When will these specialized models become public?

There's no confirmed timeline for broad public access. Current reporting indicates Claude Mythos is being limited to select organizations through controlled programs, while OpenAI describes GPT-5.5-Cyber as available only to vetted defenders through its Trusted Access for Cyber framework.

Are AI attacks likely to increase?

Not necessarily. But they do show that advanced AI can support more complex cyber workflows, which means organizations should prepare for faster discovery, testing, and exploitation cycles.

Which risks should teams prioritize first?

Start with visibility into sensitive data, access paths, cloud misconfigurations, identity dependencies, and recovery readiness. Commvault's Data & AI Security capabilities can help teams classify data, govern access, and identify risks across cloud environments.

Why does recovery matter for cloud data security?

Because prevention can fail. Commvault cyber resilience capabilities can help organizations identify clean recovery points, validate recovery in isolated environments, and restore data and critical services without reintroducing compromised assets.

Does Commvault offer AI-supported threat detection?

Yes. Commvault can use AI-enabled capabilities to help identify threats, detect anomalous activity, prioritize risk, and accelerate incident response. Combined with cyber resilience and recovery workflows, we can help teams improve response workflows and recover critical data with greater confidence.

What is data and AI security?

Data and AI security is the practice of discovering, classifying, and governing access to sensitive data across systems, users, and AI models. Commvault Data and AI Security delivers these capabilities across hybrid environments — enabling organizations to confirm that data remains visible, controlled, and protected throughout its lifecycle, including how it is used in AI training and outputs.

Why is sensitive data exposure a major risk?

Sensitive data exposure is a major risk because organizations often lack visibility into where data resides and who can access it, increasing the likelihood of breaches, misuse, and regulatory violations. Commvault helps mitigate this through a unified approach that combines Data Discovery, Classification, and Access Governance across hybrid environments.

What are the key pillars of data security?

The three core pillars of data security are discovery, classification, and access governance. Commvault delivers each — Data Discovery identifies where sensitive data exists across environments, Data Classification defines its sensitivity and type, and Data & AI Access Governance enforces access control aligned with business and regulatory policy.

Why is overpermissive access dangerous?

Overpermissive access allows users, applications, and service accounts to access more data than necessary — increasing risk of accidental exposure, insider threats, and exploitation. Commvault Data & AI Access Governance addresses this by continuously monitoring access patterns, aligning permissions with data classification, and identifying and remediating access drift across hybrid environments.

How should organizations help protect data used by AI?

Organizations can protect AI data by classifying datasets before training and continuously monitoring how models access and expose data. Commvault Data and AI Security supports this through discovery, classification, and governance controls including masking, redaction, and access restrictions — helping ensure that sensitive data is not exposed through AI training, model behaviour, or outputs.

How does data classification help support compliance?

Data classification supports compliance by identifying regulated data such as PII and mapping it to appropriate controls. Commvault Data Classification helps organisations enforce retention and deletion policies aligned with GDPR, HIPAA, and PCI DSS — and provides the audit-ready evidence needed to demonstrate how sensitive data is identified, protected, and governed.

Migliori pratiche per il Backup and Recovery su cloud a sostegno della resilienza informatica | Blog

Il Backup and Recovery nel cloud spiegati: dal rilevamento delle minacce al Recovery completo

Scopri come funzionano il Backup and Recovery nel cloud per proteggere i dati integri, verificare la Readiness al Recovery e ripristinare le operazioni aziendali dopo un attacco ransomware o un incidente informatico.

Cailin Pitcher, Senior Portfolio Marketing Manager, Commvault

Pubblicato25 agosto 2026

Punti di forza

I moderni sistemi di Backup and Recovery nel cloud non si limitano alla semplice esecuzione dei backup. Dovrebbero aiutare le organizzazioni a identificare le minacce, proteggere i dati e ripristinare le operazioni aziendali in modo rapido e sicuro.

Recovery inizia molto prima del ripristino vero e proprio. Il rilevamento precoce delle minacce può aiutare a identificare i dati compromessi e impedire che i backup infetti vengano ripristinati.
I backup immutabili sono essenziali. Le organizzazioni possono sfruttare queste copie di Recovery protette e isolate per proteggersi dal ransomware e dagli attacchi mirati ai backup.
Recovery richiede una verifica; le organizzazioni devono testare l’integrità dei backup e la Readiness al ripristino prima che si verifichi un incidente.
Cloud backup and recovery is a resilience strategy. The goal isn’t just data protection – it’s reducing downtime and restoring business operations faster.

Il processo ideale di Backup and Recovery su cloud inizia con il rilevamento di minacce quali ransomware, accessi sospetti o attività anomale sui dati. Le organizzazioni possono quindi ottenere copie di backup pulite e immutabili, verificare i punti di ripristino non compromessi e isolare i sistemi compromessi. Una volta verificati, le applicazioni e i dati critici possono essere ripristinati tramite processi di Recovery automatizzati, contribuendo a ridurre al minimo i tempi di inattività, a limitare la perdita di dati e a ripristinare le operazioni aziendali in modo rapido e sicuro.

La resilienza informatica viene sempre più spesso valutata in base a ciò che accade dopo che gli aggressori sono riusciti a penetrare nei sistemi. Le organizzazioni hanno investito ingenti risorse nella prevenzione, nel rilevamento e nella risposta, ma il ransomware, lo sfruttamento delle vulnerabilità, l’uso improprio delle credenziali, le configurazioni errate del cloud e la compromissione di sistemi di terze parti continuano a causare interruzioni delle operazioni.

Per molti team, la sfida della Recovery non consiste più semplicemente nel verificare se esistono dei backup, ma piuttosto se tali backup sono integri, protetti, convalidati e pronti per ripristinare i servizi critici quando non è più possibile fare affidamento sui sistemi di produzione.

Questa distinzione è importante perché gli attacchi informatici continuano a generare sia rischi per i dati che interruzioni operative. Secondo il VerizonRapporto 2026 sulle indagini relative alle violazioni dei dati, il ransomware è stato coinvolto nel 48% delle violazioni, in aumento rispetto al 44% dell’anno precedente. Il rapporto ha inoltre rilevato che lo sfruttamento delle vulnerabilità è diventato il vettore di accesso iniziale più comune per le violazioni, salendo al 31%, mentre l’abuso delle credenziali è sceso al 13%.

Le attività di Backup and Recovery nel cloud devono supportare l’intero percorso, dal rilevamento al ripristino. Ciò inizia con l’identificazione di attività sospette prima che i dati compromessi vengano ripristinati. Prosegue con punti di Recovery protetti e immutabili che offrono ai team opzioni di Recovery utilizzabili quando i sistemi di produzione non sono più affidabili.

A questo punto, le organizzazioni hanno bisogno di un modo per verificare quali punti di ripristino siano integri e per ripristinare i carichi di lavoro critici nell’ordine corretto. Il risultato è una strategia di Recovery che aiuta i team a passare dalla risposta agli incidenti al ripristino operativo con maggiore sicurezza.

Perché il Backup and Recovery su cloud costituiscono una strategia di resilienza informatica?

Traditional backup strategies were designed to help organizations recover from hardware failures, accidental deletion, and localized outages. Those use cases still matter, but today’s recovery requirements are broader.

Gli attacchi informatici possono colpire contemporaneamente i carichi di lavoro di produzione, i sistemi di gestione delle identità, le configurazioni cloud, le applicazioni SaaS e gli ambienti di backup. Quando ciò accade, il Recovery non consiste semplicemente nel ripristinare una copia dei dati. Si tratta piuttosto di determinare quali sistemi siano affidabili, quali punti di ripristino siano rimasti integri e quali servizi debbano essere ripristinati per primi.

Ecco perchéil Backup and Recovery nel cloudsono diventati una parte fondamentale della resilienza informatica. Una strategia moderna dovrebbe aiutare i team a rilevare attività sospette, proteggere i dati di ripristino, verificare l’integrità dei backup e ripristinare le operazioni critiche secondo una sequenza controllata. Dovrebbe inoltre favorire l’esecuzione di test regolari, poiché un piano di ripristino che non è stato messo in pratica potrebbe non funzionare come previsto durante un incidente reale.

Ciò segna un passaggio dal backup inteso come polizza assicurativa alla recuperabilità intesa come capacità operativa. Le copie archiviate sono ancora importanti, ma costituiscono solo una parte dell’equazione della Recovery. I team devono inoltre avere la certezza che i dati di Recovery non siano stati alterati, che i flussi di lavoro di Recovery siano stati testati e che l’azienda sappia quali servizi devono essere ripristinati per primi.

Il Backup and Recovery nel cloud diventa più facile da comprendere se considerato come un ciclo di vita. Le cinque fasi riportate di seguito mostrano come le organizzazioni possano passare dal rilevamento precoce delle minacce al Recovery convalidato e al miglioramento della resilienza a lungo termine.

Fase 1: Individuare le minacce prima che il rischio di Recovery si diffonda

Recovery inizia prima che i sistemi vengano riportati allo stato precedente. In caso di incidente informatico, la priorità assoluta è capire se l’attività sospetta abbia interessato i dati di produzione, i dati di backup o entrambi.

Se i team eseguono il ripristino da un punto di ripristino compromesso, potrebbero reintrodurre nell’ambiente file danneggiati, tracce di malware o modifiche non autorizzate. Questo rischio rende il rilevamento delle minacce una parte importante del Backup and Recovery nel cloud, non solo una questione che riguarda le operazioni di sicurezza.

Le moderne strategie di Recovery dovrebbero includere la visibilità sulle attività anomale nei carichi di lavoro, negli ambienti di backup e nei punti di Recovery. I team potrebbero dover indagare su segnali quali:

Comportamento di crittografia insolito
Picchi improvvisi di cancellazioni
Modifiche impreviste dei privilegi
Modelli di backup anomali
Indicatori di malware

Questi segnali possono aiutare i team a capire dove un attacco potrebbe essersi diffuso e quali dati potrebbero richiedere un’ulteriore verifica prima del ripristino.

Timing is another essential factor. Microsoft’s Il Rapporto sulla difesa digitale 2025di Microsoft ha rilevato che la maggior parte degli attacchi esaminati dal suo team di rilevamento e risposta (DART) presentava tempi di permanenza brevi, il che significa che i team di ripristino potrebbero non avere settimane a disposizione per comprendere la portata completa della compromissione prima che gli aggressori si spostino lateralmente, accedano a dati sensibili, interferiscano con i servizi o tentino di compromettere i sistemi di backup. Il contesto di rilevamento può aiutare i team a evitare di considerare ogni punto di ripristino ugualmente affidabile.

Threat detection doesn’t eliminate recovery risk on its own. It helps create a more informed recovery process. When suspicious activity is identified early, organizations can isolate affected systems, investigate impacted data, and avoid restoring recovery points that may reintroduce the same threat.

Ciò offre ai team di sicurezza, IT e di Recovery un punto di partenza più chiaro per la fase successiva: proteggere i punti di ripristino integri prima che gli autori degli attacchi possano alterarli o rimuoverli.

Fase 2: Proteggere i punti di Recovery integri dagli attacchi

In caso di incidente informatico, i backup non sono semplici copie archiviate. Essi fanno parte del percorso di Recovery, il che significa che gli autori degli attacchi potrebbero tentare di comprometterli. Se i dati di backup vengono alterati, crittografati, cancellati o resi inaccessibili, l’organizzazione potrebbe perdere una delle sue migliori opzioni per ripristinare le operazioni senza dover fare affidamento su sistemi di produzione compromessi.

That’s why punti di ripristino pulitiÈ necessaria una protezione a più livelli. Un sistema di archiviazione dei backup immutabile e indelebile può aiutare a preservare i dati per un periodo di conservazione definito. Le copie fuori sede o isolate contribuiscono a garantire una separazione dall’ambiente di produzione. La crittografia, i controlli di accesso e le autorizzazioni basate sui ruoli aiutano a limitare chi può accedere o modificare le impostazioni di backup. Insieme, queste misure di sicurezza rendono più difficile per gli aggressori interferire con i dati di cui i team potrebbero avere maggiormente bisogno durante il Recovery.

L’obiettivo è garantire la libertà di scelta in materia di Recovery. Il rapporto Verizon del 2026 ha rilevato cheIl 69% delle vittime di ransomwarenel proprio set di dati non ha pagato il riscatto, in aumento rispetto al 65% dell’anno precedente. Il rapporto sottolinea inoltre che l’importo mediano dei riscatti versati ha continuato a diminuire, fenomeno che attribuisce in parte al miglioramento delle misure difensive e alla maggiore resilienza delle vittime. I team hanno bisogno di backup integri che possano effettivamente utilizzare, quindi il pagamento del riscatto non è l’unica via per riprendere l’attività.

La ben nota regola del backup “3-2-1” costituisce ancora oggi una base utile: conservare tre copie dei dati su due supporti o piattaforme diverse, con almeno una copia archiviata fuori sede o in un luogo isolato. Le moderne strategie di Backup and Recovery nel cloud spesso ampliano tale modello con l’utilizzo di archiviazione immutabile, modelli “air-gapped”, conservazione basata su criteri e copie replicate in ambienti cloud o ibridi.

Grazie ai punti di ripristino protetti, i team possono restringere le opzioni di ripristino e passare alla fase di verifica con un quadro più chiaro di ciò che è pronto per essere ripristinato.

Fase 3: Verificare quali backup sono pronti per il ripristino

Disporre di backup non significa essere pronti per il ripristino. Prima di ripristinare i sistemi di produzione, i team devono sapere quali punti di ripristino sono utilizzabili, quali carichi di lavoro sono stati interessati e quali dipendenze devono essere ripristinate insieme a essi.

Un backup recente potrebbe contenere i dati aziendali più aggiornati, ma potrebbe anche includere file danneggiati, modifiche non autorizzate o tracce di malware. Un backup più vecchio potrebbe essere più pulito, ma potrebbe causare una maggiore perdita di dati. La verifica aiuta i team a trovare il giusto compromesso basandosi su prove concrete anziché su supposizioni.

Questo lavoro inizia con la definizione dell’ambito dell’incidente. I team di sicurezza e IT devono capire quando sono iniziate le attività sospette, quali sistemi sono stati coinvolti e se sono stati interessati servizi di identità, database, condivisioni di file, applicazioni SaaS o configurazioni cloud.

Devono inoltre confermare se il punto di Recovery supporti l’applicazione nel suo complesso, non solo i dati sottostanti. Il ripristino di un database, ad esempio, può dipendere dalla disponibilità e dal corretto funzionamento di server applicativi, autorizzazioni, chiavi di crittografia, percorsi di rete e servizi di identità.

Gli ambienti di Recovery isolati possono aiutare i team a verificare tali condizioni prima di eseguire il ripristino in produzione. In un ambiente controllato, i team possono in tutta sicurezza:

Analizzare i punti di Recovery selezionati.
Esaminare le modifiche ai file.
Verificare l’avvio dell’applicazione.
Verificare l’accesso degli utenti.
Verificare se i sistemi dipendenti funzionano come previsto.

La convalidadovrebbe anche orientare la sequenza di Recovery. I team potrebbero dover ripristinare prima i servizi di identità, poi l’infrastruttura di base, quindi le applicazioni mission-critical e infine i carichi di lavoro di supporto.

Testando i punti di Recovery prima del ripristino, possono restringere le opzioni e decidere quali sistemi sono pronti per essere ripristinati, quali necessitano di un’ulteriore revisione e quali dovrebbero rimanere isolati fino a quando il rischio non sarà compreso meglio.

La fase successiva è quella in cui tale decisione si traduce in azione: il ripristino dei sistemi, delle applicazioni e dei dati di cui l’azienda ha bisogno per primi.

Fase 4: Ripristinare le operazioni critiche nell’ordine corretto

A restore plan starts with the organization’s minimum viable operating state. That means identifying the people, systems, applications, data, and communication channels the business needs to function at a basic level during a disruption.

Per alcune organizzazioni, ciò potrebbe iniziare con i servizi di identità e le comunicazioni con i dipendenti. Per altre, potrebbe dare priorità alle applicazioni rivolte ai clienti, ai sistemi di pagamento, ai sistemi clinici, alle operazioni di produzione o alle piattaforme logistiche. L’ordine dovrebbe riflettere l’impatto sul business, non solo la convenienza tecnica.

Dependencies are where many recovery plans become more complicated. An application may be listed as “critical,” but it still depends on identity, DNS, network connectivity, databases, storage, encryption keys, APIs, and monitoring. If those pieces are not restored in the right state, the application may come back online but remain unusable. That is why recovery teams need dependency mapping before an incident, not during one.

I runbook e i flussi di lavoro orchestrati aiutano a trasformare tali decisioni in passaggi ripetibili. Consentono di definire chi approva il ripristino, quale ambiente debba essere utilizzato, quali controlli debbano essere effettuati prima che venga ripristinato l’accesso all’ambiente di produzione e quando il livello successivo di sistemi possa tornare online. Ciò è importante quando i team di sicurezza, infrastruttura, applicazioni, cloud e aziendali lavorano tutti contemporaneamente.

Anche il Recovery richiede punti di controllo. Dopo il Recovery di ogni carico di lavoro principale, i team dovrebbero verificare che gli utenti possano autenticarsi, che i dati siano disponibili, che le integrazioni funzionino e che il monitoraggio sia attivo. Questi controlli aiutano a individuare i problemi prima che il Recovery si estenda al livello successivo di sistemi.

La velocità è ancora importante, ma il controllo lo è altrettanto. Un ripristino veloce può generare più lavoro se vengono ripristinati dati errati, se mancano i controlli di accesso o se un’applicazione viene ripristinata senza i sistemi necessari per il suo funzionamento. L’approccio più efficace consiste nel ripristinare per fasi, verificare che ogni servizio critico funzioni e poi continuare ad espandere Recovery man mano che l’ambiente si stabilizza.

Fase 5: Trasformare gli insegnamenti tratti dal Recovery in una continuità più solida

Una volta ripristinati i servizi critici, i team devono comunque capire cosa ha funzionato, cosa li ha rallentati e in quali punti il piano di Recovery non ha tenuto conto della realtà. È proprio questo follow-up che trasforma il Backup and Recovery nel cloud da un’attività di risposta a una pratica di resilienza continua.

Il primo passo consiste nell’analizzare il processo di Recovery stesso. I team dovrebbero porsi domande quali:

Con quale rapidità i team hanno individuato attività sospette?
È stato facile identificare i punti di Recovery validi?
Quali fasi di convalida hanno richiesto più tempo del previsto?
In quali punti i flussi di lavoro di ripristino hanno subito rallentamenti?
Sono state coinvolte le persone giuste al momento giusto?

Queste risposte possono rivelare lacune che non sono sempre di natura tecnica. La Recovery può avere esito positivo e tuttavia evidenziare problemi relativi al processo decisionale, alla comunicazione, alle approvazioni o ai passaggi di consegne tra i team.

Tali risultati dovrebbero confluire direttamente nella prossima versione del piano di Recovery. Se un’applicazione critica dipendeva da un sistema non documentato, aggiornare la mappa delle dipendenze. Se i controlli di accesso hanno rallentato il ripristino, chiarire il processo di approvazione. Se i test di Recovery hanno tralasciato un carico di lavoro chiave, aggiungerlo alla prossima esercitazione. Se i dirigenti aziendali non avevano visibilità su ciò che era stato ripristinato e su ciò che era ancora offline, migliorare i percorsi di segnalazione e di escalation.

I test regolari sono ciò che garantisce la solidità di questo lavoro. Esercitazioni teoriche, ripristini isolati, test di Recovery in ambiente pulito e la convalida della Recovery cross-cloud aiutano i team a individuare i problemi prima che un incidente reale li costringa ad apprendere sotto pressione. Contribuiscono inoltre a fornire ai dirigenti prove più concrete di dove l’organizzazione è pronta e dove deve ancora lavorare.

Nel tempo, l’obiettivo è un programma di Recovery che diventi più efficace dopo ogni test e ogni incidente. I team sono meglio preparati, le fasi di Recovery sono comprese più a fondo e l’organizzazione dispone di un percorso più chiaro per mantenere operative le attività essenziali anche in caso di interruzioni.

Trasformare il Recovery dal cloud in resilienza aziendale

Cloud backup and recovery now plays a larger role than traditional data protection alone. It is the connected process of detecting recovery risk, protecting backup data, validating clean restore options, and restoring critical services when production environments can no longer be trusted.

In caso di incidente informatico, tali attività non possono essere gestite come passaggi di consegne separati. Il contesto della minaccia dovrebbe determinare quali backup devono essere esaminati. La protezione dei backup dovrebbe preservare le opzioni di Recovery di cui i team potrebbero aver bisogno. La verifica dovrebbe stabilire cosa è pronto per il ripristino. Il ripristino dovrebbe ripristinare i servizi da cui dipende l’azienda in un ordine controllato.

Un backup di cui non ci si può fidare, che non è stato testato o che non può essere ripristinato al momento giusto potrebbe non fornire all’azienda il risultato di cui ha bisogno. Un processo di ripristino che ignori l’identità, le dipendenze delle applicazioni o le priorità aziendali può lasciare i sistemi tecnicamente ripristinati ma operativamente incompleti.

L’opportunità più ampia consiste nel considerare il Recovery come una pratica di resilienza continua. Ciò significa testare i piani prima che si verifichi un incidente, aggiornare le mappe delle dipendenze man mano che gli ambienti cambiano e utilizzare ogni esercitazione o evento di Recovery per migliorare la risposta successiva.

Le organizzazioni che si riprendono più rapidamente non sono necessariamente quelle con il maggior numero di copie dei dati. È fondamentale sapere quali dati sono utilizzabili, quali servizi sono più importanti e come ripristinarli in situazioni di emergenza.

La sfida consiste nel rendere la Readiness per il ripristino operativa quanto il rilevamento e la risposta. Il Backup and Recovery nel cloud forniscono una base pratica per questo lavoro quando vengono considerati come un percorso continuo che va dal rilevamento del rischio al ripristino delle attività aziendali.

Le organizzazioni dovrebbero sviluppare questa capacità per essere meglio posizionate a ripristinare dati integri, recuperare i servizi critici e mantenere l’attività in funzione quando si verificano interruzioni.

Domande frequenti

Qual è la differenza tra backup su cloud e ripristino di emergenza?

Il backup su cloud si concentra sulla creazione di copie sicure dei dati a scopo di ripristino, mentre il disaster recovery si concentra sul ripristino di applicazioni, sistemi e operazioni aziendali a seguito di un’interruzione del servizio o di un attacco informatico. Insieme, contribuiscono a garantire la continuità operativa e la resilienza aziendale.

Perché i backup immutabili sono importanti per la resilienza informatica?

I backup immutabili e indelebili sono progettati per impedire che i dati di backup vengano alterati, crittografati o cancellati entro i limiti delle impostazioni di conservazione definite. In combinazione con Commvault AirGap e l’identificazione automatica di Cleanpoint, le funzionalità di backup immutabile di Commvault aiutano le organizzazioni a essere sempre pronte, con una fonte di ripristino verificata e integra a disposizione nel caso in cui i sistemi di produzione vengano compromessi.

Cosa devo cercare in una soluzione di Backup and Recovery nel cloud?

Cercate una piattaforma che unifichi ambienti ibridi e multi-cloud, storage immutabile, orchestrazione automatizzata del Recovery e gestione centralizzata. Commvault Cloud è stata progettata proprio per soddisfare questi requisiti, aiutando le organizzazioni a proteggere infrastrutture eterogenee riducendo al minimo i tempi di inattività legati al Recovery e la complessità operativa.

La soluzione di backup di Commvault offre protezione dal ransomware e backup in modalità air-gap?

Sì. Commvault aiuta le organizzazioni a rafforzare la propria resilienza informatica grazie a backup immutabili, opzioni di ripristino in ambiente isolato, rilevamento delle minacce, funzionalità di ripristino pulito e protezione a più livelli contro il ransomware, progettate per contribuire a ridurre i rischi legati al ripristino e i tempi di inattività.

Commvault offre test automatizzati dei backup e report di conformità?

Sì. Commvault offre test automatizzati di ripristino, verifica dei backup, report di conformità e visibilità pronta per gli audit, per aiutare le organizzazioni a verificare la ripristinabilità, dimostrare la conformità e migliorare la Readiness al ripristino.

Risorse correlate

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Punti di forza

L’adozione dell’intelligenza artificiale sta accelerando, contribuendo a rendere i dipendenti più efficienti, produttivi e competitivi.
Le organizzazioni hanno bisogno di una governance e di linee guida per adottare l’intelligenza artificiale in modo responsabile e su larga scala.
Security and productivity don’t have to compete – they can reinforce one another.
AI will become one of security’s most valuable tools for managing cyber risks.
L’adozione dell’intelligenza artificiale funziona al meglio quando innovazione e sicurezza procedono di pari passo.

One of the things I’ve enjoyed about the Pronti. O no.La particolarità di questa serie è che ogni conversazione si basa su quella precedente. Abbiamo iniziato esplorando le opportunità e i rischi dell’IA agentica. Abbiamo poi esaminato come le organizzazioni possano instaurare un clima di fiducia man mano che l’IA diventa parte integrante delle attività quotidiane. Questo episodio affronta la domanda logica che ne consegue: come possiamo utilizzare l’IA in modo sicuro?

Comedian Nathan Macintosh sits down with Rinki Sethi, CISO and CSO at Upwind Security, for a conversation about what responsible AI adoption actually looks like. They cover everything from AI governance and guardrails to user experience and the growing role AI will play in cybersecurity.

Nathan continues to ask the questions many of us are wondering. Should we be worried? How much more productive do we need to be? And can AI actually make security better?

Guardasu Readiverse.

What I appreciated most about this conversation is that Rinki is genuinely excited about new technology and protecting it. She didn’t frame AI as something organizations need to worry about. Instead, she focused on encouraging businesses to move forward with confidence by putting the right guardrails in place. Here are the ideas that stayed with me.

La spinta verso l’adozione dell’intelligenza artificiale

One thing that becomes clear from the conversation is that many organizations aren’t only encouraging their employees to adopt AI – they’re mandating it. These companies recognize that using AI helps people solve problems more efficiently, which is essential for staying competitive.

“Every single company has a mandate … we’ve got to use AI everywhere in the company.”

– Rinki Sethi

La questione non è più se l’intelligenza artificiale debba trovare spazio sul posto di lavoro, ma se i dipendenti dispongano delle giuste misure di sicurezza per utilizzarla in modo responsabile. Con l’accelerarsi dell’adozione dell’intelligenza artificiale, le organizzazioni hanno bisogno di standard chiari che definiscano quali strumenti di intelligenza artificiale i dipendenti possano utilizzare e in che modo vengano protetti i dati aziendali.

Anteprima: Governance dell’IA

Rinki explains that governance isn’t just about protecting against new risks. It’s about creating a framework that helps employees use AI responsibly while keeping pace with evolving regulations and industry standards.

Il vantaggio nascosto della produttività

Here’s something I never thought about before. Rinki explains that AI isn’t simply helping people work faster. In many cases, it’s leaving room for the highest-performing employees to excel.

She used software developers as an example. When AI-powered coding assistants became available, many assumed they’d only help less experienced developers. Instead, some of the best engineers began using them to move faster. They were able to solve more complex problems and spend more time on creative work rather than repetitive tasks.

That kind of productivity is exactly why organizations are mandating AI. It doesn’t limit what people can do – it helps give them more space to focus on higher-value work.

“You can be way more creative with how you’re doing things … cause you’re creating the space for that.”

– Rinki Sethi

AI’s Role in Cybersecurity

“How can AI be used to help with security and not be just looked at as a demon thing that’s here to take us out?”

– Nathan Macintosh

When we talk about AI and security, the conversation is often focused on risk. But Rinki believes that AI will become one of cybersecurity’s greatest advantages.

Security teams are already overwhelmed by the volume of alerts, logs, and data they need to investigate every day. Human analysts simply can’t keep up. Rather than replacing security professionals, AI assists them by filtering through massive amounts of data in seconds. This helps analysts identify false positives so they can focus on investigating real threats.

My takeaway is that the future of cybersecurity isn’t about people versus AI – it’s about people working alongside AI to help make better decisions, respond faster, and scale their operations in ways that weren’t possible before.

Ready for What’s Next?

Ogni episodio diPronti. O no. has reminded me that the biggest AI conversations are often about people – how we adapt, how we learn, and how we build the confidence to use new technology responsibly. The real opportunity for organizations isn’t just adopting AI. It’s creating an environment where employees can use AI to work smarter, become more creative, and deliver better outcomes for the business.

Guardasu Readiverse.

Domande frequenti

D: Perché le organizzazioni stanno adottando l’intelligenza artificiale così rapidamente?
R:Molte organizzazioni considerano l’intelligenza artificiale uno strumento utile per migliorare la produttività, aumentare l’efficienza e consentire ai dipendenti di dedicare più tempo ad attività di maggior valore.
D: Che cos’è la governance dell’IA?
R:La governance dell’IA è l’insieme di politiche, processi e meccanismi di controllo che aiuta le organizzazioni ad adottare l’IA in modo responsabile, gestendo al contempo i rischi legati alla sicurezza, alla privacy e alla conformità.
D: Perché l’esperienza utente è importante per la sicurezza?
R:I controlli di sicurezza che creano ostacoli inutili spesso spingono le persone a cercare soluzioni alternative. Progettare sistemi sicuri che siano anche facili da usare contribuisce a migliorare sia l’adozione che la protezione.
D: L’intelligenza artificiale può contribuire a migliorare la sicurezza informatica?
R:L’intelligenza artificiale può aiutare i team di sicurezza ad analizzare grandi quantità di dati, contribuendo così a ridurre i falsi positivi. Ciò, a sua volta, aiuta i team a stabilire le priorità tra le minacce e a rispondere in modo più efficiente agli eventi di sicurezza.
D: Le persone dovrebbero avere paura dell’intelligenza artificiale?
R: Rinki’s perspective is that a healthy sense of skepticism is valuable, but fear shouldn’t prevent organizations from adopting technology responsibly. Education, governance, and strong security practices can help organizations use AI with confidence.
Q: What’s the biggest takeaway from this episode?
R: AI adoption isn’t about choosing between innovation and security. Organizations that combine strong governance with practical security measures will be better positioned to take advantage of AI’s benefits while managing its risks.

Katherine Demacopoulos is Senior Director of Global Content Strategy and Programs at Commvault.

In che modo Mythos e GPT-5.5-Cyber potrebbero rivoluzionare la sicurezza dei dati nel cloud

Modelli di IA specializzati nella sicurezza informatica potrebbero accelerare l’individuazione delle vulnerabilità e i flussi di lavoro relativi agli attacchi in più fasi. Oltre alla prevenzione, i team addetti alla sicurezza dei dati nel cloud necessitano di maggiore visibilità, governance e capacità di Recovery senza dati compromessi.

Sam Curcuruto, Direttore del marketing di prodotto, Commvault

Pubblicato20 agosto 2026

Punti di forza

L’intelligenza artificiale di Frontier Cyber riduce i tempi che intercorrono tra l’individuazione di un problema e l’intervento, evidenziando perché le organizzazioni abbiano bisogno di una sicurezza dei dati nel cloud orientata alla resilienza, basata su un Recovery efficiente e sulle ResOps.

Claude Mythos e GPT-5.5-Cyber rimangono modelli ad accesso limitato, ma offrono un’anteprima di un futuro in cui l’intelligenza artificiale sarà in grado di ragionare all’interno di flussi di lavoro informatici complessi e di accelerare sia le operazioni di difesa che, potenzialmente, quelle degli aggressori.
Poiché il tempo che intercorre tra la scoperta di una vulnerabilità e il suo sfruttamento si sta riducendo, le organizzazioni hanno bisogno di una maggiore visibilità sulle dipendenze cloud, sui rischi legati alle identità e sui percorsi di attacco interconnessi prima che si verifichino interruzioni.
Recovery non consiste più solo nel ripristinare i backup. Le organizzazioni devono definire la loro “minimum viable company”, verificare i punti di ripristino affidabili e ripristinare i sistemi critici nella sequenza corretta.
Le operazioni di resilienza coordinano i team di sicurezza, IT e aziendali intorno a risultati di Recovery misurabili, aiutando le organizzazioni a gestire i dati, a stabilire le priorità di Recovery e a ripristinare operazioni affidabili con maggiore sicurezza.

Claude Mythos e GPT-5.5-Cyber potrebbero influire sulla sicurezza dei dati nel cloud, accelerando i processi di individuazione, verifica e gestione dei rischi. Il loro impatto è ancora incerto, ma evidenziano la necessità di una maggiore visibilità dei dati, di una governance degli accessi più rigorosa e di un Recovery efficiente in tutti gli ambienti cloud.

Claude Mythos e GPT-5.5-Cyber offrono ai team di sicurezza un’anteprima di ciò che un’intelligenza artificiale più specializzata nel campo della sicurezza informatica potrebbe significare per la sicurezza dei dati nel cloud.

Nessuno dei due modelli è ampiamente diffuso e il loro impatto a lungo termine è ancora incerto. Tuttavia, la loro esistenza è importante perché gli ambienti cloud sono già di per sé difficili da proteggere. I dati sensibili, i sistemi di gestione delle identità, le applicazioni SaaS, le pipeline di sviluppo, i carichi di lavoro di intelligenza artificiale e le infrastrutture di Recovery sono spesso interconnessi in modi difficili da individuare finché non si verifica un problema.

The UK AI Security Institute’s Valutazione di aprile 2026 of Claude Mythos Preview found significant improvement on multi-step cyber-attack simulations, including the ability to execute multi-stage attacks on vulnerable networks when explicitly directed in a controlled environment.

La stessa valutazione ha sottolineato che i suoi risultati si discostano dagli scenari reali e non dimostrano se Mythos sia in grado di attaccare sistemi ben protetti. Tuttavia, evidenzia perché i team responsabili della sicurezza dei dati nel cloud dovrebbero prestare attenzione alla direzione in cui si sta andando.

As cyber AI capabilities mature, the question is not only whether attacks get faster. It’s whether the window between discovering a weakness and exploiting it continues to shrink. When that clock compresses, cloud data security is no longer just about preventing compromise. Instead, the question shifts to whether organizations can understand risk quickly enough, govern access consistently, and recover trusted operations before disruption spreads.

Perché Mythos e GPT-5.5-Cyber sono importanti

L’importanza di Mythos e GPT-5.5-Cyber non risiede nel fatto che ogni organizzazione ne avrà improvvisamente accesso. Sulla base delle attuali informazioni pubbliche, si tratta di modelli controllati e ad accesso limitato. Per i team che si occupano della sicurezza dei dati nel cloud, la loro importanza sta in ciò che suggeriscono riguardo alla direzione che sta prendendo l’IA nel campo della sicurezza informatica: sistemi più specializzati, costruiti per supportare flussi di lavoro di sicurezza complessi.

Questa distinzione è fondamentale. Un assistente di IA generico può aiutare a riassumere gli avvisi o a redigere una relazione sugli incidenti. Un modello specializzato di IA per la sicurezza informatica è diverso. Può essere progettato per analizzare in modo ragionato vulnerabilità, infrastrutture, percorsi di attacco, controlli difensivi e fasi di convalida. In contesti autorizzati, ciò potrebbe aiutare i team di sicurezza a testare gli ambienti, a stabilire le priorità delle esposizioni e a rafforzare la pianificazione della Recovery prima che si verifichi un incidente.

Per i team di sicurezza dei dati nel cloud, l’impatto pratico non riguarda tanto i nomi dei modelli quanto il flusso di lavoro che rappresentano. Il rischio nel cloud deriva spesso dalle connessioni tra i sistemi: un carico di lavoro configurato in modo errato, un set di dati esposto, un’identità con autorizzazioni eccessive, una dipendenza dal backup o un percorso di Recovery non testato. Un’IA specializzata nella sicurezza informatica potrebbe facilitare una valutazione più rapida di tali relazioni, specialmente in ambienti di grandi dimensioni dove la revisione manuale può non cogliere come un problema influenzi un altro.

That shift mirrors a broader change happening across cybersecurity. The challenge is becoming less about identifying individual vulnerabilities and more about understanding how interconnected systems behave under pressure. AI may soon help defenders reason across identities, cloud workloads, backups, SaaS applications, AI pipelines, and business dependencies simultaneously — revealing not just isolated risks, but how those risks combine into operational failure.

Questo cambia anche il modo in cui le organizzazioni dovrebbero concepire la propriaReadiness. Se l’IA può aiutare i difensori a gestire compiti informatici complessi in modo più efficiente, tecniche simili potrebbero alla fine influenzare anche i flussi di lavoro degli aggressori. La preoccupazione non è solo che gli attacchi diventino più rapidi, ma che il lasso di tempo tra l’individuazione di una vulnerabilità, il suo test e l’intervento per risolverla possa ridursi.

Cloud data security teams now have to plan for a harder question: what happens when the same types of AI-assisted workflows that help defenders validate risk also make weak points easier to find, test, and chain together? That’s where the cloud environment itself becomes the issue.

L’intelligenza artificiale sta alzando la posta in gioco per la sicurezza dei dati nel cloud

Most organizations don’t have one neat cloud environment. They have multiple clouds, SaaS platforms, data lakes, identity systems, development pipelines, backup repositories, and AI workloads that all depend on each other.

That complexity already creates gaps: sensitive data can be overexposed, access permissions can drift, and recovery plans may not reflect how the business actually runs.

In pratica, tali lacune raramente rimangono isolate. Un bucket di archiviazione contenente dati sensibili potrebbe non sembrare di per sé urgente. Un account di servizio con autorizzazioni eccessive potrebbe apparire come un semplice problema di configurazione. Una dipendenza di Recovery non testata potrebbe passare inosservata poiché il sistema continua a funzionare. Ma quando questi problemi si collegano tra loro, possono creare un percorso che porta dall’esposizione al disservizio.

Attackers are well aware of these vulnerabilities. Mandiant’sRapporto M-Trends 2026osserva che gli autori degli attacchi ransomware prendono sempre più di mira le infrastrutture di backup, i servizi di gestione delle identità e i livelli di gestione della virtualizzazione. Sottolinea inoltre come gli autori degli attacchi utilizzino token OAuth a lunga durata, cookie di sessione, chiavi hardcoded e token di accesso personali per spostarsi da un ambiente all’altro.

Aggiungiamo ora al quadro un’intelligenza artificiale cibernetica più avanzata: se i modelli possono aiutareindividuare più rapidamente le vulnerabilità, test exploitability more effectively, or connect weak signals across systems, defenders could benefit. However, attackers may eventually benefit, too—especially if similar capabilities become more accessible or are recreated elsewhere.

22 seconds
Median time between an initial access event and hand-off to a secondary threat group

_{Source: Mandiant’s Rapporto M-Trends 2026}

That’sperché questa conversazione?can’t stop at “AI makes attacks faster.” Frontier cyber-IAcambia il ritmo della sicurezza. Man mano che il tempo che intercorre tra l’individuazione, la verifica e lo sfruttamento si riduce, ogni ritardo nella comprensione delle dipendenze del cloud o nella preparazione di Recovery diventa più costoso.

In che modo l’IA informatica di nuova generazione potrebbe cambiare la difesa del cloud?

While the full impact of Mythos and GPT-5.5-Cyber is still unknown, they point to three practical shifts cloud data security teams should be watching. Each one comes back to the same issue: cloud data security now depends on how quickly organizations can understand risk, act on it, and recover when something goes wrong.

Gli esperti di sicurezza informatica devono prestare attenzione a:

Velocità:gli strumenti assistiti dall’IA possono aiutare i difensori autorizzati a esaminare il codice, classificare le vulnerabilità, analizzare il malware, convalidare le patch e testare i controlli più rapidamente di quanto consentano i flussi di lavoro tradizionali.

Scala:il rischio nel cloud raramente si limita a un unico punto. Una vulnerabilità in un’applicazione, un’identità con autorizzazioni eccessive, un bucket di archiviazione configurato in modo errato e un percorso di Recovery non testato possono diventare una catena di attacco.

Pressione sul ripristino: If AI helps attackers move faster, organizations need to recover faster and cleaner. Backups alone aren’t enough if teams don’t know which data is clean, which identity systems can be trusted, or whether recovery will reintroduce compromised assets.

Per chi si occupa della difesa, il cambiamento più significativo potrebbe riguardare la sequenza delle attività. Oggi, molti team passano dall’avviso all’indagine, dalla correzione alla pianificazione di Recovery in fasi distinte, spesso coinvolgendo team diversi. L’IA informatica potrebbe comprimere tale flusso di lavoro aiutando i team a passare più rapidamente da un segnale a una serie di azioni successive consigliate.

That doesn’t mean decisions should become automatic. It means teams may need clearer rules for when to trust a recommendation, when to escalate to a human reviewer, and when to move from investigation into recovery preparation. A model may help identify a possible attack path, but people still need to decide whether to close access, isolate a workload, preserve evidence, notify stakeholders, or prepare a clean recovery path.

È qui che il processo diventa importante quanto gli strumenti. L’IA informatica di nuova generazione potrebbe aiutare i difensori ad agire più rapidamente, ma solo se i team dispongono di chiari passaggi di convalida e piani di Recovery. Senza tale struttura, la velocità può creare confusione. Con essa, i flussi di lavoro assistiti dall’IA potrebbero aiutare i team ad agire prima, mantenendo al contempo il controllo su come viene valutato il Risk e su come vengono prese le decisioni relative al Recovery.

Perché una Recovery pulita è ancora più importante quando i rischi si evolvono più rapidamente

When cloud risk moves faster, recovery planning has to become more precise. It’s not enough to know that backup copies exist. Teams need confidence that the data they restore is trustworthy, the recovery environment is isolated, and the systems coming back online won’t reintroduce the same threat that caused the disruption.

Questo è importante perché gli ambienti cloud sonoaltamente interconnessi.Un’identità compromessa, un set di dati danneggiato, una macchina virtuale interessata o un carico di lavoro configurato in modo errato possono creare incertezza su più servizi. Durante un incidente, i team potrebbero dover determinare quali punti di ripristino siano “puliti”, quali dipendenze debbano essere ripristinate per prime e se i dati ripristinati possano supportare in modo sicuro le operazioni aziendali.

Un ripristino pulito also changes the way teams think about priority. The goal isn’t necessarily restoring everything immediately. It’s restoring enough of the business to operate safely.

Many organizations know which applications they consider “critical,” but far fewer have defined their minimum viable company: the smallest combination of identities, cloud services, data, applications, and infrastructure required to keep the business functioning during disruption. Those dependencies often become visible only when recovery is tested under realistic conditions.

In un panorama delle minacce dominato dall’intelligenza artificiale, determinare il “minimum viable company” è fondamentale. Una individuazione più rapida delle vulnerabilità e uno sviluppo più efficiente della catena di attacco potrebbero esercitare una maggiore pressione sui team di Recovery affinché prendano decisioni altamente affidabili in tempi ristretti.

What’s more, identity systems, cloud configurations, business communications, customer-facing applications, and the data they depend on may all need to come back in a deliberate sequence — not simply according to technical priority, but according to what the business needs first to operate.

Le organizzazioni necessitano di processi di Recovery in grado di aiutare a convalidare i dati integri, organizzare la Recovery in ambienti isolati, proteggere le dipendenze critiche relative alle identità e testare i piani di Recovery prima che un incidente renda tutto ciò inevitabile. Man mano che le capacità dell’IA nel campo della sicurezza informatica maturano, i team addetti alla sicurezza dei dati nel cloud dovrebbero considerare la Recovery senza compromissioni come parte integrante della strategia di sicurezza, non come una fase successiva all’evento.

Sviluppare una sicurezza dei dati orientata alla resilienza

La sicurezza dei dati nel cloud si è spesso concentrata sulla prevenzione dell’esposizione: individuare i dati sensibili, classificarli, gestirne l’accesso e ridurre i rischi. Questo lavoro rimane importante. Anzi, diventa ancora più rilevante man mano che i sistemi di intelligenza artificiale utilizzano i dati aziendali attraverso prompt, sistemi di recupero, pipeline di addestramento, flussi di lavoro analitici e sistemi automatizzati di supporto decisionale.

That’s because data may move into new contexts without moving into a new system of record. A sensitive dataset might support a retrieval workflow, shape a model response, or appear in a prompt log. That makes governance less about one location and more about how data is accessed, reused, and recovered across workflows.

Ma la prevenzione da sola non è sufficiente per la prossima fase della sicurezza dei dati nel cloud. Se l’intelligenza artificiale specializzata nella sicurezza informatica può aiutare i team di sicurezza a individuare le vulnerabilità, testare i percorsi di attacco e collegare più rapidamente i segnali deboli, allora i programmi di sicurezza dei dati devono tenere conto di ciò che accade dopo che un’esposizione è stata individuata o sfruttata. La visibilità e i controlli di accesso sono solo una parte del quadro. I team hanno anche bisogno di un percorso chiaro verso una Recovery affidabile.

Individuare tale percorso richiede più che semplici strumenti di sicurezza migliori. Richiede un modello operativo di Recovery che allinei i responsabili della sicurezza, dell’IT e del business attorno a priorità di Recovery condivise prima che si verifichi un incidente. Sempre più spesso, le organizzazioni descrivono questa disciplina come ResOps, ovvero operazioni di resilienza: un approccio strutturato per rendere il ripristino misurabile, ripetibile e legato ai risultati aziendali piuttosto che al solo successo del backup.

Nell’ambito delle ResOps, le organizzazioni devono comprendere:

Quali set di dati sono più critici per le operazioni aziendali?

Quali identità, servizi cloud e flussi di lavoro di IA dipendono dai set di dati critici per l’azienda?

Le politiche di governance e di accesso sono allineate al rischio aziendale?

Qual è lo stato operativo minimo necessario che l’organizzazione deve ripristinare per primo?

È possibile convalidare tali decisioni di Recovery prima che si verifichi un incidente, anziché durante lo stesso?

That’s the shift Mythos and GPT-5.5-Cyber point toward. The future of cloud data security won’t be defined by prevention alone. As cyber AI compresses the time between discovery and action, organizations will need equal confidence in how they recover. That means understanding cloud dependencies before an incident, defining the minimum viable business they need to restore, and treating recovery as an operational discipline rather than a technical afterthought.

Mythos and GPT-5.5-Cyber matter not because every organization will use these models tomorrow, but because they reveal where cybersecurity is heading. As AI accelerates both defense and attack, the organizations that perform best won’t simply be the ones with the strongest preventive controls. They’ll be the ones that can prove they know what to recover, in what order, and how to restore trusted operations before uncertainty becomes business disruption.

Domande frequenti

Quando saranno resi disponibili al pubblico questi modelli specializzati?

Non esiste una tempistica confermata per l’accesso al grande pubblico. Secondo le informazioni attualmente disponibili, Claude Mythos è riservato a organizzazioni selezionate nell’ambito di programmi controllati, mentre OpenAI descrive GPT-5.5-Cyber come disponibile solo per i professionisti della sicurezza sottoposti a verifica tramite il proprio framework “Trusted Access for Cyber”.

È probabile che gli attacchi basati sull’intelligenza artificiale aumentino?

Non necessariamente. Tuttavia, dimostrano che l’intelligenza artificiale avanzata è in grado di supportare flussi di lavoro informatici più complessi, il che significa che le organizzazioni dovrebbero prepararsi a cicli più rapidi di individuazione, verifica e sfruttamento.

A quali rischi i team dovrebbero dare la priorità?

Inizia acquisendo visibilità sui dati sensibili, sui percorsi di accesso, sulle configurazioni errate nel cloud, sulle dipendenze delle identità e sul grado di Readiness per il ripristino. Le funzionalità di sicurezza dei dati e dell’intelligenza artificiale di Commvault possono aiutare i team a classificare i dati, gestire gli accessi e identificare i rischi in tutti gli ambienti cloud.

Perché Recovery è importante per la sicurezza dei dati nel cloud?

Poiché la prevenzione può fallire. Le funzionalità di resilienza informatica di Commvault possono aiutare le organizzazioni a identificare punti di Recovery integri, a verificare il Recovery in ambienti isolati e a ripristinare dati e servizi critici senza reintrodurre risorse compromesse.

Commvault offre un sistema di rilevamento delle minacce basato sull’intelligenza artificiale?

Sì. Commvault può avvalersi di funzionalità basate sull’intelligenza artificiale per aiutare a identificare le minacce, rilevare attività anomale, stabilire le priorità di rischio e accelerare la risposta agli incidenti. In combinazione con la resilienza informatica e i flussi di lavoro di Recovery, possiamo aiutare i team a migliorare i flussi di lavoro di risposta e a recuperare i dati critici con maggiore sicurezza.

At Commvault, we talk a lot about cyber resilience, the ability to recover from whatever challenges come your way. But for one engineer at Australian technology services provider Perfekt, it is his personal resilience that helps him succeed.

Viktor Trokhin left Ukraine when the war began, traveling through five countries before eventually reuniting with his family in Australia. He brought more than six years of ICT experience, deep technical expertise, and a determination to continue his career in tech.

Like many skilled professionals starting over in a new country, Viktor wasn’t just adapting to a new workplace. He was building expertise in new technologies, communicating in a second language, and finding his place in a different professional environment.

Marcus Rolim, Managed Services General Manager at Perfekt and Viktor’s manager, saw his potential immediately.

“Our engineering development program is built around people,” Marcus says. “We invest heavily in mentoring and creating opportunities for engineers from different backgrounds.”

Over the years, Perfekt has welcomed engineers from around 10 different countries. Rather than following a standard training path, the company focuses on each person’s strengths, providing mentoring, practical experience, and support where it’s needed most.

For Viktor, that meant building on his existing expertise while gaining experience with Commvault Cloud and cyber resilience.

As he worked with customers, Arlie – the AI assistant in Commvault Cloud – became a natural part of his daily workflow. Whether he was exploring product capabilities, troubleshooting an issue, or looking for guidance, Arlie helped him quickly find trusted information without interrupting his work.

Then came an unexpected benefit.

Because Arlie supports multiple languages, Viktor could work through complex concepts in his native language before switching to English when speaking with customers or colleagues. While this wasn’t the use case Perfekt originally envisioned, it quickly became a valuable learning advantage.

“When an engineer can explore a complex question in their own language, understand the reasoning behind the answer, and then communicate it clearly in English, it changes the learning experience,” Marcus says. “It allows their technical ability to come through without language becoming a barrier.”

Today, Viktor is an Infrastructure & Data Protection Engineer at Perfekt, supporting customers while continuing to deepen his expertise in cyber resilience.

When Viktor left Ukraine, he carried with him years of experience, deep technical expertise, and an unwavering determination to continue the career he had worked so hard to build. Today, he helps organizations strengthen their cyber resilience, drawing on the same resilience that helped him rebuild his own life.

Maybe that’s why this story resonates. Viktor’s resilience shaped his own future. Today, it helps him make a difference for others.

That’s what putting people first looks like: organizations like Perfekt investing in people, and technology like Commvault Cloud helping them thrive.

Chris DiRadoè responsabile dell’esperienza di prodotto presso Commvault.

In che modo i responsabili della sicurezza possono proteggere i propri dati più sensibili?

La sicurezza dei dati e dell’IA consente alle organizzazioni di individuare, classificare e gestire l’accesso ai dati sensibili tra utenti, sistemi e soluzioni di intelligenza artificiale.

Katharine Colucci, responsabile del marketing di prodotto, Commvault

Pubblicato18 agosto 2026

Punti di forza

I dati sono la linfa vitale delle aziende moderne: contribuiscono a orientare le decisioni chiave e alimentano le iniziative di intelligenza artificiale. Data la loro importanza, è fondamentale conoscere e proteggere i propri dati.

Il 90% delle organizzazioni affrontiamoha messo in luce dati sensibili archiviati nel cloud che possono essere individuati dall’intelligenza artificiale. Ciò rende la visibilità sulle risorse di dati il primo e più importante passo per ridurre il rischio aziendale.
il 40% dei file caricatoin collaborazione con strumenti di IA generativacontieneInformazioni di identificazione personale (PII) o dati relativi al settore delle carte di pagamento (PCI). Tale uso improprio dei dati sensibili comporta rischi significativi per le organizzazioni in termini di violazioni della privacy e della normativa.
L’individuazione e la classificazione dei dati costituiscono il fondamento di una sicurezza efficace, consentendo alle organizzazioni di identificare i dati sensibili in ambienti strutturati, semistrutturati e non strutturati.
Overpermissive access is one of the most persistent data risks for modern businesses. With users, applications, and service accounts often retaining unnecessary access to sensitive data, the “attack surface” is expanded.
Per contribuire a proteggere l’IA è necessario regolamentare sia i dati di addestramento che le interazioni in fase di esecuzione. Le organizzazioni devono verificare che i dati sensibili non vengano esposti attraverso gli input, gli output o il comportamento dei modelli.
La conformità normativa dipende da solide basi di dati. Una solida governance della classificazione e degli accessi consente alle organizzazioni di applicare le politiche e dimostrare il controllo.

Sensitive data now moves across clouds, applications, and AI workflows without clear visibility — creating exposure risks that traditional security controls cannot address alone. Commvault Data and AI Security helps organizations discover and classify sensitive data, govern access for both human and machine identities, and maintain compliance with GDPR, HIPAA, and PCI DSS across the full data lifecycle.

Perché la divulgazione dei dati sensibili rappresenta la principale falla nella sicurezza?

I dati sono il carburante inestimabile che alimenta le aziende moderne. Per questo motivo, le organizzazioni hanno deciso di dare priorità a ingenti investimenti in strumenti di sicurezza all’avanguardia.

However, according to Varonis’ Rapporto 2025 sullo stato della sicurezza dei dati, il 90% delle organizzazioni presenta ancora dati sensibili esposti nel cloud. Analogamente, l’88% delle organizzazioni ha utenti fantasma inattivi ma ancora abilitati.

Mathat’sNon tutti.According to IBM’s Rapporto sul costo delle violazioni dei dati 2025, Il 53% delle organizzazioni vittime di violazioni ha segnalato la compromissione dei dati dei clientiPII. QuestiLe statistiche offrono un quadro chiaro della situazione: sebbene i dati siano fondamentali per le aziende, la visibilità e la sicurezza complessiva rimangono questioni cruciali.

I dati non sono più limitati ai database strutturati. Sono presenti in file, e-mail, piattaforme cloud, applicazioni SaaS e endpoint. Gran parte di essi è non strutturata, duplicata o non gestita, il che ne rende difficile il monitoraggio e la protezione.

L’intelligenza artificiale sta aggravando questo problema. CircaIl 40% dei file caricati sugli strumenti di IA generativa contiene informazioni sensibili, spesso in assenza di governance o supervisione. Con la crescente diffusione dell’intelligenza artificiale, aumenta anche il numero di sistemi e identità che interagiscono con i dati.

Senza una visione chiara di quali dati esistano e dove siano archiviati, le organizzazioni non possono proteggerli in modo efficace. Questa mancanza di visibilità è alla base del problema della sicurezza dei dati al giorno d’oggi.

Quali sono i pilastri della sicurezza dei dati e dell’IA?

Per affrontare la sfida rappresentata dall’esposizione dei dati,le organizzazioni necessitano di un approccio strutturato che garantisca coerenza e controllo nella gestione dei dati. La sicurezza dei dati e dell’IA si fonda su tre pilastri fondamentali:individuazione dei dati,classificazione dei dati,and Data & AI Access Governance.

Ciascun pilastro colma una lacuna significativa:

Discovery provides visibility into where data resides across environments. This includes structured systems such as databases,as well as semi-structured and unstructured sources that are often overlooked.
Classification adds context by identifying the type and sensitivity of data. It enables organizations to distinguish between operational data,sensitive personal information,financial records,intellectual property,and other high-risk categories.
Access governance enables organizations to verify that data is used appropriately. It defines who or what can access data,under what conditions,and with what level of control.

These three pillars do not exist independently. They create a connected system that fully covers data and AI security. Discovery identifies the complete data landscape,classification defines the appropriate sensitivity,and access governance enforces control based on that context.

This model even extends beyond human users to include machine identities such as AI models. In modern environments,these non-human identities often represent a significant portion of data access activity. Bringing these pillars together can help organizations move from fragmented security controls to a unified,policy-driven approach.

In che modo le organizzazioni possono individuare e classificare i dati sensibili?

L’individuazione e la classificazione sono fondamentali per un modello di sicurezza dei dati efficace. Tuttavia, spesso sono le più difficili da implementare in modo efficace.

Ciò è dovuto al fatto che i moderni ambienti di dati sono altamente frammentati. Le informazioni sensibili sono distribuite su più piattaforme cloud, sistemi on-premise, applicazioni SaaS ed endpoint. Una parte significativa di questi dati è di natura non strutturata, il che ne complica l’identificazione e la categorizzazione.

Tra le sfide più rilevanti figurano:

Dati “ombra” che esistono all’insaputa degli amministratori, senza approvazione né controllo di sicurezza.
Formati non uniformi tra dati strutturati e non strutturati.
Rapida crescita dei dati dovuta all’adozione dell’intelligenza artificiale, che supera la capacità di classificazione manuale.

Per far fronte a questa situazione, le organizzazioni necessitano di capacità di individuazione scalabili e di framework di classificazione. Una corretta classificazione può attribuire un significato alle vaste quantità di dati esistenti. Ciò include in genere categorie quali le informazioni di identificazione personale (PII), le informazioni sanitarie protette (PHI), i dati PCI, la proprietà intellettuale, nonché chiavi e segreti.

Il valore della classificazione deriva dal modo in cui viene utilizzata. Una volta classificati i dati, le organizzazioni possono applicare efficacemente le politiche di conservazione e cancellazione, limitare o monitorare l’accesso e abilitare il mascheramento o la redazione dei campi sensibili.

Su larga scala, un approccio maturo all’individuazione e alla classificazione non si limita a garantire la copertura, ma contribuisce anche a produrre risultati significativi. Tra questi figurano una minore esposizione al rischio, una migliore applicazione delle politiche e una riduzione misurabile del rischio.

Quali sono i principali rischi legati a un accesso troppo permissivo?

Secondo una ricerca condotta daReliaQuest, il 99% delle identità cloud dispone di privilegi eccessivi. Analogamente, unostudio del 2025 del Ponemon Instituteevidenzia che il 61% delle aziende statunitensi ha subito violazioni dei dati da parte di personale interno negli ultimi due anni, con un costo medio di tali incidenti pari a ben 2,7 milioni di dollari.

Ciò dimostra che, anche quando le organizzazioni hanno una chiara comprensione dei propri dati, l’accesso rimane uno dei punti più deboli della sicurezza.

Si parla di accesso eccessivamente permissivo quando utenti, applicazioni o account di servizio dispongono di un accesso ai dati superiore a quello necessario. Si tratta di un problema molto diffuso, poiché i controlli di accesso vengono spesso concessi in modo generico per motivi di praticità e raramente rivisti.

L’impatto è significativo. Un accesso eccessivo aumenta la probabilità di esposizione accidentale, di rischi interni e di sfruttamento in caso di violazione.

Per affrontare questo problema, le organizzazioni devono innanzitutto esaminare attentamente i modelli di accesso. Ciò include individuare chi accede ai dati sensibili, quali sistemi o identità sono coinvolti e se tale accesso è in linea con le esigenze aziendali.

Particolare attenzione deve essere riservata agli account privilegiati e alle identità di servizio. Questi dispongono spesso di autorizzazioni estese e possono accedere a grandi volumi di dati sensibili su diversi sistemi.

In questo contesto, una governance efficace degli accessi è fondamentale. Ciò richiede:

Allineare le politiche di accesso alla classificazione dei dati.
Monitorare continuamente i modelli di utilizzo.
Identificare e correggere le deviazioni di accesso nel tempo.

Riducendo gli accessi non necessari, le organizzazioni contribuiscono a limitare la propria superficie di attacco e a migliorare la protezione complessiva dei dati.

In che modo le organizzazioni dovrebbero gestire i dati utilizzati dai sistemi di intelligenza artificiale?

L’adozione dell’IA si sta rapidamente diffondendo in ogni aspetto delle aziende moderne. Ciò introduce un nuovo livello di complessità nelle modalità di accesso, elaborazione e divulgazione dei dati.

I set di dati di addestramento spesso includono grandi volumi di dati provenienti da tutta l’organizzazione. Senza un’adeguata classificazione e governance, questi set di dati potrebbero contenere informazioni sensibili o soggette a normative.

Ciò comporta rischi in diverse fasi:

Durante la preparazione dei dati e l’addestramento.
Quando i modelli interagiscono con i dati in tempo reale.
Attraverso i risultati che potrebbero divulgare involontariamente informazioni sensibili.

Pertanto, la classificazione deve precedere l’addestramento del modello. Ciò significa convalidare e classificare tutti i dati utilizzati nei set di dati e rimuovere le informazioni sensibili quando necessario.

Allo stesso modo, dopo l’implementazione degli strumenti di IA, i team che si occupano dei dati devono valutare continuamente come i modelli utilizzano ed espongono i dati. Dovrebbero inoltre applicare meccanismi di controllo appropriati, come il mascheramento o la redazione, ove necessario.

I sistemi di IA non dovrebbero essere considerati separatamente dalla sicurezza dei dati. Essi rappresentano un’estensione delle modalità di utilizzo dei dati e devono essere gestiti di conseguenza. Integrando tali funzionalità di sicurezza dei dati e dell’IA nel più ampio ciclo di vita dello sviluppo dell’IA, le organizzazioni possono contribuire a ridurre i rischi pur continuando a favorire l’innovazione.

In che modo la classificazione dei dati favorisce la conformità normativa?

La conformità normativa dipende dalla capacità di identificare e controllare i dati sensibili. Normative quali il GDPR, l’HIPAA e il PCI DSS definiscono requisiti specifici su come i dati devono essere gestiti. Tuttavia, tali requisiti non possono essere applicati senza prima comprendere dove si trovano i dati soggetti a regolamentazione.

Ecco perché i programmi di conformità falliscono in assenza di una solida base di dati.

In questi casi, la classificazione dei dati funge da spina dorsale della conformità, mappando i dati alle categorie normative. Consente alle organizzazioni di applicare controlli mirati in base alla sensibilità dei dati e di far rispettare le politiche relative al ciclo di vita dei dati critici.

Ciò apre la strada a una miriade di funzionalità essenziali:

Applicazione delle politiche di conservazione e cancellazione
Limitazione dell’accesso ai dati soggetti a regolamentazione
Implementazione di controlli fondamentali sulla privacy

Inoltre, semplifica i processi di audit. Le organizzazioni possono dimostrare dove risiedono i dati sensibili, come sono protetti e chi vi ha accesso. La governance degli accessi rafforza ulteriormente la conformità garantendo che solo le identità autorizzate possano interagire con i dati regolamentati.

Insieme, la classificazione dei dati e i controlli di accesso ridefiniscono la conformità nell’era moderna, basata sull’intelligenza artificiale.

Conclusione: cosa richiede oggi una sicurezza efficace dei dati e dell’IA?

La sicurezza moderna dei dati e dell’IA non è più definita da difese perimetrali o controlli isolati. Richiede un approccio continuo e unificato che colleghi visibilità, classificazione e governance degli accessi lungo l’intero ciclo di vita dei dati.

Per dare vita a un approccio di questo tipo, le organizzazioni devono innanzitutto comprendere i propri dati, individuando con esattezza dove risiedono. Successivamente, devono controllare le modalità di accesso agli stessi. Infine, le organizzazioni devono assicurarsi che i sistemi di IA li utilizzino in modo responsabile. Queste funzionalità devono operare in sinergia, non in modo indipendente, per contribuire a ridurre l’esposizione e mantenere la fiducia.

Con l’aumento dei volumi di dati e l’accelerazione dell’adozione dell’IA, la sfida non consisterà più solo nel proteggere i dati, ma nel dimostrare dove si trovano i dati sensibili, chi può accedervi e come vengono protetti in tutti i sistemi. Chi adotterà un approccio strutturato e basato su politiche sarà in una posizione migliore per ridurre i rischi, soddisfare i requisiti normativi e promuovere l’innovazione con fiducia.

Domande frequenti

Che cos’è la sicurezza dei dati e dell’IA?

La sicurezza dei dati e dell’IA consiste nell’individuare, classificare e gestire l’accesso ai dati sensibili a livello di sistemi, utenti e modelli di IA. La soluzione Commvault Data and AI Security offre queste funzionalità in ambienti ibridi, consentendo alle organizzazioni di garantire che i dati rimangano visibili, controllati e protetti durante l’intero ciclo di vita, compreso il modo in cui vengono utilizzati nell’addestramento e nei risultati dell’IA.

Perché l’esposizione dei dati sensibili rappresenta un rischio significativo?

L’esposizione dei dati sensibili rappresenta un rischio significativo, poiché spesso le organizzazioni non dispongono di una visione chiara di dove risiedono i dati e di chi possa accedervi, aumentando così la probabilità di violazioni, uso improprio e infrazioni normative. Commvault contribuisce a mitigare questo rischio attraverso un approccio unificato che combina individuazione dei dati, classificazione e governance degli accessi in ambienti ibridi.

Quali sono i pilastri fondamentali della sicurezza dei dati?

I tre pilastri fondamentali della sicurezza dei dati sono l’individuazione, la classificazione e la governance degli accessi. Commvault offre tutte e tre queste funzionalità: Data Discovery individua dove si trovano i dati sensibili in tutti gli ambienti, Data Classification ne definisce la sensibilità e il tipo, mentre Data & AI Access Governance garantisce il controllo degli accessi in linea con le politiche aziendali e normative.

Perché un accesso troppo permissivo è pericoloso?

Un accesso eccessivamente permissivo consente a utenti, applicazioni e account di servizio di accedere a una quantità di dati superiore al necessario, aumentando il rischio di esposizione accidentale, minacce interne e sfruttamento. La soluzione Commvault Data & AI Access Governance affronta questo problema monitorando costantemente i modelli di accesso, allineando le autorizzazioni alla classificazione dei dati e identificando e correggendo gli scostamenti nell’accesso negli ambienti ibridi.

In che modo le organizzazioni dovrebbero contribuire a proteggere i dati utilizzati dall’IA?

Le organizzazioni possono proteggere i dati relativi all’IA classificando i set di dati prima dell’addestramento e monitorando costantemente il modo in cui i modelli accedono ai dati e li rendono accessibili. Commvault Data and AI Security supporta questo processo attraverso controlli di individuazione, classificazione e governance, tra cui mascheramento, oscuramento e restrizioni di accesso, contribuendo a garantire che i dati sensibili non vengano resi accessibili attraverso l’addestramento dell’IA, il comportamento dei modelli o i risultati prodotti.

In che modo la classificazione dei dati contribuisce alla conformità?

La classificazione dei dati favorisce la conformità identificando i dati soggetti a regolamentazione, come le informazioni di identificazione personale (PII), e associandoli ai controlli appropriati. La classificazione dei dati di Commvault aiuta le organizzazioni ad applicare politiche di conservazione e cancellazione in linea con il GDPR, l’HIPAA e lo standard PCI DSS, fornendo inoltre le prove pronte per l’audit necessarie a dimostrare in che modo i dati sensibili vengono identificati, protetti e gestiti.

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Punti di forza

Replace subjective claims about “ease of use” with a measurable data protection gearing ratio: protected capacity divided by the number of full-time administrators.
La misurazione della capacità protetta per FTE offre una visione più significativa dell’efficienza operativa rispetto alle metriche tradizionali, come i processi di backup per amministratore.
L’indice di protezione dei dati dovrebbe essere utilizzato come valore di riferimento prima della migrazione della piattaforma e misurato nuovamente in seguito per verificare i miglioramenti operativi.
Fattori quali gli ambienti multi-cloud, i requisiti di cyber-Recovery e gli obblighi di conformità possono influenzare il rapporto, pertanto esso dovrebbe essere valutato nel contesto di ciascun ambiente.
Le organizzazioni dovrebbero chiedere ai fornitori di impegnarsi a garantire risultati operativi misurabili, anziché affidarsi a affermazioni qualitative sulla semplicità.

Every vendor evaluation I have sat in eventually reaches the same dead end. One side says the platform is simple to run. The other side says their platform is simpler.

Nobody can prove either claim, so the conversation drifts to the demo, the reference call, the gut feeling in the room. That is not how you should be making a decision that determines how your team will spend the next five years.

I have run production data protection environments. I have watched teams get buried under fragmented tooling that promised automation and delivered tickets instead.

“Reduced complexity” is not a feeling you should have to take on faith. It is something you should be able to calculate.

La metrica che mancava al settore

We have started using a simple ratio internally and with customers: total protected capacity divided by the number of full-time staff required to run it. We call it the data protection gearing ratio.

Protected Capacity (PB) / FTEs = Data Protection Gearing Ratio

That’s it. No survey questions about satisfaction. No adjectives. A number, calculated from data you already have.

Here is why it matters more than the metrics it replaces. Calculating the number of backup jobs per person made sense a decade ago, when a job represented a discrete unit of manual effort. It does not reflect how modern platforms operate today, where automation absorbs the routine work and a single administrator can be accountable for petabytes, not job counts.

Measuring jobs per person in an automated environment tells you nothing about whether the automation is actually working.

Come funziona nella pratica

One clarification before the number, because it trips people up. Protected capacity means the full, uncompressed, undeduplicated size of the applications being protected, not the physical disk behind them.

That distinction matters because it is the whole point. Commvault’s own production environment protects 42,39 PB of application data on 9,26 PB of physical disk, an 81,91% space savings from deduplication and compression.

The ratio is not just a measure of how many petabytes a person can watch over. It is a measure of how much architecture is doing the work before headcount ever enters the picture.

With that in mind: Commvault runs its own production backup environment on 42,39 PB of protected capacity with two FTEs. That is a gearing ratio of 21.20 PB per FTE. Industry benchmarks for modern platforms typically land between 5 and 25 PB per FTE, depending on environment complexity, so that number sits at the high end of what is achievable today.

Metrico	Valore	Definizione
Capacità protetta (front-end)	42,39 PB	Full, uncompressed, undeduplicated application size protected in our environment
Capacità totale del disco	9,26 PB	Archiviazione fisica di destinazione
Spazio totale utilizzato	7,89 PB	Current utilization
Dati totali scritti	7,67 PB	Dati logici scritti su disco
Risparmio di spazio	81,91%	Efficienza di deduplicazione e compressione
FTE dedicati alla protezione dei dati	2	Number of full-time admins managing Commvault’s own production backup estate

Data Protection Gearing Ratio = 42,39 PB / 2 FTEs = 21.20 PB per FTE

I want to be direct about what this number does not do. It does not account for a multi-cloud footprint, cyber recovery requirements, or a compliance-heavy application mix, all of which will pull the ratio down for reasons that have nothing to do with how good the platform is.

A ratio in isolation is not a verdict. A ratio measured before and after a migration is.

That is the actual use case. Baseline your current environment on your current tools. Set a target ratio based on your growth projections and your team’s capacity. Then hold your vendor to it after the implementation is done, not just during the sales cycle.

Le implicazioni a livello di consiglio di amministrazione

Se siete voi a dare l’approvazione per la migrazione a una nuova piattaforma, non vi viene semplicemente chiesto di fidarvi che la nuova piattaforma sia più facile da gestire. Vi viene chiesto di finanziare un risultato operativo specifico. Un obiettivo relativo al rapporto di protezione dei dati vi offre un modo per inserire tale risultato nel business case e verificarlo 12 mesi dopo.

Si tratta della stessa disciplina che applichiamo al tempo medio di recupero pulito (MTCR). La capacità di recupero non è qualcosa che si dichiara, ma qualcosa che si misura e si rimisura finché il dato non riflette la realtà. L’efficienza operativa merita lo stesso standard.

La sfida

Ask your current vendor for the gearing ratio of your own environment today. If they cannot produce it, that tells you something about how well they understand what “simple to manage” means for your team.

And if you are evaluating a new platform, do not accept “easier to use” as an answer. Ask what ratio they will commit to, and ask again after year one.

Domande frequenti

Q: What is the data protection gearing ratio?

A: The data protection gearing ratio measures the amount of protected data capacity managed by each full-time administrator. It provides an objective way to evaluate operational efficiency rather than relying on subjective impressions of platform usability.

Q: Why is this metric more useful than backup jobs per administrator?

A: Modern data protection platforms automate much of the routine work that previously required manual effort. As a result, counting backup jobs no longer reflects the true workload or efficiency of an operations team.

Q: What does “protected capacity” mean in this calculation?

A: Protected capacity refers to the full, uncompressed, and undeduplicated size of the application data being protected. This measurement reflects the actual workload managed by the platform rather than the physical storage consumed after optimization.

Q: Does a higher gearing ratio always indicate a better platform?

A: Not necessarily. Environmental complexity, including multi-cloud deployments, cyber resilience requirements, and regulatory obligations, can reduce the ratio even when the platform performs well. The metric is most valuable when comparing the same environment before and after a migration.

Q: How should organizations use the data protection gearing ratio during vendor evaluations?

A: Organizations should establish a baseline using their current environment, define a target ratio aligned with future growth, and ask vendors to commit to achieving measurable improvements after implementation. This approach shifts the conversation from marketing claims to verifiable business outcomes.

Q: What is the broader business value of this metric?

A: The data protection gearing ratio enables executives to quantify expected operational efficiency gains and include them in the business case for a platform investment. It also provides a benchmark that can be reviewed after deployment to confirm the promised results were achieved.

Rajiv Kottomtharayilè Chief Products Officer presso Commvault.

Come unificare la protezione dei dati su ogni carico di lavoro ibrido

Commvault® Cloud helps organizations discover, govern, and unify workload protection, allowing teams to rebuild critical services quickly after a cyber incident.

Cailin Pitcher, Senior Portfolio Marketing Manager, Commvault

Pubblicato10 agosto 2026

Punti di forza

Hidden gaps in data protection strategies rarely reveal lamselves – organizations often only discover lam when a restore fails under pressure. Unified protection across every workload can help change that.

Fragmented backup strategies – separate tools for cloud databases, Kubernetes, SaaS, and on-premises systems – create inconsistent governance and coverage gaps across environments. Commvault Cloud provides unified visibility across every workload, helping teams identify risks before a recovery is put to la test.
Ransomware attacks surged 126% year-over-year in Q1 2025, reaching an average of 1,925 weekly attacks –making verified, immutable backup copies a critical business requirement for organizations that need to dimostrare recoverability to auditors, boards, and regulators.
As regulations including GDPR, HIPAA, and DORA require organizations to dimostrare data recoverability within strict timeframes, protection gaps are no longer just an operational risk – lay can be a la conformità liability. Commvault Cloud helps organizations mantenere audit-ready recoverability across hybrid and multi-cloud environments.
A unified data protection platform under a single control plane can help reduce manual overhead, enforce consistent policies, and give teams real-time visibility into protected status and costs – across cloud-native, on-premises, and edge workloads – without requiring separate management consoles per environment.
Commvault Cloud abilitares unified protection across la broadest range of workloads – cloud databases, Kubernetes, hypervisors, SaaS, and on-premises systems – from a single AI-abilitared platform that supports rapid, clean recovery and can help organizations meet lair RTO and RPO requirements.
Commvault Cleanroom Recovery is designed to help teamsconvalidaredata integrity in an isolated environment beforerestoring to production – reducing la risk of reinfection during recovery. Pre-built orchestration workflows in Commvault Command Center help automate recovery sequencing, supporting faster and more controlled restoration of dependent services.

You’re the VP of IT Operations. It’s 2:00 a.m. on a Saturday. Your SecOps team just confirmed ransomware has encrypted files across three regions. Your last backup job completed successfully – but when your team attempts to restore the ERP system, the application fails to start.

The backup was marked successful. The data was present. But the dependencies, transaction logs, and service relationships were never captured in a consistent, recoverable state. Recovery isn’t just about data – it’s about rebuilding services.

This scenario plays out across hybrid environments every day. Modern enterprises run on interconnected cloud-native services, Kubernetes clusters, hybrid databases, and SaaS platforms – none of which recover cleanly from a simple file restore. Fragmented protection strategies designed for a simpler era leave organizations exposed at exactly the moment resilience matters most.

Commvault Cloud is an AI-enabled platform designed to help organizations discover, govern, and unify data protection across cloud-native, hybrid, and on-premises workloads – from a single control plane. Capabilities such as AI-enabled workload discovery, Cleanroom Recovery, Cleanpoint Identification, Threat Scan, and Command Center orchestration help teams convalidare recovery readiness and rebuild critical services in a controlled sequence after a cyber incident.

What Is Unified Data Protection – and Why Does It Matter?

Unified data protection is a backup and recovery approach that helps organizations govern the broadest range of workloads – including cloud databases, Kubernetes, SaaS, hypervisors, and on-premises systems – from a single control plane, rather than managing separate tools and policies for each environment.Commvault Cloud Unityè progettato per supportare questo approccio, aiutando i team a ridurre la complessità operativa e a mantenere una protezione coerente negli ambienti ibridi e multi-cloud.

Fragmented data protection strategies can create invisible gaps: inconsistent policies across environments, coverage blind spots that surface only during recovery, and manual overhead that scales poorly as workloads diversify. When ransomware strikes or an outage occurs, teams may discover too late that critical workloads were not protected consistently. A unified approach is designed to help address this by bringing all workloads under a centralized policy engine – so protection status, retention schedules, and recovery workflows are governed from one place.

Commvault Cloud workload coverage: Unified protection across cloud databases (AWS RDS, Azure SQL, SAP HANA, Oracle), hypervisors (VMware, Hyper-V), Kubernetes (AKS, EKS, GKE), SaaS (Microsoft 365, Salesforce, Google Workspace), and on-premises infrastructure.
Unified control plane: All workloads managed from a single AI-enabled Command Center –helping reduce fragmented policy sets and manual operational overhead.
AI-enabled discovery and tagging: Automated workload inventory and classification can help teams identify coverage gaps and bring unprotected resources under policy.
TCO analysis: Real-time visibility into protected status and cost drivers can support budget governance across cloud, hybrid, and on-premises environments.

In che modo Commvault Cloud ti aiuta a individuare e gestire la protezione dei carichi di lavoro?

Effective data protection depends on knowing what you have before an incident occurs – not discovering gaps during recovery. Commvault Cloud is designed to help organizations continuously discover, classify, and apply backup policies across hybrid and multi-cloud assets, so coverage stays current as environments change.

Commvault Cloud begins with AI-enabled discovery –automatically inventorying cloud-native and hybrid assets, identifying resources without policy coverage, and bringing workloads under centralized governance in Command Center. Policies can be applied consistently across accounts, regions, and clouds, with real-time visibility into protected status and cost. Because environments change continuously – new workloads deployed, configurations updated, cloud resources spun up – discovery is designed to run as an ongoing process rather than a one-time assessment, helping teams maintain accurate coverage without manual audits.

AI-enabled discovery: Continuously inventories cloud-native and hybrid assets, identifies coverage gaps, and brings new workloads under centralized policies.
Centralized policy engine: Command Center applies consistent retention schedules, backup frequency, and copy policies across multi-cloud, hybrid, and on-premises workloads from a single interface.
Commvault Threat Scan: Continuously monitors backup data for anomalies, encryption activity, and malware indicators so security teams can act before recovery begins.
Cross-region and cross-cloud copies: Backup copies can be created across regions and cloud providers to support compliance, data residency requirements, and resilience posture.

Perché gli strumenti frammentati falliscono in fase di Recovery?

L’89% delle organizzazioni operate in environments environments with more than one cloud, including hybrid cloud and multi-cloud set ups, yet most recovery failures don’t stem from a lack of backup jobs – they stem from protection that wasn’t built for the environment being recovered. Workloads spread across cloud databases, SaaS platforms, Kubernetes clusters, and on-premises systems each have different backup requirements, and point tools designed for one environment rarely translate cleanly to another.Workloads spread across cloud databases, SaaS platforms, Kubernetes clusters, and on-premises systems each have different backup requirements, and point tools designed for one environment rarely translate cleanly to another.

Recovery failures surface the gap between a backup that ran and a service that actually restarts. Crash-consistent snapshots may restore raw data while leaving transaction logs, service dependencies, and cluster configurations in an inconsistent state – meaning the application cannot start even when the data is present. Unified data protection can help address this by ensuring workloads are protected in a way that reflects how they operate, and by validating recovery readiness before an incident forces the question.

Commvault Cloud supporta i responsabili della sicurezza che richiedono una recuperabilità pronta per gli audit, i team IT che gestiscono ambienti ibridi e multi-cloud, nonché i soggetti interessati al cloud e alla conformità responsabili della protezione e della convalida dei carichi di lavoro critici. Commvault è stata riconosciuta nell’IDC MarketScape: Worldwide Cyber-Recovery 2025 Vendor Assessment per i suoi punti di forza nell’architettura di cyber-recupero, nell’integrazione dell’ecosistema di sicurezza e nell’ampiezza dei carichi di lavoro.

Continuous backup monitoring: Threat Scan monitors backup data for malware indicators, encryption activity, and anomalous behavior –with alerts integrated into SIEM and SOC tools for coordinated incident response.
Commvault Recupero in Cleanroom: Designed to stage restoration in an isolated environment so teams can validate data integrity and confirm systems are threat-free before returning to production – reducing reinfection risk.
Cleanpoint Identification: Designed to help pinpoint when data may have become compromised, providing more precise selection of a verified recovery point and supporting minimization of data loss.
Orchestrated service recovery: Command Center workflows can restore dependent services in sequence – helping reduce the manual coordination burden during high-pressure recovery events.
Scalable on-premises protection: HyperScale supports on-premises protection for hybrid environments, with streamlined onboarding and management through Command Center.

Come funziona

Discover and protect

AI-enabled discovery inventories cloud-native, hybrid, and on-premises assets to identificare unprotected workloads. Command Center applies centralized policies – including backup frequency and retention – across environments, with cross-region and cross-cloud copies to support resilience and compliance.

Monitor and detect

Threat Scan monitors backup data for anomalies, encryption activity, and malware indicators. Alerts integrate with SIEM and SOC tools, helping teams isolate affected data and plan a response before recovery begins.

Validate and recover

Cleanpoint Identification helps pinpoint when data may have been compromised and surfaces viable recovery points. Cleanroom Recovery stages restoration in an isolated environment for validation before production restore, while Command Center orchestrates service recovery in the correct sequence to support controlled, reinfection-resistant recovery.

Before unified data protection, the most dangerous moment in incident response was often the restore itself – when teams discovered coverage gaps they didn’t know existed. With Commvault Cloud, teams can move from reactive gap discovery to proactive governance: understanding which workloads are protected, at what policy level, and whether recovery points have been validated. That shift – from hoping a backup worked to demonstrating that it can – can make the difference between a measured recovery and an extended outage.

Domande frequenti

Che cos’è la protezione unificata dei dati?

La protezione unificata dei dati è un approccio alla gestione del Backup and Recovery dei carichi di lavoro cloud-native, multi-cloud e on-premises da un unico piano di controllo. Commvault Cloud supporta questo approccio applicando politiche e copertura coerenti in tutti gli ambienti, aiutando i team a ridurre la complessità operativa e a mantenere la visibilità sullo stato della protezione.

Perché le strategie di backup frammentate falliscono in fase di Recovery?

Le strategie di backup frammentate possono portare a politiche incoerenti, lacune nascoste nella copertura e oneri manuali difficilmente scalabili negli ambienti ibridi.

Commvault Cloud risolve questo problema grazie a un piano di controllo unificato, a politiche centralizzate e a un rilevamento basato sull’intelligenza artificiale, aiutando le organizzazioni a identificare e colmare le lacune prima che queste compromettano Recovery.

In che modo Commvault Cloud supporta la protezione dei dati per i carichi di lavoro ibridi?

Commvault Cloud offre una protezione unificata dei dati in ambienti cloud, SaaS, Kubernetes e on-premise attraverso un’unica piattaforma basata sull’intelligenza artificiale. Il Command Center, la funzione di rilevamento basata sull’intelligenza artificiale e Cleanroom Recovery operano in sinergia per centralizzare le politiche, identificare le lacune nella copertura e contribuire alla convalida dei dati prima del ripristino in produzione, garantendo così un processo di ripristino più controllato.

Che cos’è Cleanroom Recovery e come funziona?

Cleanroom Recovery offre un ambiente isolato che consente di ripristinare e convalidare i dati in totale sicurezza prima del loro utilizzo in produzione. Combinando Threat Scan con la convalida a livello di applicazione, aiuta il vostro team a ridurre il rischio di reinfezione e a ripristinare i sistemi con maggiore controllo dopo un incidente informatico.

In che modo la protezione unificata dei dati supporta i requisiti RTO e RPO?

Commvault Cloud contribuisce ad allineare la protezione dei dati alle priorità aziendali e supporta il raggiungimento degli obiettivi RTO e RPO. I flussi di lavoro di ripristino orchestrati in Command Center e Cleanpoint Identification, combinati con un piano di controllo unificato, aiutano a ridurre i tempi di inattività, a migliorare la coerenza e consentono ai team di monitorare lo stato della protezione e di colmare le lacune in modo proattivo.

Quali integrazioni supporta Commvault Cloud per la risposta alle minacce?

Commvault Cloud si integra in modo nativo con Microsoft Azure, Entra ID, AWS, Google Cloud, Okta e ServiceNow. I segnali generati da Threat Scan vengono inoltrati agli strumenti SIEM e SOC, mentre le azioni di ripristino si integrano con piattaforme ITSM come ServiceNow per il monitoraggio degli incidenti e la generazione di report di audit.

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For years, cyber resilience has been defined by technology – security controls, sophisticated detection capabilities, and increasingly robust backup strategies designed to prevent attacks or recover more quickly. Those investments remain essential, but they are no longer enough.

AI has fundamentally changed the nature of cyberattacks, which now move at a speed that challenges even mature organizations. As the window between compromise and business disruption continues to shrink, resilience is becoming less about preventing every attack and more about keeping the enterprise running when prevention inevitably falls short.

That shift is at the heart of IDC’s new report, Resilience Operations: The Discipline that Makes Readiness Provable. Based on a survey of more than 500 North American organizations, the report argues that resilience is evolving into a cross-functional operating discipline that connects business priorities with cybersecurity, ITOps, and disaster recovery. More importantly, it reveals several gaps that suggest many organizations are still preparing for a threat landscape that no longer exists.

Here are the insights that stood out.

Recovery should begin with business outcomes – not technical ones.

Historically, recovery planning has focused on restoring infrastructure as quickly as possible, with success judged by recovery time objectives, backup completion rates, and application availability. While those measures remain valuable, they don’t necessarily answer the question executives care about most: When can we get the business back online?

IDC argues that resilience should be anchored to business outcomes rather than technical milestones – restoring the capabilities that allow the organization to serve customers, generate revenue, and meet its obligations. That may sound like semantics, but it changes how recovery priorities are established. Technology becomes the means to an end rather than the end itself.

Most organizations still haven’t defined what matters most.

Nearly 6 in 10 organizations have not fully defined their minimum viable business (MVB) – the smallest set of functions, systems, processes, and data required to continue operating after a disruption.

Without a shared understanding of what the business truly depends on, every movement during recovery becomes reactive. By defining your MVB before a crisis, you’ll enable faster decisions, better coordination during recovery, and ultimately a more resilient organization.

Automation is becoming the dividing line between resilience and recovery debt.

While attackers increasingly automate reconnaissance, exploitation, and lateral movement, many organizations still rely on manual recovery processes.

That imbalance is becoming increasingly difficult to ignore. AI is compressing attack timelines, but recovery timelines have not kept pace. Organizations that fail to automate these recovery tasks may find themselves spending days assembling and executing plans while the damage has already been done.

Automated recovery orchestration, clean recovery point identification, and coordinated validation are becoming foundational capabilities for recovering at the speed modern attacks demand.

Technology isn’t the biggest resilience challenge – organizational alignment is.

Security teams focus on containment, infrastructure teams focus on restoration, business leaders focus on customer impact, and compliance teams focus on regulatory obligations. None of these priorities are inherently wrong, but when they evolve independently, organizations enter a crisis without a shared operating model.

Enter ResOps. Rather than positioning resilience as an IT responsibility, the report frames it as a discipline that deliberately brings together business, security, infrastructure, and recovery planning. The message is clear: Resilience depends less on individual tools than on creating shared priorities before an incident forces you to make difficult decisions.

Testing remains one of the strongest indicators of resilience.

IDC found that relatively few organizations conduct frequent tabletop exercises or cyber-range simulations, despite decades of evidence showing that rehearsal consistently improves performance during real incidents.

Exercises reveal hidden dependencies, expose communication gaps, and allow teams to make decisions without the real consequences. Organizations that repeatedly validate their recovery processes develop a level of confidence beyond planning alone.

Tomorrow’s resilience challenges are already taking shape.

Ransomware still dominates headlines, but the next resilience challenges have already emerged – from agentic AI and machine identities to post-quantum cryptography.

These threats remind us that resilience planning can’t focus exclusively on today’s infrastructure. Recovery increasingly involves cloud services, SaaS applications, AI models, machine identities, third-party providers, and distributed digital ecosystems that didn’t exist a decade ago.

Resilience is becoming measurable.

IDC’s ResOps Maturity Model is invaluable for assessing your organization’s current posture. Rather than treating resilience as something organizations either possess or lack, the framework describes a progression from reactive, siloed operations to mature, adaptive resilience built on governance, automation, and continuous improvement.

To me, that progression acknowledges an important reality: Resilience is never finished. It’s not about purchasing a platform or completing a project. Organizations become resilient by continually improving how technology, people, and business processes work together under pressure.

Viewed through that lens, resilience becomes less like insurance and more like operational excellence – a capability that can be assessed, strengthened, and demonstrated over time.

We’re undergoing a broader shift in how organizations think about resilience.

Resilience conversations are evolving from protecting infrastructure to protecting the business itself. That means recovery planning starts with customers instead of servers, governance becomes as important as technology, and confidence comes from proving capabilities rather than documenting intentions.

ResOps isn’t really a new framework; rather, it’s a broader recognition that cyber resilience has become an operational discipline. As attacks become faster and more complex, resilience will be measured not by the absence of incidents, but by an organization’s ability to continue serving customers, supporting employees, and maintaining trust despite disruption.

That’s ultimately what ResOps is designed to prove.

Rajiv Kottomtharayilè Chief Products Officer presso Commvault.

Terraform Design	Cloud Rewind Design
Gestione dello stato desiderato	Ripristino dello stato effettivo
Provisioning dell’infrastruttura	Ripristino dell’infrastruttura
Applica le modifiche	Annulla le modifiche
Fonte di verità = codice	Fonte di verità = ambiente distribuito
Orientato al futuro	Retrospettivo
Creazione e aggiornamento	Recuperare e ricostruire
Aiuta a ripristinare la configurazione desiderata	Aiuta a ripristinare lo stato di distribuzione a partire da un momento specifico

CVE ID	Severity	Sintesi
CVE-2026-13737	Critico	CommServe contained an allowlist bypass affecting command execution authorization.
CVE-2026-13738	Critico	CommServe contained an authorization bypass affecting a limited set of command execution operations.
CVE-2026-13739	Elevata	A legacy endpoint in Command Center contained an unauthenticated server-side request forgery (SSRF) related to the handling of arbitrary target URLs.

Backup Operations	ResOps
Did the workload complete protection last night?	Are our critical applications verified as recoverable?
How much storage capacity remains?	What is our verified recovery readiness posture?
Are recovery copies synchronized?	Are our recovery environments protected and isolated?
Can we restore a single file?	Can we recover an entire business service during a cyber event?

Il Backup and Recovery nel cloud spiegati: dal rilevamento delle minacce al Recovery completo

Punti di forza

Perché il Backup and Recovery su cloud costituiscono una strategia di resilienza informatica?

Fase 1: Individuare le minacce prima che il rischio di Recovery si diffonda

Fase 2: Proteggere i punti di Recovery integri dagli attacchi

Fase 3: Verificare quali backup sono pronti per il ripristino

Fase 4: Ripristinare le operazioni critiche nell’ordine corretto

Fase 5: Trasformare gli insegnamenti tratti dal Recovery in una continuità più solida

Trasformare il Recovery dal cloud in resilienza aziendale

Accelerare una Recovery sicura dopo gli attacchi informatici

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Perché la divulgazione dei dati sensibili rappresenta la principale falla nella sicurezza?

Quali sono i pilastri della sicurezza dei dati e dell’IA?

In che modo le organizzazioni possono individuare e classificare i dati sensibili?

Quali sono i principali rischi legati a un accesso troppo permissivo?

In che modo le organizzazioni dovrebbero gestire i dati utilizzati dai sistemi di intelligenza artificiale?

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