Il vulnerability scanning tradizionale produce migliaia di alert. L'IA aiuta a prioritizzare, ridurre rumore, suggerire fix concreti.
Cosa fa l'IA in più rispetto agli scanner classici:
- Prioritizzazione contestuale: una CVE 7.5 esposta a Internet su un server di produzione è più grave della stessa CVE su un host di test interno.
- Riduzione falsi positivi: analisi del codice circostante per capire se la vulnerabilità è davvero sfruttabile.
- Auto-remediation: PR automatiche con fix proposti (Dependabot + Copilot pattern).
- Correlazione: chain di vulnerabilità che combinate diventano critiche.
- Discovery di vulnerabilità nuove: fuzzing IA-guidato (Google OSS-Fuzz con AI augmentation).
Strumenti significativi:
- Snyk: SCA + AI suggestions per fix.
- Wiz: cloud security con prioritizzazione contestuale.
- GitHub Advanced Security + Copilot: detection + auto-fix.
- Nuclei + LLM: open source, template-driven scan augmented da LLM per analisi.
- Burp Suite Bambdas/AI: web app pentesting assistito.
Limiti onesti:
- L'IA inventa CVE inesistenti (allucinazioni costose se si seguono ciecamente).
- Patch automatiche possono rompere il build (Dependabot ha track record di "fix peggiorativi").
- Capire la vulnerabilità "vera" richiede ancora cervello umano nei casi complessi.
Pattern sano: usare IA per prioritizzare e accelerare, mantenere review umana per le criticità. Per chi fa AppSec in Italia, riferimenti come OWASP Italia e Clusit sono il punto di partenza.