

Domande frequenti

Cos'è la Shadow AI e perché è un rischio per i dati aziendali?

La Shadow AI è l'uso di strumenti di intelligenza artificiale non autorizzati o non governati dall'IT, come i chatbot pubblici usati con account personali. Il rischio nasce quando i dipendenti vi inseriscono informazioni aziendali: secondo l'IBM Cost of a Data Breach Report 2025, una violazione su cinque è legata alla Shadow AI e aggiunge in media 670.000 dollari al costo dell'incidente. Si governa autorizzando un'AI privata interna e applicando controlli di Data Loss Prevention sui dati in uscita.

Come si può usare l'AI in azienda senza vietarla del tutto?

Vietare l'AI sposta il problema nell'ombra invece di risolverlo. L'approccio efficace è duplice: fornire un'AI aziendale privata e conforme, e allo stesso tempo impedire con la Data Loss Prevention che i documenti riservati vengano caricati su strumenti esterni. Così i dipendenti mantengono la produttività e l'azienda mantiene il controllo sul dato.

L'intelligenza artificiale può classificare i dati sensibili al posto degli utenti?

Sì. La classificazione manuale è lenta e soggetta a errori, ed è la prima causa di fallimento del DLP tradizionale. L'AI privata on-premise di CyberGrant analizza i contenuti al momento della creazione o modifica, riconosce i dati sensibili e applica in automatico tag, regole di accesso e cifratura. I tag hanno priorità sull'azione dell'utente: un documento marcato come non scaricabile non può essere scaricato da nessuno.

Cos'è l'AI scraping e come si proteggono i documenti aziendali?

L'AI scraping è l'estrazione automatica di dati da parte di modelli di AI generativa, anche da documenti solo visualizzati in un browser o caricati in un chatbot. La protezione anti-AI scraping di FileGrant impedisce all'AI di accedere ai file aperti tramite viewer nel browser, mentre le persone autorizzate continuano a visualizzarli. La riservatezza è applicata per impostazione predefinita, senza dipendere dall'attenzione dell'utente.

Esiste un'alternativa privata agli assistenti AI pubblici come Copilot?

Sì. AIGrant è un'AI privata on-premise che interroga i documenti aziendali senza farli uscire dall'infrastruttura, con accesso segregato per reparto e chiavi a conoscenza zero. Si può affiancare anche a strumenti come Microsoft Copilot senza sostituirli, offrendo il valore dell'AI generativa mantenendo la sovranità sul dato. È utile soprattutto in contesti regolamentati come banking, sanità e settore legale.

Cos'è un RAG aziendale on-premise e perché è più sicuro degli assistenti AI pubblici?

Il RAG (Retrieval Augmented Generation) è la tecnica che permette a un'AI di rispondere interrogando i documenti aziendali, invece della sola conoscenza generica del modello. Un RAG on-premise, come quello di AIGrant, elabora i dati dentro l'infrastruttura dell'azienda, senza inviarli a servizi esterni: le informazioni non alimentano modelli pubblici e restano sotto il controllo dell'organizzazione, con accesso segregato per reparto e chiavi a conoscenza zero. È il motivo per cui è più adatto a contesti regolamentati rispetto agli assistenti AI pubblici.

L'uso dell'AI in azienda è soggetto a obblighi normativi?

Sì. L'AI Act (Reg. UE 2024/1689) introduce obblighi crescenti in base al livello di rischio dei sistemi di AI, e il GDPR resta applicabile ogni volta che l'AI tratta dati personali. Adottare un'AI privata, governata e tracciabile aiuta a soddisfare i requisiti di trasparenza e controllo previsti da entrambe le normative.

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