AI e sicurezza
informatica operativa

Dotare i responsabili aziendali, IT e i target primari degli attacchi (amministrativi, HR, commerciali) di una comprensione operativa del nuovo profilo di rischio informatico abilitato dall'AI, e degli strumenti per riconoscere le minacce prima che si concretizzino.

• Deepfake audio e video nelle videocall aziendali: come funzionano, come riconoscerli, casi reali di frode CEO in Italia.
• Phishing AI-generato: perché è molto più insidioso del phishing tradizionale, personalizzazione, assenza di errori grammaticali, conoscenza del contesto.
• Social engineering avanzato: come l'AI potenzia la manipolazione dei dipendenti.
• Vishing (voice phishing) AI-assistito: gli attacchi telefonici ora usano voci sintetiche.
• Business Email Compromise (BEC) con AI: la generazione automatizzata di email fraudolente.

Simulazione di riconoscimento minacce (Caso Lab HELEA): analisi di 6 scenari reali, email di phishing AI-generato, richiesta di bonifico urgente via videochiamata deepfake, SMS vishing, email di spear phishing personalizzato, notifica falsa da sistema interno, social engineering su LinkedIn. Per og

Comprendere le vulnerabilità specifiche dei sistemi AI generativi in contesto aziendale, prompt injection, data leakage, shadow AI, e costruire il protocollo di audit interno per mappare e contenere questi rischi nel perimetro dell'organizzazione.

• Prompt injection: cos'è, come funziona, perché è pericolosa in un contesto aziendale (un sistema AI che risponde a comandi nascosti nei documenti che elabora).
• Data leakage dai sistemi AI: come le informazioni inserite in ChatGPT, Copilot o altri LLM possono uscire dal perimetro aziendale.
• Shadow AI aziendale: il problema del software AI non autorizzato usato dai dipendenti.
• Come auditare l'uso degli strumenti AI nel perimetro aziendale.
• Rischi specifici dei plugin e delle integrazioni AI nei software aziendali.
• Come valutare la sicurezza di un.

Audit shadow AI (Caso Lab HELEA): analisi di un perimetro aziendale simulato, identificazione degli strumenti AI non autorizzati in uso, valutazione del rischio per ognuno, definizione delle priorità di intervento. Costruzione del protocollo di audit periodico per il proprio perimetro.

Costruire la sezione AI della policy di sicurezza informatica aziendale, integrando le nuove minacce e vulnerabilità AI con il sistema di controllo esistente, e definire il processo di approvazione per nuovi strumenti AI.

• Come la policy AI si integra con la policy di sicurezza informatica esistente: cosa aggiungere, cosa modificare, cosa eliminare.
• La gestione delle identità e degli accessi ai sistemi AI: chi può usare cosa, con quali autorizzazioni.
• La classificazione dei dati rispetto ai sistemi AI autorizzati: quale dato può entrare in quale sistema.
• Il processo di approvazione di nuovi strumenti AI: chi decide, in quanto tempo, con quali criteri.
• Come aggiornare la policy al comparire di nuovi strumenti o nuove vulnerabilità.
• Come comunicare la policy AI ai.

Costruzione della sezione AI della policy di sicurezza per il Caso Lab HELEA: gestione identità, classificazione dati, processo di approvazione, istruzioni per i dipendenti. Il formatore guida la redazione e la verifica della coerenza con le policy esistenti. Ogni partecipante ha la propria bozza al

Costruire un piano di incident response calibrato sulle minacce AI-based: cosa fare nelle prime ore dopo un attacco deepfake, una frode con voce clonata o una fuga di dati da uno strumento di shadow AI. La procedura che trasforma il panico in una sequenza di azioni ordinate.

• Riconoscere e classificare un incidente AI-based nelle prime fasi
• Catena di escalation: chi decide, chi comunica, chi documenta
• Obblighi di notifica: la valutazione del data breach ai sensi del GDPR (art. 33-34)
• Post-incidente: analisi delle cause e aggiornamento delle difese