// MACITYNET — INTELLIGENZA ARTIFICIALE
L’era dell’insicurezza causata dall’AI è cominciata, ma a modo suo
Questo sito contiene link di affiliazione per cui può essere compensato
Il 7 aprile 2026 Anthropic ha annunciato un modello di intelligenza artificiale così abile nello scovare falle da non poter essere venduto al pubblico. Lo avrebbero usato soltanto Apple, Microsoft, Google, Amazon e pochi altri, seduti attorno al tavolo di Project Glasswing, per rattoppare il software più critico prima che qualcuno facesse lo stesso lavoro con altre intenzioni.
Sei mesi dopo la cronaca viaggia su un binario completamente diverso: molti enti pubblici e aziende grandi e piccole in tutto il mondo (Italia compresa) hanno messo offline i propri siti per via di due bug mai scoperti prima ma presenti da un decennio nel linguaggio di programmazione PHP, che è molto diffuso: secondo le analisi viene usato dal 70% dei siti web.
Intanto, un cyber-attaccante di lingua cinese ha affidato a una squadra di agenti autonomi quasi tutto il lavoro necessario per entrare nei siti di più di cento aziende, fra cui John Deere, le macchine agricole, e Shark-Ninja, gli elettrodomestici. Per mettere in moto il sistema sono bastati meno di cento caratteri cinesi. Gli agenti hanno provato a forzare oltre milleduecento siti; il ricercatore che ha ricostruito il caso calcola circa cinquemila dollari spesi in modelli, cioè cinquanta dollari a intrusione riuscita, con la riserva che nel conto potrebbe mancare qualcosa.
La profezia di allora si poggiava su due idee. La prima è che modelli più potenti avrebbero scoperto debolezze inedite, e la seconda è che avrebbero messo attacchi micidiali in mano a chi non sapeva farli da sé.
La seconda parte ha trovato molte più conferme della prima. Anthropic ha analizzato 832 account sospesi per abuso informatico tra marzo 2025 e marzo 2026: il 69 per cento usava il modello per costruire strumenti offensivi, e la quota di attori classificati a rischio medio o alto è salita dal 33 al 56 per cento nel corso dell’anno (l’azienda ammette che il miglioramento dei sistemi di rilevamento può aver pesato). Nella stessa analisi, però, soltanto 54 account su 832, il 6,5 per cento, chiedevano aiuto al modello per muoversi dentro una rete già violata. La parte che richiede giudizio, quella che comincia dopo l’ingresso, resta in gran parte affidata alle persone.
Il caso estremo mostra dove passa il confine. L’operazione di spionaggio che Anthropic ha interrotto nel novembre 2025, nota come GTG-1002, usava Claude Code su una macchina Kali Linux, con gli strumenti da test di penetrazione collegati come server MCP: l’umano dava la direzione, l’agente faceva ricognizione, sfruttava le falle e raccoglieva le credenziali. Nemmeno qui il numero di tecniche distingueva l’attore dagli altri: ne usava trenta, quanto molti attaccanti di rischio medio, come fanno cioè più o meno tutti.
Quello che stupisce è l’impalcatura di codice e strumenti del modello alle fasi dell’attacco. Google, nel secondo trimestre del 2026, ha visto una banda progettare ed eseguire in meno di sei ore una campagna di raccolta di credenziali, sfruttando migliaia di accessi compromessi, mentre l’agente risolveva da sé errori e faceva la rotazione degli indirizzi. Nessun programmatore e nessuno script potrebbe andare così veloce. Non è l’originalità, è l’esecuzione a fare tutta la differenza. Tra l’altro, anche l’altra grande paura (le AI che si ribellano e fanno attacchi micidiali in totale autonomia) non si verifica: lo stesso gruppo di intelligence precisa di non aver ancora osservato pipeline completamente autonome contro bersagli reali.
La realtà, per fortuna, è disordinata. Un ospedale con un gestionale, una banca con un altro, una rete elettrica con controllori di epoche diverse: per chi fa manutenzione è un incubo, per un agente che deve scalare un attacco è un ostacolo, perché ogni ambiente chiede di ricominciare l’esplorazione da capo. Ridondanza, dispersione e incoerenza fanno da ammortizzatore, come hanno sempre fatto contro i guasti. Nel caso della cybersicurezza, i