{"id":2600,"date":"2026-05-27T15:59:57","date_gmt":"2026-05-27T15:59:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artemis-security.it\/?p=2600"},"modified":"2026-05-27T15:59:59","modified_gmt":"2026-05-27T15:59:59","slug":"ai-difende-attacca-cosa-cambia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.artemis-security.it\/en\/ai-difende-attacca-cosa-cambia\/","title":{"rendered":"AI che difende e AI che attacca: cosa sta cambiando"},"content":{"rendered":"

Per anni la sicurezza informatica ha funzionato in modo reattivo: prima arriva l’attacco, poi si risponde. Si aggiorna l’antivirus, si notifica la violazione, si cambia la password. Un ciclo noto, accettato, e sempre pi\u00f9 insufficiente.<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Negli ultimi mesi qualcosa si \u00e8 spostato in modo strutturale. I modelli di intelligenza artificiale<\/strong> stanno cambiando questa logica alla radice, lavorando in modo continuo per trovare vulnerabilit\u00e0 prima che qualcuno le sfrutti.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 esattamente il principio su cui abbiamo costruito Artemis<\/a><\/strong>, il nostro sistema di Continuous Vulnerability Assessment<\/a>: un motore che adotta le stesse logiche operative utilizzate dagli attaccanti per analizzare in modo continuo il perimetro digitale esterno dell\u2019organizzazione e identificare vulnerabilit\u00e0, esposizioni e configurazioni rischiose prima che possano essere sfruttate dai cybercriminali.<\/p>\n\n\n\n

Per chi lavora da anni nella sicurezza offensiva<\/strong>, questa evoluzione non rappresenta una sorpresa: cambia la scala tecnologica, non il principio operativo.<\/p>\n\n\n\n

Tre approcci, stesso obiettivo: anticipare la minaccia<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

A maggio 2026, tre dei principali laboratori di ricerca AI hanno annunciato quasi contemporaneamente programmi dedicati alla cybersecurity difensiva<\/strong>. Le strade scelte sono diverse, ma il punto di arrivo \u00e8 lo stesso: usare l’AI per trovare e chiudere le vulnerabilit\u00e0 prima che diventino un problema.<\/p>\n\n\n\n

OpenAI<\/strong> ha lanciato Daybreak<\/a><\/strong>, un programma che combina i suoi modelli pi\u00f9 avanzati con la capacit\u00e0 di scansionare codebase enormi, prioritizzare le vulnerabilit\u00e0 per impatto reale e generare patch direttamente nei repository dei clienti. I numeri dichiarati sono difficili da ignorare: migliaia di vulnerabilit\u00e0 corrette nei mesi precedenti all’annuncio, in tempi che un team umano di penetration testing<\/a> non potrebbe mai replicare. Il modello commerciale \u00e8 esplicito \u2014 accesso differenziato in base al livello di verifica dell’utente \u2014 con partner come Cisco, Cloudflare e CrowdStrike gi\u00e0 integrati al lancio.<\/p>\n\n\n\n

Anthropic<\/strong> ha scelto un percorso diverso con Project Glasswing<\/a><\/strong>. Il modello al centro dell’iniziativa, Claude Mythos Preview<\/strong>, \u00e8 tenuto deliberatamente lontano dal mercato: le sue capacit\u00e0 nell’individuare falle e sviluppare exploit sono considerate abbastanza avanzate da rendere rischioso un accesso aperto. La stessa Anthropic ha ammesso che nessuno, oggi \u2014 inclusa Anthropic stessa \u2014 ha gli strumenti per gestire in sicurezza una tecnologia del genere su larga scala. L’accesso \u00e8 quindi riservato a un gruppo ristretto di grandi organizzazioni, con criteri di selezione molto stringenti. Nel solo primo mese di operativit\u00e0, il programma ha contribuito a identificare oltre 10.000 vulnerabilit\u00e0<\/strong><\/a> \u2014 alcune delle quali presenti nei sistemi da oltre vent’anni, in progetti open source che nessuno aveva mai potuto analizzare con questa profondit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Google<\/strong>, con il programma Big Sleep<\/strong> sviluppato da DeepMind insieme a Project Zero, lavora su l’automatizzazione della scoperta di vulnerabilit\u00e0 reali prima che vengano sfruttate. A fianco c’\u00e8 CodeMender<\/strong>, il cui scopo \u00e8 quello di automatizzare la correzione della falla. Insieme, i due programmi, trasformano la fase di scoperta e riparazione in una pipeline continua, invece che un\u2019attivit\u00e0 periodica.<\/p>\n\n\n\n

Pur con strategie molto diverse tra loro, tutti questi progetti condividono un obiettivo comune: rendere l\u2019identificazione e la gestione delle vulnerabilit\u00e0 un processo continuo, automatizzato e sempre attivo<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

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\"Modelli<\/figure>\n\n\n\n
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La stessa tecnologia \u00e8 gi\u00e0 usata per attaccare<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Lo stesso giorno in cui OpenAI annunciava Daybreak, il Threat Intelligence Group di Google <\/strong>pubblicava qualcosa di molto pi\u00f9 concreto: il primo caso documentato di un exploit zero-day AI-assisted sviluppato da attori criminali e pronto per essere utilizzato in un attacco su larga scala.<\/p>\n\n\n\n

Si trattava di un bypass dell’autenticazione a due fattori in uno strumento open source di amministrazione di sistema. Non un attacco teorico, non una simulazione in ambiente controllato: un exploit reale, sviluppato in autonomia con il supporto di modelli AI, pronto per essere usato su larga scala.<\/p>\n\n\n\n

Il report<\/a> documenta anche gruppi riconducibili a stati nazionali che sperimentano tecniche simili: analisi massiva di vulnerabilit\u00e0 pubbliche, generazione automatizzata di exploit, jailbreak dei modelli per aggirare i limiti di sicurezza dichiarando falsi ruoli professionali. La velocit\u00e0 di sviluppo degli attacchi, in questo scenario, non dipende pi\u00f9 dal numero di persone nel team offensivo.<\/p>\n\n\n\n

Himanshu Anand<\/a><\/strong>, ricercatore e autore specializzato in cybersecurity, ha sintetizzato il punto in modo diretto: siamo entrati nell\u2019era in cui la finestra tradizionale di 90 giorni tra la pubblicazione di una patch e il suo sfruttamento da parte degli attaccanti non esiste pi\u00f9. Ora un modello AI pu\u00f2 impiegare anche solo 30 minuti per trasformare una patch pubblica in un exploit funzionante<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Perch\u00e9 questo riguarda anche le PMI<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u00c8 comprensibile pensare che queste dinamiche appartengano a un’altra scala: grandi infrastrutture, governi, banche<\/a>, reti critiche. Ma la realt\u00e0 \u00e8 ben diversa.<\/p>\n\n\n\n

Gli attacchi informatici moderni non partono da singoli hacker che scelgono un bersaglio specifico. Partono da pipeline automatizzate che scansionano indirizzi IP, cercano porte aperte, testano credenziali di default e sfruttano vulnerabilit\u00e0 note su qualunque sistema raggiungibile. In questo modello, la dimensione dell’azienda non \u00e8 pi\u00f9 un fattore di protezione<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Una PMI manifatturiera con un gestionale esposto su VPN, una rete con firewall non aggiornato o un server di posta con configurazione datata \u00e8 un bersaglio tanto accessibile quanto una grande azienda \u2014 e spesso molto meno presidiato.<\/p>\n\n\n\n

Il cambio che l’AI introduce in questa dinamica \u00e8 uno solo, ma sostanziale: la velocit\u00e0<\/strong>. Le vulnerabilit\u00e0 vengono trovate pi\u00f9 in fretta, gli exploit vengono sviluppati pi\u00f9 in fretta, e le finestre di reazione si riducono drasticamente. Per un’azienda, questo ha una sola implicazione pratica: la sicurezza informatica non pu\u00f2 pi\u00f9 essere un’attivit\u00e0 periodica<\/strong>. Deve essere continuativa.<\/p>\n\n\n\n

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Cosa cambia nella pratica<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

L’AI non sostituisce un reparto IT o un partner di sicurezza competente ma cambia gli strumenti a disposizione e, di conseguenza, cambia lo standard minimo accettabile per chi vuole stare al sicuro.<\/p>\n\n\n\n

Alcune cose che vale la pena tenere a mente:<\/p>\n\n\n\n

Il vulnerability scanning \u00e8 diventato una commodity.<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Strumenti AI-assisted per la scansione delle vulnerabilit\u00e0 sono gi\u00e0 accessibili e relativamente economici. Usarli periodicamente \u2014 o meglio, in modo continuo \u2014 non \u00e8 pi\u00f9 una prerogativa delle grandi aziende.<\/p>\n\n\n\n

La velocit\u00e0 di patching \u00e8 diventata un indicatore di rischio.<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Un aggiornamento di sicurezza critico non applicato per settimane espone l’azienda in modo molto pi\u00f9 concreto rispetto a qualche anno fa perch\u00e9 il tempo che passa tra la pubblicazione di una patch e il suo sfruttamento si \u00e8 ridotto drasticamente. Tenere i sistemi aggiornati non \u00e8 pi\u00f9, quindi, un’attivit\u00e0 di manutenzione ordinaria: \u00e8 parte integrante di qualsiasi postura di sicurezza seria.<\/p>\n\n\n\n

Il perimetro da difendere si \u00e8 allargato.<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Non solo i server interni, ma i software gestionali, i tool di collaborazione, i sistemi di accesso remoto, gli strumenti cloud. Ogni punto di accesso \u00e8 un potenziale vettore<\/strong> di attacco<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

La formazione del personale rimane il layer pi\u00f9 critico.<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

L’AI pu\u00f2 trovare vulnerabilit\u00e0 tecniche, ma non pu\u00f2 ancora sostituire il giudizio umano davanti a una email di phishing costruita bene. Il fattore umano<\/a> resta il punto di ingresso preferito di molti attacchi.<\/p>\n\n\n\n

Il confine tra difesa e attacco si gioca sulla velocit\u00e0<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Il vantaggio che i programmi come Daybreak, Glasswing e Big Sleep cercano di costruire \u00e8 temporale: dare ai difensori un margine di reazione prima che le vulnerabilit\u00e0 vengano sfruttate. \u00c8 una corsa, e la differenza tra chi la vince e chi la perde si misura in ore, a volte in minuti.<\/p>\n\n\n\n

Per le aziende, questo non significa dover costruire un centro operativo di sicurezza interno. Significa scegliere partner e strumenti che lavorino su questa logica continuativa<\/strong>, come Artemis, e smettere di pensare alla sicurezza informatica come a una spesa da giustificare solo dopo un incidente.<\/p>\n\n\n\n

Il costo di una violazione \u2014 in termini di dati persi, fermo operativo, reputazione e obblighi normativi \u2014 supera sempre, e di molto, il costo di una postura preventiva adeguata.<\/p>\n\n\n\n

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Se vuoi capire a cosa \u00e8 davvero esposta la tua infrastruttura, richiedi una demo personalizzata di Artemis.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Se invece stai lavorando anche su compliance NIS2 o CRA e sulla governance della sicurezza, contattaci per richiedere un piano IRDR adeguato alla tua organizzazione.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Richiedi DEMO Artemis<\/strong><\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Richiedi Piano IRDR<\/strong><\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Per una visione completa su come valutare il rischio cyber nella tua azienda, leggi anche:<\/em>
La mia azienda \u00e8 davvero interessante per un hacker?<\/a><\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

L’intelligenza artificiale \u00e8 diventata il nuovo campo di battaglia della sicurezza informatica. I grandi laboratori tecnologici la usano per trovare vulnerabilit\u00e0 prima che vengano sfruttate. Ma la stessa tecnologia \u00e8 gi\u00e0 nelle mani di chi attacca. Ecco cosa sta cambiando e perch\u00e9 riguarda anche le PMI del nordest.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":2604,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"neve_meta_sidebar":"","neve_meta_container":"","neve_meta_enable_content_width":"","neve_meta_content_width":0,"neve_meta_title_alignment":"","neve_meta_author_avatar":"","neve_post_elements_order":"","neve_meta_disable_header":"","neve_meta_disable_footer":"","neve_meta_disable_title":"","_themeisle_gutenberg_block_has_review":false,"footnotes":""},"categories":[159,43],"tags":[162,165,134,160,167,166,164],"class_list":["post-2600","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai","category-cybersecurity","tag-ai","tag-anthropic","tag-cva","tag-data-breach","tag-google","tag-openai","tag-pmi"],"yoast_head":"\nAI che difende e AI che attacca: cosa sta cambiando - ARTEMIS - Cybersecurity Tool<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"L'AI difende le reti aziendali, ma \u00e8 gi\u00e0 usata per attaccare. 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