La cybersecurity del 2027, nella lettura di Google Cloud, non ruoterà più soltanto attorno alla protezione di applicazioni, identità e dati. Il cambiamento più rilevante sarà il passaggio da software che esegue istruzioni a sistemi capaci di compiere azioni autonome nei processi aziendali. È in questo spazio che Google, Google Cloud e Mandiant collocano il nuovo fronte della difesa: non basta verificare che un accesso sia autorizzato, bisognerà poter dimostrare perché un agente ha preso una certa decisione, su quali informazioni si è basato e quali risorse ha toccato.
L'analisi Security 2027 pubblicata l'11 novembre presenta una previsione strategica più che un elenco di nuove funzionalità. Il punto di partenza è che gli agenti software possano assumere compiti con effetti concreti sulle operazioni: gestire flussi, accedere a sistemi interni, coordinare attività e intervenire su informazioni sensibili. In questa prospettiva, l'autonomia promette velocità ma amplia anche la superficie di attacco. Un errore, una manipolazione dei dati disponibili al sistema o permessi assegnati in modo troppo esteso possono produrre conseguenze più rapide e difficili da ricostruire rispetto a quelle di una classica applicazione statica.
La decisione diventa un asset da proteggere
La prima priorità indicata da Google Cloud è l'integrità delle decisioni. La formula è importante perché sposta l'attenzione dalla sola difesa dell'infrastruttura al processo con cui un sistema autonomo arriva a un'azione. Se un agente è chiamato a operare su funzioni centrali di un'impresa, la sicurezza deve includere la certezza che l'azione sia stata autorizzata, che il suo perimetro sia definito e che il percorso logico sia verificabile.
Google pone un obiettivo particolarmente impegnativo: ogni azione autonoma che abbia conseguenze dovrebbe essere sicura e spiegabile al 100%. È una direzione, non un risultato che l'azienda dichiara già raggiunto, e merita di essere letta come tale. La spiegabilità totale è difficile soprattutto quando entrano in gioco modelli, fonti informative e strumenti diversi. Tuttavia il principio evidenzia un problema destinato a diventare operativo per molte organizzazioni: senza tracce comprensibili delle decisioni automatiche, diventa complesso attribuire responsabilità, correggere comportamenti anomali e dimostrare che le procedure interne siano state rispettate.
Per i team di sicurezza, quindi, il controllo non potrà limitarsi a sapere che un'identità ha effettuato un accesso. Servirà visibilità su quali dati siano stati consultati, quali capacità siano state disponibili all'agente e quali azioni siano state infine eseguite. La distinzione è sostanziale: un'identità legittima può essere usata entro confini corretti oppure può disporre di un raggio d'azione eccessivo. Nel secondo caso, l'autorizzazione iniziale non basta a rendere affidabile il risultato.
“Beyond Zero”: la fiducia zero si estende agli strumenti AI
Il secondo asse del documento viene descritto come un approccio “Beyond Zero”. Il riferimento è naturalmente allo Zero Trust, modello di sicurezza fondato sull'idea che nessun utente, dispositivo o componente debba essere considerato affidabile per impostazione predefinita. Nella visione di Google Cloud, l'arrivo di strumenti AI richiede un'estensione pratica di questo criterio: neppure un agente o un servizio basato su AI va trattato come attendibile in modo automatico.
Non si tratta di negare l'uso dell'AI nelle aziende, ma di sottoporla a un livello di osservazione coerente con i poteri che riceve. Un'organizzazione deve poter vedere a che cosa gli strumenti hanno accesso e che cosa stanno facendo. Questo diventa cruciale nel momento in cui un sistema non si limita a generare testo o analisi, ma può collegarsi a informazioni aziendali e avviare operazioni. L'adozione di agenti, in altre parole, trasforma la gestione delle autorizzazioni in una questione continua: i permessi, le fonti consultabili e le azioni possibili vanno osservati durante il funzionamento, non soltanto configurati all'inizio.
La tesi ha un risvolto anche per chi acquista servizi di terze parti. La sicurezza di un agente non dipende unicamente dal modello usato, ma dal contesto in cui opera: dati disponibili, strumenti collegati, identità assegnata, regole che limitano le azioni e registrazione di ciò che accade. Google Cloud non entra, nella sintesi pubblicata, nei dettagli tecnici di una specifica architettura di implementazione. Il messaggio è però chiaro: affidabilità del fornitore e presenza di funzioni AI non sostituiscono i controlli dell'impresa che decide di usare quei sistemi.
Difesa a macchina contro attacchi a macchina
La terza priorità riguarda la capacità di lavorare sul cosiddetto ground truth, cioè una lettura dei fatti basata sulla correlazione del contesto interno. Google Cloud indica l'impiego di ensemble AI multi-modello per mettere in relazione segnali diversi, individuare rischi e intervenire alla velocità delle macchine, prima che gli attaccanti riescano a comporre gli elementi necessari a un'operazione.
Il concetto non implica che l'automazione elimini la necessità di analisti e responsabili della sicurezza. Al contrario, rende più centrale la qualità dei dati e degli eventi che alimentano le decisioni difensive. Segnali isolati possono apparire innocui, mentre la loro combinazione può rivelare una sequenza sospetta. Collegare contesto interno e telemetria è quindi la condizione per distinguere un'attività legittima da una deviazione che sfrutta strumenti e accessi reali.
L'uso di più modelli viene presentato come un modo per rafforzare questa capacità di correlazione. La prudenza resta necessaria: anche una difesa accelerata dall'AI deve fare i conti con falsi positivi, informazioni incomplete e decisioni automatizzate che possono avere impatti operativi. La velocità è utile se è accompagnata da evidenze affidabili, da confini chiari e da possibilità di verifica umana quando l'azione coinvolge sistemi o dati critici.
Una previsione che riguarda la governance, non solo i SOC
La rilevanza del documento va oltre i Security Operations Center. Quando gli agenti vengono inseriti nei processi aziendali, la questione coinvolge chi definisce ruoli, autorizzazioni, responsabilità e procedure di controllo. Un sistema che agisce con una certa autonomia rende necessario stabilire in anticipo cosa può fare, quali passaggi richiedono una conferma e come viene conservata la cronologia delle operazioni. Sono decisioni di governance prima ancora che di prodotto.
Google Cloud e Mandiant parlano da una posizione interessata alla diffusione di infrastrutture e servizi di sicurezza per ambienti cloud e AI. Per questo le loro previsioni non vanno confuse con una fotografia neutrale e definitiva dell'intero mercato. Restano però significative perché mettono a fuoco una tensione concreta: le imprese vogliono usare l'automazione per rendere più efficienti le attività, mentre la sicurezza deve impedire che la stessa automazione moltiplichi la portata di un errore o di un abuso.
Da qui al 2027, il banco di prova sarà meno l'annuncio di agenti sempre più capaci e più la loro governabilità nei casi d'uso ad alta conseguenza. La domanda pratica per le aziende sarà se riescono a ricostruire ogni azione importante, limitarne il perimetro e intervenire rapidamente quando i segnali indicano un rischio. È su questa combinazione di visibilità, autorizzazioni e contesto che Google Cloud colloca la prossima evoluzione della cybersecurity.
