Viviamo in un’epoca in cui la sicurezza informatica non è più una questione di semplice protezione. Le minacce si evolvono, cambiano volto e modalità d’attacco e ciò che ieri poteva sembrare adeguato, oggi potrebbe risultare del tutto insufficiente.
Secondo un recente report di Cybersecurity Ventures, si stima che il costo globale del crimine informatico raggiungerà i 10,5 trilioni di dollari entro il 2025. Questo dato evidenzia la crescente sofisticazione degli attacchi e la necessità di strumenti come la threat intelligence per limitare le conseguenze economiche e reputazionali di un cyber attacco.
La threat intelligence non è solo raccolta di dati sulle minacce: è diventata un’arte di predizione, un modo di giocare d’anticipo, di leggere i segnali prima che diventino veri e propri pericoli.
Una definizione chiara: cosa intendiamo per threat intelligence
La threat intelligence si riferisce alla raccolta di dati strutturati e non strutturati riguardanti le minacce alla sicurezza informatica, con l’obiettivo di trasformarli in informazioni utilizzabili per prevenire e mitigare attacchi. Queste informazioni possono provenire da diverse fonti: open source, dark web, dati proprietari delle organizzazioni o report forniti da fornitori di sicurezza.
L’obiettivo della threat intelligence è identificare le tattiche, tecniche e procedure (TTP) dei cyber criminali, oltre a fornire indicazioni su vulnerabilità potenziali e sulle modalità con cui gli attori malevoli potrebbero sfruttarle.
A differenza delle semplici attività di monitoraggio, la threat intelligence è proattiva: essa si concentra sull’analisi preventiva e predittiva delle minacce, consentendo di identificare schemi e tendenze che possono rivelarsi cruciali per anticipare gli attacchi. Per esempio, la conoscenza di quali strumenti siano in uso in specifiche campagne di attacco può aiutare le organizzazioni a prepararsi meglio e a mettere in campo difese mirate prima che il danno avvenga.
Leggere il contesto, non solo il dato
La threat intelligence non si limita alla raccolta di informazioni: il vero valore sta nel contesto.
Un attacco contro un sistema sanitario, una banca, o una piccola impresa non è mai casuale. Ogni minaccia nasce da un obiettivo specifico, sfrutta vulnerabilità precise e segue una logica che può essere capita e anticipata. Durante la pandemia, per esempio, gli attacchi mirati al settore sanitario non sono stati frutto del caso, ma di una strategia ben orchestrata, facilmente individuabile attraverso una buona intelligence.
Questo esempio evidenzia quanto sia importante comprendere non solo il dato, ma anche il contesto in cui viene generato. Conoscere la motivazione dell’attaccante è cruciale per comprendere il suo modus operandi e anticiparne le mosse.
Il contesto può essere costruito utilizzando diverse fonti di dati: indicatori tecnici come indirizzi IP, hash di file compromessi e nomi di dominio malevoli, ma anche informazioni di tipo strategico, come la geopolitica e gli interessi economici.
Per esempio, gli attacchi alle infrastrutture energetiche europee hanno avuto un forte legame con le tensioni politiche tra Stati nazionali, come dimostrato da vari report di threat intelligence. La capacità di mettere insieme questi elementi permette alle organizzazioni di costruire un quadro di intelligence che consente una reazione più rapida ed efficace.
Le tre categorie principali di threat intelligence
La threat intelligence si divide in tre categorie principali:
- Strategica – Rivolta ai decision maker e agli stakeholder di alto livello, fornisce una panoramica delle minacce in evoluzione e delle implicazioni a lungo termine per l’organizzazione. È pensata per orientare le decisioni di investimento e per la pianificazione delle politiche di sicurezza.
- Tattica – Si rivolge ai team di sicurezza e IT, concentrandosi sulle modalità di attacco più utilizzate e sulle vulnerabilità sfruttabili. Queste informazioni vengono utilizzate per rafforzare le difese esistenti, ottimizzare la configurazione degli strumenti di sicurezza e implementare le best practice in materia di cybersecurity.
- Operativa – Destinata principalmente ai team SOC (Security Operations Center) e agli analisti di incident response, fornisce informazioni dettagliate e in tempo reale su minacce imminenti, indicatori di compromissione (IoC) e altri segnali di allarme per rispondere in modo tempestivo e accurato agli attacchi in corso.
L’importanza di restare resilienti
Oggi le organizzazioni non possono semplicemente “resistere” agli attacchi: devono diventare resilienti, ossia essere pronte non solo a prevenire ma anche a reagire e riprendersi rapidamente. La cyber resilienza non è più una scelta, ma una necessità strategica.
Secondo l’ultimo Cost of a Data Breach Report 2024 di IBM, il costo medio globale di una violazione dei dati ha raggiunto 4,88 milioni di dollari nel 2024, segnando un aumento del 10% rispetto all’anno precedente e il valore più alto mai registrato.
La threat intelligence è lo strumento che consente di sapere dove colpiranno i criminali e con quale modalità, così da poter reagire rapidamente e limitare i danni. Lo stesso report riporta, infatti, come l’adozione di intelligenza artificiale (AI) e di tecnologie di automazione per la sicurezza abbia consentito alle organizzazioni di risparmiare in media 2,2 milioni di dollari rispetto a quelle che non hanno utilizzato queste tecnologie in modo estensivo per la prevenzione delle minacce.
La resilienza implica anche la capacità di mantenere operativi i servizi critici durante un attacco. Le organizzazioni che hanno integrato i dati di threat intelligence nei loro sistemi di risposta agli incidenti sono in grado di reagire molto più rapidamente rispetto a chi opera in maniera reattiva.
Un esempio è rappresentato dal settore finanziario: le banche e gli istituti finanziari hanno adottato soluzioni di threat intelligence per migliorare la loro capacità di rilevamento e risposta. Grazie a questi strumenti, un attacco DDoS, che potrebbe altrimenti interrompere i servizi per giorni, può essere mitigato in pochi minuti, assicurando la continuità delle operazioni.
La collaborazione è la chiave
Un aspetto fondamentale della threat intelligence è la collaborazione. I criminali condividono continuamente strumenti e informazioni e per difendersi è necessario fare lo stesso. Piattaforme di condivisione, partnership tra aziende e collaborazione pubblico-privato stanno diventando i veri alleati nella lotta contro le minacce informatiche. Non si tratta solo di difendere un singolo perimetro: si tratta di difendere un ecosistema interconnesso. Secondo il report ENISA Threat Landscape 2023, le organizzazioni che partecipano attivamente alla condivisione di dati sulle minacce riducono del 25% il rischio di subire attacchi riusciti.
Un esempio di collaborazione efficace è rappresentato dalla piattaforma MISP (Malware Information Sharing Platform), utilizzata da numerose aziende, governi e istituzioni per condividere informazioni su minacce e vulnerabilità. La condivisione degli Indicatori di Compromissione (IoC) consente di allertare in tempo reale altre organizzazioni e di impedire che lo stesso attacco colpisca più bersagli.
La collaborazione tra privati e governi, come avviene nel contesto delle iniziative del CERT (Computer Emergency Response Team), ha inoltre migliorato significativamente la capacità di rispondere a incidenti su larga scala, come gli attacchi ransomware che hanno colpito infrastrutture critiche negli ultimi anni.
Approcci diversi, un obiettivo comune
Ogni fornitore di soluzioni per la cybersecurity approccia la threat intelligence in modo diverso, ma tutti condividono lo stesso obiettivo: prevenire le minacce. Alcuni vendor sviluppano piattaforme proprietarie, che raccolgono e analizzano dati da una vasta gamma di fonti, mentre altri si focalizzano sull’integrazione di servizi di terze parti per fornire una soluzione più flessibile e personalizzabile. Sempre più spesso, queste piattaforme sfruttano l’intelligenza artificiale per correlare le informazioni e accelerare le risposte riducendo il carico di lavoro per i team di sicurezza. In comune, la maggior parte dei vendor offre la possibilità di condividere informazioni tra diversi clienti tramite piattaforme collaborative, contribuendo a migliorare la capacità di prevenzione e risposta alle minacce. Gli MSSP (Managed Security Service Providers) offrono la threat intelligence come servizio gestito, che include il monitoraggio costante, l’analisi delle minacce e la generazione di report periodici, permettendo anche alle aziende più piccole di accedere a strumenti di analisi avanzati senza dover investire direttamente in infrastrutture e personale specializzato. È un mondo in cui la parola d’ordine è adattabilità: ogni organizzazione deve scegliere il mix di strumenti e approcci più adatto al proprio contesto.
La threat intelligence è spesso disponibile in diverse forme, dalle soluzioni integrate nei Security Information and Event Management (SIEM), che forniscono una visione unificata delle minacce, fino ai Threat Hunting Services, che combinano l’intelligence con tecniche di investigazione per identificare attività malevole all’interno della rete prima ancora che queste si manifestino in modo evidente (anche in assenza di indicatori di compromissione noti). Secondo Gartner, entro il 2025, l’80% delle aziende utilizzerà servizi gestiti di threat intelligence per migliorare le capacità di prevenzione e risposta alle minacce.
AI e ML: la marcia in più
Nel mondo della threat intelligence, le tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale e il machine learning stanno cambiando le regole del gioco. Il volume di dati è tale che solo l’automazione può garantire un’analisi veloce e accurata.
Secondo uno studio di McKinsey, l’uso dell’AI in ambito di threat intelligence ha ridotto i tempi di rilevamento delle minacce del 50%, migliorando la velocità di risposta e diminuendo il numero di falsi positivi.
Gli algoritmi di machine learning permettono di identificare schemi di comportamento anomalo che potrebbero indicare una minaccia. Per esempio, il machine learning può analizzare il comportamento di rete di un dispositivo per rilevare attività sospette, come comunicazioni con server non autorizzati o tentativi di esfiltrazione di dati. L’AI predittiva consente anche di analizzare il comportamento storico degli attaccanti, identificando pattern che possono suggerire attacchi futuri. In questo modo, si può passare da un approccio reattivo a uno realmente proattivo, prevenendo gli attacchi prima che si verifichino.
Sopravvivere all’overload informativo
Uno dei principali problemi nella gestione delle minacce è la mole di dati da analizzare. La threat intelligence corre il rischio di affogare nel sovraccarico informativo, generando falsi positivi e riducendo l’efficacia dei team di sicurezza.
Ecco perché la qualità dei dati è fondamentale: meglio meno informazioni, ma più affidabili e contestualizzate.
Qui, ancora una volta, l’intelligenza artificiale gioca un ruolo decisivo, aiutando a filtrare i dati e a presentare solo ciò che è veramente rilevante. Le piattaforme di Threat Analysis utilizzano AI e machine learning non solo per rilevare minacce, ma anche per filtrare i dati e assegnare priorità agli incidenti che richiedono un intervento immediato.
Un aiuto può giungere anche dalle tecnologie di Security Orchestration, Automation and Response (SOAR), che integrano dati da più fonti e orchestrano la risposta agli incidenti, riducendo il carico sui team di sicurezza e migliorando la precisione nell’identificazione delle minacce.
Guardare al futuro: threat intelligence predittiva
Il futuro della threat intelligence è sempre più orientato verso l’approccio predittivo. Non basta più reagire: bisogna capire prima dove arriverà l’attacco, chi sarà il prossimo obiettivo e quali strumenti verranno utilizzati. In questo, l’AI sta assumendo un ruolo fondamentale, con algoritmi capaci di correlare dati storici, analizzare trend emergenti e identificare potenziali minacce ancora prima che diventino realtà. La sfida è quella di anticipare, prevenire e ridurre al minimo i tempi di reazione.
Uno dei campi più promettenti è la predictive analytics, che, attraverso l’analisi di grandi volumi di dati, permette di individuare segnali deboli e correlazioni nascoste che potrebbero essere precursori di un attacco.
Nel settore delle telecomunicazioni, per esempio, questa tecnologia ha consentito di prevenire attacchi DDoS mirati contro infrastrutture critiche, evitando disservizi che avrebbero avuto un impatto significativo su milioni di utenti.
Man mano che queste tecnologie evolvono, la threat intelligence diventerà un elemento sempre più essenziale non solo per la sicurezza, ma anche per la gestione strategica del rischio nelle organizzazioni.
Threat intelligence motore della XDR
Extended Detection and Response (XDR) rappresenta un’evoluzione delle tecnologie di rilevamento e risposta che integra diverse soluzioni di sicurezza per fornire una visione completa e coordinata delle minacce. La threat intelligence è il vero motore della XDR, consentendo di correlare eventi su diverse piattaforme, migliorare il rilevamento delle minacce e accelerare la risposta agli incidenti. Grazie alla threat intelligence, la XDR può combinare dati provenienti da endpoint, reti e applicazioni per ottenere un quadro dettagliato delle attività dannose, permettendo una risposta tempestiva e precisa.