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Palo Alto Networks affida all’IA di frontiera attacchi continui

Palo Alto Networks lancia Unit 42 Continuous Frontier AI Defense, un servizio in abbonamento che utilizza i modelli di Anthropic e OpenAI per la cybersicurezza per individuare e validare le vulnerabilità aziendali. L’azienda afferma che, du

AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato · 2026-09-22

I tempi di alcune violazioni si stanno riducendo da settimane a ore, una contrazione di quasi il 97% che, secondo Palo Alto Networks, sta cambiando il lavoro dei team di sicurezza aziendale. L’azienda risponde con un servizio in abbonamento che impiega modelli di IA di frontiera per testare continuamente gli ambienti dei clienti, senza attendere una valutazione programmata.

Annunciato il 22 settembre, Unit 42 Continuous Frontier AI Defense utilizza Claude Mythos 5 di Anthropic, GPT-5.6-Cyber di OpenAI e modelli a pesi aperti per identificare vulnerabilità, collegarle in percorsi di attacco e raccomandare soluzioni. Il servizio è disponibile in tutto il mondo con abbonamenti annuali, a un prezzo che dipende dai modelli inclusi.

Tre settimane per un anno di esposizioni

Palo Alto Networks ha sviluppato e testato il servizio nell’arco di sei mesi, avvalendosi di oltre 100 incarichi svolti da Unit 42 per i clienti e di un investimento di 17 milioni di dollari in ricerca e sviluppo. Durante un’implementazione interna, l’azienda ha individuato in tre settimane quello che descrive come un numero di esposizioni pari a quello di un anno.

Secondo l’azienda, le valutazioni dei clienti hanno rilevato esposizioni in ogni organizzazione testata. Il 37% di queste esposizioni è stato classificato come di gravità alta o critica. La maggior parte proveniva da applicazioni proprietarie, mentre più di due terzi delle esposizioni nelle applicazioni di terze parti non avevano un CVE noto associato.

Questi dati provengono dalle valutazioni di Palo Alto Networks, non da un benchmark indipendente. Il comunicato non identifica i clienti, non rivela il numero totale di esposizioni individuate e non offre un confronto con i penetration test convenzionali.

Perché Palo Alto usa più modelli

Il servizio si basa su un’infrastruttura proprietaria multimodello che indirizza i compiti al modello ritenuto più adatto a ciascuna attività. Palo Alto Networks afferma che l’approccio mira a migliorare la copertura, ridurre i punti ciechi tra i modelli e controllare i costi di utilizzo su larga scala dei sistemi di frontiera.

Continuous Frontier AI Defense inizia con una scansione iniziale dell’intera infrastruttura e prosegue i test man mano che l’ambiente di un’organizzazione cambia. Il suo perimetro comprende applicazioni web proprietarie e di terze parti, interfacce di programmazione delle applicazioni, infrastrutture cloud, repository di codice sorgente e risorse di rete.

Il sistema non si limita a elencare i punti deboli. Gli esperti di sicurezza offensiva di Unit 42 verificano se i problemi individuati siano sfruttabili e concatenano le singole falle in percorsi di attacco completi. Il servizio restituisce poi un elenco di correzioni ordinate per priorità, indicazioni a livello di codice e raccomandazioni per patch virtuali.

Unit 42 passa dalle analisi puntuali ai test continui

Il lancio amplia il servizio Unit 42 Frontier AI Defense di Palo Alto Networks, introdotto ad aprile come analisi delle esposizioni in un dato momento, seguita da un piano per la sicurezza. Ad agosto, l’azienda ha aggiunto l’accesso a GPT-5.6-Cyber di OpenAI e Claude Mythos 5 di Anthropic per le proprie attività di analisi delle esposizioni.

La nuova offerta aggiunge un motore di test continui e la ripetizione automatica dei test quando le applicazioni o gli ambienti cambiano. Palo Alto Networks afferma inoltre che i clienti possono abbinare il servizio a Frontier Virtual Patching per ridurre l’esposizione prima che siano disponibili una divulgazione pubblica o una correzione software ufficiale.

«L’IA ha creato un vantaggio asimmetrico per gli autori delle minacce nei confronti delle organizzazioni che cercano di difendersi alla velocità umana. La cybersicurezza moderna richiede una difesa alla velocità delle macchine. Stiamo combinando l’esperienza di Unit 42 nei test offensivi e nella threat intelligence con infrastrutture per l’IA leader del settore e l’accesso esclusivo a modelli con funzionalità ad accesso limitato, per restituire il vantaggio a chi si difende».

Sam Rubin, vicepresidente senior di Unit 42, Palo Alto Networks

OpenAI e Anthropic forniscono i modelli

Palo Alto Networks presenta il servizio come un livello operativo congiunto per i modelli di aziende di IA concorrenti. McCall McIntyre, responsabile delle partnership globali per la cybersicurezza di OpenAI, ha affermato che chi si difende ha bisogno di capacità di frontiera all’interno degli strumenti e dei servizi che già utilizza.

«L’IA di frontiera sta riducendo il tempo necessario per individuare e sfruttare le vulnerabilità, e chi si difende ha bisogno delle sue capacità all’interno degli strumenti, dei flussi di lavoro e dei servizi di cui già si fida. Attraverso Daybreak e il nostro lavoro con Unit 42 di Palo Alto Networks, abbiniamo gli OpenAI GPT Cyber Models a una profonda esperienza nella sicurezza, a una solida governance e al giudizio umano, per aiutare le organizzazioni a validare i percorsi di attacco che contano e passare dall’individuazione alla correzione alla velocità delle macchine».

McCall McIntyre, responsabile delle partnership globali per la cybersicurezza, OpenAI

Michael Moore di Anthropic, indicato nel comunicato come responsabile della cybersicurezza dell’azienda, ha affermato che Claude Mythos aveva individuato falle sopravvissute a decenni di verifiche umane e oltre 10.000 vulnerabilità di gravità alta in software utilizzati in tutto il mondo. Il servizio di Palo Alto Networks è progettato per verificare questi risultati su sistemi aziendali reali, anziché considerare l’output del modello come prova di una compromissione.

Continuous Frontier AI Defense è disponibile a livello globale, ma Palo Alto Networks non ha comunicato i prezzi degli abbonamenti né specifiche implementazioni presso i clienti. La domanda immediata per gli acquirenti è se i test offensivi costantemente attivi possano produrre abbastanza risultati validati da giustificare il costo, senza generare un nuovo flusso di falsi positivi, interruzioni operative o dati sensibili sulle vulnerabilità da gestire.