Per molti responsabili della sicurezza, l'attaccante più pericoloso non è all'esterno, ma è già all'interno. Le minacce interne, sia che provengano da dipendenti malintenzionati che da amministratori disonesti, hanno già superato l'ostacolo più difficile in un attacco: ottenere l'accesso, spesso un accesso privilegiato. Ciò significa che possono operare con credenziali affidabili, autorizzazioni esistenti e una conoscenza approfondita dei vostri sistemi e dati.
Per questo motivo le minacce interne sono spesso più difficili da individuare e contenere. Secondo il rapporto Cost of a Data Breach 2025 di IBM, gli attacchi di insider malintenzionati costano in media 4,92 milioni di dollari e richiedono 260 giorni per essere risolti, il che li rende tra gli incidenti più costosi e di più lunga durata che i responsabili della sicurezza devono affrontare.
Tra le implementazioni attive dei clienti diVectra AI , quasi 4 su 10 delle minacce prioritarie erano minacce interne nell'arco di un mese. Non è una cosa rara. Sta accadendo ora in ambienti aziendali reali, e accade spesso.
Quali sono le lacune dei programmi contro le minacce interne?
Anche i programmi di sicurezza più maturi spesso dipendono da un trio di strumenti familiari per il rischio di minacce interne, ma ognuno di essi ha un punto cieco che gli aggressori sfruttano:
- DLP - Segnala o blocca determinati trasferimenti di dati, ma non è in grado di stabilire l'intento. Se un insider scarica file sensibili a cui è autorizzato ad accedere, il DLP lo considera una normale attività aziendale.
- EDR - Eccellenti nell'individuare malware ed exploit endpoint , ma non in grado di individuare l'uso improprio degli account nei livelli SaaS, cloud e identità, dove si verificano molti incidenti insider.
- SIEM - Aggrega i registri per le indagini, ma non riesce a collegare i punti tra azioni sottili e separate in sistemi diversi senza una pesante correlazione manuale.
Queste lacune esistono perché gli insider operano con autorizzazioni legittime. Le loro azioni si integrano nei flussi di lavoro di routine, aggirando i controlli incentrati sulla prevenzione. Senza la correlazione dei comportamenti tra identità, cloud e rete on premise, i segnali rimangono dispersi e non riconosciuti.
Il risultato? Quando una minaccia insider diventa evidente per questi strumenti, i dati sensibili sono già stati lasciati o il danno è già stato fatto.
In che modo l'intelligenza artificiale generativa aumenta i rischi di minacce interne?
L'ascesa dell'IA generativa sul posto di lavoro, in particolare di strumenti come Copilot per Microsoft 365, porta una nuova dimensione alle minacce interne.
Se un insider malintenzionato o un account compromesso ha accesso a Copilot, può utilizzare la ricerca AI unificata per eseguire query su Word, SharePoint, Teams, Exchange e altre superfici Microsoft in pochi secondi. I dati sensibili che avrebbero richiesto ore o giorni per essere individuati manualmente possono essere scoperti e preparati per l'esfiltrazione quasi istantaneamente.
Perché questo è importante per le minacce interne:
- Ricognizione accelerata. Copilot elimina la latenza dalla fase di scoperta. Un insider può far emergere credenziali, dati finanziari o proprietà intellettuale alla velocità dell'intelligenza artificiale.
- Vantaggio di vivere in libertà. Gli aggressori utilizzano le autorizzazioni esistenti e gli strumenti di AI aziendali affidabili, mescolandosi perfettamente con le attività legittime degli utenti.
- Visibilità nativa limitata. I team di sicurezza vedono pochi dettagli dai log di audit di Copilot, rendendo difficile sapere cosa è stato cercato o restituito.
- Controlli nativi insufficienti. Le restrizioni di Copilot integrate fanno poco per impedire agli addetti ai lavori determinati di sondare l'ambiente alla ricerca di informazioni sensibili e gli strumenti nativi non rilevano quando gli aggressori compromettono un'identità per abusare dell'uso legittimo di Copilot per M365.
Perché le minacce interne sono così difficili da individuare?
I comportamenti normali e quelli dannosi sono quasi indistinguibili senza contesto:
La sfida è aggravata da motivazioni e opportunità. Secondo il Verizon 2025 Data Breach Investigation Report, la stragrande maggioranza degli incidenti di insider ha una motivazione finanziaria e gli amministratori disonesti rappresentano il rischio a più alto impatto. Negli ambienti cloud, i dati sensibili possono essere identificati e rubati in pochi secondi, ben prima che la maggior parte dei team di sicurezza abbia il tempo di reagire.
Secondo Verizon, il 90% degli attori principali nelle violazioni di abuso di privilegi è interno, mentre il 10% è costituito da partner. L'incentivo finanziario rimane il motivo principale.
La chiave è capire come viene utilizzato l'accesso - la sequenza, il contesto e l'intento dietro ogni azione - e non solo che l'accesso è avvenuto. Per individuare le vere minacce interne è necessaria un'intelligenza artificiale basata sul comportamento, in grado di distinguere l'intento malevolo dalle anomalie quotidiane.
Tre priorità strategiche per rafforzare i programmi contro le minacce insider
1. Estendere la visibilità ai comportamenti dell'identità in tutti gli ambienti.
Gli insider operano su Active Directory, M365, SharePoint, Teams, Exchange, Entra ID, Copilot per M365, Cloud e risorse di rete. Senza correlazione, ogni azione appare innocua in modo isolato. La visibilità dell'identità su tutta la superficie è essenziale.
2. Rilevare l'intento malevolo in una fase precedente della catena di eliminazione.
L'escalation dei privilegi, l'insolita conservazione dei dati e i meccanismi di persistenza spesso si verificano giorni o settimane prima dell'esfiltrazione. Il rilevamento tempestivo in questa fase riduce drasticamente l'impatto e i costi di risposta.
3. Correlare e consolidare i rilevamenti per una risposta decisiva.
I team di sicurezza non possono indagare su ogni anomalia. Il monitoraggio comportamentale distilla migliaia di eventi di basso livello in una manciata di casi ad alta affidabilità con un contesto completo, consentendo un'azione rapida e sicura.
Un caso del mondo reale: come Vectra AI ha fermato una minaccia interna
In un'azienda manifatturiera industriale, un amministratore IT che è a conoscenza dei licenziamenti imminenti:
- Raccolta di file sensibili dagli archivi di dati di rete.
- Inoltro della posta elettronica di Exchange a un account esterno.
- Utilizzato Copilot per M365 per scoprire i dati sensibili
- Dati SharePoint scaricati al di fuori dei normali schemi.
- Tentativi di accesso post-terminazione ad account disabilitati.
I controlli tradizionali non collegavano queste azioni in tempo. Vectra AI lo ha fatto, correlando ogni fase in un singolo caso ad alta affidabilità, consentendo un rapido contenimento e supportando l'azione legale.
La differenza di Vectra AI per le minacce insider
- Riduzione del rischio comprovata. Rileva e blocca prima le minacce interne, riducendo al minimo l'impatto finanziario e operativo.
- Rilevamento dell'intelligenza artificiale basato sul comportamento. Aggiunge il livello comportamentale che manca ai programmi di prevenzione.
- Visibilità multisuperficie. Identità, cloudGen AI e rete, in un'unica visione correlata.
- Riduzione del rumore su scala. Secondo Vectra AI Research, il 99,98% dei rilevamenti viene filtrato prima di raggiungere gli analisti .
- Consente un rapido contenimento delle indagini. Dal blocco automatico degli account al contesto completo dei metadati, per bloccare l'abuso prima che i dati escano e capire quali file sono stati acceduti e l'intera portata dell'attacco.
- Si integra con gli strumenti esistenti. Completa e rafforza DLP, EDR e SIEM per ridurre il rischio di minacce interne senza modificare il flusso di lavoro esistente.
Le minacce interne non sono solo un problema di conformità, ma un rischio aziendale rilevante. Per affrontarle è necessario andare oltre l'ispezione dei contenuti e passare al rilevamento comportamentale basato sull'identità.
L'insider è già dentro. La domanda è: riuscirete a capire cosa stanno facendo in tempo per fermarli?
Un passo avanti nella protezione dalle minacce interne
Le minacce insider richiedono più che controlli di prevenzione, ma anche un rilevamento AI basato sul comportamento, in grado di individuare l'intento malevolo in tempo reale, in ogni identità e ambiente. Siete pronti a rafforzare il vostro programma di rilevamento delle minacce interne? Scoprite la piattaforma Vectra AI in azione: