Il settore della sicurezza informatica spesso fa leva sulla paura. Il panorama attuale resta segnato da una persistente – e costosa – incapacità di distinguere tra ciò che genera timore e ciò che rappresenta un rischio reale.
Il 2026 è appena iniziato e la narrazione è dominata da preoccupanti scenari apocalittici: sciami di IA autonome e zero-day generati dalle macchine. Ma il vero rischio è molto più concreto: la rapidità con cui le aziende adottano nuove tecnologie, ben oltre il livello di maturità della sicurezza, mentre il crimine informatico continua a espandersi grazie a modelli collaudati che generano profitti costanti per l’ecosistema del Ransomware-as-a-Service.
Di seguito le previsioni di Bitdefender sulla sicurezza informatica per il 2026
1. Crisi interna del controllo dell’IA
Il principale rischio per la sicurezza nel 2026 non sarà un “campo di battaglia” esterno per l’IA, ma una governance interna inadeguata. L’adozione dell’IA si estende oltre gli utenti più esperti: l’88% dei dipendenti la usa, ma solo il 5% in modo strategico. Le policy di sicurezza per i dipendenti sono spesso troppo generiche e si affidano completamente alla buona volontà degli utenti.
Parallelamente, la corsa all’adozione di sistemi di IA agentica tramite il protocollo MCP (Model Context Protocol) aumenta i rischi: le grandi aziende gestiscono l’adozione in modo sistematico, mentre quelle piccole sono spinte a implementazioni rapide.
Pratiche come il riciclo di codice e l’uso di template vulnerabili rendono i server MCP popolari suscettibili ad aggiornamenti malevoli o typosquatting, creando un terreno fertile per vulnerabilità a lungo termine (Bitdefender MCP Risk Research).
2. Il malware generato dall’IA resta imitativo, non introduce vera innovazione
L’idea che l’IA generi malware realmente innovativo è fuorviante. Caratteristiche come il polimorfismo, spesso considerate nuove, esistono da decenni nei malware avanzati. Gli LLM eccellono nel riconfezionare codice esistente, quindi il codice generato resta derivato. Questo comporta tre conseguenze principali:
– Declino dei decrittatori ransomware: i decrittatori basati su bug di base diventeranno sempre più rari, mentre il livello minimo di qualità del malware aumenta.
– Adozione continua di Rust e Golang: gli LLM facilitano la riscrittura del codice in linguaggi sicuri e complessi, accelerandone l’adozione tra i criminali informatici.
– Difficoltà nell’attribuzione: il codice generato da LLM elimina le “impronte” stilistiche uniche degli sviluppatori, rendendo più complesso identificare gli autori degli attacchi.
Le soluzioni di sicurezza non inseguono il malware: Bitdefender, ad esempio, utilizza l’IA per le rilevazioni dal 2008. Il malware non è più statico da anni — nella telemetria di Bitdefender vengono rilevate oltre 1.000 nuove varianti al minuto. La strategia multilivello delle moderne soluzioni di sicurezza degli endpoint si basa su analisi comportamentale, rilevamento euristico e machine learning per identificare le minacce in base al comportamento del codice anziché sul formato del file.
3. Malware orchestrato dall’IA: scetticismo e cautela
I professionisti della sicurezza dovrebbero mantenere un atteggiamento scettico verso le affermazioni riguardanti malware completamente autonomo e orchestrato dall’IA, specialmente in assenza di prove concrete. Anche se continueranno a emergere PoC sperimentali, la loro applicabilità pratica in contesti reali resterà limitata a causa della fragilità nell’esecuzione degli LLM e della loro natura non deterministica.
L’idea che l’IA dia un vantaggio grazie all’elevato volume di attività è fuorviante: un attacco informatico efficace riduce le tracce visibili, mentre un’attività eccessiva è facilmente e immediatamente rilevabile dai moderni sistemi EDR/XDR. Le minacce più avanzate si basano sulla discrezione e sulla capacità di passare inosservate, un livello di consapevolezza contestuale che gli attuali sistemi di IA non sono ancora in grado di garantire.
Di conseguenza, gli attacchi guidati dall’IA verificati mostreranno una regressione tecnica evidente rispetto alle operazioni umane sofisticate, rispecchiando gli stili di attacco più elementari tipici di qualche anno fa.
4. Ransomware: L’evoluzione continua
Il Ransomware-as-a-Service (RaaS) è un ecosistema criminale sofisticato e pragmatico, guidato da interessi finanziari. La sua forza non sta nella complessità del malware, ma nella semplicità, affidabilità e rapidità della catena operativa, che garantisce profitti costanti. Guardando al 2026, prevediamo che il modello evolverà gradualmente: i criminali RaaS continueranno a sperimentare e adottare strategie redditizie e sostenibili.
I consigli di Bitdefender
– Dare priorità ai fondamenti, non alle mode del momento: il panorama delle minacce cambia, ma i principi di difesa multilivello e in profondità rimangono il punto di riferimento. Se le basi non sono solide, è fondamentale fermarsi e ridefinire le priorità e adottare piattaforme una piattaforma su misura per le proprie esigenze operative specifiche. Bitdefender GravityZone consolida patching, Network Attack Defense, monitoraggio dei processi e sensori EDR/XDR in un unico agente, ottimizzato per team della sicurezza compatti ed efficienti.
– Valutazione attenta delle minacce reali dell’IA: l’allarmismo genera vulnerabilità e investimenti poco oculati. La valutazione più accurata delle capacità offensive dell’IA proviene da chi cerca attivamente di trasformarla in un’arma. È fondamentale non lasciarsi influenzare da affermazioni sensazionalistiche e concentrarsi sui pareri di ricercatori di sicurezza ed esperti di malware.
– Rilevamento e prevenzione integrati: le soluzioni EDR, XDR e SOC/MDR sono fondamentali ma non sono una panacea. Oggi, soluzioni ormai mature come GravityZone XDR e MDR vanno affiancate a strategie di preventive efficaci.
– Progettare ambienti ostili e imprevedibili: i gruppi ransomware operano con schemi standardizzati e prevedibili. I team della sicurezza devono interrompere questo meccanismo rendendo la rete ostile a qualsiasi tentativo di esplorazione non autorizzata. Ridurre dinamicamente la superficie d’attacco e distribuire honeypot o esche, ad esempio con la soluzione PHASR (Proactive Hardening and Attack Surface Reduction ), così che ogni interazione indebita generi allarmi immediati.
– Rilevamento del malware “derivativo” con l’analisi comportamentale: man mano che il malware diventa più sofisticato ma meno distintivo, le firme statiche perdono efficacia. HyperDetect e Controllo Avanzato delle Minacce (ATC) analizzano il comportamento dei file, indipendentemente dal linguaggio (Rust/Golang), e identificano gli attacchi alla supply chain o il codice generato da LLM.
– Adottare la prospettiva dell”amministratore malintenzionato”: le best practice IT tradizionali sono pensate per prevenire incidenti, non azioni dannose deliberate. Partono dal presupposto che l’amministratore stia facendo un errore, non che voglia intenzionalmente compromettere l’ambiente. Questa mentalità crolla quando un criminale informatico acquisisce privilegi di amministratore. Risulta perciò fondamentale valutare i controlli di sicurezza dal punto di vista di un utente interno, soprattutto per asset critici come gli hypervisor. Garantire l’Autenticazione Multi-Fattore (MFA) su tutte le interfacce amministrative e azioni privilegiate; considerare l’accesso alle console di gestione come rischio critico.
