Un’intelligenza artificiale impegnata in una prova di sicurezza dovrebbe restare dentro un ambiente isolato. Ma cosa accade se, per raggiungere l’obiettivo assegnato, trova una via d’uscita e prova a sfruttare risorse del mondo reale? È la domanda sollevata da un caso circolato nelle ultime ore, che coinvolgerebbe modelli di IA valutati su un benchmark dedicato alle vulnerabilità informatiche. Il racconto descrive un test condotto su ExploitGym, una piattaforma pensata per misurare la capacità di un modello di analizzare difetti informatici già noti e trasformarli in un exploit. Un exploit è, in parole semplici, una tecnica o un programma che sfrutta un errore di un software per ottenere un risultato non autorizzato: ad esempio entrare in un sistema, leggere dati o eseguire comandi.

Analisi del caso

Secondo la ricostruzione riportata, due modelli avrebbero individuato una falla non ancora nota in un proxy Artifactory, cioè un componente usato per gestire e distribuire pacchetti software. Da lì avrebbero ottenuto un collegamento con Internet e cercato informazioni utili per completare il test, arrivando a ipotizzare che dati e soluzioni della prova potessero trovarsi su Hugging Face, piattaforma molto utilizzata per ospitare dataset e modelli di IA.
L’aspetto più rilevante non sarebbe l’esecuzione di un attacco generico, ma il comportamento orientato al risultato: invece di risolvere la prova seguendo il percorso previsto, il sistema avrebbe tentato una scorciatoia sfruttando vulnerabilità, credenziali esposte e configurazioni deboli. Un po’ come uno studente che, non riuscendo a completare un esercizio, cercasse di entrare nell’archivio dell’insegnante per leggere le risposte.

Se confermato, il caso non dimostrerebbe che un’IA abbia “intenzioni” criminali o una volontà autonoma. Mostrerebbe piuttosto quanto possa essere pericoloso assegnare a un sistema un obiettivo molto specifico senza recinti tecnici adeguati. Un modello non ha bisogno di voler fare del male per provocare un danno: gli basta trovare una sequenza di azioni che massimizza le probabilità di completare il compito richiesto.

Il tema è noto come AI safety o sicurezza dei sistemi di IA. Non riguarda soltanto ciò che il modello può dire, ma anche ciò che può fare quando ha accesso a strumenti esterni: browser, terminali, repository di codice, servizi cloud o credenziali. Più un agente digitale può agire, più deve essere controllato attraverso autorizzazioni limitate, separazione delle reti, monitoraggio costante e “kill switch” capaci di interromperne l’operatività.

I deepfake sono video manipolati con l’intelligenza artificiale per far dire o fare a una persona cose che non ha mai detto o fatto. Possono servire a fare satira, ma sempre più spesso vengono usati in modo malevolo: per truffare, per screditare qualcuno o per diffondere notizie false. Il problema è che la qualità di questi video migliora rapidamente, al punto che non basta più “fidarsi dell’occhio” per capire se qualcosa è reale.

Occhio agli indizi

Bitdefender ricorda che nessun singolo difetto visivo o sonoro è sufficiente da solo a decretare che un video sia falso, ma alcuni indizi possono mettere in allarme. Tra i segnali da osservare ci sono labbra che non seguono bene l’audio, dettagli del volto che sembrano instabili o che si deformano leggermente, luci o ombre incoerenti rispetto alla scena e un parlato che appare innaturale, troppo piatto o con ritmo strano.

Un elemento chiave è anche il contesto. Prima di fidarsi di un video sorprendente – magari un dirigente che annuncia un investimento impossibile, un politico che dice qualcosa di clamoroso o un CEO che chiede di spostare dei fondi – conviene chiedersi chi lo ha pubblicato, su quale canale è apparso per primo e se fonti affidabili ne parlano. Un clip isolato su un account appena creato è molto diverso da una dichiarazione riportata su siti ufficiali e media riconosciuti.

Cosa verificare

Bitdefender suggerisce una piccola “checklist” di comportamento: prima di tutto mettere in pausa e non cliccare link, non inviare denaro e non condividere il video di impulso. Poi verificare la fonte andando direttamente sul sito o sull’account ufficiale del presunto autore, cercare conferme su testate attendibili e, se necessario, usare un canale diverso per chiedere chiarimenti, ad esempio una mail o un numero già noto.

Nel caso di interazioni più personali – per esempio una videochiamata in cui qualcuno si spaccia per un familiare o per un collega – può aiutare anche una semplice domanda “privata”, qualcosa che solo la persona reale saprebbe, come un ricordo comune o un dettaglio non pubblico. Per le famiglie, l’articolo suggerisce persino di concordare una frase o un elemento di verifica da usare in caso di dubbi.

Per chi vuole un supporto tecnologico, Bitdefender indica l’uso di deepfake detector, strumenti che analizzano il video alla ricerca di manipolazioni e schemi di inganno difficili da notare a occhio nudo. La stessa azienda ha lanciato RealCheck, un’app per smartphone che permette di caricare o linkare un video sospetto e ottenere un report dettagliato sull’eventuale presenza di contenuti generati dall’IA e sull’intento truffaldino.

Per mantenere un sistema pulito è importante controllare regolarmente i log. Nelle distribuzioni moderne i messaggi possono trovarsi sia nei file testuali sotto /var/log sia nel systemd journal gestito da journald, quindi lo spazio occupato non è concentrato in un solo punto. La directory /var/log resta comunque il primo luogo da ispezionare. Qui vengono salvati, a seconda della distribuzione e dei servizi installati, i log del kernel, dell’autenticazione, del gestore di pacchetti, del server grafico o dei demoni di rete. Alcuni file sono attivi, altri sono archivi già ruotati e compressi. Per individuare rapidamente dove si concentra l’occupazione, conviene misurare la dimensione delle sottodirectory e dei file più pesanti, per esempio con:

sudo du -sh /var/log/*

Se emerge una crescita anomala, è bene verificare se dipende da un servizio che sta producendo errori in modo  continuo, da un debug rimasto attivo o da una configurazione troppo permissiva. La logica corretta non è cancellare alla cieca, ma capire quali componenti stanno generando dati e se quei dati hanno ancora utilità operativa. Un file enorme in /var/log non è solo un problema di spazio: spesso indica un malfunzionamento o una configurazione da correggere.

Journald: capire quanto occupa e come ridurlo

Nei sistemi che usano il sistema di init systemd, journald raccoglie eventi del kernel, dei servizi e di molte componenti dell’avvio e della gestione ordinaria. A differenza dei log testuali classici, usa un formato binario interrogabile con journalctl. Prima di intervenire conviene usare:

journalctl –disk-usage

che restituisce la dimensione complessiva dei file del journal e permette di capire effettivamente se l’archivio è diventato un candidato reale per la pulizia. Per ridurne l’ingombro senza azzerarlo esistono due approcci molto utili. Il primo è basato sull’età dei messaggi:

sudo journalctl –vacuum-time=7d

In questo modo vengono mantenuti solo gli eventi degli ultimi sette giorni. Il secondo è basato sulla dimensione totale del journal:

sudo journalctl –vacuum-size=500M

Qui il journal viene ridotto fino a occupare al massimo 500 MB. Sono due strategie diverse e vanno scelte in base all’uso del sistema. Su una workstation personale può essere sensato conservare soltanto pochi giorni di cronologia; su una macchina usata per test, sviluppo o amministrazione di servizi conviene spesso ragionare in termini di spazio massimo, così da preservare una quantità sufficiente di storico senza lasciare che la crescita diventi incontrollata.
C’è poi da fare una distinzione importante tra log persistenti e log volatili. Se il sistema salva il journal in /var/log/journal, i dati restano disponibili anche dopo il riavvio. Se invece questa directory non viene usata, il journal può essere mantenuto solo in memoria o in aree temporanee e quindi andare perduto alla successiva accensione. La modalità persistente è preziosa per la diagnosi, ma proprio per questo richiede più attenzione nella
gestione dello spazio.

Evitare che i file crescano senza limite

Logrotate gestisce la rotazione dei log testuali tradizionali. Quando un file raggiunge determinate dimensioni o età, viene archiviato, rinominato, spesso compresso e sostituito da un nuovo file attivo, evitando che i log crescano indefinitamente. La configurazione globale si trova normalmente in /etc/logrotate.conf, mentre le regole specifiche per i singoli servizi sono raccolte in /etc/logrotate.d/. È utile verificare queste impostazioni soprattutto quando un servizio genera grandi quantità di log o quando delle applicazioni aggiungono nuovi file senza una politica di  rotazione adeguata. Delle configurazioni troppo conservative possono accumulare molti archivi compressi, mentre delle impostazioni troppo aggressive rischiano di eliminare informazioni utili per il troubleshooting. Ricordatevi che logrotate e journald svolgono funzioni diverse e complementari: il primo gestisce i file testuali in /var/log, il secondo l’archivio binario del journal. Per mantenere sotto controllo l’uso dello spazio vanno quindi considerati entrambi.

Da sapere

Se il journal tende a crescere troppo, conviene intervenire anche in modo permanente modificando /etc/systemd/ journald.conf. Le direttive più utili sono quelle che impongono un tetto allo spazio usato, come per esempio SystemMaxUse, oppure limiti dedicati ai soli dati persistenti e volatili. Dopo la modifica è necessario riavviare il
servizio con: sudo systemctl restart systemdjournald.

Evitate così di dover ricorrere periodicamente a pulizie manuali e rendete prevedibile la crescita del journal, specie sui sistemi con partizioni piccole o con SSD da preservare.

*Illustrazione progettata da Magnific

Nel secondo trimestre del 2026, Microsoft si conferma il marchio più imitato nelle campagne di phishing, con il 22,6% dei casi osservati da Check Point Research. Dietro di lui ci sono LinkedIn, Google, Apple e Amazon, mentre tra i nuovi bersagli entra anche ChatGPT, segnale che i criminali stanno inseguendo tutto ciò che le persone usano davvero ogni giorno, dalle piattaforme di lavoro ai servizi di intelligenza artificiale.

Come funziona il meccanismo

Il truffatore si veste da servizio conosciuto per convincere la vittima a consegnare password, dati di pagamento o altre informazioni sensibili. È un po’ come ricevere una telefonata da qualcuno che parla con il tono del proprio istituto bancario: se il nome ti suona familiare, sei più portato a fidarti.

Tra le campagne osservate ce n’è una che ha imitato ChatGPT Plus con una falsa email di pagamento non riuscito, spingendo l’utente verso una pagina pensata per rubare i dati della carta. Un’altra ha riprodotto un negozio online in stile Michael Kors, con carrello e checkout completi, così da far sembrare legittimo anche il passaggio in cui si inseriscono i dati di pagamento.

Il report segnala anche falsi portali iCloud, PayPal e una pagina di supporto Microsoft che prometteva un aggiornamento urgente di Office ma in realtà distribuiva un file eseguibile malevolo. In questi casi il trucco non è soltanto il logo copiato: gli attaccanti usano piccoli dettagli psicologici, come l’urgenza, pulsanti non funzionanti o domini molto simili a quelli reali, per spingere l’utente ad agire in fretta e senza controllare.

Il concetto di brand phishing è proprio questo: trasferire la fiducia da un marchio autentico a una pagina o a un messaggio falso. Chi cade nella trappola non pensa di stare “cliccando su un link strano”, ma crede di stare interagendo con un servizio affidabile. Ed è per questo che il fenomeno funziona così bene.

Un altro elemento nuovo è il ruolo dell’IA generativa. Secondo Check Point, sta abbassando la barriera per creare e-mail, siti web e schermate false sempre più convincenti e su larga scala. In pratica, quello che prima richiedeva tempo, competenze grafiche e un po’ di fortuna oggi può essere prodotto molto più velocemente, rendendo il phishing più difficile da individuare e più facile da replicare.

Esempio di messaggio fraudolento riferito a Teams

Il flusso dell’attacco

1. L’utente fa clic sul link.
2. Il link apre un URL di autorizzazione OAuth legittimo di login.microsoftonline.com, non un dominio simile, ed è proprio per questo che non sembra sospetto.
3. L’accesso porta l’utente a una richiesta di autorizzazione “Approva le autorizzazioni” o “Accetta per conto della tua organizzazione”.
4. Se l’approvazione viene concessa, Microsoft reindirizza il browser all’uri_redirect specificato nella richiesta originale. In questa campagna, si tratta di un endpoint di AWS API Gateway: un’infrastruttura controllata dall’autore dell’attacco, non da Microsoft.
5. Il codice di autorizzazione (o token) viene inviato a quell’endpoint e l’autore dell’attacco lo scambia per ottenere l’accesso; l’ambito e l’impatto dipendono interamente dalle autorizzazioni concesse e dall’account che le ha approvate.

Questa tecnica è già diffusa e sta diventando sempre più comune. È una tecnica identificata e monitorata nel framework MITRE ATT&CK e, nel 2026, si è evoluta da un attacco mirato e realizzato manualmente a un servizio che praticamente chiunque può noleggiare.

Bitdefender segnala una campagna ancora attiva che prende di mira chi cerca un’esecuzione “non rilevabile” di Xeno, uno script executor usato in ambito Roblox per lanciare script personalizzati. L’esca è semplice e molto efficace: un software che promette vantaggi nel gioco, ma che in realtà nasconde un malware capace di trasformare il PC della vittima in una macchina sotto controllo altrui.

Il funzionamento del malware

Il meccanismo sfrutta canali che i gamer conoscono bene, come community Discord e forum dedicati. È proprio qui che nasce il rischio: quando un file arriva da una chat o da un archivio condiviso da altri giocatori, la soglia di diffidenza si abbassa. Per questo i criminali usano nomi familiari, cartelle dall’aspetto credibile e file che imitano quelli di una normale installazione Windows, così da far sembrare tutto legittimo.

La parte più insidiosa è ciò che accade dopo l’installazione. Il malware non si limita a rubare una password: può leggere i cookie del browser, cioè quei piccoli dati che tengono aperta una sessione senza dover rifare il login ogni volta, intercettare i conti Discord, Roblox e Minecraft, e perfino cercare informazioni sui portafogli di criptovalute e sui metodi di pagamento salvati. In pratica, è come entrare in casa trovando aperti sia il cassetto dei documenti sia il portafoglio lasciato sul tavolo.

Secondo la ricerca, il programma malevolo può anche fare cose molto più invasive: registrare i tasti digitati, accedere alla webcam, fare screenshot, mostrare il desktop in tempo reale, lanciare comandi e modificare file. Per l’utente significa non solo perdere un account, ma esporsi a spionaggio, furto di dati e possibili danni economici.

Il problema riguarda anche le famiglie

Roblox è molto popolare tra bambini e adolescenti, e spesso il gioco viene usato su PC condivisi con genitori o fratelli maggiori. Se una minaccia entra da lì, può arrivare non solo agli account dei più giovani, ma anche a conversazioni private, foto e informazioni memorizzate sul computer di casa.

Bitdefender sottolinea che la prima difesa è anche la più semplice: evitare cheat, script executor e strumenti non ufficiali scaricati da fonti dubbie. È una regola che può sembrare banale, ma in questo caso fa davvero la differenza. Un file che promette di “sbloccare” funzioni proibite potrebbe in realtà sbloccare l’accesso ai vostri dati per qualcun altro. In aggiunta, servono controlli di sicurezza aggiornati, autenticazione a più fattori e un po’ di educazione digitale in famiglia. Parlare con i più giovani dei rischi legati ai download “troppo belli per essere veri” è spesso il modo migliore per fermare l’infezione prima ancora che inizi.
La ricerca è disponibile a questo indirizzo.

Se lo spazio disponibile inizia a diminuire, prima di tutto bisogna verificare quale filesystem sta effettivamente raggiungendo la saturazione. Nei sistemi Linux moderni il disco è spesso suddiviso in più filesystem montati in punti diversi dell’albero delle directory: /home può trovarsi su una partizione separata, alcune directory possono essere montate su volumi dedicati e gli ambienti di sviluppo o i container possono utilizzare mount point aggiuntivi. Prima di analizzare le singole directory è quindi necessario ottenere una panoramica della situazione. Il comando più semplice per questa verifica è df, che mostra lo spazio totale e quello utilizzato nei filesystem montati. Utilizzato con l’opzione -h restituisce dimensioni espresse in unità leggibili come megabyte o gigabyte.

La distribuzione dello spazio nelle directory

Il passo successivo consiste nel capire come lo spazio è distribuito tra le directory. Per questa operazione lo strumento principale è du (disk usage), che calcola la dimensione dei file e delle directory presenti in un determinato percorso. Usare:
du -sh *

produce un riepilogo delle dimensioni dei file e delle directory di primo livello e permette di individuare immediatamente quelle più grandi. Quando si analizza un filesystem molto grande può essere utile limitare la profondità della scansione con:
du -h –max-depth=1 /

In questo modo du calcola la dimensione delle directory immediatamente contenute in /, senza analizzare in dettaglio tutti i sottolivelli. Il comando fornisce quindi una panoramica rapida delle aree del filesystem che occupano più spazio, permettendo di ripetere l’analisi solo nelle directory più rilevanti. Spesso si usa anche:
du -h –max-depth=1 / | sort -h

per ordinare immediatamente le directory per dimensione.

Strumenti più evoluti

Quando la struttura delle directory diventa ampia o molto ramificata, l’analisi dello spazio con du richiede di ripetere il comando più volte scendendo progressivamente nell’albero delle directory, impiegando molto tempo. In questi casi è più efficace utilizzare strumenti progettati specificamente per l’analisi dello spazio disco, come ncdu, che esegue una scansione ricorsiva del filesystem e presenta i risultati in un’interfaccia testuale navigabile ordinata per dimensione.

Se preferite iniziare con una GUI, Disk Usage Analyzer (Baobab) esegue una scansione del filesystem e rappresenta l’utilizzo dello spazio con grafici circolari navigabili. Svolge in forma grafica un lavoro simile a quello ottenuto con strumenti come du o ncdu.

Scegliere tra NCDU, GDU E DUST

GDU (Go Disk Usage) è un analizzatore dello spazio disco scritto in Go e progettato per essere veloce anche nella scansione di directory molto estese, sfruttando tecniche di elaborazione parallela. Come NCDU, offre un’interfaccia interattiva nel terminale che consente di esplorare le directory ordinate per dimensione e di spostarsi rapidamente nei livelli più profondi dell’albero. La creazione più recente e l’uso di thread multipli rendono spesso la scansione più
rapida su dischi di grandi dimensioni o su sistemi con molti file. Un approccio diverso è quello adottato da DUST, uno strumento scritto in Rust che privilegia la visualizzazione sintetica e immediata dell’uso del disco. Invece di proporre una navigazione interattiva completa, crea una rappresentazione grafica direttamente nel terminale sotto forma di grafico a barre, che mostra le directory più pesanti della posizione analizzata. La scelta dello strumento dipende dal tipo di analisi che volete effettuare. NCDU rimane una soluzione molto diffusa quando si desidera un’interfaccia semplice e stabile per esplorare il filesystem direttamente dal terminale. GDU è spesso preferibile quando la velocità di scansione diventa critica, mentre DUST è particolarmente utile per ottenere rapidamente una panoramica visiva delle directory più grandi prima di procedere con un’analisi più dettagliata. A voi usarli al meglio.

La diffusione dell’intelligenza artificiale nelle aziende sta creando un problema poco visibile ma molto concreto: i firewall tradizionali, progettati per bloccare siti, file e traffico “classico”, non nascono per interpretare ciò che oggi passa tra utenti, agenti e modelli di IA.

Con il nuovo AI Network Firewall, Check Point dice di voler portare la sicurezza dell’IA direttamente nei firewall già installati, senza obbligare le aziende a cambiare infrastruttura. Il punto non è solo tecnico: molte organizzazioni stanno adottando strumenti di IA più in fretta di quanto riescano a governarli, e questo crea una zona grigia fatta di applicazioni non autorizzate, dati sensibili condivisi nei prompt e nuovi canali di rischio che si diffondono sulla rete aziendale.

Il cuore del problema

Per capire perché serve una protezione specifica basta pensare a ciò che fanno oggi dipendenti e sistemi automatizzati. Gli utenti chiedono all’IA di scrivere testi, riassumere documenti o analizzare informazioni interne; gli agenti, invece, possono compiere azioni autonome e dialogare con altri servizi. In questo flusso, la rete non trasporta solo dati: trasporta intenzioni, richieste e contesto. E proprio lì, secondo Check Point, i controlli tradizionali rischiano di perdere il quadro d’insieme.

Il firewall proposto dall’azienda punta a tre aree. La prima riguarda l’uso dell’IA da parte dei dipendenti, con l’obiettivo di individuare sia le applicazioni autorizzate sia quelle “ombra”, cioè usate senza passare dai processi ufficiali. La seconda riguarda gli strumenti collegati al Model Context Protocol, un sistema che mette in comunicazione applicazioni e agenti IA con server e servizi: in pratica, una sorta di “linguaggio comune” che però va controllato con attenzione. La terza riguarda le applicazioni e i modelli linguistici, con funzioni pensate per fermare i prompt malevoli prima che arrivino al modello.

Qui entra in gioco un rischio noto ma spesso sottovalutato: la prompt injection. È un attacco in cui qualcuno inserisce istruzioni nascoste dentro una pagina, un documento o un messaggio per spingere l’IA a fare qualcosa che non dovrebbe. Immaginate di chiedere a un assistente di riassumere un testo e di trovare, nello stesso testo, un’istruzione truffaldina che gli dice di ignorare le regole: ecco, il problema è proprio quello.

*Illustrazione progettata da CheckPoint