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SETTEMBRE 2025 FIELDBUS & NETWORKS 37 DATA INTEGRITY, SAFETY E SECURITY NELL’INDUSTRIA N egli ultimi anni, l’industria manifatturiera e di processo è al cen- tro di una trasformazione senza precedenti, guidata dalla conver- genza tra tecnologie OT e IT, dalla crescente digitalizzazione dei processi e dalla progressiva automazione spinta da algoritmi di intelligenza artificiale (AI). In parallelo, l’aumento delle minacce informatiche e la necessità di garantire continuità operativa, sicurezza fun- zionale e affidabilità dei dati stanno imponendo nuovi standard di gestione del rischio e della conformità. Il panorama normativo europeo e internazionale si sta rapidamente evol- vendo per affrontare queste sfide. Nello specifico, la Direttiva NIS2 (Direttiva UE 2022/2555) ha ampliato gli obblighi di cybersecurity per gli operatori di servizi essenziali e introdotto requisiti vincolanti su analisi del rischio, resi- lienza operativa, gestione degli incidenti, supply chain e governance; il Cyber Resilience Act (CRA), attualmente in fase di finalizzazione, stabilirà obblighi specifici per la cybersecurity dei prodotti con elementi digitali, impattando fortemente sui dispositivi industriali smart e i sistemi embedded; il Rego- lamento UE 2021/155 per la cybersecurity dei veicoli, anche a due ruote, vincola l’omologazione alla dimostrazione di una gestione efficace della si- curezza informatica durante l’intero ciclo di vita del prodotto. Inoltre, standard internazionali come ISO/IEC 27001:2022 e la serie IEC 62443 sono ormai im- prescindibili per una gestione sistematica della sicurezza delle informazioni e della cybersecurity OT, soprattutto in ambienti regolati o a rischio elevato. A questo si aggiungono GMP Annex 11 e FDA 21 CFR Part 11, fondamentali nei settori farmaceutico e alimentare per la data integrity, che richiedono che i dati digitali siano completi, accurati, protetti da alterazioni e auditabili, e i regolamenti ambientali e di processo, come Seveso III, che richiedono che safety e risk assessment tengano conto anche delle minacce derivanti da incidenti digitali. In questo contesto, l’integrità del dato (data integrity), la sicurezza operativa (safety) e la protezione dei sistemi digitali (security) diventano tre dimensioni interconnesse e fondamentali per mantenere in esercizio l’impianto, evitare incidenti e garantire conformità normativa. Il ruolo dell’AI Parallelamente, l’intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo crescente nella gestione industriale: dal rilevamento delle anomalie nei sistemi Scada COME MANTENERE UN IMPIANTO IN ESERCIZIO, MITIGARE GLI INCIDENTI E GARANTIRE LA CONFORMITÀ A NORMATIVE E REGOLAMENTI? CHE AIUTO PUÒ ARRIVARE ALLA DIFESA DIGITALE DALL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE? Micaela Caserza Magro, Ilaria De Poli e DCS, alla manutenzione predittiva, fino al supporto nelle decisioni critiche in caso di deviazioni operative o potenziali attacchi cyber. Tuttavia, anche il dominio dell’AI è oggi soggetto a regolamentazioni emergenti. Il Regola- mento sull’Intelligenza Artificiale (AI Act), in fase di adozione finale da parte dell’UE, definisce un quadro normativo basato sul rischio per lo sviluppo, la validazione e l’impiego di sistemi AI. I sistemi utilizzati in ambito industriale o critico, per esempio per il controllo di infrastrutture o impianti, possono ricadere nelle categorie ad alto rischio, soggette a requisiti obbligatori di trasparenza, sicurezza, affidabilità e tracciabilità. Le Linee Guida dell’Enisa e i contributi del Nist propongono approcci per la cybersecurity dei sistemi AI evidenziando i nuovi vettori di attacco introdotti dall’impiego di algoritmi, come data poisoning, adversarial attack, model inversion. Infine, le nuove versioni dei framework di sicurezza, come Nist CSF 2.0, includono ormai esplicitamente il tema della gestione del rischio associato all’AI. In questo quadro complesso e sfidante, questa tavola rotonda si propone di affrontare tre grandi domande: come mantenere l’impianto in esercizio continuo e sicuro? Come mitigare gli incidenti e proteggere l’integrità dei dati? Come può l’AI contribuire, senza introdurre nuovi rischi, a sostenere la resilienza digitale industriale? Percorsi sicuri per i dati In che modo l’integrità del dato può essere garantita in ambienti OT ibridi, dove coesistono sistemi legacy e nuove soluzioni digitali? Quali sono gli ap- procci più efficaci per mantenere la tracciabilità e la validazione del dato lungo tutta la catena operativa e decisionale? Chiara Rovetta, Regional communication specialist di Omron ( https://omron.it/it/home ) : “In ambienti OT ibridi, dove coesistono sistemi legacy e nuove soluzioni digitali, garantire l’integrità del dato è una sfida complessa ma cruciale per assicurare continuità operativa, tracciabilità e conformità normativa. La chiave sta nell’integrare automazione, controllo dei processi e qualità dei dati lungo tutta la catena produttiva e decisionale. Per esempio, in Omron proponiamo un approccio a tre livelli, qualità del prodotto, del packaging e dei dati, in cui l’integrità viene salvaguardata in ogni fase del ciclo produttivo, dalla stampa preliminare all’aggregazione fi- nale. Questo modello prevede la stampa e la validazione puntuale dei dati Le tre dimensioni della sicurezza industriale, data integrity, safety e cybersecurity, sono fondamentali per mantenere in esercizio un impianto, evitare incidenti e garantire conformità normativa Tavola rotonda Foto Shutterstock