Google blocca il primo attacco zero-day partorito da un’intelligenza artificiale

12/05/2026 SCIENZA E TECNOLOGIA Preferisci Informazione.News su Google

Redazione Scienza e Tecnologia   -   Nelle ultime ore il Google Threat Intelligence Group, che è la divisione specializzata nell’analisi delle minacce informatiche del colosso di Mountain View, ha confermato un passaggio epocale per la sicurezza digitale: l’individuazione e la conseguente neutralizzazione del primo exploit zero-day sviluppato con il supporto diretto di un’intelligenza artificiale. L’attacco, che secondo i rapporti ufficiali era stato accuratamente pianificato da noti gruppi criminali informatici, puntava a realizzare un’operazione di “sfruttamento di massa” ai danni di uno strumento open source molto diffuso per l’amministrazione dei sistemi web; la vulnerabilità, una volta attivata, avrebbe permesso di bypassare l’autenticazione a due fattori (la cosiddetta 2FA), aggirando così quella che è considerata la seconda linea di difesa più solida per gli account aziendali e privati. Lo script malevolo, rinvenuto all’interno di un codice Python, presentava caratteristiche tecniche inequivocabili – come una formattazione eccessivamente didascalica e la presenza di un punteggio CVSS “allucinato” (cioè generato in modo errato dal modello) – che hanno permesso agli analisti di avere la certezza quasi assoluta che dietro la sua scrittura ci fosse un Large Language Model.

La firma indelebile della macchina nel codice malevolo

Ciò che rende questo caso un vero spartiacque non è tanto la scoperta della falla in sé, quanto l’analisi stilistica e logica del codice utilizzato per sfruttarla. Secondo quanto riportato nel rapporto del GTIG, l’exploit non si limitava ad automatizzare una procedura già nota, ma mirava a un “difetto di logica semantica di alto livello”, un errore subdolo che si annida nelle pieghe del ragionamento umano del programmatore originale: nello specifico, lo sviluppatore dello strumento bersagliato aveva inserito una supposizione fissa di fiducia all’interno del sistema di autenticazione. L’intelligenza artificiale, contrariamente ai semplici strumenti di fuzzing o ai tradizionali scanner di vulnerabilità che cercano solo crash o errori di memoria, ha dimostrato di saper interpretare l’intento del programmatore; è come se la macchina fosse riuscita a leggere nel pensiero dello sviluppatore, individuando quella contraddizione logica che nessun software di controllo qualità avrebbe mai potuto intercettare. Questa capacità di ragionamento contestuale rappresenta un salto di qualità imbarazzante per il cybercrime, perché trasforma l’IA da un semplice generatore di testi in un vero e proprio consulente per la ricerca di vulnerabilità zero-day.

L’ingegneria sociale su scala industriale lascia il posto all’hacking puro

Fino a pochi mesi fa, si discuteva molto del potenziale dell’intelligenza artificiale nel migliorare le campagne di phishing, rendendo le email fraudolente grammaticalmente impeccabili e perfettamente personalizzate grazie alla profilazione automatica dei social network. Quella era una minaccia seria, certo, ma che operava ancora sul terreno dell’inganno psicologico. Con questo nuovo exploit, invece, l’invasione di campo è totale e decisamente più pericolosa: l’IA ha operato direttamente sul codice, smantellando la sicurezza a livello architetturale. Il fatto che Google abbia escluso che per questo scopo sia stato utilizzato il proprio modello Gemini (senza però rivelare quale sia stato il LLM effettivamente impiegato) lascia intendere che i criminali abbiano accesso a tecnologie di frontiera, probabilmente modelli open source o versioni jailbreakate di software commerciali. Alcuni attori statali, in particolare quelli legati ad attività informatiche della Cina e della Corea del Nord, avevano già mostrato nei mesi scorsi un interesse specifico per questa metodologia, sperimentando attaccanti con prompt basati su “persona” (facendo cioè finta che il chatbot fosse un esperto di sicurezza C++) per aggirare i filtri etici.

La corsa agli armamenti silenziosa nei server aziendali

Questa scoperta non è un caso isolato, ma la conferma di una tendenza che gli addetti ai lavori osservano da tempo: l’integrazione su scala industriale dei modelli generativi nei workflow offensivi. Non parliamo più di singoli hacker che utilizzano ChatGPT per scrivere una macro, ma di veri e propri gruppi criminali che utilizzano l’IA per ogni fase dell’attacco, dalla ricognizione iniziale fino alla scrittura del malware polimorfo (cioè capace di modificarsi per non farsi riconoscere). L’aspetto forse più inquietante, sottolineato dal rapporto del Google Threat Intelligence Group, è che la vulnerabilità scoperta non derivava da un errore stupido come una mancata validazione degli input, ma da una “supposizione di fiducia” scritta in modo duro nel codice. Si tratta di un tipo di errore che i modelli linguistici di grandi dimensioni, con la loro crescente capacità di comprensione del contesto, riescono a individuare con una facilità impressionante; al contrario, gli strumenti di analisi statica tradizionali, quelli usati dai team di difesa, non sono assolutamente in grado di rilevare questi “bias” logici perché troppo rigidi nelle loro euristiche. In pratica, la difesa informatica si trova ora a dover inseguire un nemico che legge il codice sorgente con un’intelligenza quasi umana, ma alla velocità di una macchina.