Intelligenza artificiale (AI) nella sicurezza informatica Dimensioni del mercato, quota, crescita e analisi del settore, per tipi (sicurezza degli endpoint, sicurezza della rete, sicurezza delle applicazioni, sicurezza del cloud), applicazioni (gestione dell'identità e degli accessi, gestione dei rischi e della conformità, prevenzione della perdita di dati, gestione unificata delle minacce, gestione della sicurezza e delle vulnerabilità, antivirus/antimalware, rilevamento di frodi/antifrode, sistema di rilevamento/prevenzione delle intrusioni, intelligence sulle minacce, altri) e approfondimenti e previsioni regionali per 2034

Intelligenza artificiale (AI) nelle dimensioni del mercato della sicurezza informatica

Le dimensioni del mercato globale dell'intelligenza artificiale (AI) nella sicurezza informatica sono state valutate a 29,04 miliardi di dollari nel 2024, si prevede che raggiungerà i 36,54 miliardi di dollari nel 2025 e si prevede che raggiungerà circa 45,96 miliardi di dollari entro il 2026, aumentando ulteriormente fino a 288,28 miliardi di dollari entro il 2034. Questa notevole espansione riflette un robusto tasso di crescita annuale composto (CAGR) di 25,8% durante il periodo di previsione 2025-2034. L’intelligenza artificiale nella sicurezza informatica viene adottata nei centri operativi di sicurezza (SOC), negli ambienti nativi del cloud, nella protezione degli endpoint, nell’analisi di rete e nelle piattaforme di intelligence sulle minacce per automatizzare il rilevamento, dare priorità agli avvisi e accelerare la risposta agli incidenti.

Il mercato statunitense dell’intelligenza artificiale nella sicurezza informatica è guidato da investimenti federali e aziendali nel rilevamento adattivo delle minacce, nella risposta autonoma e nelle protezioni incentrate sull’identità. Le organizzazioni statunitensi rappresentano una quota sproporzionata di implementazioni avanzate di sicurezza IA – circa il 36-40% dei programmi pilota di sicurezza IA aziendali – grazie a forti budget per ricerca e sviluppo, all’adozione matura del cloud e all’enfasi normativa sulla protezione dei dati. Gli appalti per la sicurezza nazionale e la difesa accelerano inoltre le piattaforme specializzate di sicurezza informatica basate sull’intelligenza artificiale per la protezione delle infrastrutture critiche e il rilevamento di anomalie in tempo reale.

Risultati chiave

• Dimensioni del mercato –Il mercato globale dell'intelligenza artificiale (AI) nella sicurezza informatica è stato valutato a 36,54 miliardi di dollari nel 2025 e si prevede che raggiungerà i 288,28 miliardi di dollari entro il 2034, espandendosi a un forte CAGR del 25,8% durante tutto il periodo di previsione.
• Fattori di crescita –Circa il 45% della crescita del mercato è alimentata da crescenti investimenti aziendali nel rilevamento delle minacce basato sull’intelligenza artificiale, il 38% dalla rapida adozione del cloud, il 32% dall’aumento dell’automazione nelle operazioni di sicurezza informatica, il 27% dalla crescente attenzione alla protezione incentrata sull’identità e il 18% dall’espansione dei servizi di sicurezza gestiti in tutti i settori.
• Tendenze –Circa il 55% delle tendenze attuali sono incentrate sull’integrazione di rilevamento e risposta estesa (XDR), il 48% sul contrasto alle minacce generate dall’intelligenza artificiale generativa, il 40% sull’adozione di rilevamento e risposta gestiti (MDR), il 30% sulla richiesta di modelli di intelligenza artificiale spiegabili e il 22% sull’implementazione di quadri di apprendimento federati per la difesa collaborativa.
• Giocatori chiave –Le aziende leader nel mercato includono Darktrace, Cylance, Securonix, IBM e NVIDIA Corporation, che collettivamente dominano l'innovazione, le implementazioni aziendali e le soluzioni di sicurezza informatica basate sull'intelligenza artificiale in tutto il mondo.
• Approfondimenti regionali –Il Nord America detiene la quota maggiore con il 36% del mercato globale, seguito dall’Asia-Pacifico al 34%, dall’Europa al 22% e dal Medio Oriente e Africa all’8%, riflettendo le diverse priorità di investimento regionali e la maturità nell’adozione della tecnologia nell’ecosistema della sicurezza informatica.
• Sfide –Circa il 38% delle sfide deriva dalla deviazione dei modelli e dai requisiti di riqualificazione, il 28% dalla disponibilità limitata di dati etichettati, il 24% da attacchi contraddittori ed evasivi, il 18% dalla carenza di professionisti specializzati in intelligenza artificiale e il 12% da elevati costi di integrazione e implementazione all’interno di ambienti IT complessi.
• Impatto sul settore –L’implementazione dell’intelligenza artificiale nella sicurezza informatica ha portato a un miglioramento del 40% nell’efficienza del triage degli avvisi, un miglioramento del 35% nell’accuratezza del rilevamento, una riduzione del 30% nel tempo medio di risposta (MTTR), un’automazione del 25% nei playbook degli incidenti e una diminuzione del 20% dei falsi positivi nelle operazioni di sicurezza aziendale.
• Sviluppi recenti –Il mercato ha registrato un’impennata del 40% nelle attività di acquisizione e partnership, un aumento del 30% nel lancio di nuovi prodotti, un’espansione del 28% dei servizi di intelligenza artificiale cloud-native, una crescita del 25% nei laboratori regionali di sicurezza informatica e un’implementazione del 18% di aggiornamenti delle funzionalità di intelligenza artificiale e governance spiegabili tra i principali fornitori.

L’intelligenza artificiale nella sicurezza informatica combina in modo unico apprendimento automatico, analisi comportamentale, elaborazione del linguaggio naturale e rilevamento di anomalie per ridurre il tempo medio di rilevamento (MTTD) e il tempo medio di risposta (MTTR). Il mercato si sta spostando dall'automazione basata su regole verso modelli di autoapprendimento che riducono i falsi positivi con margini misurabili: i team di sicurezza segnalano fino al 60% in meno di falsi allarmi dopo aver implementato la correlazione basata sul machine learning e il punteggio delle anomalie. Gli ecosistemi dei fornitori si stanno spostando verso architetture orientate alla piattaforma che combinano acquisizione di telemetria, formazione di modelli e output di intelligenza artificiale spiegabili per soddisfare i requisiti di audit e conformità. La curva di adozione aziendale mostra una penetrazione significativa nei settori verticale finanziario, sanitario, governativo e della grande distribuzione dove il costo delle violazioni e delle sanzioni normative spinge all’adozione anticipata.

L’intelligenza artificiale (AI) nelle tendenze del mercato della sicurezza informatica

L’intelligenza artificiale nel mercato della sicurezza informatica mostra diverse tendenze misurabili. In primo luogo, le minacce avversarie e generate dall’intelligenza artificiale hanno accelerato la domanda di difese native dell’intelligenza artificiale: gli acquirenti di sicurezza segnalano un aumento del 48% nell’allocazione del budget verso soluzioni AI/ML focalizzate su rilevamento e risposta. In secondo luogo, gli stack di sicurezza nativi del cloud ora includono moduli XDR/UEBA basati sull’intelligenza artificiale; il consolidamento della piattaforma è visibile con oltre il 35% dei SOC aziendali che passano a piattaforme di telemetria integrate per ridurre la proliferazione degli strumenti. In terzo luogo, i SOC guidati dall’automazione sfruttano l’intelligenza artificiale per classificare e arricchire gli avvisi: i team che utilizzano playbook automatizzati sull’intelligenza artificiale segnalano tempi di contenimento degli incidenti fino al 45% più rapidi. In quarto luogo, l’intelligenza artificiale spiegabile e la governance dei modelli stanno acquisendo priorità: i team di regolamentazione e procurement richiedono decisioni tracciabili e registri di audit, spingendo i fornitori a includere funzionalità di spiegabilità dei modelli nelle roadmap. In quinto luogo, un’impennata della condivisione delle informazioni sulle minacce e dei progetti pilota di apprendimento federato (circa il 22% delle grandi imprese) sta consentendo la formazione di modelli collaborativi senza esporre la telemetria grezza, migliorando il rilevamento di nuove tattiche di attacco. Infine, i servizi di rilevamento e risposta gestiti (MDR) con funzionalità di intelligenza artificiale integrate mostrano una rapida adozione tra i clienti del mercato medio, con i partner di canale che aumentano le offerte MSSP abilitate all’intelligenza artificiale di circa il 30% su base annua.

L’intelligenza artificiale (AI) nelle dinamiche del mercato della sicurezza informatica

Le dinamiche del mercato dell’intelligenza artificiale nella sicurezza informatica sono guidate da un circolo vizioso tra minacce sempre più sofisticate e lo stack difensivo dell’intelligenza artificiale. Dal lato della domanda, le violazioni di alto profilo e gli attacchi alla catena di fornitura stanno spingendo le aziende ad adottare una caccia alle minacce e un’analisi comportamentale proattiva e basata sull’intelligenza artificiale. Dal lato dell’offerta, gli hyperscaler e i fornitori di sicurezza stanno incorporando modelli pre-addestrati, pipeline di telemetria e playbook di riparazione automatizzata nelle piattaforme, accorciando i tempi di implementazione. Le barriere includono la deriva del modello, i problemi relativi alla qualità dei dati e alla privacy, nonché la necessità di talenti esperti in ML-SecOps per ottimizzare i modelli e gestire i falsi positivi. Le partnership tra fornitori di servizi cloud, produttori di chip (per inferenza ML accelerata) e startup di sicurezza stanno rimodellando le strategie di go-to-market; gli investimenti nell’inferenza abilitata da GPU/acceleratori per il rilevamento in tempo reale rappresentano una tendenza notevole dal lato dell’offerta.

OPPORTUNITÀ

Espansione nei servizi di rilevamento gestiti e nativi del cloud

OPPORTUNITÀ: le migrazioni al cloud e i modelli di lavoro ibridi stanno espandendo le superfici di attacco e creando domanda per la sicurezza cloud e l’MDR basati sull’intelligenza artificiale. I progetti pilota di mercato mostrano che i servizi MDR gestiti basati sull’intelligenza artificiale riducono i tempi di rilevamento fino al 50% e aumentano la copertura per i clienti del mercato medio che non dispongono di SOC interni maturi.

AUTISTI

Crescente complessità delle minacce e necessità di risposta automatizzata

PILOTA: La proliferazione di attacchi automatizzati, ransomware-as-a-service e phishing basato sull'intelligenza artificiale ha spinto i team di sicurezza ad adottare l'intelligenza artificiale per il rilevamento autonomo, l'arricchimento e il contenimento iniziale: gli studi dimostrano che il triage dell'intelligenza artificiale può ridurre il carico di lavoro degli analisti di circa il 40%.

Restrizioni del mercato

"Privacy dei dati, scarsità di etichette e complessità di integrazione"

Le restrizioni includono set di dati etichettati limitati e di alta qualità per il machine learning supervisionato, che limitano la precisione per modelli di attacco rari; circa il 28% delle imprese segnala un’etichettatura telemetrica insufficiente per addestrare i modelli interni. Le normative sulla privacy e le norme sul trasferimento transfrontaliero dei dati complicano la formazione e la condivisione di modelli centralizzati. La complessità dell'integrazione con SIEM e stack di rete legacy è segnalata dal 33% degli utilizzatori, aumentando le tempistiche di implementazione e richiedendo servizi professionali da parte dei fornitori. Inoltre, la carenza di talenti nell’ingegneria della sicurezza ML allunga i cicli di ottimizzazione e aumenta le spese operative per la manutenzione dei modelli.

Sfide del mercato

"Attacchi contraddittori ai modelli e requisiti di spiegabilità"

Le sfide includono l’evasione degli avversari – gli aggressori sondano e avvelenano i modelli – e la necessità che un’intelligenza artificiale spiegabile superi audit e controlli normativi. I team di sicurezza si trovano ad affrontare la deriva del modello man mano che le tecniche degli aggressori si evolvono, richiedendo una riqualificazione e una convalida continue; quasi il 24% dei modelli implementati necessita di frequenti rimesse a punto. I fornitori devono bilanciare sensibilità e specificità per limitare i falsi positivi, fornendo al tempo stesso percorsi decisionali verificabili per la conformità e le analisi post mortem degli incidenti.

Analisi della segmentazione

I segmenti di mercato dell’intelligenza artificiale nella sicurezza informatica sono suddivisi per tipo (sicurezza degli endpoint, sicurezza della rete, sicurezza delle applicazioni, sicurezza del cloud) e per applicazione (gestione dell’identità e degli accessi, gestione del rischio e della conformità, prevenzione della perdita di dati, gestione unificata delle minacce, gestione della sicurezza e delle vulnerabilità, antivirus/antimalware, rilevamento delle frodi/antifrode, sistema di rilevamento/prevenzione delle intrusioni, intelligence sulle minacce, altri). La sicurezza degli endpoint e della rete rappresenta un’ampia quota combinata a causa dell’aumento degli attacchi mirati agli endpoint e delle esigenze di rilevamento dei movimenti laterali. La sicurezza del cloud è in rapida espansione a causa dell’ampia migrazione al cloud: il rilevamento dell’intelligenza artificiale nativa del cloud e la telemetria integrata nel CSP rappresentano un’importante opportunità affrontabile. In tutte le applicazioni, l’intelligenza artificiale incentrata sull’identità (biometria comportamentale, MFA adattiva) e il rilevamento delle frodi per i servizi finanziari mostrano un’adozione precoce con un ROI elevato; le aziende danno priorità ai casi d'uso che riducono direttamente l'impatto delle violazioni o automatizzano le attività SOC che richiedono molto tempo.

Per tipo

Sicurezza degli endpoint

La sicurezza degli endpoint sfrutta l'intelligenza artificiale per la telemetria comportamentale, l'automazione EDR e l'analisi del carico utile. Circa il 42% delle aziende segnala un miglioramento del rilevamento degli attacchi fileless e off-the-land dopo l’implementazione di soluzioni endpoint potenziate dall’intelligenza artificiale.

Endpoint Security ha mantenuto una quota significativa della domanda di tipo a causa della diffusa telemetria degli endpoint e della necessità di una risposta automatizzata in scenari di forza lavoro remota, con progetti pilota aziendali che hanno indicato una riduzione fino al 40% del tempo di triage degli analisti.

Sicurezza della rete

La sicurezza della rete utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare la telemetria del flusso, l'analisi del traffico crittografato e il rilevamento del movimento laterale. Le implementazioni includono piattaforme NDR/XDR basate sull'intelligenza artificiale che riducono i tempi di permanenza migliorando il rilevamento delle anomalie nel traffico est-ovest.

La sicurezza di rete ha rappresentato una quota importante dell'utilizzo dei tipi guidato dagli investimenti aziendali in NDR e strumenti di visibilità del traffico; i piloti hanno mostrato una riduzione fino al 35% del tempo di rilevamento delle minacce in movimento laterale.

Sicurezza delle applicazioni

La sicurezza delle applicazioni applica l'intelligenza artificiale per la protezione runtime, il rilevamento di anomalie comportamentali nelle API e la valutazione automatizzata delle vulnerabilità del codice. Le pipeline DevSecOps integrano analisi statiche e dinamiche basate sull'intelligenza artificiale per dare priorità alla risoluzione.

La sicurezza delle applicazioni ha rappresentato una quota notevole poiché le organizzazioni incorporano l’intelligenza artificiale nei gate di sicurezza CI/CD, segnalando tassi di valutazione delle vulnerabilità migliorati e meno incidenti di produzione.

Sicurezza nel cloud

La sicurezza del cloud utilizza l'intelligenza artificiale per rilevare configurazioni errate, anomalie di identità ed escalation di privilegi in ambienti multi-cloud; La gestione del comportamento del cloud basata sull'intelligenza artificiale e le funzionalità CASB sono sempre più integrate.

La sicurezza del cloud ha mostrato una rapida crescita con le aziende che hanno segnalato un rilevamento fino al 50% più veloce di configurazioni errate e comportamenti sospetti su più account utilizzando strumenti assistiti dall'intelligenza artificiale.

Per applicazione

Gestione dell'identità e degli accessi

IAM sfrutta l'intelligenza artificiale per l'autenticazione adattiva, il rilevamento di anomalie nei modelli di accesso e la biometria comportamentale. Le aziende segnalano fino al 38% in meno di incidenti di credential stuffing dopo aver implementato il punteggio di anomalia basato sull'intelligenza artificiale per gli eventi di autenticazione.

Identity & Access Management ha conquistato una quota considerevole di applicazioni poiché le organizzazioni danno priorità alla sicurezza dell'identità e all'autenticazione continua per proteggere l'accesso remoto e gli account privilegiati.

Gestione del rischio e della conformità

L’intelligenza artificiale aiuta nella mappatura dei controlli, nell’automazione della raccolta delle prove e nel rilevamento delle deviazioni dalla conformità. I team di sicurezza che utilizzano l'intelligenza artificiale segnalano una riduzione del 30% del tempo dedicato alla preparazione dell'audit e alla raccolta delle prove.

La gestione del rischio e della conformità è un'area di applicazione in crescita, in particolare per i settori finanziario e sanitario dove la verificabilità e i controlli automatizzati sono fondamentali.

Prevenzione della perdita di dati

La DLP basata sull'intelligenza artificiale utilizza la classificazione basata sui contenuti e l'analisi contestuale per ridurre i falsi positivi e accelerare la risposta; le organizzazioni che utilizzano la DLP basata sull'intelligenza artificiale riscontrano un miglioramento del rilevamento delle estrazioni anomale del 34%.

La DLP è una priorità per le aziende con impronte di dati sensibili: i servizi finanziari e il settore sanitario segnalano notevoli investimenti DLP per prevenire fughe di dati accidentali e dannose.

Gestione unificata delle minacce

La gestione unificata delle minacce integra l'intelligenza artificiale per la correlazione multi-vettore: il consolidamento riduce l'affaticamento degli avvisi e semplifica l'orchestrazione per gli MSSP regionali e i clienti del mercato medio.

Le soluzioni UTM con intelligenza artificiale sono popolari tra i partner di canale che cercano operazioni efficienti e servizi di sicurezza in bundle.

Gestione della sicurezza e delle vulnerabilità

Gli scanner delle vulnerabilità basati sull'intelligenza artificiale danno la priorità ai risultati in base alla sfruttabilità e al contesto, migliorando l'efficienza della riparazione e riducendo il backlog critico di oltre il 30% in molti programmi.

Questa applicazione gestisce la definizione delle priorità delle patch e la riduzione del percorso di attacco per ambienti IT di grandi dimensioni.

Antivirus/Antimalware

L'antivirus di nuova generazione utilizza il machine learning per il rilevamento di pattern dannosi e la prevenzione basata sul comportamento; le implementazioni riducono la dipendenza dalle firme e aumentano il rilevamento del malware polimorfico.

L'antivirus rimane un'applicazione fondamentale per le suite di protezione degli endpoint potenziate con la correlazione della telemetria AI.

Rilevamento frode/antifrode

I modelli di intelligenza artificiale analizzano il comportamento degli utenti, i modelli di transazione e la telemetria del dispositivo per segnalare transazioni anomale; gli istituti finanziari segnalano riduzioni del 25-40% negli avvisi di frode falsi positivi con modelli avanzati.

Il rilevamento delle frodi è un'applicazione di alto valore per banche, processori di pagamento e piattaforme di e-commerce in cui l'intelligenza artificiale fornisce un rapido punteggio di rischio e regole adattive.

Sistema di rilevamento/prevenzione delle intrusioni

IDS/IPS basati sull'intelligenza artificiale potenziano le regole di firma con rilevamento di anomalie e arricchimento del contesto per identificare movimenti laterali furtivi e attività zero-day.

Le organizzazioni che utilizzano IDS/IPS assistiti dall’intelligenza artificiale segnalano un miglioramento del rilevamento di comportamenti anomali attraverso reti segmentate.

Intelligenza sulle minacce

L’intelligenza artificiale migliora le informazioni sulle minacce correlando la telemetria globale, automatizzando l’estrazione IOC e consentendo la modellazione predittiva delle minacce per una difesa proattiva.

Le piattaforme di threat intelligence basate sull’intelligenza artificiale sono fondamentali per le attività di caccia alle minacce e di prevenzione degli incidenti strategici.

Altri

Altre applicazioni includono l'orchestrazione della sicurezza, la gestione dei rischi della catena di fornitura, la tecnologia dell'inganno e l'intelligenza artificiale per il rilevamento delle minacce interne, ciascuna delle quali mostra l'adozione in fase pilota con un ROI misurabile in programmi specializzati.

Altre categorie rappresentano collettivamente la restante quota di applicazioni e stanno crescendo man mano che i casi d'uso su misura aumentano.

L’intelligenza artificiale (AI) nelle prospettive regionali del mercato della sicurezza informatica

Il mercato globale dell'intelligenza artificiale (AI) nella sicurezza informatica è stato valutato a 29,04 miliardi di dollari nel 2024, con una previsione che toccherà i 36,54 miliardi di dollari nel 2025 e i 288,28 miliardi di dollari entro il 2034, mostrando un CAGR del 25,8% nel periodo 2025-2034. La distribuzione regionale per il 2025 ammonta al 100% ed è così ripartita: Nord America 36%, Asia-Pacifico 34%, Europa 22%, Medio Oriente e Africa 8%. Il Nord America è in testa grazie all’elevata spesa aziendale e all’adozione del cloud, l’Asia-Pacifico è guidata da grandi progetti di trasformazione digitale, l’Europa enfatizza gli investimenti orientati alla conformità e il Medio Oriente e l’Africa mostrano una domanda emergente nei settori verticali delle telecomunicazioni e della finanza.

America del Nord

Il Nord America guida l’adozione della sicurezza informatica basata sull’intelligenza artificiale con un’ampia diffusione nei servizi finanziari, nei fornitori di cloud e nei settori della difesa. Gran parte dei progetti di modernizzazione dei SOC aziendali incorporano XDR, UEBA e risposta automatizzata basati sull'intelligenza artificiale, mentre gli appalti regionali danno priorità all'integrazione con i feed di telemetria nativi del cloud.

Nel 2025 il Nord America rappresentava circa il 36% dell’intelligenza artificiale globale nella quota di mercato della sicurezza informatica.

Europa

Il mercato europeo della sicurezza informatica basata sull’intelligenza artificiale enfatizza soluzioni di intelligenza artificiale spiegabili e conformi al GDPR, con una forte adozione nella finanza, nella produzione e nelle infrastrutture critiche. I fornitori regionali e gli integratori di sistemi si concentrano sulle funzionalità di governance e verificabilità dei modelli per soddisfare i requisiti normativi.

Nel 2025 l’Europa rappresentava circa il 22% dell’IA globale nel mercato della sicurezza informatica.

Asia-Pacifico

L’Asia-Pacifico mostra una rapida adozione della sicurezza IA da parte degli operatori del cloud, delle telecomunicazioni e di Internet consumer. Le iniziative digitali su larga scala e la crescita dell’hyperscaler regionale guidano gli investimenti in piattaforme di rilevamento delle minacce e prevenzione delle frodi basate sull’intelligenza artificiale.

L’Asia-Pacifico rappresentava circa il 34% della quota di mercato globale nel 2025.

Medio Oriente e Africa

Medio Oriente e Africa è un mercato della sicurezza IA in via di sviluppo guidato da operatori di telecomunicazioni, banche e iniziative informatiche nazionali. La regione si concentra sull’adozione dell’MDR e sulla sicurezza di rete basata sull’intelligenza artificiale per proteggere le infrastrutture delle telecomunicazioni e dell’energia.

Nel 2025, il Medio Oriente e l’Africa detenevano circa l’8% dell’intelligenza artificiale globale nel mercato della sicurezza informatica.

ELENCO DELLE PRINCIPALI AZIENDE PROFILATE nel mercato Intelligenza artificiale (AI) nel mercato Sicurezza informatica

Analisi e opportunità di investimento

Gli investimenti nell’intelligenza artificiale nella sicurezza informatica danno priorità a tre vettori: (1) consolidamento della piattaforma: i fornitori integrano SIEM, SOAR, XDR e intelligence sulle minacce in piattaforme unificate basate sull’intelligenza artificiale per ridurre la proliferazione degli strumenti e aumentare il rapporto segnale-rumore; (2) operativizzazione: investimenti nella governance del modello, MLOps per la sicurezza e inferenza accelerata all'edge (investimenti in GPU/acceleratori) per consentire il rilevamento in tempo reale; e (3) servizi gestiti: MSSP e fornitori MDR che creano playbook AI per servire i clienti del mercato medio. I flussi di capitale indicano un sostanziale capitale di rischio e un interesse strategico per le startup che offrono intelligenza artificiale spiegabile, apprendimento federato per la formazione di modelli interorganizzativi e funzionalità di rilevamento dell’identità. Le organizzazioni stanno anche finanziando programmi pilota per la simulazione delle minacce con intelligenza artificiale generativa per testare la robustezza del modello e migliorare la messa a punto difensiva. L'andamento del procurement evidenzia un incremento delle licenze pluriennali abbinate a servizi professionali di tuning ed integrazione; le aziende assegnano il 25-35% dei nuovi budget per la sicurezza al rilevamento e all’automazione guidati dall’intelligenza artificiale. Gli investitori strategici si rivolgono ai fornitori che possono dimostrare miglioramenti misurabili in termini di efficienza del SOC (riduzione del volume degli avvisi, MTTR più rapido) e a coloro che offrono forti canali partner per la distribuzione globale. Infine, esistono opportunità normative e orientate alla conformità per i fornitori che forniscono risultati di intelligenza artificiale verificabili, derivazione del modello e solidi controlli di gestione dei dati, aree che diventano fattori chiave di differenziazione nella valutazione della RFP.

Sviluppo NUOVI PRODOTTI

Le nuove tendenze di sviluppo prodotto si concentrano su motori di inferenza in tempo reale, moduli di intelligenza artificiale spiegabili e suite di automazione assistite da intelligenza artificiale. I fornitori forniscono modelli di minacce preaddestrati ottimizzati per la telemetria sul cloud, le linee di base comportamentali degli endpoint e il punteggio delle anomalie API. Le roadmap dei prodotti includono la generazione automatizzata di playbook, dashboard di valutazione del rischio che combinano il contesto aziendale e funzionalità di governance del modello di intelligenza artificiale (versione delle versioni, rilevamento della deriva, controlli dei bias). Sono in fase di sviluppo dispositivi di inferenza con accelerazione hardware per ambienti on-premise e agenti di inferenza edge leggeri per dispositivi IoT per ridurre la latenza per il rilevamento sensibile al tempo. L'integrazione con SOAR e i sistemi di gestione dei casi consente un'automazione a circuito chiuso che riduce lo sforzo manuale degli analisti. Inoltre, i prodotti mirati ai rischi specifici dell’intelligenza artificiale, come il rilevamento dell’avvelenamento dei modelli, i controlli tempestivi delle perdite e il monitoraggio dell’esfiltrazione dei dati per i sistemi di intelligenza artificiale generativa, stanno emergendo come moduli specializzati. I fornitori offrono inoltre kit di strumenti di caccia alle minacce e generatori di telemetria sintetica per aiutare i clienti a convalidare l’efficacia del rilevamento ed eseguire simulazioni antagoniste in ambienti controllati.

Sviluppi recenti

• Darktrace ha ampliato le proprie capacità di intelligenza artificiale e l'attività di fusione e acquisizione, annunciando acquisizioni strategiche per rafforzare la visibilità della rete e gli strumenti di sicurezza del cloud (annunci 2024-2025).
• Cisco ha concluso la sua importante acquisizione di Splunk per integrare l'analisi di sicurezza basata sull'intelligenza artificiale negli stack di rete e cloud (traguardi delle transazioni nel 2024).
• SentinelOne e colleghi hanno segnalato un'accelerazione dell'ARR e dell'espansione dei prodotti, citando la forte domanda di servizi di rilevamento cloud e endpoint abilitati all'intelligenza artificiale (utili/aggiornamenti 2024-2025).
• I principali fornitori di servizi cloud hanno lanciato servizi di sicurezza IA nativi e modelli ML predefiniti per rilevare configurazioni errate del cloud e modelli di accesso anomali (lanci di prodotti nel 2024-2025).
• I fornitori hanno introdotto funzionalità di spiegabilità e di governance del modello in risposta ai requisiti di conformità e alle richieste di approvvigionamento aziendale (aggiornamenti di prodotto 2024-2025).

COPERTURA DEL RAPPORTO

Questo rapporto copre il dimensionamento del mercato Intelligenza artificiale (AI) nella sicurezza informatica (2024-2034), la segmentazione per tipo e applicazione, suddivisioni regionali e profilazione aziendale dettagliata. Analizza le tendenze tecnologiche (inferenza in tempo reale, progetti pilota di apprendimento federato, intelligenza artificiale spiegabile e governance dei modelli) e valuta la struttura del mercato compreso il consolidamento dei fornitori, le dinamiche dei canali e la proliferazione dei servizi gestiti. La copertura include metriche di adozione nei settori verticali (finanza, sanità, governo, vendita al dettaglio), tendenze di approvvigionamento, impatti su rischi e conformità e complessità di integrazione con stack di sicurezza legacy. Il rapporto descrive inoltre in dettaglio i temi di investimento, le roadmap dei prodotti e gli sviluppi dei produttori in termini di robustezza dei modelli di intelligenza artificiale, accelerazione hardware per l’inferenza e moduli specializzati per la mitigazione del rischio di intelligenza artificiale generativa. La metodologia combina informative dei fornitori, commenti sugli utili, documenti pubblici e sondaggi di settore per fornire informazioni utili a leader della sicurezza, investitori e strateghi tecnologici che cercano di dare priorità agli investimenti nella sicurezza dell'intelligenza artificiale e alle valutazioni dei fornitori.