Cosa si intende per sicurezza sul cloud?

Con la migrazione delle applicazioni e dei dati aziendali verso ambienti cloud distribuiti, le tradizionali difese perimetrali non sono più sufficienti. La sicurezza del cloud è fondamentale per:

• Proteggere le architetture distribuite: oggi, forza lavoro, applicazioni e dati risiedono al di fuori delle tradizionali reti aziendali. Di conseguenza, la sicurezza perimetrale è diventata obsoleta e le organizzazioni sono esposte a punti di accesso non monitorati.
• Favorire l'agilità e l'innovazione digitali: l'agilità delle aziende moderne si basa su cloud pubblici e ibridi. La protezione di questi ambienti garantisce alle imprese la possibilità di innovare in sicurezza senza rischiare interruzioni operative.
• Eliminare le configurazioni errate rischiose: con l'aumentare del rischio di errori di configurazione nel cloud, l'implementazione di controlli di sicurezza automatizzati e continui è essenziale per eliminare i punti di esposizione che mettono a rischio la sicurezza.
• Garantire l'accesso granulare: la sicurezza del cloud impone rigorosi controlli di accesso a livello di risorsa e la crittografia per proteggere i dati anche in ambienti multitenant.
• Difendersi dagli attacchi basati sull'intelligenza artificiale: l'uso dell'AI a fini malevoli e il crimeware automatizzato richiedono difese cloud native in grado di neutralizzare minacce che agiscono alla velocità delle macchine.

Per garantire la sicurezza del cloud computing è necessario comprendere come i diversi modelli di implementazione dell'infrastruttura definiscono i confini operativi e le responsabilità condivise:

Modelli di infrastruttura cloud

• Sicurezza del cloud pubblico: infrastruttura condivisa di proprietà dei fornitori di servizi cloud (CSP) come Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure e Google Cloud. La sicurezza si basa su un rigoroso modello di responsabilità condivisa, in cui il fornitore di servizi cloud protegge la piattaforma cloud sottostante, mentre il cliente protegge i dati, le configurazioni, le autorizzazioni di accesso e le applicazioni.
• Sicurezza del cloud privato: infrastruttura dedicata esclusivamente a una singola organizzazione. L'organizzazione mantiene il controllo completo sull'accesso fisico, sulla gestione dell'infrastruttura e sui controlli di conformità. Per questi motivi, è ideale per i settori altamente regolamentati.
• Sicurezza del cloud ibrido: combina la scalabilità del cloud pubblico con i controlli di sicurezza del cloud privato o on-premise. La gestione della sicurezza richiede una visibilità unificata e un'orchestrazione della gestione del profilo di sicurezza sia nei piani di controllo privati che negli ambienti cloud pubblici.
• Sicurezza multicloud: utilizza diversi fornitori di cloud pubblici per evitare la dipendenza da un unico fornitore. Le strategie di sicurezza devono applicare regole di accesso, policy DLP e controlli di conformità coerenti su architetture eterogenee.

Modelli di erogazione dei servizi cloud

• Software as a Service (SaaS): software pronto all'uso (ad esempio, Google Workspace, Microsoft 365). La sicurezza si concentra sulla gestione delle identità, sulla prevenzione della perdita di dati (DLP) e sul monitoraggio delle attività degli utenti.
• Platform as a Service (PaaS): strumenti di sviluppo e ambienti di runtime ospitati nel cloud. La sicurezza comprende il rafforzamento delle API, la gestione delle vulnerabilità del codice e i controlli degli accessi.
• Infrastructure as a Service (IaaS): risorse virtualizzate di calcolo, archiviazione e rete. La sicurezza richiede la gestione delle patch del sistema operativo, dei firewall virtuali, dei container e dell'isolamento dei workload.
• Function as a Service (FaaS/Serverless): unità di esecuzione temporanee basate su eventi. La sicurezza si concentra sulla gestione delle autorizzazioni delle funzioni, dei segreti di breve durata e sull'isolamento delle minacce in fase di runtime.

Il passaggio di infrastrutture e workload al cloud comporta notevoli vantaggi in termini di efficienza e scalabilità operativa, ma introduce anche rischi specifici in termini di governance e di esposizione ai rischi. La valutazione di questi vantaggi e svantaggi consente alle organizzazioni di elaborare una strategia cloud che bilanci l'agilità aziendale con una solida mitigazione dei rischi.

Le tradizionali architetture di sicurezza di rete si basano su dispositivi hardware (firewall, gateway web) installati nei punti di uscita della rete. In un ecosistema cloud-first, il backhauling del traffico verso infrastrutture hardware centralizzate crea significativi colli di bottiglia, riduce le prestazioni delle applicazioni e lascia senza protezione i lavoratori da remoto o nelle filiali.

L'intelligenza artificiale è diventata sia uno strumento fondamentale per la sicurezza cloud, sia un importante vettore di attacco che i team di sicurezza devono gestire.

Usare l'intelligenza artificiale per la difesa del cloud

Le moderne piattaforme di sicurezza utilizzano l'intelligenza artificiale e il machine learning per analizzare migliaia di miliardi di segnali al giorno, identificando comportamenti anomali e minacce informatiche con largo anticipo rispetto ai tradizionali strumenti basati su regole. Le funzionalità basate sull'intelligenza artificiale includono:

• Prevenzione predittiva delle minacce: il machine learning analizza i modelli comportamentali per bloccare in tempo reale exploit zero-day, tentativi di phishing e malware elusivi.
• Correlazione automatizzata del rischio: l'intelligenza artificiale correla configurazioni errate, privilegi eccessivi e percorsi di esposizione dei dati per evidenziare combinazioni pericolose e ridurre l'affaticamento causato dall'eccesso di avvisi.
• Segmentazione automatizzata delle app: l'intelligenza artificiale analizza dinamicamente i flussi di traffico per raggruppare le applicazioni e implementare la segmentazione secondo il principio del privilegio minimo, senza dover creare manualmente le policy.

La sicurezza cloud nell'era dell'intelligenza artificiale generativa

La rapida integrazione dell'intelligenza artificiale generativa (GenAI) e dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) nei flussi di lavoro aziendali quotidiani ha ampliato drasticamente la superficie di attacco delle imprese. Come evidenziato nel report di Zscaler ThreatLabz sulla sicurezza dell'AI, l'utilizzo dell'intelligenza artificiale nelle aziende e il volume di dati trasferiti agli strumenti di AI generativa sono aumentati vertiginosamente, facendo emergere rischi urgenti legati alla shadow AI, agli attacchi di prompt injection, alla perdita di dati sensibili e all'implementazione di modelli non attendibili. Le organizzazioni devono implementare un'ispezione inline dell'AI, meccanismi di controllo per la moderazione dei contenuti e sistemi di prevenzione della perdita di dati basati sul contesto per adottare la GenAI in sicurezza.

Gestione del profilo di sicurezza dell'AI (AI Security Posture Management, AI-SPM)

La gestione del profilo di sicurezza dell'AI (AI-SPM) è una disciplina specializzata della sicurezza cloud progettata per individuare, valutare e gestire le risorse AI negli ambienti cloud pubblici e privati. Ecco le funzionalità principali:

• Rilevamento delle risorse AI: esegue automaticamente l'inventario di modelli AI, database vettoriali, pipeline RAG e strumenti di shadow AI.
• Prevenzione dell'esposizione e della fuga di dati: impedisce che dati aziendali sensibili (informazioni personali, codice sorgente, dati finanziari) vengano inseriti in modelli di intelligenza artificiale o dataset di training non approvati.
• Valutazione delle vulnerabilità e dei modelli: esegue scansioni dei modelli open source (ad esempio, quelli su Hugging Face) e delle infrastrutture di intelligenza artificiale per individuare falle nella catena di fornitura, avvelenamento dei dati e rischi della OWASP Top 10 per gli LLM.

Per rafforzare il profilo di sicurezza cloud della tua organizzazione, segui questi passaggi strategici:

• Adotta un'architettura zero trust nativa del cloud: elimina l'attendibilità implicità connettendo gli utenti e i workload autenticati direttamente a specifiche applicazioni anziché alla rete sottostante.
• Garantisci la gestione continua del profilo di sicurezza e delle autorizzazioni: automatizza le scansioni CSPM e CIEM per individuare in tempo reale configurazioni errate, porte aperte rischiose e autorizzazioni eccessive.
• Implementa una soluzione unificata di prevenzione della perdita di dati (DLP): applica policy DLP centralizzate al traffico web inline, agli strumenti SaaS, ai sistemi di archiviazione cloud pubblici e agli endpoint di AI.
• Applica la microsegmentazione: previeni il movimento laterale delle minacce isolando i percorsi di comunicazione tra i workload.
• Integra la sicurezza fin dalle prime fasi del processo DevOps: integra la scansione automatizzata della sicurezza del codice e dei container direttamente nelle pipeline CI/CD per individuare le vulnerabilità prima della distribuzione in produzione.

Zscaler protegge la tua azienda con Zero Trust Cloud, una soluzione sviluppata nativamente sulla piattaforma Zscaler Zero Trust Exchange™. Zero Trust Cloud agisce come l'architettura principale per la protezione di workload, utenti e dati in ambienti multicloud.

Riconosciuta come una Leader nel Magic Quadrant di Gartner per le soluzioni SASE nel 2026, Zscaler offre una piattaforma zero trust completa e nativa del cloud:

• Zero Trust Cloud: protegge il traffico da workload a workload (est-ovest) e da workload a Internet/cloud (nord-sud) su AWS, Azure, GCP e i data center privati, eliminando la superficie d'attacco e prevenendo il movimento laterale.
• Zscaler Private Access™ (ZPA™): offre una connettività sicura e diretta alle applicazioni private in ambienti ibridi e multicloud, eliminando la dipendenza dalle VPN e bloccando la diffusione laterale delle minacce.
• Zscaler DSPM: offre funzionalità unificate di gestione del profilo di sicurezza dei dati (DSPM), gestione del profilo di sicurezza del cloud (CSPM) e gestione delle autorizzazioni dell'infrastruttura cloud (CIEM) per correggere i problemi di esposizione dei dati e i rischi legati a configurazioni errate.
• Zscaler AI-SPM e AI Data Protection: consente alle aziende di adottare l'AI in modo sicuro e conforme alle normative, rilevando gli strumenti di shadow AI e proteggendo i flussi di dati dell'AI generativa e le pipeline LLM personalizzate.