Quali Sono i Principali Attacchi Cibernetici e Truffe Assistiti dall’AI?

Come può essere utilizzata l’IA negli attacchi informatici?

Per capire gli attacchi assistiti dall’IA, pensa in termini di un “pipeline di attacco” end-to-end. L’IA non sostituisce l’accesso, l’infrastruttura o il tradecraft, ma riduce l’attrito in ogni passo dell’IA e del crimine informatico:

• Ricognizione e Profiling. Gli aggressori raccolgono e riassumono l’intelligenza open-source (OSINT), trasformando dati sparsi in profili obiettivo: chi approva le fatture, quali fornitori usi, quale stack tecnologico menzioni e quali eventi aziendali (audit, rinnovi, viaggi) creano urgenza sfruttabile.
• Pretesto e gestione delle conversazioni. Gli LLM generano e-mail, messaggi di chat e script di chiamata credibili, inclusi threading realistico (“Re: ticket della settimana scorsa”), urgenza educata, e imitazione dello stile. Rendono anche facile l’iterazione rapida: gli aggressori possono creare dozzine di varianti per vedere quale passa i filtri o persuade un destinatario.
• Malware, strumenti e “codice collante”. L’IA può accelerare la scrittura di script (PowerShell, JavaScript), logica delle macro e semplici caricamenti, specialmente lo “stitching” ripetitivo che collega LOLBins, download e passaggi di persistenza. Sophos segnala esplicitamente casi d’uso malevoli come generare e-mail di phishing e costruire malware.
• Evasione e velocità operativa. Gli strumenti generativi possono riscrivere il testo per non essere rilevati dalle difese basate su parole chiave, cambiare i layout dei documenti e generare contenuti esca. Durante l’esecuzione, gli aggressori spesso forzano la loro strada attraverso gli ostacoli: se un comando fallisce, il troubleshooting assistito dall’IA può proporre alternative, riducendo il tempo che i difensori hanno per contenere l’attività.
• Scalare lo sfruttamento e la prioritizzazione. L’automazione può scansionare per servizi esposti, classificare i bersagli e mettere in coda azioni successive una volta stabilito un punto di appoggio. Anche l’IA può riassumere divulgazioni di vulnerabilità o aiutare ad adattare il codice di exploit pubblico alla pila di un bersaglio, trasformando “problemi noti” in compromissioni più rapide.
• Post-sfruttamento ed esfiltrazione. L’IA può aiutare a classificare le condivisioni di file (cosa è prezioso, cosa è sensibile), redigere script di esfiltrazione e generare note di estorsione su misura per i punti di dolore di un settore.

Per difendersi dagli attacchi assistiti dall’IA, i team di sicurezza possono interrompere la pipeline in più punti, inclusa la rapida patching dei sistemi esposti a internet, riducendo il valore della ricognizione (limitando i dettagli pubblici non necessari), rafforzando la verifica dell’identità per le richieste ad alto rischio e restringendo i percorsi di esecuzione (macro, script, binari non firmati). Fortinet raccomanda analitica comportamentale/UEBA come approccio per rilevare attività insolite quando firme e IOC non sono sufficienti.

Un utile approccio mentale è “assumere che il messaggio sia perfetto.” Se assumi che la grammatica e il tono non forniscano segnali, investirai in controlli che funzionano ancora: autenticazione, autorizzazione e restrizioni di esecuzione. Tratta l’IA come un moltiplicatore della velocità dell’attaccante, non come un nuovo tipo di accesso.

Operativamente, i difensori dovrebbero aspettarsi più momenti di “mani sulla tastiera” che sembrano normali attività amministrative. Un logging robusto attraverso identità, e-mail e ambienti di scripting degli endpoint rivela attività critiche, tra cui abuso di consenso OAuth, esecuzioni anomale di PowerShell, meccanismi di persistenza e esfiltrazione di dati in uscita. Una correlazione centralizzata rende visibili i modelli di comportamento degli attaccanti.

Come posso evitare di cadere in una truffa assistita dall’IA?

Evitare le truffe assistite dall’IA riguarda meno il “rilevare l’IA” e più il rafforzare le tue abitudini di verifica, specialmente quando un messaggio è urgente o emotivamente carico. La parola chiave da tenere a mente è IA e attacchi informatici: l’obiettivo dell’attaccante è ancora quello di ottenere che le vittime mirate clicchino, paghino, rivelino credenziali o approvino l’accesso. I seguenti passi possono essere utili per riconoscere tempestivamente ed evitare le truffe basate sull’IA:

1. Rallenta le azioni ad alto rischio. Crea una regola: qualsiasi richiesta che coinvolga denaro, credenziali, codici MFA, cambiamenti del libro paga, carte regalo o “controlli di sicurezza” innesca una pausa. I truffatori si basano sulla velocità per superare la verifica.
2. Verifica tramite un secondo canale sotto controllo. Se un’e-mail richiede un pagamento, conferma tramite un numero di telefono noto o sistema di ticketing interno – non rispondendo allo stesso thread. Per le richieste vocali, richiamare utilizzando un numero di elenco, non il numero nel messaggio.
3. Tratta “nuove istruzioni” come sospette. Nuovi conti bancari, nuovi portali, nuovi numeri WhatsApp, indirizzi e-mail “temporanei” e cambiamenti di fornitori dell’ultimo minuto dovrebbero richiedere un passo di verifica formale e un secondo approvatore.
4. Usa l’autenticazione multi-fattore resistente al phishing (MFA). Abilita MFA ovunque, ma preferisci le chiavi d’accesso o le chiavi hardware rispetto agli SMS o alle approvazioni push-only. Non condividere mai codici una tantum – i team di supporto reali non ne hanno bisogno.
5. Usa un gestore di password e password uniche. Il riutilizzo delle credenziali è un abilitatore principale degli attacchi guidati dall’IA, e i gestori di password rendono gestibili le credenziali uniche.
6. Sii severo con i link e gli allegati. Digita manualmente gli URL noti, evita archivi/HTML/documenti macro imprevisti e apri i file necessari in un ambiente controllato (modalità visualizzatore, sandbox, o dispositivo non privilegiato).
7. Cerca disallineamenti di workflow, non errori di grammatica. L’IA può produrre scrittura impeccabile. La domanda chiave è se la richiesta segua processi, approvazioni e strumenti previsti.
8. Riduci ciò che gli aggressori possono imparare. Limita l’esposizione pubblica di organigrammi, processi di fatturazione, informazioni di contatto personale e dettagli di viaggio.
9. Pratica scenari realistici. Esegui esercitazioni per richieste audio deepfake, e-mail di “cambiamento bancario del fornitore” e chat di supporto false. Misura dove le persone si conformano e adatta le procedure.

Sophos nota che l’automazione può ridurre l’errore umano, ma gli umani prendono ancora la decisione finale sui pagamenti e la divulgazione delle credenziali, quindi il processo di verifica supera “l’istinto”.

Se sei un’azienda, aggiungi due abitudini organizzative:

• Etichetta e indirizza i rapporti sospetti a una singola cassetta postale o coda di ticket;
• Pubblica un “manuale di verifica” di una pagina per finanza, risorse umane e helpdesk. L’obiettivo è eliminare l’ambiguità affinché le persone non improvvisino sotto pressione.

Sul lato personale, mantieni aggiornati dispositivi e browser e preferisci gli store di app ufficiali e portali di fornitori verificati. Se ti viene chiesto di scansionare un codice QR o installare un “aggiornamento di sicurezza”, trattalo come sospetto fino a quando non verifichi la richiesta attraverso un canale ufficiale. I kit di truffa sempre più mescolano codici QR, link brevi e numeri di supporto falsi per spostarti fuori dall’e-mail, dove l’auditing è più facile.

IA nel phishing e ingegneria sociale

L’IA rende il phishing e l’ingegneria sociale più pericolosi perché migliora tre cose con cui gli attaccanti storicamente hanno lottato: personalizzazione, lqualità del linguaggio, e volume. Questo è il motivo per cui i difensori continuano a chiedersi come viene migliorata l’IA nella cybersecurity – vogliono lo stesso vantaggio di velocità per il rilevamento e la risposta.

Cosa cambia con il phishing guidato dall’IA

• Pretesti migliori che fanno riferimento a fornitori, progetti, ticket o politiche reali
• Esche multilingue con meno segnali “non nativi”
• Manipolazione interattiva (gli attaccanti possono mantenere una chat attiva e rispondere alle obiezioni)
• Prove sintetiche (migliori screenshot, fatture e “avvisi di sicurezza”)
• Truffe di supporto vocale (una voce “helpdesk” clonata convince gli utenti a installare strumenti o approvare prompt MFA)

Come difendersi (controlli pratici)

Segui questi consigli per difenderti proattivamente da attacchi di phishing e ingegneria sociale:

• Rafforza la fiducia nelle e-mail e nei domini. Implementa SPF/DKIM/DMARC, segna i domini simili e monitora le regole della casella postale e i forwarding esterni. Tratta i cambiamenti dei dettagli bancari come un processo controllato con verifica documentata.
• Riduci il valore della ripetizione delle credenziali. Usa il Single Sign-On (SSO) con MFA resistente al phishing e accesso condizionale. Anche se una password viene catturata, non dovrebbe essere sufficiente per accedere.
• Aggiungi rilevamento comportamentale per abuso di identità e casella postale. Fortinet descrive la sicurezza dell’IA come analisi di grandi insiemi di dati per rilevare phishing e anomalie. Trasformalo in avvisi per viaggi impossibili, concessioni OAuth insolite, uso anomalo dei token, accesso API alla casella postale sospetto e regole di forwarding inaspettate.
• Blocca la facile esecuzione iniziale. Disabilita le macro di Office da internet, restringi gli interpreti di script e usa il controllo delle applicazioni per LOLBins comuni. Molte catene di ingegneria sociale dipendono dall’esecuzione di script con “un clic”.
• Forma per il phishing di alta qualità. Aggiorna i programmi di sensibilizzazione con esempi che hanno grammatica perfetta e contesto realistico. Insegna al personale a verificare flussi di lavoro, non qualità della scrittura.
• Metti in sicurezza il percorso dell’helpdesk. Molte campagne terminano con un reset della password. Richiedi una forte verifica dell’identità, registra tutti i reset e aggiungi un’ulteriore approvazione per conti privilegiati.

La difesa stratificata è importante: anche se un utente clicca, una forte autenticazione, un minimo privilegio e il rilevamento delle anomalie dovrebbero impedire a un singolo messaggio di trasformarsi in un compromesso completo.

Per i team che eseguono strumenti di sicurezza, considera di costruire rilevamenti attorno a “flussi di lavoro impossibili”: un utente si autentica da un nuovo dispositivo e immediatamente crea regole di casella postale; un reset dell’helpdesk è seguito da download massicci di file; o un account finanziario avvia un nuovo pagamento a un fornitore e poi accede da una geolocalizzazione insolita. Queste sequenze sono spesso più affidabili di qualsiasi singolo IOC.

Per ridurre il rischio di phishing, esamina allegati potenzialmente pericolosi in una sandbox, disabilita i link abbreviati non attendibili e segnala attività da nuovi domini e mittenti sconosciuti. Abbina questo con chiari suggerimenti dell’interfaccia utente, come banner di mittenti esterni, avvisi per domini simili e frizione per messaggi che richiedono reset delle credenziali o cambiamenti finanziari.

Cosa fare se sono stato bersaglio di un attacco cibernetico assistito dall’IA?

Se sospetti di essere stato compromesso, il tuo primo obiettivo è contenere e raccogliere prove prima che gli attaccanti possano riprendere l’accesso o forzarti a prendere una decisione affrettata. Questo illustra come l’IA influisce sulla cybersecurity: gli attaccanti guidati dall’IA si muovono più velocemente e persistono più a lungo, costringendo i difensori a rispondere con velocità, struttura e coerenza.

Consigli per gli utenti individuali

1. Interrompi l’interazione; non negoziare con il truffatore.
2. Proteggi prima la tua e-mail: reimposta la password, abilita l’MFA, revoca sessioni/dispositivi sconosciuti.
3. Verifica le impostazioni di recupero, regole di inoltro e ultimi accessi.
4. Controlla i conti finanziari per nuovi metodi di pagamento o transazioni; contatta rapidamente la tua banca/fornitore.
5. Preserva le prove: e-mail (con intestazioni), log di chat, numeri di telefono, note vocali, screenshot e qualsiasi file/link.

Consigli per le organizzazioni

1. Metti in sicurezza le risorse compromesse. Isola gli endpoint e gli account interessati; disabilita o reimposta gli utenti compromessi; revoca token e sessioni.
2. Raccogli telemetria prima della “pulizia.” Preserva ed esporta gli artefatti e-mail, cattura alberi di processi EDR, estrai log proxy e DNS, recupera log del provider di identità e archivia dati di audit della casella postale.
3. Caccia alle azioni successive. Rivedi i consensi concessi a OAuth, ispeziona la creazione di regole della casella postale, controlla le nuove registrazioni MFA, esamina i cambiamenti privilegiati e amministrativi, e cerca attività di staging dei dati nell’archiviazione cloud.
4. Contieni l’impatto sul business. Congela i cambiamenti di pagamento e gli aggiornamenti dei fornitori; ruota segreti/chiavi API dove l’esposizione è possibile.
5. Coordina la risposta. Assegna un comandante dell’incidente, mantieni un unico canale dell’incidente e evita correzioni parallele che distruggono le prove.
6. Eradica e recupera. Rimuovi la persistenza, reimposta dove necessario, ripristina solo dopo aver confermato che l’accesso è stato rimosso e esegui lezioni apprese.

Fortinet sottolinea che la sicurezza abilitata dall’IA supporta rilevamenti e risposte rapide su larga scala, ma enfatizza anche le migliori pratiche, come la supervisione umana e aggiornamenti regolari – l’automazione guida la velocità, gli esseri umani assicurano il controllo.

Dopo il contenimento iniziale, valuta l’impatto:

• Sono stati accessibili o esportati dati?
• Sono stati toccati account privilegiati?
• L’attaccante ha registrato nuovi metodi MFA o creato regole di casella postale persistenti?

Rispondere a queste domande guida se hai bisogno di reimpostare le password per un sottoinsieme di utenti, una revoca più ampia dei token, o un ripristino completo dell’endpoint. Rivedi anche l’esposizione esterna: se l’incidente ha coinvolto fatture dei fornitori o supporto clienti, notifica quelle controparti affinché possano monitorare ulteriori tentativi di targeting.

Se l’esca ha comportato l’esecuzione di malware, cattura un’immagine di memoria (quando possibile) e i principali artefatti (prefetch, shimcache/amcache, attività pianificate, autoruns). Valida i backup prima di procedere al ripristino e assumi che le credenziali usate sull’host interessato siano compromesse. Per incidenti incentrati sul cloud, esporta i log di identità e audit e rivedi eventuali nuove registrazioni di app, principali di servizio, o chiavi API create durante la finestra.

C’è una differenza tra IA e deepfake?

L’IA include il riconoscimento dei modelli, la previsione e la generazione di contenuti, mentre i deepfake rappresentano una tecnica guidata dall’IA mirata. Nella cybersecurity, l’IA spesso significa modelli di apprendimento automatico che rilevano anomalie, classificano malware o automatizzano l’analisi. Fortinet descrive AI nella cybersicurezza utilizza algoritmi e machine learning per migliorare il rilevamento, la prevenzione e la risposta analizzando i dati a velocità e scale oltre le capacità umane.

Un ‘deepfake’ è descritto come un’applicazione specifica dell’AI (tipicamente deep learning) che genera o altera media in modo che sembri reale, prevalentemente audio, immagini o video. I deepfake sono un sottinsieme dell’AI generativa focalizzata sui media sintetici piuttosto che sull’analisi dei log o sul rilevamento del comportamento. Anche Fortinet definisce i deepfake come AI che crea audio, immagini e video falsi.

Perché la differenza conta:

• Le truffe tramite messaggi si affidano alla verifica del flusso di lavoro; i deepfake aggiungono l’inganno “percettivo” (sentite/vedete la persona).
• I gateway email e l’MFA aiutano contro il phishing; le frodi con deepfake richiedono protocolli di richiamata, verifica dell’identità e politiche “nessuna approvazione tramite nota vocale”.
• Le persone si fidano di volti e voci; un singolo video convincente può superare lo scetticismo delle email.

Come difendersi dalle frodi abilitate dai deepfake

1. Inizia dal contesto: la richiesta è coerente con il processo e le approvazioni?
2. Verifica al di fuori del canale tramite un numero noto, una rubrica o un sistema di ticketing; usa frasi condivise per approvazioni sensibili.
3. Preferisci la verifica interattiva (chiamata dal vivo con risposta a sfida) rispetto ai clip inoltrati.
4. Tratta seriamente anche i “cheapfake” semplici modifiche e audio montato possono essere efficaci quanto l’AI.
5. Favorisci la provenienza affidabile (inviti alle riunioni verificati, messaggi firmati) dove disponibile.

Anche se i media sintetici migliorano, una buona progettazione dei processi, inclusa la verifica, la separazione dei compiti e il minor privilegio possibile, limita il raggio d’azione.

Dal punto di vista dell’educazione degli utenti, informa le persone che “vedere non è più credere”. Incoraggia il personale a trattare le note vocali non richieste e i clip brevi come artefatti non attendibili, proprio come allegati sconosciuti. Nei ruoli a maggior rischio, considera verifiche di “vitalità” di routine (video dal vivo, richiamata, o conferma di persona) per qualsiasi azione che possa spostare denaro o cambiare accesso.

Anche i deepfake hanno artefatti tecnici rivelatori, ma sono incoerenti: balbettio del sincronismo labiale, battito di ciglia innaturale, illuminazione strana, o audio che manca di rumore ambientale e ha transizioni brusche. Non fare affidamento solo su questi. Costruisci controlli attorno all’autorizzazione: richiedi un secondo fattore di conferma (ID ticket, conferma chat interna, o una richiamata) e separa i doveri in modo che una persona non possa richiedere e approvare un cambiamento sensibile.

Qual è il futuro degli attacchi informatici assistiti dall’AI?

Il futuro a breve termine non riguarda tanto i “super hacker AI” quanto l’automazione più il realismo. Aspettati che le campagne assistite dall’AI diventino più mirate, più continue e più integrate tra i canali (email → chat → voce → helpdesk). Gli attaccanti utilizzeranno l’AI per scrivere esche, gestire conversazioni, riassumere dati rubati e coordinare manuali di gioco multi-step con meno sforzo manuale.

Tendenze e previsioni relative agli attacchi informatici con AI

Gli attacchi guidati dall’AI stanno trasformando il panorama delle minacce, consentendo agli avversari di automatizzare il targeting, personalizzare i messaggi e affinare rapidamente le tattiche. Le ultime tendenze nella criminalità informatica rivelano uno spostamento verso campagne potenziate dall’AI che includono:

• Flussi di lavoro agentici che esaminano, danno priorità ai bersagli e innescano follow-up quando le vittime si impegnano
• Personalizzazione veloce da OSINT e dati di violazione, consegnata nella lingua e nel tono della vittima
• Frode con deepfake a costo inferiore (clonazione vocale istantanea, video brevi “sufficientemente buoni”)
• Infrastruttura di phishing adattivo con portali generati dall’AI, moduli e chatbot di supporto
• Iterazione rapida contro i controlli: gli attaccanti testano variazioni, apprendono cosa li blocca e si adattano

La contro-tendenza è che anche l’AI difensiva sta migliorando. Sophos enfatizza il rilevamento dei modelli comportamentali, l’individuazione delle anomalie e l’automazione che libera gli analisti per lavori di maggior valore. Fortinet descrive similmente la sicurezza guidata dall’AI come rilevamento in tempo reale su larga scala e mette in evidenza le migliori pratiche, come dati di alta qualità, l’aggiornamento regolare dei modelli e il mantenimento della supervisione umana.

Come proteggersi in futuro dagli attacchi informatici assistiti dall’AI

Le tendenze strategiche di Gartner per il 2026 evidenziano anche una crescente enfasi sulla cybersicurezza proattiva, mirata a contrastare la velocità e la complessità degli attacchi guidati dall’AI. Le seguenti misure difensive possono aiutare i team di sicurezza a proteggere le organizzazioni dagli attacchi informatici con AI:

1. Rinforza l’identità al centro. Distribuire MFA resistente al phishing, applicare politiche di accesso condizionali e ridurre i privilegi permanenti attraverso l’accesso minimum.
2. Tratta la verifica come un prodotto. Standardizza le richiamate, richiedi frasi in comune e applica doppie approvazioni affinché la verifica sia semplice, veloce e obbligatoria.
3. Centralizza i segnali e accelera il triage. Aggrega la telemetria di identità, endpoint, email e rete, quindi automatizza la correlazione e la priorità delle attività ad alto rischio.
4. Metti sotto stress i flussi di lavoro umani. Simula gli attacchi contro le richieste di cambiamento del fornitore, i reset dell’helpdesk, le approvazioni esecutive e i processi finanziari per individuare le lacune.
5. Aggiungi governance dell’AI. Convalida i risultati dell’AI, misura i falsi positivi ed evita la fiducia cieca nell’automazione.

L’AI aumenterà la qualità di base delle truffe, ma controlli stratificati e una verifica disciplinata possono mantenere il vantaggio dalla parte del difensore. Nel tempo, aspettati più fusione di AI con strumenti di base: la catena di exploit potrebbe essere ancora basilare, ma l’ingegneria sociale intorno ad essa sarà su misura e persistente. La migliore posizione di difesa sembrerà un ciclo di feedback –rileva, contieni, impara, e rinforza – così ogni tentativo migliora i tuoi controlli e rende il tentativo successivo più costoso.

Aspettati più enfasi sulla provenienza dei contenuti: email firmata, indicatori di mittente verificati, verifica del link della riunione e (dove applicabile) prova crittografica che i media provengono da un dispositivo affidabile. In parallelo, le organizzazioni adatteranno operazioni di sicurezza “pronte per l’AI” – playbook che presuppongono volumi di allerta più elevati e iterazioni degli attaccanti più rapide, e che utilizzano l’automazione per arricchire e instradare i casi mentre gli analisti si concentrano su decisioni e contenimenti.

Un’altra tendenza emergente è la necessità di governance dell’AI nella cybersicurezza. I team di sicurezza devono valutare come i modelli di AI sono addestrati e aggiornati ed evitare una fiducia cieca nei loro risultati. I rilevamenti guidati dall’AI dovrebbero essere trattati come qualsiasi altro segnale – validati, correlati e monitorati per falsi positivi – garantendo che l’automazione rafforzi la sicurezza piuttosto che introdurre nuovi rischi. La piattaforma di intelligenza per il rilevamento nativa dell’AI di SOC Prime consente ai team di sicurezza di coprire un intero flusso da rilevamento a simulazione e abilita il rilevamento ETL a velocità di linea, aiutando le organizzazioni a portare la difesa cibernetica basata su AI al livello successivo mentre sventano efficacemente attacchi cibernetici assistiti da AI.