In Breve
- Qual è l'impatto dell'IA sulla scoperta delle vulnerabilità?
- L'IA accelera la scoperta e la weaponization delle vulnerabilità, aumentando il rischio di sfruttamenti.
- Come sono aumentati gli sfruttamenti di vulnerabilità nel 2026?
- Il numero di vulnerabilità segnalate è raddoppiato, passando da 5.045 a 10.740 nel corso dell'anno.
- Quali strategie possono essere adottate per gestire le vulnerabilità?
- Si suggerisce una gestione basata su intelligence e triage mirato, evitando patching massivi.
Un recente rapporto del Google Threat Intelligence Group (GTIG) ha messo in luce un fenomeno allarmante: l’intelligenza artificiale sta accelerando non solo la scoperta di vulnerabilità informatiche, ma anche la loro rapida weaponization. Questo ha portato a un significativo aumento degli sfruttamenti in ambiente reale, con conseguenze potenzialmente devastanti per la sicurezza dei sistemi.
Nel corso del 2026, il numero di difetti segnalati è raddoppiato, passando da 5.045 a gennaio a 10.740 ad agosto. Inoltre, la media mensile delle vulnerabilità sfruttate è salita da 10,5 nel 2025 a 18 nel 2026. È interessante notare che questo incremento non è principalmente attribuibile agli exploit di zero-day, che sono aumentati solo marginalmente, da 8 a 11 al mese. Il rischio maggiore sembra derivare dalla più rapida trasformazione in exploit delle vulnerabilità già note, definite n-day.
I ricercatori del GTIG hanno osservato che attori ostili stanno probabilmente utilizzando modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e strumenti di intelligenza artificiale per automatizzare l’analisi delle differenze tra versioni di prodotto, patch, annunci di divulgazione e codice proof-of-concept. Questa automazione consente una creazione più veloce di exploit per vulnerabilità già note, rendendo i sistemi più vulnerabili.
Tuttavia, l’IA non è solo un’arma nelle mani degli attaccanti. Gli stessi strumenti stanno aiutando anche i difensori. Le vulnerabilità scoperte con l’assistenza dell’IA mostrano una percentuale maggiore di casi a impatto medio-alto. Infatti, tra quelle individuate con AI, il 50% ha portato a esecuzione remota di codice, rispetto al 26% del panorama complessivo.
Il rapporto cita anche esempi preoccupanti, in cui una vulnerabilità individuata da un ricercatore assistito da IA è stata sfruttata in pochi giorni dopo la sua divulgazione pubblica. Queste vulnerabilità sono state utilizzate in campagne di escalation di privilegi, furto di dati e distribuzione di malware, evidenziando la rapidità con cui gli attaccanti possono agire.
Per contrastare il rischio derivante dalla rapida scoperta e weaponization delle vulnerabilità, il GTIG suggerisce di adottare una gestione delle vulnerabilità basata su intelligence e triage mirato. È fondamentale combinare difese di bordo focalizzate con automazione della mitigazione, piuttosto che ricorrere a programmi di patching massivi e non prioritizzati. Questo approccio potrebbe rivelarsi cruciale per proteggere i sistemi informatici in un contesto in cui la scoperta e lo sfruttamento delle vulnerabilità sono destinati a crescere nel breve e medio termine.
