L’Intelligenza Artificiale ha compiuto un salto di qualità nel cybercrime: non si limita più a rendere gli attacchi più rapidi ed economici, ma è in grado di gestire intere campagne offensive in piena autonomia.
Questo è quanto emerso dal Rapporto sulla sicurezza dell’AI 2026 di Check Point Research, che documenta un passaggio decisivo negli ultimi dodici mesi: l’AI è passata da assistente a operatore attivo delle intrusioni, con risvolti profondi nell’ambito della difesa aziendale (e non solo).
Secondo il report, basato su casi analizzati da esperti, gli agenti AI sono ormai in grado di trasformare una nuova vulnerabilità in un exploit pronto allo sfruttamento nel giro di poche ore, lasciando alle organizzazioni e agli esperti di cybersecurity un margine di reazione a dir poco ridotto.
Adam Ely, general manager di AI Security presso Check Point Software, ha spiegato che i team di Security Operations Center (SOC) e di incident response segnalano come, quando a compiere quelle azioni è un essere umano, vi è il tempo materiale per controbattere, cercando di bloccare l’operazione o perlomeno limitare i danni.
Con gli agenti AI, invece, il danno è spesso già fatto quando ci si accorge dell’intrusione.
In uno degli esempi citati, un singolo operatore ha violato ben nove agenzie governative messicane orchestrando l’attacco con due strumenti commerciali, dunque alla portata di tutti.
Stiamo parlando di Claude Code, usato per infiltrarsi ed esplorare le reti, e GPT‑4.1, impiegato per analizzare i dati rubati e pianificare le azioni successive.
L’operazione ha generato 5.317 comandi eseguiti dall’AI in 34 sessioni di attacco, con intervento umano pressoché nullo.
Il quadro è confermato da altre campagne individuate e analizzate nel corso dei primi mesi del 2026.
Un gruppo di cyber spionaggio legato al governo cinese, ovvero GTG‑1002, ha condotto operazioni in cui l’80‑90% delle attività è stato eseguito in autonomia da agenti AI.
Questi hanno gestito compiti come ricognizione, sfruttamento di vulnerabilità, movimento laterale, raccolta di credenziali ed esfiltrazione, con intervento umano limitato a decisioni strategiche chiave.
Come il cybercrimine sfrutta l’AI: automazione degli attacchi e non solo
L’AI risulta anche utile ai cybercriminali per generare malware e strumenti offensivi complesse.
Il “mercato criminale” di tool legati all’AI, nel frattempo, è maturato rapidamente.
I kit di Phishing‑as‑a‑Service integrano modelli linguistici con funzioni di jailbreak già incorporate, mentre servizi di agenti vocali conversazionali vengono utilizzati per condurre campagne di vishing (frode telefonica in cui i truffatori fingono di essere enti affidabili) per rubare dati personali o bancari ) e attacchi basati su one‑time passcode, ampliando la superficie di rischio su più piattaforme.
In questo contesto, le misure di identità virtuale non possono più essere considerate pienamente affidabili: grazie all’AI, gli aggressori imitano con crescente realismo voce, volto, documenti e persino video in diretta, rendendo le truffe basate sulla comunicazione più pervasive e difficili da smascherare.
La diffusione capillare di applicazioni AI nelle aziende introduce nuovi canali di rischio.
Lo studio di Check Point rileva che 1 prompt su 17 presenta un rischio serio di esposizione dei dati: una statistica allarmante, considerando che le organizzazioni utilizzano in media circa 10 app AI al mese, molte delle quali non governate da policy di sicurezza adeguate.
Nell’arco di un anno, i prompt ad alto rischio sono raddoppiati, passando dal 2% al 4%, segnale di come questa criticità sia in forte crescita.
L’analisi per settore mostra che le minacce non sono distribuite in modo uniforme: i Business Services registrano il tasso più elevato di prompt ad alto rischio, al 5,91%, il che significa che quasi uno ogni 17 interazioni con l’AI comporta un significativo rischio di esposizione di dati sensibili.
Come contrastare il fenomeno
Oggi, per proteggersi, le aziende non possono limitarsi a consolidare i principi di sicurezza tradizionali: devono continuamente rivederli e adattarli alla velocità con cui evolvono le minacce guidate dall’AI.
Adam Ely sottolinea l’importanza di allineare le protezioni alle specifiche applicazioni adottate, così che, al variare di modelli o funzioni, l’implementazione di sicurezza possa evolvere senza dover essere ricostruita da zero.
In parallelo è cruciale integrare in modo adeguato team e responsabili di cybersecurity nelle operazioni aziendali, favorendo conversazioni regolari su quali rischi emergono, come cambiano e quali implicazioni hanno per i processi di business.
I quattro pilastri di Check Point
Check Point ha strutturato la propria strategia di sicurezza AI, strutturata attorno a quattro pilastri, ovvero:
- Hybrid Mesh Network Security, che protegge le reti distribuite su cloud ibrido, data center aziendali, filiali e utenti remoti con un’unica architettura basata sull’AI;
- Workspace Security, che agisce sullo spazio di lavoro digitale quotidiano: computer, email, browser, app cloud e piattaforme di collaborazione;
- Exposure Management, che offre una visione completa della superficie di attacco dell’organizzazione, aiutando a capire quali rischi sono più pericolosi per il business;
- AI Security, che si occupa direttamente dei pericoli legati all’uso dell’intelligenza artificiale.
Questa filosofia è stata supportata da una serie di acquisizioni strategiche, tra le quali figurano tre startup come Cyata, Cyclops e Rotate.
Per quanto concerne strumenti specifici, Check Point propone una soluzione interessante come AI Cloud Protect, sviluppata in collaborazione con NVIDIA e basata su NVIDIA BlueField.
Questo strumento aziendale ha come obiettivo quello di proteggere le infrastrutture cloud che alimentano sviluppo, training e inferenza legate all’AI.
La partnership siglata con Microsoft per Copilot Studio, invece, agisce per prevenire criticità nei flussi di lavoro aziendali.
Mentre l’AI riscrive le regole dell’attacco, la sfida per le organizzazioni diventa trasformare la propria difesa in un sistema altrettanto dinamico: non più solo policy statiche e controlli periodici, ma strategie dinamiche, in grado di adattarsi in tempo reale.
