Hardware Ready Ready to Bench?
L’ai sta raddoppiando. L’Intelligenza Artificiale sta modificando il modo in cui le vulnerabilità informatiche vengono individuate e sfruttate. È quanto emerge da una nuova analisi del Google Threat Intelligence Group, che ha esaminato i dati sulle falle divulgate e sugli attacchi osservati nel periodo compreso tra gennaio 2025 e agosto 2026.
La ricerca non si limita a misurare la quantità degli episodi, ma prova a distinguere l’aumento numerico dal reale cambiamento del rischio. Secondo gli autori, l’automazione sta incidendo sia sulla velocità della ricerca sia sulle caratteristiche degli exploit individuati, trasformando il ciclo di vita delle falle dalla loro scoperta fino alla possibile trasformazione in strumenti utilizzabili dagli attaccanti.
L’ai sta raddoppiando: perché è importante
Il numero mensile di vulnerabilità divulgate è passato da 5.045 a gennaio 2026 a 10.740 ad agosto, con un picco di 10.477 a luglio. Google sottolinea che le procedure automatizzate per l’assegnazione dei codici CVE possono talvolta gonfiare il conteggio senza riflettere un aumento proporzionale delle minacce concrete. A titolo d’esempio, vengono citati circa 5.000 CVE associate al Linux Kernel nello stesso periodo, senza tuttavia registrare lo sfruttamento attivo di vulnerabilità zero-day.
Un indicatore più significativo riguarda le falle classificate come High-Risk secondo la metodologia proprietaria del Google Threat Intelligence, distinta dal punteggio CVSS. Queste sono aumentate da 131 a gennaio a 350 ad agosto, registrando una crescita del 167%, pur rappresentando il 3% delle divulgazioni complessive. Anche lo sfruttamento effettivo di vulnerabilità è in aumento: nei primi otto mesi del 2026 sono state osservate 141 vulnerabilità sfruttate, rispetto alle 127 registrate nell’intero anno 2025. Tuttavia, la percentuale sul totale delle falle divulgate rimane contenuta allo 0,23%, suggerendo che l’aumento delle segnalazioni non si traduce automaticamente in un incremento equivalente degli attacchi riusciti.
L’aspetto più interessante della ricerca riguarda le vulnerabilità individuate con l’assistenza dell’AI. Nel campione analizzato, queste presentano proporzioni differenti rispetto alle scoperte senza AI: quelle a basso rischio (Low-Risk) rappresentano il 39%, contro il 69% delle altre, mentre quelle a medio rischio (Medium-Risk) raggiungono il 58%, rispetto al 28%. La percentuale di falle ad alto rischio (High-Risk) passa invece dal 3% al 4%. Google precisa che si tratta di un indicatore preliminare e che l’attribuzione resta complessa, anche a causa della mancanza di metadati uniformi nei repository CVE per identificare con precisione l’utilizzo dell’AI.
Cosa cambia e quali sono gli effetti
Sul fronte degli attacchi, le vulnerabilità zero-day non mostrano una crescita paragonabile a quella delle altre forme di sfruttamento. Il gruppo di ricerca ipotizza che gli strumenti basati su modelli linguistici possano rendere più efficiente l’analisi delle patch, delle differenze tra versioni e del codice Proof of Concept (PoC), facilitando la trasformazione di falle già note in exploit operativi.
Le implicazioni per le organizzazioni riguardano un cambiamento nella gestione delle priorità. Google propone di affiancare alla correzione automatizzata una selezione guidata dalla threat intelligence, concentrando le risorse sui sistemi effettivamente esposti e sulle vulnerabilità con maggiore rilevanza operativa. In questo scenario, la sfida non consiste soltanto nel correggere più rapidamente, ma nel decidere quali interventi meritino precedenza quando il volume delle segnalazioni continua ad aumentare.
Fonte e approfondimento su l’ai sta raddoppiando: articolo originale.
* Contenuto realizzato con l'ausilio di sistemi di intelligenza artificiale.