Il digital twin entra nella sicurezza informatica: con TrendAI il rischio prova a diventare prevedibile

La replica digitale di un impianto, il digital twin, è una tecnica nota da anni nell’industria manifatturiera. Portarla nella sicurezza informatica è la novità che TrendAI, la divisione enterprise di Trend Micro, ha messo al centro della piattaforma Vision One alla TrendAI Academy 2026, primo appuntamento italiano dedicato ai partner sotto il nuovo nome. A raccontarne la visione internazionale è Bharat Mistry, Director Product Management, Global Evangelist and Alliance di TrendAI.

Il punto di partenza è il cambio di nome, che per Mistry segnala quanto l’IA sia diventata centrale per l’azienda. “Siamo nell’era dell’IA. I leader vogliono usare questa tecnologia per nuove innovazioni e nuovi modelli di business, ma oggi mancano i binari di sicurezza, ed è lì che vogliamo intervenire”, spiega. L’obiettivo dichiarato è mettere in campo le misure necessarie a permettere alle organizzazioni di innovare senza rallentare.

L’IA ha già cambiato anche il modo in cui la piattaforma viene usata. Raccogliendo la telemetria e facendola elaborare ai modelli, racconta Mistry, è possibile servire con gli stessi dati due mondi storicamente separati, quello delle operazioni di sicurezza e quello dei team di governance e gestione del rischio. “Stiamo abbattendo i silos e permettiamo ai clienti di usare gli stessi dati per due casi d’uso diversi”. Sul piano interno l’IA funziona inoltre come assistente per gli sviluppatori, accorciando i tempi di rilascio di nuove funzionalità da settimane a giorni.

Una replica virtuale per vedere l’attacco prima che accada

Il cuore della proposta è il digital twin della sicurezza, una replica virtuale dell’organizzazione su cui simulare gli scenari, validare le difese e prevedere i rischi prima che si traducano in un incidente. “Siamo a un punto di svolta. La superficie di attacco è ormai fuori controllo. Abbiamo bisogno di un meccanismo per testare le nostre difese e portare alla luce rischi che non avevamo mai visto”, osserva Mistry. La fotografia che descrive è quella di ambienti usciti dal perimetro tradizionale: niente più solo sistemi locali, ma cloud, connessioni con terze parti e sistemi di IA da tenere insieme.

Sulla piattaforma il digital twin diventa una vista immersiva della superficie d’attacco: si vede come un asset nel cloud possa essere compromesso, e un’operazione che richiederebbe ore di lavoro manuale si risolve in meno di un minuto. Il sistema indica anzitutto i percorsi di attacco più probabili, poi, attraverso una fase di simulazione e validazione che TrendAI chiama Adversarial Exposure Validation, distingue ciò che un attaccante potrebbe fare in teoria da ciò che può fare davvero, restringendo la lista alle azioni prioritarie. A rendere credibile il modello è la profondità dei dati: oltre 900 fonti integrate, un numero che l’azienda rivendica come superiore a quello dei concorrenti.

Quel patrimonio di dati è cresciuto in fretta proprio grazie all’IA. Le integrazioni sono passate da poche decine a oltre 900 nel giro di pochi mesi, perché un sistema agentico riceve i flussi più disparati, li interpreta, li contestualizza e li fa confluire nel data lake, con una persona a supervisionare il processo. È così, racconta Mistry, che oggi la piattaforma può assorbire anche dati prima difficili da trattare, come quelli dei test di intrusione, e usarli per arricchire la valutazione del rischio.

Il senso ultimo, per Mistry, è ribaltare la postura difensiva. “Si tratta di passare da un approccio reattivo a uno proattivo. Una volta che lo adotti, i rischi sono più gestibili, l’esposizione si riduce e le operazioni quotidiane non consistono più nello spegnere incendi”. È il passaggio da una sicurezza che insegue gli eventi a una che li anticipa.

Quando il rischio si misura in denaro la conversazione cambia

Come per la controparte tecnica italiana, anche nella visione di Mistry la quantificazione economica del rischio è il nodo che riallinea sicurezza e vertici aziendali. “In qualsiasi organizzazione la sicurezza è vista come il reparto del no, un ostacolo”, riconosce, e quando i team chiedono budget se lo vedono spesso rifiutare perché percepito come un costo senza ritorno. Tradurre l’esposizione in impatto finanziario cambia gli interlocutori: a capire il numero sono i responsabili delle applicazioni, delle unità di business, il CIO e l’amministratore delegato.

“Non parliamo di rischio informatico, ma di gestione del rischio d’impresa. È un rischio che voglio correre oppure no? La conversazione diventa completamente diversa”, sottolinea Mistry. Si esce dal terreno dei bit e dei byte, che ai vertici dicono poco, per ragionare in termini di interruzioni di servizio, sanzioni e danno reputazionale. È un percorso che l’azienda dichiara di aver avviato circa tre anni fa, partendo dall’allineamento tra team operativi e team di rischio sugli stessi dati.

Sul terreno della governance dell’IA, Mistry insiste su un dato di realtà: l’intelligenza artificiale è già dentro le aziende, nei copilot, negli agenti e nelle applicazioni, spesso senza che chi governa la sicurezza ne abbia piena visibilità. Da qui la necessità di censire dove l’IA è in uso, osservarne i comportamenti in tempo reale e applicare le regole, con un occhio di riguardo alla shadow IA, gli strumenti adottati senza autorizzazione. Il tutto in un quadro normativo che si fa più stringente, dal regolamento europeo sull’IA alla direttiva NIS2. Anche qui l’automazione non sostituisce il giudizio: davanti a decisioni delicate, come isolare un sistema o bloccare un account che potrebbe essere quello di un dirigente, resta una persona a dare il via libera.

Cambia anche l’esperienza d’uso. La piattaforma adatta ciò che mostra al profilo di chi la usa: un ingegnere della sicurezza vede le proprie priorità operative, chi risponde agli incidenti riceve la cronologia di un attacco con la stima dell’impatto sul business, il responsabile del centro operativo o il CISO guardano il punteggio di rischio e l’esposizione finanziaria. È il modo, secondo Mistry, di passare da una console unica per tutti a una vista costruita attorno alla persona.

Proteggere le infrastrutture che producono IA

L’ultimo tassello allarga il campo dall’IT tradizionale alle infrastrutture dedicate all’IA, quelle che NVIDIA chiama AI Factory. Qui la collaborazione è con NVIDIA. Il problema è noto: aggiungere sicurezza su queste piattaforme significa sottrarre risorse di calcolo alla generazione dei token. TrendAI ha sviluppato una tecnologia di protezione che gira sulle DPU di NVIDIA, le unità di elaborazione dedicate, lasciando libera la CPU di produrre token e mantenendo al tempo stesso la visibilità sul traffico degli agenti. A questo si aggiunge la protezione dei microservizi di NVIDIA e un controllo applicato alle richieste indirizzate ai modelli, in modo che ogni richiesta passi una seconda validazione prima di essere elaborata.

Il posizionamento che ne emerge è netto: TrendAI non vuole più essere percepita come il reparto che frena, ma come l’abilitatore che consente al business di muoversi in fretta sapendo di avere i controlli al posto giusto. Il digital twin, la quantificazione del rischio e la protezione degli ambienti di IA sono i tre pilastri con cui l’azienda prova a sostenere questa promessa. La parte difficile, come ammette lo stesso Mistry, non è mostrare il numero finale, ma costruire la tecnologia che permette di arrivarci.