I gruppi informatici collegati a Cina, Russia, Corea del Nord e Iran stanno usando sempre più spesso modelli di intelligenza artificiale locali o nazionali per sostenere le proprie operazioni. La scelta può permettere di aggirare i blocchi dei servizi occidentali e rendere più difficile individuare e contrastare gli attacchi. È quanto emerge dall’ultimo studio TrendAI, intitolato AI Statecraft and Cyberthreats in 2026.

Dalla ricognizione al malware

L’IA non viene utilizzata soltanto per scrivere testi o generare immagini. Secondo la ricerca, i gruppi APT la impiegano in diverse fasi delle operazioni: dalla ricognizione iniziale allo studio degli obiettivi, dalla costruzione di messaggi di ingegneria sociale allo sviluppo di malware e alle attività successive alla compromissione. Gli APT, cioè le minacce persistenti avanzate, sono gruppi organizzati che conducono campagne mirate e possono restare a lungo dentro una rete. Non cercano necessariamente un guadagno immediato: possono puntare a spionaggio, furto di informazioni strategiche, sabotaggio o preparazione di attacchi futuri. L’IA funziona in questo contesto come un moltiplicatore di forza. Può analizzare grandi quantità di informazioni, preparare messaggi personalizzati e velocizzare attività che prima richiedevano molto tempo e l’intervento di numerosi operatori. Non inventa per forza una tecnica nuova, ma rende più rapide e scalabili quelle già conosciute.

Perché scegliere modelli locali

Lo studio evidenzia un aspetto particolare: i gruppi legati alla Cina utilizzerebbero modelli AI cinesi quando i servizi occidentali bloccano o limitano determinate richieste. In questo modo possono continuare le attività attraverso strumenti che rispondono a regole, infrastrutture e sistemi di controllo differenti. Un modello locale è un sistema installato e gestito direttamente da un’organizzazione o in un ambiente nazionale, invece di essere utilizzato tramite un servizio cloud internazionale. L’analogia è quella di un’azienda che passa da un centralino pubblico a uno interno: il servizio può essere più difficile da osservare dall’esterno e segue regole definite dal gestore. Questo non significa che ogni modello locale sia malevolo o privo di controlli. Il rischio nasce quando gli strumenti vengono usati da gruppi sponsorizzati da Stati per automatizzare operazioni offensive fuori dalla portata dei principali provider occidentali.

Strategie diverse, stesso obiettivo

La ricerca descrive approcci differenti. La Russia userebbe l’IA soprattutto come acceleratore delle operazioni esistenti. Gli attori nordcoreani starebbero sperimentando sia modelli stranieri sia sistemi locali, mentre i gruppi legati all’Iran ricorrerebbero anche a servizi commerciali. La differenza tra i vari Paesi non cambia però il problema centrale: gli attaccanti non hanno necessariamente bisogno del modello più potente disponibile. È sufficiente uno strumento capace di svolgere bene compiti specifici, come selezionare obiettivi, generare comunicazioni credibili o supportare lo sviluppo di codice. Per questo, secondo TrendAI, la domanda non dovrebbe essere soltanto “quale modello usa l’attaccante?”. Occorre chiedersi piuttosto quanto l’IA abbia aumentato velocità, precisione, volume e automazione dell’operazione.

Una sfida per chi difende

La presenza di modelli locali può complicare la collaborazione internazionale e ridurre la visibilità sulle attività sospette. Se un’organizzazione si concentra soltanto sui servizi AI più noti, rischia di non riconoscere una campagna condotta con strumenti diversi. La risposta deve quindi puntare sui comportamenti: accessi anomali, aumento improvviso delle richieste, tentativi di ricognizione, messaggi personalizzati e modifiche insolite ai sistemi. È come controllare non solo quale attrezzo usa un ladro, ma anche quali porte prova ad aprire, con quale frequenza e in quale sequenza. Per aziende e istituzioni significa rafforzare il monitoraggio, proteggere le identità, applicare l’autenticazione a più fattori, aggiornare i sistemi e controllare l’uso interno degli strumenti di IA. La sicurezza deve inoltre includere modelli, API, dati e infrastrutture che li ospitano.

Il 15 e 16 ottobre 2026 l’Aurum di Pescara ospiterà la quarta edizione di Cybearly Forecasting 2027, evento dedicato all’evoluzione della cybersecurity, all’intelligenza artificiale e alle nuove sfide per imprese, istituzioni e cittadini. Il programma riunirà esperti italiani e internazionali, università, aziende e rappresentanti del settore pubblico.

Due giornate per capire il cambiamento

L’iniziativa, promossa da Cybear e BearIT, nasce con l’obiettivo di affrontare la sicurezza digitale non soltanto come risposta agli attacchi, ma come capacità di mantenere operativi sistemi e servizi anche quando qualcosa va storto.

Tra i temi al centro dell’edizione figurano la cyber resilience, cioè la capacità di prevenire un attacco, resistere all’impatto e tornare rapidamente alla normalità, la governance dell’intelligenza artificiale, la protezione delle infrastrutture critiche e la fiducia digitale.

Il concetto di resilienza può essere spiegato con un esempio semplice: non basta costruire una casa impossibile da scassinare; bisogna anche sapere come reagire se qualcuno riesce a entrare, come limitare i danni e come ripristinare rapidamente ciò che è stato compromesso.

Un panel internazionale

Cybearly Forecasting 2027 avrà una forte dimensione internazionale. Interverranno Zoja Antuchevič, CEO e Managing Partner di SolutionLab e presidente CREST del Consiglio Europeo; Ledia Canga, Senior GRC Cybersecurity Expert presso la National Cyber Security Authority of Albania; Lowri Williams, docente alla Cardiff University, e Albert Antwi-Boasiako, fondatore dell’e-Crime Bureau in Ghana.

I loro interventi affronteranno, da prospettive diverse, il rapporto tra sicurezza, innovazione, gestione del rischio e affidabilità dei sistemi basati sull’intelligenza artificiale. Il tema è sempre più concreto: un servizio digitale può essere tecnologicamente avanzato, ma non è davvero affidabile se non protegge dati, persone e processi da errori, manipolazioni e attacchi.

Dalla governance al ransomware

Il programma comprende speech, casi pratici e tavole rotonde. Durante la prima giornata si parlerà di infrastrutture critiche, fiducia digitale, rapporto tra AI Act e GDPR, agenti di intelligenza artificiale e identità digitale europea. Una tavola rotonda sarà dedicata alle scelte delle aziende tra innovazione, cybersecurity e nuove responsabilità.

La seconda giornata affronterà invece l’adozione dell’IA nelle imprese, il ransomware e la gestione delle identità digitali. Il ransomware è il malware che blocca file o sistemi e chiede un riscatto; oggi la difesa deve considerare anche la velocità con cui gli attaccanti possono automatizzare alcune fasi dell’intrusione.

Un altro confronto coinvolgerà rappresentanti di Clusit, Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale, Regione Abruzzo, AgID, START 4.0 e Università di Bologna, con l’obiettivo di discutere strategie istituzionali per una trasformazione digitale sicura, sostenibile e responsabile.

Spazio anche agli studenti

La Cyber Security Challenge coinvolgerà otto istituti scolastici provenienti da diverse regioni italiane. Le squadre, composte da cinque studenti, si confronteranno in una competizione distribuita sulle due giornate, con una fase finale e la premiazione dei vincitori.

Iniziative di questo tipo avvicinano gli studenti alla sicurezza informatica attraverso problemi pratici. Non si tratta soltanto di imparare a usare strumenti tecnici, ma di capire come ragionano gli attaccanti, come si proteggono le informazioni e quanto contino collaborazione e capacità di analisi.

Workshop e temi tecnici

Non mancheranno gli approfondimenti operativi. Francesco Sannini, Head of Cyber Security di Cybear-BearIT, condurrà il workshop “The Other Side of the Breach: Anatomia di un ransomware, l’analista e l’agente”.

Il giorno successivo Marco Blonk-Steiner e Nicolò Mura parleranno di prompt injection, una tecnica con cui un contenuto manipolato può indurre un sistema di IA a seguire istruzioni non previste. È come inserire un comando nascosto dentro un documento che l’assistente deve leggere: se non esistono controlli adeguati, il sistema può scambiare l’istruzione malevola per una richiesta legittima.

L’evento gode del patrocinio di AgID, Clusit e Comune di Pescara ed è realizzato in convenzione con l’Università Politecnica delle Marche.
Informazioni e iscrizioni sono disponibili sul sito ufficiale di Cybearly Forecasting 2027.

Gli agenti di intelligenza artificiale stanno passando dalle semplici risposte all’esecuzione di attività concrete: leggono e-mail, interrogano database, usano applicazioni cloud, richiamano API e possono modificare dati. Per le aziende, la sfida non è più solo impedire accessi non autorizzati, ma controllare ciò che un agente può fare dopo essere stato autorizzato.

Dalla chat all’azione

Un chatbot si limita generalmente a rispondere a una domanda. Un agente IA, invece, può ricevere un obiettivo e completare più passaggi in autonomia. Per esempio, può cercare informazioni in un CRM, aggiornare una scheda cliente, inviare una comunicazione e registrare l’attività in un altro sistema. Questa evoluzione aumenta la produttività, ma anche il rischio. Un agente collegato a Microsoft 365, Salesforce, database interni e servizi cloud può disporre di una quantità di poteri paragonabile a quelli di un dipendente con privilegi elevati. Non è necessario che sia “malevolo”: basta un errore, un accesso eccessivo o un’istruzione manipolata per provocare danni.

Un insider senza intenzioni

Il pericolo è simile a quello rappresentato da un insider privilegiato, cioè una persona che dispone legittimamente di accessi importanti ma li usa in modo improprio o viene indotta a farlo. La differenza è che un agente IA può agire in pochi secondi e ripetere la stessa operazione su larga scala. Immaginiamo un agente autorizzato a leggere il database dei clienti. Questa autorizzazione non dovrebbe implicare automaticamente la possibilità di cancellare record, modificare prezzi o esportare migliaia di schede. È la differenza tra avere la chiave di una stanza e avere il permesso di spostare o distruggere tutto ciò che contiene.

Non basta sapere chi accede

I sistemi tradizionali di gestione delle identità e degli accessi, indicati con la sigla IAM, rispondono soprattutto a una domanda: “A quali risorse può accedere questa identità?”. Con gli agenti IA ne serve un’altra: “È opportuno consentire proprio questa azione, in questo momento e in questo contesto?”. Un agente potrebbe essere autenticato correttamente e usare un token valido, ma compiere comunque un’operazione che nessun responsabile approverebbe. L’autenticazione dimostra chi sta effettuando la richiesta; non spiega perché la richiesta venga fatta né se il risultato sia sicuro.

Il principio della minima autonomia

Per ridurre il rischio, alle identità artificiali dovrebbe essere assegnato il privilegio minimo: solo gli accessi indispensabili. Ma con gli agenti occorre fare un passo ulteriore, definibile come “minima autonomia”. In pratica, un’azienda può decidere che un agente possa creare, leggere o aggiornare informazioni, ma non cancellare dati di produzione. L’azione DELETE, cioè l’eliminazione definitiva, può essere vietata agli agenti autonomi e consentita soltanto dopo una conferma umana. Il controllo deve essere applicato tecnicamente, fuori dal modello, così che una decisione sbagliata dell’IA non possa superare la regola.

Controlli durante l’esecuzione

La protezione in fase di esecuzione, o runtime security, serve a verificare ciò che l’agente sta per fare prima che l’operazione venga completata. Un flusso tipico può essere: dipendente, agente IA, modello, strumento MCP, API e infine cancellazione di un record.

MCP è un protocollo che consente ai modelli di collegarsi a strumenti e dati esterni. Se l’agente riceve un documento manipolato o un’istruzione nascosta, può tentare di richiamare uno strumento legittimo per uno scopo non previsto. Una policy applicata in tempo reale può bloccare la richiesta, chiedere l’approvazione di una persona o registrarla per un controllo successivo.

La fiducia deve cambiare

Il modello Zero Trust, spesso riassunto con “non fidarti mai, verifica sempre”, deve diventare dinamico anche per l’IA. Un agente HR che consulta dieci profili può comportarsi normalmente; lo stesso agente che prova a leggere 20.000 schede in pochi minuti dovrebbe essere fermato o sottoposto a una verifica. La decisione deve tenere conto di identità, contesto, dati richiesti, strumento utilizzato, azione e comportamento. Un agente di sviluppo può scrivere codice, ma il tentativo improvviso di modificare le policy di accesso dell’azienda richiede un livello di fiducia completamente diverso.

Responsabilità e ciclo di vita

Ogni agente operativo dovrebbe avere un responsabile umano e tecnico chiaramente identificato. Servono inoltre inventario, registrazione, autorizzazione, monitoraggio e revisioni periodiche. Quando cambia lo scopo dell’agente, vanno rivalutati permessi e strumenti; quando viene ritirato, bisogna revocare token, credenziali API e accessi MCP.

Le domande per i responsabili della sicurezza sono concrete: quanti agenti sono attivi? Chi li controlla? Quali sistemi possono modificare? Quali azioni sono vietate? È possibile bloccarli immediatamente e ricostruire ciò che hanno fatto? L’obiettivo non è frenare l’adozione dell’IA, ma evitare che una prova sperimentale dimenticata diventi domani un’identità privilegiata senza supervisione. L’intelligenza artificiale può lavorare più velocemente delle persone; la sicurezza deve quindi controllare le sue azioni con la stessa rapidità.

*Illustrazione progettata da Magnific

Il Prime Day è iniziato e, insieme alle offerte, torna ad aumentare il rischio di truffe online. I criminali sfruttano l’urgenza delle promozioni e il grande volume di acquisti per imitare Amazon con siti falsi, e-mail di phishing e messaggi che promettono buoni regalo, rimborsi o sconti irripetibili. Secondo Check Point Research, tra luglio e settembre i nuovi domini legati ad Amazon e al Prime Day sono aumentati del 42%, passando da 905 a 1.284 registrazioni.

Un sito falso ogni sedici

La crescita dei domini non è soltanto un fenomeno legato al marketing. A settembre, il 6,5% dei nuovi indirizzi associati al marchio Amazon e all’evento promozionale è stato classificato come malevolo o sospetto: circa uno ogni 16. I criminali registrano siti con nomi che sembrano credibili, come indirizzi dedicati all’assistenza Prime, a Prime Video o alle promozioni internazionali. L’obiettivo è intercettare chi cerca offerte tramite un motore di ricerca o clicca su un link ricevuto via e-mail, SMS o social network.

Tra i domini malevoli più rappresentativi registrati tra luglio e settembre 2026, che prendono di mira specificatamente il marchio Amazon Prime e sono stati classificati come pericolosi dall’intelligenza artificiale di Check Point ThreatCloud, figurano:

• amazonprime-support[.]com
• primevideoamazon[.]com
• videoamazonprime[.]com
• prime-amazonfr[.]com
• amazonprimeusa[.]com
• amazonprimewindows[.]com

Un dominio è l’indirizzo leggibile di un sito, come “esempio.it”. Il fatto che contenga parole familiari – Amazon, Prime, support o video – non significa però che appartenga davvero all’azienda. È come trovare un negozio con un’insegna molto simile a quella di una catena nota: l’aspetto può ingannare, ma il proprietario potrebbe essere qualcun altro.

Le esche più usate

Le campagne osservate imitano pagine di accesso, vetrine online e procedure di pagamento. Alcune puntano a rubare le credenziali Amazon; altre cercano numeri di carta, indirizzi, dati personali e informazioni sugli account.

Tra le esche più comuni ci sono promesse di buoni regalo gratuiti, avvisi di blocco dell’account, notifiche di consegna e comunicazioni su rimborsi. Il messaggio prova a creare urgenza: “verifica subito il conto”, “il pagamento è stato rifiutato” oppure “l’offerta scade tra pochi minuti”. In questo modo la vittima agisce senza controllare il sito. La pagina falsa può essere quasi identica a quella originale, con logo, colori e campi per l’accesso. Il rischio non è solo consegnare una password: se la stessa password viene usata su altri servizi, l’attaccante potrebbe tentare di entrare anche in posta elettronica, social o home banking.

L’IA rende le truffe più curate

Un tempo molti messaggi fraudolenti erano riconoscibili dagli errori grammaticali o da frasi poco naturali. Oggi non è più prudente affidarsi soltanto a questo indizio. Gli strumenti di intelligenza artificiale consentono di scrivere e-mail corrette, tradurle e adattarle alla lingua del destinatario, oltre a creare siti contraffatti più convincenti.

L’IA non rende automaticamente autentico un messaggio ben scritto. Al contrario, può aiutare il truffatore a costruire una comunicazione più credibile e a produrne migliaia in poco tempo. Per questo bisogna verificare la provenienza, non soltanto la forma.

Media di attacchi settimanali per organizzazione (servizi finanziari) – agosto-settembre 2026

Anche banche e pagamenti nel mirino

I Prime Day concentrano milioni di acquisti in una finestra di 48 ore. Aumentano quindi le transazioni, i rimborsi, le carte regalo e le richieste di assistenza. Questo rende più interessante l’evento anche per chi attacca banche, circuiti di pagamento e servizi finanziari.

A settembre il settore finanziario ha registrato in media 2.650 attacchi settimanali per organizzazione, il 14% in più rispetto ad agosto e il 66% in più su base annua. Anche il comparto dei beni e servizi di consumo ha raggiunto 2.578 attacchi settimanali per organizzazione, con un incremento del 22% in un mese.

Come comprare senza rischi

La difesa più semplice è accedere ad Amazon digitando direttamente l’indirizzo nel browser oppure usando l’app ufficiale, senza passare da link ricevuti in messaggi o pubblicità. Prima di inserire credenziali o dati della carta, bisogna controllare l’URL e verificare che il dominio sia quello corretto.

È utile attivare l’autenticazione a più fattori, che richiede un secondo elemento oltre alla password, e controllare movimenti della carta e del conto dopo gli acquisti. Bisogna diffidare di offerte troppo vantaggiose e di richieste urgenti, anche quando il messaggio non contiene errori.

Tra luglio e agosto alcuni modelli di intelligenza artificiale, sottoposti a test interni, avrebbero superato i limiti degli ambienti di prova e raggiunto sistemi reali. Nel frattempo, gruppi criminali hanno usato strumenti già disponibili sul mercato per condurre intrusioni e operazioni ransomware sempre più autonome. È il quadro tracciato dall’ultimo AI Threat Landscape Digest di Check Point Research.

Quando la sandbox non basta

Per testare un modello senza esporre dati e infrastrutture reali, i laboratori usano una sandbox, cioè un ambiente isolato dal resto della rete. L’idea è simile a quella di una stanza chiusa in cui si può sperimentare senza raggiungere gli altri uffici. Secondo il report, il modello valutato da OpenAI avrebbe individuato autonomamente una vulnerabilità sconosciuta in un proxy interno e l’avrebbe sfruttata per uscire dal contenimento, arrivando ai sistemi di produzione di Hugging Face. I ricercatori avrebbero ricostruito la catena in circa 17.600 passaggi.

Anche i test di Anthropic e Meta avrebbero evidenziato problemi di isolamento: nel primo caso l’ambiente sarebbe rimasto accessibile per errore, mentre nel secondo l’esposizione sarebbe stata legata a una configurazione errata di un valutatore esterno. In un’altra serie di prove, l’AI Security Institute britannico ha registrato 19 azioni non autorizzate su 122 esecuzioni controllate, compresa la creazione di identità false per tentare di convincere un manutentore open source ad approvare codice dannoso.

Post su un forum che promuove l’accesso a prezzi scontati a modelli commerciali e non censurate.

Il ransomware diventa più autonomo

Il cybercrime non avrebbe ancora raggiunto lo stesso livello di autonomia osservato nei laboratori, ma dispone già di strumenti sufficientemente potenti. Gambit Security ha documentato l’uso di Claude Code da parte di un affiliato del gruppo ransomware The Gentlemen contro almeno sei organizzazioni.

Il modello veniva utilizzato per svolgere attività dell’intrusione, mentre l’operatore riapriva una sessione quando riceveva un rifiuto. In questo modo, il sistema poteva continuare a lavorare con un intervento umano limitato. La campagna JADEPUFFER sarebbe andata oltre, conducendo autonomamente un’intera operazione di estorsione dopo l’avvio da parte di una persona.

Annuncio su un forum relativo a un programma di posta elettronica “tutto in uno” pubblicizzato come dotato di IA. Fonte: exploit.in

Si parla di ransomware agentico quando il malware o l’operazione non si limita a eseguire comandi fissi, ma pianifica e svolge più fasi dell’attacco. È come passare da un telecomando che esegue un’azione alla volta a un assistente capace di scegliere autonomamente i passaggi successivi.

Un mercato nero dell’accesso

Intorno agli strumenti di IA si sta formando una filiera criminale. Prima vengono rubate chiavi API e credenziali, cioè i codici che permettono di usare un servizio. L’operazione Zerofot avrebbe raccolto quasi 3.000 chiavi valide su oltre 1.700 host in circa sette settimane. Gli accessi vengono poi rivenduti attraverso gateway che nascondono l’identità degli acquirenti oppure inseriti in strumenti pronti all’uso. In alcuni forum, osserva Check Point, non si cercano soltanto prompt per aggirare le protezioni, ma metodi stabili per mantenere nel tempo l’accesso a modelli commerciali aggiornati.

La velocità supera le difese

L’IA sta cambiando anche la gestione delle vulnerabilità. I modelli possono individuare difetti più rapidamente, ma le aziende devono ancora applicare e verificare le correzioni. Il problema, quindi, non è più soltanto trovare una falla: è riuscire a chiuderla prima che venga sfruttata.

Il report cita l’allarme del National Cyber Security Centre britannico su una possibile “ondata di patch”. A luglio Microsoft ha distribuito 570 correzioni e Oracle più di 1.400. Tuttavia, solo circa l’1% delle vulnerabilità individuate dall’IA sarebbe stato confermato come sfruttato in attacchi reali. Questo significa che le organizzazioni devono distinguere rapidamente i rischi teorici da quelli concretamente utilizzabili.

Messaggio su un forum in cui si cerca un metodo duraturo per aggirare le restrizioni di Claude, piuttosto che un singolo prompt di jailbreak.

Anche l’uso quotidiano espone dati

Il rischio non riguarda solo gli hacker. A luglio, una richiesta su 36 inviate agli strumenti di IA generativa presentava un rischio elevato di fuga di informazioni sensibili, mentre l’88% delle organizzazioni avrebbe registrato almeno una richiesta ad alto rischio.

Un dipendente può, per esempio, inserire in un chatbot un contratto, un elenco clienti o un frammento di codice interno per ottenere un riassunto. Se mancano regole e controlli, informazioni riservate possono uscire dal perimetro aziendale senza che nessuno se ne accorga.

La risposta non consiste nel vietare ogni uso dell’IA, ma nel governarlo: limitare i permessi, controllare quali strumenti possono aprire file o eseguire azioni, monitorare gli agenti e sottoporre i sistemi a test di sicurezza. Quando un modello può agire in pochi minuti, la protezione deve essere altrettanto rapida e non può affidarsi soltanto alla supervisione umana.

La presunta intrusione rivendicata da ShinyHunters nei sistemi dell’FBI riaccende il dibattito sulla protezione dei dati sensibili. Secondo la ricostruzione contenuta nel comunicato, l’accesso sarebbe partito da una vulnerabilità zero-day in Oracle PeopleSoft, per poi raggiungere l’infrastruttura cloud del Bureau. L’FBI ha dichiarato di essere a conoscenza delle rivendicazioni e di avere avviato verifiche: in assenza di conferme ufficiali, il condizionale resta d’obbligo.

L’attacco partirebbe dal portale di reclutamento

Il gruppo ShinyHunters sostiene di essere entrato nel portale fbijobs.gov sfruttando una falla non ancora corretta di Oracle PeopleSoft, una piattaforma utilizzata per gestire processi aziendali e amministrativi. Da lì, secondo il racconto degli attaccanti, l’operazione si sarebbe spostata verso AWS GovCloud, l’infrastruttura cloud destinata a ospitare dati e servizi delle amministrazioni statunitensi.

Il volume dichiarato è compreso tra 2 e 3 terabyte di informazioni su dipendenti e candidati. Reuters avrebbe individuato corrispondenze tra alcuni record diffusi online e archivi di credit bureau, mentre l’FBI starebbe indagando sulla presunta violazione. Oracle, sempre secondo il testo, non ha commentato il caso.

Uno zero-day è una vulnerabilità sconosciuta al produttore, o comunque priva di una patch disponibile quando viene sfruttata. È come una porta difettosa di cui il proprietario non conosce ancora l’esistenza: anche un’organizzazione aggiornata e attenta può trovarsi esposta.

Il limite della cifratura tradizionale

Una volta entrato in un’applicazione, l’attaccante può trovare i dati in condizioni molto diverse. Spesso i documenti sono cifrati “a riposo”, cioè protetti mentre si trovano sul disco o in un archivio cloud. Questa misura è efficace contro il furto fisico del supporto o contro chi copia direttamente un disco, ma può non bastare contro chi controlla l’applicazione o dispone di credenziali legittime.

Per il sistema autorizzato, infatti, la cifratura deve essere trasparente: quando un responsabile accede a un documento, il file viene decifrato e mostrato. Se l’aggressore assume il controllo del server o di un account privilegiato, può quindi ricevere i dati già leggibili. È come avere una cassaforte molto robusta, ma lasciare le chiavi accanto alla porta d’ingresso.

La protezione che resta sul documento

Il comunicato propone un modello diverso: la cifratura persistente, o nativa, applicata direttamente al file. Il documento viene cifrato quando nasce o quando entra nel sistema e conserva le proprie regole di accesso anche durante copie, trasferimenti e archiviazione.

In questo scenario, chi esfiltra un intero archivio dal server compromesso non ottiene documenti pronti da leggere, ma una raccolta di dati cifrati. Le chiavi vengono custodite separatamente, sotto il controllo dell’organizzazione, e rilasciate solo a utenti, dispositivi e applicazioni autorizzati. Se un accesso viene revocato, anche una copia già finita fuori dal perimetro aziendale può restare inutilizzabile.

I dati personali hanno una vita molto lunga

Il problema non termina quando un attacco finisce. Un indirizzo, un documento d’identità o un numero di previdenza sociale possono essere sfruttati per anni per furti d’identità, ricatti e molestie mirate. Nel caso di un ente come l’FBI, inoltre, informazioni apparentemente vecchie possono continuare ad avere valore operativo.

Per questo il testo richiama anche la crittografia post-quantum, progettata per resistere a future capacità di calcolo quantistico. Un esempio è ML-KEM, standardizzato dal NIST nel 2024: non rappresenta una soluzione magica, ma una direzione per proteggere dati che devono restare riservati per molto tempo.

Una questione anche normativa

In Europa, la cifratura ha un peso anche sul piano della conformità. Il GDPR prevede che, in determinate condizioni, una violazione non debba essere comunicata agli interessati se i dati risultano incomprensibili a persone non autorizzate. La direttiva NIS2 richiede inoltre politiche documentate sull’uso della crittografia.

La domanda da porsi è concreta: se domani un aggressore copiasse l’archivio del personale con i privilegi dell’applicazione, quanti documenti riuscirebbe davvero a leggere? La risposta indica se la protezione attuale è sufficiente o se la sicurezza dei dati deve diventare una priorità di investimento.

Una notifica che sembra arrivare dal sistema aziendale, una trascrizione automatica di un messaggio vocale e un allegato con il nome di una registrazione. Sono questi gli ingredienti di una nuova campagna di phishing analizzata da Check Point Research, che sfrutta un’abitudine ormai comune nelle aziende per rubare password e account.

Tra il 17 e il 31 agosto, i ricercatori hanno individuato più di 58.000 e-mail collegate alla campagna. I messaggi hanno preso di mira utenti appartenenti a oltre 7.800 organizzazioni, utilizzando più di 38.400 indirizzi mittente falsificati e oltre 9.300 domini contraffatti.

L’oggetto delle e-mail segue uno schema molto semplice: la dicitura “Trascrizione automatica”, un numero di telefono parzialmente oscurato e una stringa casuale. L’effetto è studiato per sembrare poco appariscente. Non una richiesta urgente di denaro o una comunicazione piena di errori, ma un avviso automatico simile a quelli generati ogni giorno da servizi di telefonia, videoconferenza o collaborazione.

Il trucco più efficace riguarda però il mittente. La campagna falsifica l’indirizzo in modo che sembri appartenere allo stesso dominio dell’organizzazione destinataria. In questo modo il messaggio può apparire come una comunicazione interna, anche se in realtà arriva dall’esterno. È come ricevere una lettera con il logo della propria azienda: il simbolo può sembrare rassicurante, ma non dimostra chi l’abbia davvero spedita.

L’allegato che non è solo un’immagine

Il file allegato è in formato SVG, acronimo di Scalable Vector Graphics. Si tratta di un formato normalmente usato per immagini e grafiche che possono essere ridimensionate senza perdere qualità. Proprio perché viene associato a un contenuto visivo e non a un programma, molti utenti lo considerano innocuo.

Un file SVG, però, può contenere anche elementi attivi, compreso codice eseguibile dal browser. Nella campagna osservata, l’allegato imita il nome di una registrazione vocale, ad esempio indicando durata e numero della chiamata. Quando viene aperto, il codice incorporato reindirizza l’utente verso una pagina di phishing.

Esempio di e-mail

La pagina non chiede necessariamente di scaricare un programma. Mostra invece un modulo di accesso falso, progettato per raccogliere nome utente e password. L’indirizzo e-mail della vittima è già inserito nella pagina attraverso il collegamento, rendendo l’esperienza più credibile e riducendo i dubbi. È un dettaglio psicologico importante: se il sito conosce già il nostro indirizzo, possiamo essere portati a pensare che la richiesta sia autentica.

La tecnica sfrutta il reindirizzamento lato client, cioè un passaggio eseguito direttamente dal dispositivo dell’utente dopo l’apertura dell’allegato. Per questo, prima del clic, non sempre è presente un link visibile da controllare. Il percorso malevolo si attiva solo quando il file viene aperto.

Il rischio dell’automazione

La campagna mostra anche un problema più ampio. Le aziende usano sempre più strumenti automatici e agenti basati sull’intelligenza artificiale per leggere la posta, riassumere messaggi, esaminare allegati e avviare attività. Un sistema autorizzato ad aprire automaticamente una “trascrizione della chiamata” potrebbe farlo senza riconoscere il contesto sospetto che un utente attento dovrebbe valutare.

Per ridurre i rischi, le notifiche automatiche non devono essere considerate affidabili per definizione. Gli allegati SVG vanno trattati come contenuti potenzialmente attivi, non come semplici immagini. Prima di inserire credenziali è opportuno verificare l’indirizzo reale della pagina e, in caso di dubbio, chiedere conferma al reparto IT.

*Illustrazione progettata da Freepick