L’AI ha ridotto a poche ore il tempo per sfruttare le vulnerabilità

I gruppi legati alla Cina si sono mossi ancora più rapidamente. VAULT PANDA e GENESIS PANDA hanno lanciato attacchi mirati contro vulnerabilità critiche di applicazioni web entro 24 ore dalla divulgazione pubblica . CrowdStrike descrive quindi la cosiddetta exploitation window non più in termini di giorni, ma di ore .

La tendenza è coerente con l’aumento del 42% nello sfruttamento dei cosiddetti zero-day prima della divulgazione pubblica, già rilevato nel periodo precedente . Per i team di sicurezza, non si tratta più soltanto di stabilire quali vulnerabilità siano più gravi: occorre capire quali verranno sfruttate per prime e intervenire quasi in tempo reale.

Gli attacchi potenziati dall’AI sono aumentati dell’89%

Secondo i dati CrowdStrike, nel 2025 gli attacchi condotti da avversari che utilizzano l’AI sono cresciuti dell’89%. In oltre 90 organizzazioni, inoltre, strumenti di intelligenza artificiale legittimi sono stati sfruttati per generare comandi dannosi e sottrarre dati sensibili .

Anche il tempo necessario agli aggressori per espandere la propria presenza all’interno di una rete si è ridotto drasticamente. Il breakout time, cioè l’intervallo tra l’accesso iniziale e il movimento laterale verso un altro sistema, è sceso in media a 29 minuti. Il valore più rapido osservato è stato di appena 27 secondi . Rispetto al 2024, si tratta di un aumento della velocità del 65% .

Tra i principali fattori di questa accelerazione figurano:

• la scoperta automatizzata delle vulnerabilità e lo sviluppo di exploit assistito dall’AI, ormai pratiche ricorrenti ;
• l’uso di sistemi di AI agentica, capaci di trasformare l’attacco da attività assistita a processo più autonomo ;
• la crescita del 171% delle attività di criminalità informatica orientate al cloud, con obiettivi come credenziali, capacità di cryptomining e accesso ai modelli linguistici di grandi dimensioni ;
• il raddoppio delle intrusioni realizzate tramite vishing, ovvero phishing condotto attraverso telefonate o messaggi vocali .

Anche le filiere di sviluppo dell’AI sono diventate un bersaglio

La superficie d’attacco non riguarda soltanto i sistemi che usano l’intelligenza artificiale. Secondo il report CrowdStrike, gruppi collegati alla Corea del Nord hanno compromesso 131 pacchetti affidabili appartenenti a framework AI, introducendo componenti malevoli anche negli ambienti Mastra AI .

Il caso evidenzia il rischio per le catene di fornitura del software: pacchetti, librerie, strumenti per sviluppatori e pipeline di build possono diventare un punto d’ingresso verso numerose organizzazioni. In altre parole, gli aggressori stanno sfruttando la fiducia incorporata nei componenti che aziende e sviluppatori già utilizzano.

Patch in settimane, intrusi in minuti

Il rapporto di metà anno di Dataminr mette a confronto due cronometri che procedono a velocità opposte . Da una parte, il tempo mediano necessario per applicare una patch è aumentato da 32 a 43 giorni, secondo i dati del Verizon DBIR 2026 . Dall’altra, il tempo medio di breakout degli aggressori è sceso a meno di 30 minuti .

Nello stesso quadro, il ransomware ha rappresentato il 25% degli eventi confermati con perdite informatiche . Inoltre, per la prima volta lo sfruttamento delle vulnerabilità ha superato il furto di credenziali come principale punto d’ingresso nelle violazioni .

Il messaggio per i responsabili della sicurezza è chiaro: una strategia basata soltanto sull’applicazione sequenziale delle patch non può colmare un divario così ampio. La priorità deve essere assegnata alle vulnerabilità effettivamente esposte e già prese di mira, senza abbandonare il monitoraggio continuo e le misure di contenimento.

I controlli di sicurezza dei chatbot possono essere aggirati con l’ingegneria sociale

Una ricerca di Cisco Talos presentata a Black Hat ha messo in discussione l’efficacia delle protezioni integrate nei modelli commerciali . In diversi casi, è stato sufficiente sostenere di essere proprietari dei server bersaglio oppure di partecipare a una gara capture the flag o a un programma di bug bounty per ottenere assistenza su attività offensive .

Gli aggressori hanno inoltre imparato a dividere un’operazione dannosa tra più sessioni e file. Suddividendo il lavoro in frammenti, ogni singola richiesta può apparire innocua anche quando il risultato complessivo è malevolo .

Talos segnala anche che i sistemi di AI stanno individuando vulnerabilità più rapidamente di quanto gli esseri umani riescano a correggerle e validare le correzioni . Il collo di bottiglia, quindi, non è più soltanto la scoperta del problema: è la capacità dell’organizzazione di verificarlo, correggerlo e distribuire la modifica senza interrompere i servizi.

I fornitori spostano l’AI dai “copilot” ai processi operativi

A Black Hat 2026 l’industria ha mostrato di voler superare l’approccio basato sull’aggiunta di semplici “copilot” ai prodotti esistenti. L’obiettivo è integrare l’AI nei flussi operativi di rilevamento, analisi e risposta .

Tra gli annunci e le dimostrazioni presentati alla conferenza:

• Xage Security ha annunciato una microsegmentazione basata sull’identità, applicando i principi zero trust a livello dei workload;
• SentinelOne, Cycode e Miggo Security hanno presentato funzionalità autonome per rilevamento, investigazione e risposta, progettate per operare alla velocità delle macchine ;
• ESET ha ampliato l’impiego dell’AI nel rilevamento delle minacce, nelle investigazioni, nella protezione e nelle operazioni di sicurezza ;
• Flashpoint ha lanciato flussi personalizzabili di threat intelligence basati sull’AI ;
• Microsoft ha impostato la propria agenda sulla difesa della fiducia nell’epoca dell’AI e degli attacchi alla supply chain, sottolineando che gli aggressori seguono la fiducia verso pacchetti software, pipeline di sviluppo, identità cloud e agenti AI .

L’AI è contemporaneamente arma, bersaglio e strumento di difesa

Il punto comune dei report presentati a Black Hat 2026 è il ruolo ambivalente dell’intelligenza artificiale .

Sul fronte offensivo, l’AI consente di automatizzare lo sviluppo degli exploit, individuare vulnerabilità, produrre campagne di phishing su larga scala e coordinare attacchi agentici. Gli stessi sistemi AI, insieme agli strumenti di sviluppo e alle loro dipendenze, sono diventati obiettivi di alto valore .

Sul fronte difensivo, la tecnologia viene incorporata nel rilevamento, nelle investigazioni, nella risposta agli incidenti, nella threat intelligence e nella microsegmentazione basata sull’identità .

La sfida del 2026 non consiste quindi nello scegliere se usare l’AI, ma nel governarla su entrambi i lati della superficie d’attacco. L’intelligenza artificiale sta entrando nella squadra di sicurezza, ma anche nell’area di rischio e nei processi degli aggressori. La corsa decisiva è quella contro il tempo: mentre un attacco può passare dall’accesso iniziale al movimento laterale in pochi minuti, una vulnerabilità appena divulgata può essere sfruttata prima ancora che un’organizzazione riesca a completare il proprio ciclo di patching.