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La tua AI è al sicuro? Difendila negli ambienti ibridi e multicloud con Microsoft Defender for Cloud

Scritto da Francesco Molfese | Oct 1, 2025 8:00:00 AM

Executive Summary

Le organizzazioni operano sempre più su ambienti ibridi e multicloud, con superfici d’attacco in rapido aumento e team SecOps sotto pressione. Microsoft Defender for Cloud offre una risposta integrata: visibilità “code-to-cloud”, valutazione e miglioramento continuo della postura, protezione runtime per i servizi AI e orchestrazione delle risposte. Completano il quadro la Data and AI Security Dashboard per decisioni rapide e l’integrazione con Microsoft Purview per la governance dei dati. L’approccio consigliato è pragmatico e incrementale: mappare i rischi, attivare i controlli fondamentali e misurare sistematicamente l’efficacia operativa ed i costi associati.

Punti chiave

  • Sfida: complessità del multicloud, carenza di competenze e crescita dei costi/incidenti.
  • Rischi AI: identità, rete, dati, modelli, supply chain ML, costi e continuità operativa.
  • CSPM “code-to-cloud”: scoperta dei workload AI e AI BOM, raccomandazioni contestuali, attack path analysis.
  • CWPP: hardening e rilevamenti su VM, container/Kubernetes e servizi PaaS.
  • Protezione runtime per AI: Defender for AI Services (Prompt Shields + threat intel) per data leakage, poisoning, jailbreak e abusi.
  • SecOps: integrazione con Defender XDR e Microsoft Sentinel per correlazione, automazione e riduzione di MTTD/MTTR.
  • Governance dei dati: Data and AI Security Dashboard e integrazione con Microsoft Purview (classificazione, DSPM, audit, eDiscovery).
  • Roadmap operativa: mappa della superficie d’attacco → abilitazione CSPM/IaC controls → estensione a workload critici → protezione runtime AI → centralizzazione detection & response → metriche e miglioramento continuo.

Il contesto attuale

La sicurezza negli ambienti ibridi e multicloud non è più un tema marginale: è una priorità strategica. I numeri parlano chiaro: il costo medio di una violazione ha raggiunto 4,44 milioni di dollari; l’86% dei decision maker ritiene che la propria strategia di cybersecurity non stia tenendo il passo con la complessità del multicloud; oltre il 40% prevede una carenza di competenze proprio nei ruoli di amministrazione della sicurezza. In questo scenario la superficie d’attacco si espande, le dipendenze si moltiplicano e i team SecOps devono interpretare segnali frammentati provenienti da piattaforme differenti, spesso con risorse limitate.

Serve un cambio di prospettiva e proprio l’AI stessa lo rende possibile: un approccio che unisce visibilità in tempo reale, contesto condiviso e automazione intelligente, capace di reggere la velocità del cloud e l’evoluzione delle minacce.

In questo articolo viene fornita una panoramica delle evoluzioni di Microsoft Defender for Cloud e di come la soluzione consenta di rafforzare la sicurezza dell’AI negli ambienti ibridi e multicloud.

Come l’AI abilita un cambio di paradigma

L’AI non è semplicemente un nuovo strumento: anche in ambito sicurezza, se adottata con criterio, diventa un amplificatore operativo capace di trasformare la valutazione della postura, l’analisi degli incidenti e la collaborazione tra i team. In particolare, consente di:

  • Valutare e migliorare continuamente la postura di sicurezza, con visibilità e contesto in tempo reale e su scala “iper‑cloud”, grazie a correlazioni automatiche tra asset, identità, configurazioni e rischi.
  • Indagare e rispondere alle minacce con velocità ed expertise senza precedenti, con rilevazioni e strategie guidate dall’AI, prioritizzazione basata sul rischio, playbook automatici e suggerimenti operativi.
  • Aumentare la produttività e la collaborazione tramite flussi in linguaggio naturale, utilizzando ad esempio Copilot per triage, ricerca, query, runbook e reportistica.

Superficie d’attacco dell’AI: dove si annidano i rischi

Prima di impostare qualsiasi controllo, è essenziale mappare le aree più esposte lungo l’intero ciclo di vita delle soluzioni AI — identità, rete, dati, modelli, supply chain e operation — perché è lì che i rischi si accumulano e spesso passano inosservati.

  • Identità & accesso. Le minacce nascono da chiavi non protette, privilegi eccessivi che si stratificano nel tempo e dall’assenza di meccanismi JIT/PIM per limitare accessi e durata dei permessi.
  • Rete. Endpoint AI esposti a Internet, egress incontrollati e la mancanza di Private Endpoint aprono varchi che un attaccante può esplorare.
  • Dati. In architetture RAG con fonti non classificate il rischio cresce: perdita di ACL in fase di indicizzazione e leakage nei prompt o nei log possono esporre informazioni sensibili.
  • Modelli. L’uso di famiglie/versioni non approvate, l’assenza di content safety e di test anti‑abuso espongono a risposte dannose, jailbreaking e output non conformi.
  • Supply chain ML. Dataset poisoning, dipendenze non verificate e immagini container non firmate compromettono l’integrità a monte, contaminando l’intero processo di addestramento e rilascio.
  • Costi di mascheramento. Uso anomalo di token/RPM, furto di chiavi (key scraping) e abuso da parte di bot/script generano spese impreviste e possono mascherare attività fraudolente.
  • Operatività. La mancanza di SLO, l’assenza di rollback efficaci e di strategie di BC/DR rende fragile la continuità del servizio e allunga i tempi di ripristino.

Mappare questi punti deboli non è un esercizio teorico: è il prerequisito per progettare controlli mirati, misurabili e sostenibili nel tempo. Si tratta anche di bilanciare costi e livelli di sicurezza che si intende raggiungere.

Come interviene Microsoft Defender for Cloud

Per ridurre il rischio e guadagnare visibilità negli ambienti ibridi e multicloud, Defender for Cloud agisce su più livelli:

  • CSPM (Cloud Security Posture Management). Parte dalla postura: valuta le configurazioni, mappa asset e dipendenze, evidenzia le deviazioni e propone rimedi concreti. Il tutto con una vista unificata sul multicloud, per confrontare criteri e priorità tra provider diversi.
  • Protezione dei workload (CWPP). Estende la copertura ai carichi di lavoro — VM, container/Kubernetes e servizi PaaS (database, storage, servizi applicativi) — combinando raccomandazioni di hardening e rilevamenti su runtime e configurazioni.
  • Rilevamento e raccomandazioni per AI. Rende visibili i workload AI e segnala i rischi su configurazioni, identità, rete e logging, allineandosi alle best practice emergenti per sicurezza e governance dell’AI.
  • Integrazione SecOps. Chiude il cerchio con l’operatività: inoltra eventi e allarmi verso Microsoft Sentinel e Defender XDR, abilita playbook automatici e supporta investigation guidate per ridurre MTTD/MTTR.

Il risultato è una difesa coordinata: dalla prevenzione alla rilevazione, fino alla risposta, con insight pronti all’uso che parlano lo stesso linguaggio su tutti i cloud.

AI Security Posture Management (CSPM): visibilità “code‑to‑cloud” per l’AI generativa

Con il piano Defender Cloud Security Posture Management (CSPM) di Microsoft Defender for Cloud, la sicurezza abbraccia ambienti enterprise on-premises e scenari ibridi/multicloud (Azure, AWS, Google Cloud), coprendo anche l’intero ciclo di vita delle applicazioni di AI generativa: dal codice, alle pipeline, fino al runtime in produzione.

AI Bill of Materials (AI BOM)

Defender for Cloud scopre i workload AI e ricostruisce l’AI BOM: componenti applicativi, dati e artefatti AI, dal codice al cloud. Questa visibilità end‑to‑end permette di individuare vulnerabilità, prioritizzare i rischi e proteggere le applicazioni generative con interventi mirati.

La scoperta continua dei workload AI avviene per i principali servizi:

  • Azure OpenAI Service
  • Azure AI Foundry
  • Azure Machine Learning
  • Amazon Bedrock
  • Google Vertex AI (Preview)

In più, Defender for Cloud rileva vulnerabilità nelle dipendenze delle librerie di AI generativa (ad es. TensorFlow, PyTorch, LangChain) analizzando codice sorgente (configurazioni non corrette in ambito IaC) e immagini container (vulnerabilità).

Insight e raccomandazioni contestuali

Defender CSPM fornisce raccomandazioni su identità, sicurezza dei dati ed esposizione a Internet, aiutando a identificare e prioritizzare i problemi critici.

DevOps security & IaC misconfigurations intercetta configurazioni non corrette che espongono le app generative (permessi eccessivi, servizi pubblicati involontariamente), riducendo violazioni, accessi non autorizzati e problemi di compliance.

Esempi di controlli IaC per AI:

  • uso di Private Endpoint per Azure AI Service;
  • restrizione degli Azure AI Service Endpoint;
  • managed Identity per gli account dei servizi Azure AI;
  • autenticazione basata su identità per gli account dei servizi Azure AI.

Inoltre, la funzionalità di attack path analysis rileva e aiuta a mitigare rischi sui workload AI, anche quando dati e compute sono distribuiti tra Azure, AWS e GCP.

Novità: Defender for AI Services (protezione runtime per i servizi Azure AI)

Defender for AI Services introduce la protezione runtime per i servizi Azure AI (in precedenza threat protection for AI workloads). È progettata per i rischi specifici dell’AI generativa e combina Microsoft Threat Intelligence e Azure AI Content Safety (Prompt Shields) con analisi in tempo reale per individuare data leakage, data poisoning, jailbreak, furto di credenziali, abuso di wallet, pattern di accesso sospetti e altri comportamenti malevoli.

Panoramica — protezione dalle minacce AI

La soluzione permette di identificare minacce verso le applicazioni di AI generativa in tempo reale e aiuta nella risposta con alert arricchiti di contesto e raccomandazioni. Fornisce copertura sugli endpoint e sulle risorse AI presenti nelle subscription, evidenziando rischi che possono impattare gli applicativi.

Integrazione con Defender XDR

La protezione per i servizi AI si integra con Defender XDR, permettendo di centralizzare gli avvisi relativi ai workload AI nel portale XDR e di correlare alert e incidenti con identità, endpoint, rete e applicazioni lungo l’intera kill chain.

Le evidenze dai prompt utente

Con il piano di protezione attivo è possibile, opzionalmente, includere negli alert segmenti sospetti di prompt utente e/o risposte del modello provenienti dalle app o dalle risorse AI. Questa evidenza è un dato del cliente e aiuta triage, classificazione e analisi delle intenzioni. È disponibile in Azure portal, Defender portal e tramite integrazioni specifiche.

Il contesto applicativo e utente negli alert

Per massimizzare l’azionabilità, la soluzione propaga alle chiamate API verso Azure AI il contesto di utente e applicazione (ad es. userId, userIp, sessionId, appId, environment, requestId). In questo modo è possibile bloccare utenti, correlare incidenti, prioritizzare e distinguere attività sospette da comportamenti attesi per una specifica app.

Data and AI Security Dashboard: vista unificata, decisioni più rapide

Il Data and AI Security Dashboard di Microsoft Defender for Cloud offre una piattaforma centralizzata per monitorare e gestire risorse dati e AI, i rischi associati e lo stato di protezione. Mette in evidenza problemi critici, risorse che richiedono attenzione e risorse esposte a Internet, abilitando una mitigazione proattiva. Fornisce inoltre insight sui dati sensibili nei data services e nei workload AI.

Benefici principali

  • vista unificata di tutte le risorse dati e AI in un’unica interfaccia;
  • insight sulla collocazione dei dati e sui tipi di risorse che li ospitano;
  • valutazione della copertura di protezione per risorse dati e AI;
  • attack path, raccomandazioni e data threat analysis in un unico punto;
  • mitigazione dei rischi critici e miglioramento continuo della postura;
  • security explorer con evidenziazione di query utili per scoprire insight;
  • identificazione e sintesi dei dati sensibili nelle risorse cloud e negli asset AI;

La sicurezza dei dati con Microsoft Purview

Per gestire in modo rigoroso i dati utilizzati nelle applicazioni di AI è possibile abilitare l’integrazione con Microsoft Purview. Questa funzionalità richiede una licenza di Microsoft Purview e non è inclusa nel piano di Microsoft Defender for Cloud per i servizi di intelligenza artificiale.

Attivando Purview, consenti alla piattaforma di accedere, elaborare e archiviare i dati di richiesta e risposta — inclusi i metadati associati — provenienti dai servizi di intelligenza artificiale di Azure. In questo modo abiliti scenari chiave di sicurezza e conformità dei dati, come:

  • classificazione del tipo di informazioni sensibili (SIT);
  • analisi e reportistica con Microsoft Purview DSPM per intelligenza artificiale;
  • aestione dei rischi Insider;
  • conformità delle comunicazioni;
  • audit di Microsoft Purview;
  • gestione del ciclo di vita dei dati;
  • scoperta elettronica (eDiscovery).

In pratica, questa integrazione permette di governare e monitorare i dati generati dall’AI in modo coerente con policy aziendali e requisiti normativi, favorendo un uso dell’intelligenza artificiale responsabile, tracciabile e conforme lungo tutto il ciclo di vita dell’informazione.

Conclusioni

La sicurezza dell’AI in ambienti ibridi e multicloud richiede una postura continua, misurabile e orientata al rischio. Microsoft Defender for Cloud offre gli strumenti per passare dalla visibilità alla protezione operativa: scoperta dei workload e AI BOM, raccomandazioni contestuali e analisi dei percorsi di attacco, fino alla protezione runtime con Defender for AI Services e alla correlazione degli incidenti in Defender XDR e Microsoft Sentinel. L’integrazione con Microsoft Purview consente di governare i dati che alimentano i modelli, garantendo tracciabilità e compliance lungo l’intero ciclo di vita. Il percorso consigliato è chiaro: mappare la superficie d’attacco dell’AI, abilitare CSPM e controlli IaC essenziali, estendere la copertura ai workload chiave (VM, container, PaaS), attivare la protezione runtime per i servizi Azure AI e centralizzare detection e response. Solo così l’AI diventa un moltiplicatore di resilienza e non un nuovo vettore di rischio. Ricordate infine che la sicurezza assoluta in ambito IT non esiste (se non per sistemi spenti e totalmente isolati): è quindi essenziale bilanciare i costi, l’impatto operativo e il livello di protezione desiderato, in funzione del valore degli asset e del rischio accettabile.