Le metodologie impiegate nelle Cyber Operations di ambito militare, quando applicate al contesto civile, introducono una nuova consapevolezza sulla natura socio-tecnica della sicurezza, perché, come noto, la sicurezza informatica non è mai solo una questione tecnologica anche se ben “assemblata”, ma riguarda l’interazione profonda e complessa tra persone, processi decisionali e sistemi di incentivi.

Nel 2025 il concetto di perimetro nella cybersecurity non esiste più. Le difese tradizionali presuppongono confini di rete stabili ma la realtà è fatta di SaaS, accessi esterni, supply chain e workforce distribuite. L’ipotesi operativa sana non è “teniamo fuori chi non deve entrare”, bensì “consideriamo compromessa qualsiasi credenziale prima o poi” e progettiamo controlli che rendano breve e rumoroso il cammino dell’attaccante: rotazione automatica dei segreti, sessioni corte e revocabili, continuità del controllo post autenticazione, segnali di rischio che incidono in tempo reale sulle autorizzazioni.

In questo scenario, la qualità dell’asset inventory e della mappatura delle dipendenze non è burocrazia, è il fondamento della manovrabilità in stato di crisi, non puoi contenere ciò che non sai di avere, non puoi ripristinare ciò di cui non conosci le interdipendenze.

Le minacce si muovono lungo la kill chain con una velocità brutale, impietosa ed il “dwell time” (che indica quanto a lungo un attaccante rimane inosservato nell’ambiente) si misura in ore, non in mesi. In questo contesto, difendersi con controlli statici o con un SOC puramente reattivo è come presidiare un castello senza mura… è inutile. Serve una sala di comando “always-on” che unisca telemetria e decisioni, persone e automazione.

Cosa sono le Cyber Operations e perché sono strategiche per le organizzazioni

Questo, in sintesi, sono le Cyber Operations. Parliamo di una metodologia per gestire un processo organizzativo continuo che integra SIEM/XDR ed EDR, threat intelligence e threat hunting, playbook orchestrati via SOAR, vulnerability & patch management, incident response strutturata e governance conforme ad es. a NIS2, ISO 27001, GDPR, etc..

L’obiettivo non è “spegnere incendi”, ma ridurre l’ MTTD (Mean Time To Detect) e l’ MTTR (Mean Time To Respond), prevenire il movimento laterale, garantire business continuity e trasformare la sicurezza in una leva di resilienza e fiducia per clienti e partner.

Le Cyber Operations vanno oltre il “monitorare e rispondere”: collegano KPI (Key Performance Indicators) di sicurezza agli obiettivi aziendali, allineano l’IT, la parte legale, la compliance, la comunicazione e rendono misurabile ogni decisione, dall’isolamento di un endpoint al ripristino di un servizio critico. Uno degli aspetti fondamentali è capire che il punto di controllo non è dove si trova il centro operativo, ma come lo si governa, con processi chiari, automazione intelligente e miglioramento continuo. Perché oggi non basta difendersi, bisogna “operare” la sicurezza. E la risposta operativa alle odierne minacce digitali, continue, mirate e sempre in evoluzione, non possono essere strumenti “a isola”, non bastano più, serve un approccio proattivo, coordinato e misurabile.

Le Cyber Operations, in ambito civile, sono l’insieme integrato di attività, processi, tecnologie e competenze dedicati alla gestione quotidiana della sicurezza, con l’obiettivo di prevenire, rilevare e rispondere agli incidenti, minimizzando l’impatto sul business.

Le Cyber Operations orchestrano le risorse attraverso i processi e le tecnologie con un presidio operativo continuo, sono sempre più essenziali per le organizzazioni, siano esse imprese o enti governativi, per diversi aspetti:

• Evoluzione delle minacce: serve visibilità in tempo reale e detection engineering continuo.
• Protezione del valore: gli impatti toccano ricavi, reputazione, supply chain e compliance, non solo l’IT.
• Conformità normativa: framework e regolamenti (es. GDPR, NIS2) richiedono processi strutturati, tracciabilità e accountability.
• Riduzione di costi e tempi: MTTD/MTTR più bassi limitano il danno e i costi di recovery.
• Vantaggio competitivo: sicurezza dimostrabile rafforza la fiducia di clienti, partner e investitori.

Il ruolo del Security Operations Center (SOC) nelle Cyber Operations

Le cyber operations si articolano quindi su quattro componenti chiave strettamente integrate: persone, processi, tecnologie e risk governance. Il modello operativo che meglio incarna le esigenze delle cyber operations è senza dubbio il Security Operations Center (SOC), in quanto struttura organizzativa e tecnologica dedicata alla rilevazione, analisi e risposta agli incidenti di sicurezza in modo continuo e coordinato. Il SOC può assumere diverse forme, ciascuna adatta a contesti e livelli di maturità differenti: un SOC interno è indicato per realtà complesse, con requisiti stringenti di controllo, forte disponibilità di risorse e capacità di garantire copertura h24, mediante un investimento solido in personale specializzato, piattaforme avanzate ed una governance strutturata.

Al contrario, un SOC esterno, come i modelli gestiti o MDR (Managed Detection and Response), risponde bene alle esigenze di piccole e medie imprese o di organizzazioni che cercano un’adozione rapida, costi certi e una gestione delegata, mantenendo tuttavia trasparenza operativa attraverso SLA definiti e runbook condivisi.

Ai fini di una maggiore comprensione di questo articolo, specifico che nelle operazioni cyber (come la cybersecurity e la risposta agli incidenti), i termini “runbook” e “playbook” si riferiscono a documenti o guide operative per gestire processi e incidenti. Sono spesso usati in modo intercambiabile ma presentano alcune differenze fondamentali che vale la pena specificare:

I Runbook sono una guida lineare e dettagliata, simile a una checklist passo-passo, per eseguire compiti specifici e tecnici. È più tattico, spesso automatizzato per ridurre errori umani, e si concentra su procedure operative routinarie, come il ripristino di un sistema o l’esecuzione di un controllo di sicurezza.

I Playbook sono un approccio strategico e adattabile per gestire processi complessi o imprevedibili, come la risposta a incidenti di sicurezza. Include informazioni contestuali, obiettivi, diagrammi organizzativi e può incorporare più runbook per compiti specifici. Ad esempio, un playbook per un attacco ransomware delineerebbe la strategia complessiva, inclusi ruoli del team e le decisioni ad alto livello.

A metà strada si colloca il modello ibrido, sempre più diffuso, che permette di mantenere internamente la governance e la gestione degli incidenti critici, affidando ad un provider specializzato la componente operativa e la sorveglianza continua, con il vantaggio di una maggiore flessibilità e scalabilità.

Qualunque sia il modello scelto, è fondamentale adottare un approccio graduale e pragmatico all’implementazione del SOC. Si parte con un assessment che mappa gli asset critici, identifica i principali scenari di minaccia e valuta i gap nei controlli, per poi focalizzarsi su un set iniziale di use case ad alto impatto (come phishing, ransomware, abusi di privilegi o esfiltrazioni di dati). L’implementazione operativa comincia poi con la definizione dei playbook, l’integrazione progressiva di capacità di automazione tramite piattaforme SOAR, l’allineamento delle attività operative ai dati di Cyber Threat Intelligence rilevanti per il settore specifico.

È essenziale concepire il SOC come una catena del valore, in cui l’adozione delle metodologie delle cyber operations amplifica l’efficacia e moltiplica l’efficienza complessiva. Dal segnale grezzo alla decisione e all’azione, chiedendosi ad ogni passaggio dove si perde energia, dove si generano attriti e dove una piccola automazione o una scelta di design può restituire velocità senza scaricare complessità a valle.

Il SOC non deve essere visto come un privilegio riservato a grandi aziende, ma come un modello operativo accessibile a tutti, scalabile per fasi e adattabile al contesto: con una visione chiara, priorità definite e un ciclo continuo di miglioramento, anche realtà meno strutturate possono costruire nel tempo un presidio di sicurezza efficace e sostenibile.

Implementare un SOC efficace: persone, processi, tecnologie e governance

Le persone costituiscono il cuore operativo delle cyber operations di un SOC, comprendono analisti di primo, secondo e terzo livello (L1–L3), incident responder, threat hunter, detection engineer e analisti di Cyber Threat Intelligence (CTI), tutti organizzati secondo una turnazione continua per garantire copertura h24 e sottoposti ad un percorso strutturato di formazione continua, che include certificazioni, simulazioni realistiche e aggiornamenti sulle minacce emergenti.

Sul piano dei processi, l’operatività è guidata da playbook e da runbook dettagliati, focalizzati sulle principali use case come phishing, ransomware, compromissioni identitarie e data exfiltration. A questi si affiancano procedure consolidate per la gestione delle vulnerabilità, del change management e del crisis management, assicurando una risposta coordinata, tempestiva ed efficace agli incidenti di sicurezza.

L’ecosistema tecnologico è composto da strumenti avanzati e integrati: SIEM o piattaforme XDR per la raccolta, normalizzazione e correlazione degli eventi; EDR sugli endpoint per monitoraggio e contenimento delle minacce; NDR per la visibilità sulla rete e l’individuazione dei movimenti laterali; e soluzioni SOAR per l’automazione dei flussi operativi e l’orchestrazione delle risposte. Completano l’infrastruttura gli scanner di vulnerabilità, i sistemi di gestione dei log e piattaforme di ticketing e segnalazione integrate, che consentono una tracciabilità completa delle attività e una risposta tempestiva e documentata.

La dimensione della governance e gestione del rischio assicura infine l’allineamento del modello operativo ai principali framework internazionali di riferimento, come il NIST Cybersecurity Framework e la ISO/IEC 27001, e le compliance normative come la NIS2, GDPR, etc… Attraverso la definizione di un risk register aggiornato (un documento centrale e dinamico che cataloga tutti i rischi identificati), il monitoraggio continuo tramite KPI e KRI ed un sistema strutturato di reporting verso il management ed il board, viene garantita una supervisione strategica ed una continua evoluzione della postura di sicurezza.

Misurare l’efficacia: KPI essenziali

Misurare l’efficacia delle cyber operations richiede un set di KPI essenziali che traducano attività tecniche in indicatori gestionali e azionabili: MTTD (Mean Time To Detect) e MTTR (Mean Time To Respond) forniscono la prima fotografia della velocità con cui il SOC individua e mitiga le minacce, mentre il “dwell time” rappresenta un indicatore diretto dell’esposizione residua; la copertura e la fidelity delle detection, insieme al tasso di falsi positivi, misurano l’efficacia e l’efficienza dell’insieme delle regole e sensori, una bassa fidelity o un alto tasso di falsi positivi consumano risorse e rallentano i processi di triage, rendendo necessario calibrare soglie, arricchimenti CTI e logiche di correlazione; le metriche di patch & exposure (tempo medio di remediation, percentuale di asset coperti, e tempo di esposizione noto) traducono lo stato dell’asset management e della riduzione della superficie d’attacco in numeri concreti utilizzabili per priorizzare interventi; infine, drill & readiness (risultati delle esercitazioni, tempi di esecuzione dei playbook e grado di aderenza ai runbook) valutano la preparazione operativa e la capacità di rispettare procedure in scenari reali.

Questi KPI vanno segmentati per criticità degli asset, normalizzati su baseline storiche e presentati con trend e SLO/SLA per guidare decisioni di investimento, continui miglioramenti e reportistica verso il management, trasformando dati operativi in leva per ridurre rischio e tempi di esposizione.

Ma (come in tutte le cose d’altronde) è necessario non eccedere nella misurazione fine a sé stessa, perché a volte gli indicatori rischiano di compromettere il rapporto tra velocità e accuratezza. L’ossessione per l’MTTR, se non è bilanciata da un ragionamento sul rischio, può portare ad interventi affrettati che interrompono servizi critici o generano regressioni di sicurezza.

La variabile da massimizzare non è il “tempo medio” in astratto, ma la riduzione dell’area sotto la curva dell’esposizione: quanto rapidamente e quanto a fondo riusciamo a comprimere la finestra utile dell’attaccante, senza creare danni collaterali superiori al rischio che intendiamo mitigare. In quest’ ottica una metrica davvero preziosa diventa il “time to innocence”, cioè la capacità di assolvere rapidamente un asset o un team per concentrare energie dove serve, perché ogni minuto speso a difendere un falso problema è un minuto regalato all’avversario, e ogni ora di un analista spesa su falsi positivi non è solo uno spreco, è un investimento mancato in detection engineering, formazione o hardening.

Ogni integrazione trascurata, o verticalizzata al mero controllo tecnologico, perché “non prioritaria”, si traduce in minuti in più durante un incidente reale, esattamente quando i minuti valgono di più. La stessa detection, se vista come un “prodotto”, vive o muore della qualità dei suoi feedback loop. Senza la retroazione rapida degli analisti, senza una disciplina di versioning e deprecazione delle regole, senza retrospettive che trasformino gli errori in conoscenza condivisa, un SOC accumula rapidamente “debito operativo”.

È un debito subdolo perché non appare in bilancio, ma si manifesta sotto forma di tempi di triage dilatati, incidenti sfuggiti e sfiducia reciproca tra team. La maturità, in questo senso, non è la somma delle feature ma la velocità con cui l’organizzazione apprende.

Implementare le Cyber Operations in un’organizzazione significa accettare che la sicurezza non si vince per accumulo, ma per coerenza, tra ciò che si teme e ciò che si misura, tra ciò che si vede e ciò che si decide, tra ciò che si automatizza e ciò che si è disposti a spiegare. È in quella coerenza, pazientemente costruita, che la velocità diventa precisione, la complessità diventa manovrabilità e la difesa smette di inseguire per tornare a dettare il ritmo.

C’è poi il tema dei dati, spesso trattato come un prerequisito tecnico e non come un atto di progettazione intenzionale. Una pipeline di telemetria incoerente, con duplicati, campi mancanti o timestamp non affidabili, vanifica anche il miglior motore di correlazione. L’allineamento a schemi comuni non è un esercizio accademico, ma un modo per negoziare un linguaggio condiviso tra strumenti e team, così che un allarme non sia una “notizia” ma un fatto verificabile.

Qui il concetto di “osservabilità” entra con forza: non si tratta solo di vedere tutto, ma di vedere in modo spiegabile. Un allarme che non porta con sé il contesto necessario alla decisione non accelera la risposta, la rallenta; un playbook che non annota perché una decisione è stata presa, impedisce di migliorarla in futuro.

In questo ambito automazione ed intelligenza artificiale aggiungono potenza ma anche nuovi rischi. Automatizzare è giusto ma quando c’è chiarezza su precondizioni, confini d’azione e reversibilità. I copiloti basati su modelli linguistici possono ridurre la fatica cognitiva nel triage, riassumere telemetrie e suggerire passi operativi, ma devono essere incastonati in un sistema di “human in the loop” con audit trail, limiti di azione e difese contro input avversari e contaminazioni del contesto.

Il valore vero non sta nel delegare il pensiero, ma nel liberare attenzione per i casi in cui il pensiero è indispensabile: i pattern rari, i segnali deboli, le ambiguità che un modello addestrato sul passato tende a smussare.

E’ importante diffidare dai modelli di SOC che offrono funzionalità esclusivamente informative, in quanto non garantiscono una protezione efficace né una reale capacità di supporto alla risposta degli incidenti. Un SOC che si limita a notificare eventi senza possibilità di orchestrazione o contenimento rischia di trasformarsi in un centro di monitoraggio passivo, incapace di incidere concretamente sulla riduzione del rischio.

È invece fondamentale disporre di un servizio SOC integrato, che abbia il pieno controllo e visibilità su ciò che accade sia a livello informativo (dati, log, threat intelligence) sia a livello operativo (asset, identità, rete, endpoint), con la capacità di agire in modo tempestivo, coordinato e misurabile. In quest’ottica, l’integrazione all’interno di un ecosistema tecnologico solido e certificato rappresenta un valore strategico aggiunto.

Sovranità digitale e resilienza: il valore strategico del SOC nazionale

Nel contesto italiano, disporre di un Security Operations Center (SOC) realizzato da aziende nazionali, localizzato interamente sul territorio e gestito esclusivamente da personale operante dall’Italia, rafforza in modo significativo l’affidabilità normativa, la sovranità digitale e la garanzia di riservatezza nella gestione delle informazioni.

Una riflessione finale riguarda proprio la gestione e la riservatezza delle informazioni, in relazione ai concetti di sovranità e fiducia. Scegliere un ecosistema tecnologico integrato, conforme e affidabile a livello locale non è semplicemente una decisione di procurement: è una scelta strategica che determina dove risiedono i dati sensibili, chi può accedervi e con quale trasparenza e capacità di controllo nei momenti critici.

Ed è proprio in quei momenti che si misura l’efficacia reale di un SOC: nei frangenti peggiori, quando la pressione è massima, serve una struttura progettata per mantenere lucidità operativa, dotata di strumenti interoperabili, persone consapevoli del proprio ruolo e processi che guidano senza ostacolare. Tutto il resto, dashboard accattivanti, report impeccabili, è solo un vuoto luccichio di superficie, se manca questa struttura di base.

Le Cyber Operations sono oggi un abilitatore di resilienza: proteggono il valore aziendale, garantiscono continuità, supportano la conformità e rafforzano la fiducia nel brand. Sul piano culturale, la resilienza nasce da una relazione matura con l’errore. Gli incidenti non sono solo fallimenti che si tende a minimizzare nella reportistica, sono esperimenti costosi che abbiamo già pagato e da cui è doveroso estrarre il massimo apprendimento. Le post-incident review efficaci non cercano colpevoli, cercano meccanismi: quali segnali non abbiamo visto? Quale informazione mancava al momento giusto? Quale decisione era razionale con i dati disponibili ma poteva essere resa migliore con poco sforzo progettuale?

Quando questa mentalità attecchisce, la curva di apprendimento di un SOC cambia pendenza e i KPI diventano effetti a valle, non obiettivi in sé. Investire in un modello operativo chiaro, basato su persone competenti, processi codificati e tecnologie integrate, significa costruire un futuro digitale più sicuro, misurabile e sostenibile.

https://www.ictsecuritymagazine.com/notizie/cyber-operations/

Nearly seven in ten CISOs and CIOs say they’ve been told to stay quiet about security incidents, a sign of how often the desire for more transparency conflicts with reputational risk management. At the same time, only 64% of CISOs say their boards see eye-to-eye with them on cybersecurity, a sharp decline from 84% last year.

This disconnect leaves organizations exposed to the reality of how impactful security incidents are as cyber risks grow more frequent and costly, with the global average breach costing organizations more than $4 million over the last year. 

If boards reduce CISOs to mere cost-center defenders measured only by audits passed, vulnerabilities fixed, or incidents avoided, they are far less likely to heed critical security and GRC recommendations — a stance that creates major, avoidable risk for the organization. One example: 64% of CISOs who were forced to forgo support for a business initiative due to insufficient security funding said the cutback led to a breach or other incident.

To secure influence in the boardroom, CISOs must evolve from protectors into business-savvy enablers. That shift starts with speaking the board’s language by tying well operating security and GRC programs to growth outcomes and proving its value with tangible, data-driven insights.

Why Board Alignment Is Slipping

Boards and CISOs share a common goal: protecting the organization’s future. But they often bring different assumptions, priorities, and definitions of risk to the table.

CISOs are, at times, evaluated on one thing: zero breaches. Though, others may be graded on operational outcomes such as vulnerabilities reduced, audits passed, or incidents minimized enough to avoid headlines. Because breaches so often unfold in public and carry reputational fallout, a single incident can overshadow years of steady progress and even have a direct impact on the CISO’s competency and reputation. Other executives may also face narrow scorecards, but their setbacks rarely damage trust as visibly. That leaves CISOs with unusually fragile influence in the boardroom, especially when the board may be focused on other business metrics such as new and retained revenue and company financials.

The gap also comes down to language. Boards frame discussions in terms of risk to revenue and strategy, while CISOs tend to speak in technical detail about security and GRC risks, vulnerabilities, and controls. Without translation between those perspectives, alignment falters and confidence in security leadership erodes. 

Until boards and security leaders align on a clear, shared perspective on risk and priorities, CISOs risk losing their seat at the very table where their voices matter most.

4 Ways CISOs Can Regain Boardroom Influence

Gartner predicts that 70% of boards will include at least one member with cybersecurity expertise by 2026. While most boards recognize they cannot make sound strategic decisions without a stronger grasp of cyber risk, appointing a single expert is not enough to rebuild alignment.

CISOs must seize this moment to shift perceptions and reframe security as a growth driver.

1. Speak the board’s language.

To gain credibility, CISOs must frame security discussions around business impact: revenue protection, deal velocity, customer retention, and operational resilience. 

For example, show how automated compliance reporting reduces procurement delays or how streamlined trust documentation accelerates deal cycles. Revenue unlocked and impacted over time directly resulting from security and GRC efforts is another key metric. The time to value as a result of these efforts can be quantified in core business metrics such as ARR and NRR influenced by security and GRC team efforts. Examples like these help boards see the business value of a stronger security posture.

2. Quantify trust.

Trust no longer has to be abstract. Track metrics like time to complete security questionnaires, the frequency of NDA requests, and rates of documentation access during procurement. 

When connected to pipeline and deal data, these metrics help show how strong security readiness reduces friction and accelerates sales.

3. Reframe objectives.

Audits and incident prevention are table stakes. Go further by setting objectives around faster deal cycles, stronger retention, or easier purchasing experiences for customers. This makes the link between security investments and business outcomes explicit for the board.

4. Lead with consistency and transparency.

Boards value clear, regular communication. CISOs who share plain-language updates and are honest about breaches or near misses will build trust over time. 

Providing visibility into response timelines and control improvements further demonstrates accountability and shows that security is being managed effectively.

Trust Is a Two-Way street

While CISOs can demonstrate the business value of security, they cannot close the gap alone. Boards must involve security leaders early in strategic planning, not just during audits or after incidents. 

By requesting trust-focused metrics alongside compliance updates and creating space for transparency — even when the news is uncomfortable — boards help shift the CISO from a reactive responder to a proactive partner in growth. 

The seat at the table is still there. Now it’s time for CISOs to claim and maintain it.

https://www.securitymagazine.com/articles/101959-cisos-under-pressure-how-security-leaders-can-reclaim-their-seat-at-the-board-table

Nell’era digitale, video e deepfake stanno ridefinendo ciò che percepiamo come reale. Questo articolo esplora come l’intelligenza artificiale consenta di manipolare la verità, dagli inganni politici dei filosofi antichi alle truffe finanziarie contemporanee. Tra esempi concreti, studi scientifici e strategie pratiche per riconoscere i contenuti falsi, il testo mostra perché i deepfake rappresentano una sfida epocale per la sicurezza, la percezione e la nostra capacità di discernimento.

L’arte antica dell’inganno trova nuova vita nell’era digitale

Nel 1984, George Orwell immaginava un mondo dove “la guerra è pace, la libertà è schiavitù, l’ignoranza è forza”. Oggi, quasi quarant’anni dopo, la sua profezia si materializza sotto forma di algoritmi e pixel: benvenuti nell’era dei deepfake, dove vedere non significa più credere.

Ma l’inganno politico non è nato con l’intelligenza artificiale. Per millenni, i leader hanno perfezionato l’arte di manipolare la percezione pubblica attraverso quello che i filosofi chiamano “sofisma” – l’uso di ragionamenti apparentemente validi ma sostanzialmente fallaci per convincere le masse.

Platone, nel suo “Fedro” (370 a.C.), avvertiva già dei pericoli della retorica senza verità. Nel dialogo, Socrate critica chi pratica l’arte del discorso senza conoscere la verità, sostenendo che una “autentica arte del dire senza il tocco della verità non esiste né esisterà mai”. Il filosofo greco temeva che l’eloquenza potesse sostituire la sostanza, che la forma potesse prevalere sul contenuto. Una profezia che risuona drammaticamente nell’era dei deepfake.

Niccolò Machiavelli, ne “Il Principe” (1513), codificò questa strategia in una dottrina politica esplicita. “È necessario a un principe sapere bene usare la bestia e l’uomo”, scriveva, teorizzando l’uso dell’astuzia come strumento di potere. Per Machiavelli, l’inganno non era un difetto del potere, ma una sua caratteristica essenziale. “A uno principe, adunque, non è necessario avere in fatto tutte le soprascritte qualità, ma è bene necessario parere di averle”, dichiarava con lucida chiarezza, anticipando di cinque secoli l’essenza stessa dei deepfake: l’apparenza che sostituisce la realtà.

Hannah Arendt, filosofa del XX secolo, portò questa analisi a un livello ancora più profondo. Nel suo “Le origini del totalitarismo” (1951), descrisse come i regimi autoritari non si limitassero a mentire, ma creassero una “realtà alternativa” così pervasiva da rendere impossibile distinguere il vero dal falso. Arendt osservò che il suddito ideale del regime totalitario non è il convinto seguace dell’ideologia, ma “l’individuo per il quale la distinzione fra realtà e finzione, fra vero e falso non esiste più”. Una condizione che i deepfake rendono tecnicamente realizzabile su scala di massa.

Questa manipolazione della realtà ha sempre seguito schemi prevedibili. I politici hanno imparato a usare tecniche retoriche specifiche: la ripetizione ossessiva di slogan (che diventa verità per molti), il gaslighting (far dubitare alla vittima della propria percezione della realtà), la proiezione (accusare gli avversari dei propri difetti), e soprattutto il cherry-picking – selezionare solo i fatti che confermano la propria narrativa, ignorando tutto il resto.

Quello che rende i deepfake così pericolosi non è solo la loro perfezione tecnica, ma il fatto che sfruttano gli stessi meccanismi psicologici che i politici hanno utilizzato per secoli. La differenza è che ora l’inganno non si limita alle parole: può materializzarsi in video indistinguibili dalla realtà.

Lo studio “Deepfake-Eval-2024” rappresenta un momento di verità che Platone avrebbe apprezzato: quando i ricercatori hanno testato 16 sistemi di rilevamento all’avanguardia contro deepfake reali circolanti online, hanno scoperto che l’accuratezza crollava dal 99% in laboratorio al 75% nella realtà. È la stessa dinamica che Arendt aveva identificato nei regimi totalitari: la verità funziona perfettamente in teoria, ma collassa quando si confronta con la propaganda sistematica.

Il parallelo è sconvolgente: così come i sistemi di rilevamento falliscono quando escono dal laboratorio protetto e si scontrano con la “selva oscura” di internet, così la democrazia vacilla quando le sue istituzioni, progettate per un mondo di fatti verificabili, si confrontano con l’era della post-verità digitale.

I deepfake sono l’evoluzione naturale di una strategia antica quanto il potere stesso: convincere le persone che ciò che vedono e sentono non è affidabile quanto ciò che il leader dice loro di vedere e sentire. Solo che ora, invece di limitarsi a distorcere i fatti, possono creare fatti completamente nuovi, indistinguibili dalla realtà.

Come teorizzava Orwell in “1984”, il potere totalitario aspira al controllo assoluto della percezione: chi controlla il presente controlla il passato, chi controlla il passato controlla il futuro. I deepfake hanno reso questa visione distopica tecnicamente realizzabile.

Quando la realtà diventa un’illusione

Era una mattina di gennaio del 2024 quando un dipendente finanziario di Hong Kong ricevette una videochiamata dal suo direttore finanziario. Sullo schermo c’era il volto familiare del suo capo, che gli chiedeva di autorizzare urgentemente un trasferimento di fondi per un’acquisizione segreta. La voce era quella giusta, i gesti erano naturali, perfino l’ufficio sullo sfondo corrispondeva. Il dipendente non ebbe esitazioni: in una settimana trasferì 25,6 milioni di dollari attraverso 15 transazioni separate.

Solo dopo scoprì di essere stato truffato da un deepfake talmente perfetto che anche lui, che conosceva personalmente il direttore, non si era accorto di nulla. L’intera videoconferenza era stata una messinscena: tutti i partecipanti, tranne lui, erano deepfake generati dall’intelligenza artificiale.

Benvenuti nell’era in cui non potete più fidarvi di quello che vedete. Un’era in cui l’intelligenza artificiale ha imparato a mentire meglio di qualsiasi essere umano.

La rivoluzione invisibile che ci circonda

I deepfake sono ovunque, anche se non ce ne accorgiamo. Quel video virale del politico che dice qualcosa di scandaloso? Potrebbe essere falso. La foto di quella celebrità in una situazione imbarazzante? Probabilmente creata al computer. Secondo l’ultimo report di Deloitte, stiamo parlando di una tecnologia che potrebbe causare danni per 40 miliardi di dollari entro il 2027, solo negli Stati Uniti.

Ma facciamo un passo indietro. Che cosa sono esattamente questi deepfake che stanno rivoluzionando il nostro rapporto con la verità?

Immaginate di avere un artista talmente bravo da poter disegnare il volto di chiunque in qualsiasi situazione, ma invece di usare pennelli e colori, usa algoritmi e computer. I deepfake sono questo: video, audio o immagini create dall’intelligenza artificiale che sembrano autentici ma sono completamente artificiali.

La tecnologia funziona come un bugiardo molto intelligente che ha studiato a fondo la sua vittima. Il computer “osserva” migliaia di foto e video di una persona, impara ogni suo gesto, ogni espressione, il modo in cui muove la bocca quando parla. Poi, come un ventriloquo digitale, può far dire a quella persona qualsiasi cosa.

I numeri che fanno paura

Le statistiche del 2024 sono da brividi. Secondo i dati di Deloitte, i deepfake nel settore finanziario sono aumentati del 700% in un solo anno. Non parliamo più di casi isolati, ma di un fenomeno di massa che sta investendo ogni aspetto della nostra vita digitale.

Il 60% degli americani si dice preoccupato per questa tecnologia, e hanno ragione. Perché quando anche gli esperti faticano a distinguere il vero dal falso, cosa può fare una persona normale?

Il grande inganno: quando la scienza non basta

Qui arriviamo al cuore del problema, quello di cui nessuno parla abbastanza. I ricercatori universitari hanno creato sistemi di rilevamento che nei loro laboratori funzionano alla perfezione. Parliamo di accuratezze del 99% su video di test. Numeri che farebbero pensare che il problema sia risolto.

Ma la realtà è ben diversa. Quando gli stessi sistemi vengono messi alla prova con deepfake reali, quelli che circolano veramente su internet, succede qualcosa di drammatico. Uno studio rivoluzionario del 2024, chiamato “Deepfake-Eval-2024”, ha analizzato oltre 45 ore di video e 56,5 ore di audio raccolti da 88 siti web in 52 lingue diverse. Il risultato? Un disastro.

I sistemi di rilevamento perdevano in media il 50% della loro accuratezza. Alcuni modelli arrivavano a prestazioni quasi casuali, come se stessero tirando una moneta. Anche i migliori, dopo essere stati “addestrati” con dati reali, raggiungevano solo il 75% di accuratezza.

È come se avessimo allenato un detective a riconoscere i criminali guardando solo film di Hollywood, e poi lo avessimo mandato per strada a fermare ladri veri. Il mondo reale è molto più complicato del laboratorio.

Perché la tecnologia non ci sta salvando

Il motivo di questo fallimento è tanto semplice quanto inquietante. I deepfake “da laboratorio” sono come leoni dello zoo: controllati, prevedibili, creati in condizioni perfette. Ma quelli che circolano online sono come belve selvatiche: imprevedibili, evolutisi per sopravvivere, sempre un passo avanti.

Chi crea deepfake per scopi illeciti non usa le tecnologie del 2019 che studiano i ricercatori. Usa gli ultimi modelli, come quelli che alimentano ChatGPT o Midjourney, e impara dai sistemi di rilevamento per aggirarli. È una corsa agli armamenti digitale dove, al momento, stanno vincendo i cattivi.

Secondo uno studio della Columbia Journalism Review, anche i giornalisti professionali, quelli che dovrebbero essere i nostri guardiani contro la disinformazione, spesso si affidano troppo a strumenti tecnologici che li tradiscono.

L’arte perduta di riconoscere le bugie digitali

Ma non tutto è perduto. Se la tecnologia ci ha deluso, possiamo tornare alle nostre capacità umane più antiche: l’intuizione, l’osservazione, il sano scetticismo. I ricercatori del MIT hanno sviluppato una guida pratica che chiunque può seguire.

Gli occhi, specchio dell’anima artificiale

Iniziamo dagli occhi, perché anche l’intelligenza artificiale più sofisticata ha ancora problemi con questi “specchi dell’anima”. Guardate il battito delle palpebre: è naturale o sembra meccanico? I primi deepfake non battevano mai le palpebre, problema ora risolto, ma il ritmo potrebbe sembrare ancora troppo regolare.

Poi osservate i riflessi. In un deepfake, spesso l’occhio destro e sinistro hanno riflessi diversi, come se guardassero due fonti di luce diverse. E le pupille? Si dilatano e si restringono naturalmente in base alla luce, o rimangono fisse come quelle di una bambola?

La bocca che tradisce la menzogna

Quando parliamo, non muoviamo solo le labbra. Tutto il viso partecipa alla conversazione: le guance si alzano quando sorridiamo, la fronte si corruga quando siamo preoccupati. Se vedete una bocca che si muove mentre il resto del viso rimane immobile, iniziate a insospettirvi.

E poi c’è la sincronizzazione. Le parole corrispondono esattamente al movimento delle labbra? Non sempre è facile da notare, ma quando c’è un problema, spesso si sente prima di vedersi.

I dettagli che l’AI non sa gestire

Secondo i ricercatori del CSIRO australiano, ci sono alcuni dettagli che tradiscono ancora i deepfake più sofisticati. Gli orecchini diversi l’uno dall’altro, un occhio leggermente più grande dell’altro, asimmetrie che l’occhio umano nota anche se non sa spiegare perché.

E poi ci sono le mani. I deepfake hanno ancora enormi difficoltà con le mani. Contate le dita: sono cinque per mano? Hanno dimensioni normali? Si muovono naturalmente? Spesso la risposta è no.

Il metodo che può salvarvi

Il professor Mike Caulfield dell’Università di Washington ha sviluppato una strategia semplice ma efficace, chiamata metodo SIFT, per valutare la credibilità dei contenuti online:

Stop – Non condividete immediatamente. La voglia di condividere qualcosa di scioccante è forte, ma resistete.

Investigate the source – Chi ha pubblicato questo contenuto? È una fonte affidabile o un account anonimo creato ieri?

Find better coverage – Se fosse vero, altri ne starebbero parlando. Cercate su Google, controllate i siti di news.

Trace claims – Che prove concrete ci sono? Da dove vengono le informazioni?

È un metodo che ha salvato molte persone dall’imbarazzo di condividere fake news, e che può salvare voi dal cadere in truffe ben più costose.

Gli strumenti che avete già in tasca

Non servono tecnologie fantascientifiche per difendersi. Google Reverse Image Search può dirvi se un’immagine è già apparsa altrove online. TinEye fa lo stesso lavoro. Se vedete una foto “esclusiva” che in realtà circola da mesi, sapete che qualcosa non quadra.

Ci sono anche app specifiche come Hive AI o strumenti come InVID-WeVerify sviluppato dall’Unione Europea. Ma ricordate: nessuno strumento è perfetto. Usateli come aiuto, non come verità assoluta.

La verità scomoda: anche noi sbagliamo

Uno studio mastodontico pubblicato su ScienceDirect ha analizzato 56 ricerche con oltre 86.000 partecipanti. Il risultato? Anche noi umani non siamo bravi a riconoscere i deepfake. L’accuratezza media è solo del 55% – appena meglio del caso.

Ma c’è una speranza. Con l’allenamento e l’uso di strumenti di supporto, l’accuratezza sale al 65%. Non è perfetto, ma in un mondo dove sbagliano anche i computer, ogni miglioramento conta.

Le storie che non finiscono sui giornali

Dietro le statistiche ci sono storie umane che raramente arrivano sui media. Come quella degli imprenditori italiani presi di mira nel febbraio 2025 da una truffa che utilizzava la voce clonata del Ministro della Difesa Guido Crosetto. I truffatori fingevano di dover liberare giornalisti rapiti, convincendo Massimo Moratti a versare 1 milione di euro (poi recuperato dalla polizia). Marco Tronchetti Provera di Pirelli è stato contattato ma non è caduto nella trappola.

Secondo il World Economic Forum, questi non sono casi isolati ma la punta dell’iceberg di un fenomeno che sta crescendo esponenzialmente.

La corsa senza fine tra il bene e il male

Mentre parliamo, la tecnologia continua a evolversi. I nuovi “diffusion models” – gli stessi che alimentano DALL-E e Midjourney – stanno rendendo i deepfake ancora più realistici. Ma anche le difese si stanno affinando.

Intel ha sviluppato FakeCatcher, un sistema che analizza i segnali biologici attraverso lo schermo del computer, raggiungendo il 96% di accuratezza. Reality Defender usa l’intelligenza artificiale per combattere l’intelligenza artificiale. E startup come Sensity promettono accuratezze del 95-98%.

Ma è una corsa che non finirà mai. Ogni nuova difesa porterà a un nuovo attacco, ogni nuovo rilevatore a un nuovo modo di ingannarlo.

Come proteggere voi stessi e le persone che amate

La protezione inizia dalle piccole cose. Rendete privati i vostri profili social: meno foto pubbliche significano meno materiale per creare deepfake di voi. Non fidatevi di videochiamate inaspettate, soprattutto se qualcuno vi chiede soldi o informazioni sensibili.

E soprattutto, educate le persone intorno a voi. Secondo le statistiche dell’FBI, gli anziani sono particolarmente vulnerabili a queste truffe. Una conversazione con i vostri genitori o nonni potrebbe salvare loro migliaia di euro.

Il nuovo mondo che ci aspetta

Stiamo entrando in un’era dove la frase “l’ho visto con i miei occhi” non sarà più una garanzia di verità. È un cambiamento epocale, paragonabile all’invenzione della stampa o di internet. E come ogni grande cambiamento, porta con sé opportunità e pericoli.

I deepfake non sono solo una minaccia. Nel cinema stanno rivoluzionando gli effetti speciali, nell’educazione permettono di far “parlare” personaggi storici, nell’arte stanno creando nuove forme di espressione.

Ma il lato oscuro è innegabile. E la responsabilità di navigare in questo nuovo mondo ricade su tutti noi.

La nuova alfabetizzazione digitale

Come abbiamo imparato a leggere e scrivere, ora dobbiamo imparare a “leggere” i media digitali. È una competenza che dovremo insegnare ai nostri figli, come una volta insegnavamo a non accettare caramelle dagli sconosciuti.

Il Government Accountability Office americano ha definito i deepfake una delle maggiori minacce alla sicurezza nazionale del XXI secolo. Ma la vera sicurezza non verrà solo dalla tecnologia o dalle leggi. Verrà dalla nostra capacità di rimanere critici, curiosi, e sempre un po’ scettici di fronte a quello che vediamo online.

L’importanza di rimanere umani

In un mondo dove le macchine imparano a mentire meglio degli esseri umani, la nostra umanità diventa la nostra forza più grande. L’intuizione, l’empatia, la capacità di fare domande scomode: queste sono le armi che nessuna intelligenza artificiale potrà mai toglierci.

Quando vedete un video che vi fa arrabbiare, che vi sciocca, che vi spinge a condividere immediatamente, fermatevi. Respirate. Chiedetevi: chi ha interesse a farmi provare queste emozioni? Cosa guadagna se io credo a questo video?

Spesso, la risposta a queste domande vi dirà più di qualsiasi algoritmo di rilevamento.

Il futuro è nelle nostre mani

I deepfake non spariranno. Diventeranno più sofisticati, più diffusi, più difficili da riconoscere. Ma questo non significa che dobbiamo arrenderci alla post-verità.

Significa che dobbiamo diventare più intelligenti, più critici, più collaborativi. Significa che dobbiamo sostenere il giornalismo di qualità, educare le nuove generazioni, e non smettere mai di fare domande.

Perché alla fine, in un mondo pieno di bugie perfette, la verità ha ancora un valore inestimabile. E siamo noi a doverla proteggere.

La prossima volta che vedrete un video che sembra troppo bello (o troppo brutto) per essere vero, ricordatevi del caso Arup e dei suoi 25,6 milioni di dollari. E ricordatevi che in un mondo di deepfake, la vostra capacità di dubitare potrebbe essere la cosa più preziosa che possedete.

Fonti:

Platone. Fedro. 370 a.C. Traduzione italiana consultata: Platone, Fedro, a cura di M. Bonazzi, Einaudi, Torino, 2011.

Machiavelli, N. Il Principe. 1513. Cap. XVIII “Quomodo fides a principibus sit servanda”. Edizione consultata: Machiavelli, Il Principe e Discorsi, Feltrinelli, Milano, 1960.

Arendt, H. Le origini del totalitarismo. 1951. Traduzione di Amerigo Guadagnin, Einaudi, Torino, 2004. ISBN 978-88-06-16935-0.

Orwell, G. 1984. 1949. Secker & Warburg, Londra.

Bonazzi, M. et al. “Deepfake-Eval-2024: A Multi-Modal In-the-Wild Benchmark of Deepfakes Circulated in 2024.” arXiv preprint, 2024. DOI: arXiv:2503.02857v4.

Deloitte. “Generative AI is expected to magnify the risk of deepfakes and other fraud in banking.” Deloitte Financial Services Industry Predictions, 2024.

U.S. Government Accountability Office. “Science & Tech Spotlight: Deepfakes.” Report GAO-20-379SP, maggio 2020.

U.S. Government Accountability Office. “Science & Tech Spotlight: Combating Deepfakes.” Report GAO-24-107292, 2024.

MIT Media Lab. “Detect DeepFakes: How to counteract misinformation created by AI.” Progetto di ricerca, 2024.

CSIRO Australia. “Research reveals ‘major vulnerabilities’ in deepfake detectors.” Comunicato stampa, marzo 2025.

YouGov. “Majorities of Americans are concerned about the spread of AI deepfakes and propaganda.” Sondaggio nazionale USA, agosto 2023.

World Economic Forum. “Deepfakes are here to stay and we should remain vigilant.” Report 2025.

Signicat. “Fraud attempts with deepfakes have increased by 2137% over the last three years.” Report statistico, 2025.

https://www.ictsecuritymagazine.com/articoli/video-fake/

Ott 15, 2025 Marina Londei Approfondimenti, Gestione dati, Gestione dati, In evidenza, News, RSS 0

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Aumentare la complessità delle password, richiedendo l’inserimento di troppi caratteri speciali, non è davvero così utile e, anzi, potrebbe essere controproducente: lo dice il NIST. In un recente aggiornamento delle linee guida dedicate alle organizzazioni sulle modalità e i requisiti tecnici per l’autenticazione degli utenti, l’agenzia governativa ha introdotto alcuni chiarimenti importanti sulla complessità delle password, e non solo.

“Le regole di composizione sono utilizzate comunemente per cercare di complicare i tentativi di indovinare le password scelte dall’utente. Le ricerche però hanno dimostrato che gli utenti rispondo in modi altamente prevedibili ai requisiti imposti dalle regole di composizione“ chiarisce il NIST.

L’agenzia spiega che l’aggiunta di caratteri speciali è diventata ormai prevedibile: è molto probabile che un utente che ha scelto “Password” per autenticarsi aggiunga un “1” o un “!”, in base alla necessità di inserire un numero o un simbolo, alla fine della parola. Anche la scelta dei numeri e dei simboli speciali, in sostanza, è diventata una variabile predicibile. 

Per ridurre la predicibilità delle password, afferma il NIST, sarebbe invece utile effettuare un confronto con delle blocklist ricavate da breach, ovvero delle liste contenenti password che, seppure efficaci secondo le regole imposte dalle organizzazioni, sono state individuate dagli attaccanti.

Imporre regole troppo stringenti, soprattutto con l’uso di simboli speciali, solleva un’altra questione importante: il rischio che l’utente, per ricordarsi una password complessa, la scriva da qualche parte in chiaro. Se è vero che è sempre valido il consiglio di usare un password manager, il problema si ripropone alla scelta della password della cassaforte, e in ogni caso la maggior parte degli utenti non utilizza ancora tool di questo tipo.

Dalle nuove linee guida emerge invece che la lunghezza rimane uno dei fattori fondamentali per garantire la robustezza delle password. “Le password troppo brevi cedono ad attacchi brute-force e a dizionario. La lunghezza minima dipende dalla minaccia che si vuole gestire“.

Se finora il concetto di “entropia” ha guidato la composizione delle password, adesso il NIST ha aggiornato la propria posizione. “L’efficacia delle password scelte dagli utenti è stata spesso caratterizzata utilizzando il concetto di entropia della teoria dell’informazione. Mentre l’entropia può essere facilmente calcolata per i dati con funzioni di distribuzione deterministiche, stimare l’entropia per le password scelte dagli utenti è difficile. Per questo motivo, viene qui presentato un approccio diverso e in qualche modo più diretto, basato principalmente sulla lunghezza della password. L’uso di passphrase (ovvero password composte da più parole) è spesso un modo efficace per creare una password più lunga“.

La posizione del NIST è chiara: introdurre regole stringenti che incrementano la difficoltà di scelta della password e di conseguenza la frustrazione degli utenti significa rischiare che le persone scelgano soluzioni pericolose. Meglio allora introdurre mitigazioni come blocklist, algoritmi di hashing sicuri per la memorizzazione, password randomiche generate e l’introduzione di un limite ai tentativi di autenticazione per bloccare attacchi di brute force.

Queste indicazioni del NIST non sono obbligatorie, ma rappresentano un’importante linea guida che le organizzazioni, in particolare le più piccole, dovrebbero seguire il più possibile. Fermo restando che l’uso dell’autenticazione a più fattori e l’eliminazione delle password siano le strade migliori da percorrere, è fondamentale rafforzare la gestione delle password più che renderle eccessivamente complesse.

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https://www.securityinfo.it/2025/10/15/la-complessita-delle-password-non-e-cosi-importante-lo-dice-il-nist/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=la-complessita-delle-password-non-e-cosi-importante-lo-dice-il-nist

Le piccole e medie imprese di oggi si trovano di fronte a sfide di sicurezza sempre più complesse, che vanno oltre i tradizionali confini della cybersecurity. Nonostante piccoli progressi nella loro postura di sicurezza, l’ultimo Rapporto Cyber Index posiziona l’indice sintetico di sicurezza delle nostre PMI a 52 su 100, segno che stiamo ancora navigando a vista.

In un sistema sempre più interconnesso, dove quasi la metà delle PMI (48%) fa parte di filiere strategiche, la vulnerabilità di un singolo anello può innescare un effetto domino devastante, compromettendo non solo la singola realtà, ma l’intera catena del valore e, in ultima analisi, la stabilità stessa del nostro tessuto produttivo.

La sicurezza non riguarda più solo la protezione dei dati digitali dagli attacchi informatici, ma la salvaguardia dell’intera operatività aziendale in un ecosistema sempre più interconnesso, dove il confine tra fisico e digitale è diventato sempre più labile, fino a dissolversi. È in questo scenario che emerge con forza un nuovo paradigma: la security convergence, l’integrazione strategica tra sicurezza fisica e digitale, a garanzia di una resilienza aziendale solida e una continuità operativa sostenibile.

Perché la sicurezza delle PMI non può più vivere a compartimenti stagni

Per troppo tempo, abbiamo concepito la sicurezza come un insieme di compartimenti stagni, con la cybersecurity che si occupava del mondo digitale, mentre la sicurezza fisica di accessi, beni materiali e persone. Questa visione frammentata, purtroppo, è ormai obsoleta e pericolosa.

Un esempio concreto di come la convergenza sia cruciale riguarda un’utenza ausiliaria in uno stabilimento produttivo — come un sistema di ventilazione o raffreddamento — che smette improvvisamente di funzionare a causa di un attacco informatico. In assenza di un sistema integrato, il guasto potrebbe, non solo essere rilevato in ritardo, ma anche interpretato come un semplice problema tecnico. Invece, un approccio convergente consente di correlare l’anomalia con eventi digitali sospetti, attivare allarmi mirati e intervenire tempestivamente, evitando l’interruzione della produzione e salvaguardando la continuità del business.

La Direttiva NIS2 è un segnale inequivocabile di quanto questa evoluzione sia considerata critica. Ampliando il perimetro di applicazione e introducendo requisiti più stringenti, la normativa ci spinge a ripensare la sicurezza in modo olistico, rendendo la sicurezza un pilastro fondamentale della strategia aziendale.

Trasformare la sicurezza da costo a vantaggio competitivo

È qui che la Security convergence si rivela non solo una risposta, ma una vera e propria opportunità. Integrando sistemi di videosorveglianza, controllo accessi, allarmi e sensoristica con le piattaforme di cybersecurity, si crea un ecosistema di protezione unificato. Questo approccio olistico, basato sui dati, ci permette di:

• Garantire la continuità operativa: proteggere ogni aspetto del business significa assicurare che l’azienda possa continuare a operare anche di fronte a eventi avversi. Un approccio convergente abilita il monitoraggio e la protezione in tempo reale dei processi e delle attività critiche, permettendo reazioni tempestive a qualsiasi evento che impatti il business — dai sistemi IT alla safety e all’operatività quotidiana.
• Ottenere una visione completa e in tempo reale: niente più angoli ciechi. Monitorare simultaneamente eventi fisici e digitali significa identificare correlazioni e anomalie che sfuggirebbero a un’analisi separata per identificare e bloccare minacce ibride, come un attacco informatico veicolato da un’intrusione fisica, o viceversa.
• Reagire proattivamente e in modo coordinato: la capacità di analizzare dati provenienti da fonti diverse consente di anticipare gli attacchi, attivare risposte automatiche e coordinare l’intervento di team di sicurezza fisica e digitale. Questo riduce drasticamente i tempi di reazione e minimizza i danni, trasformando la reazione in prevenzione.
• Ottimizzare costi e risorse: la gestione unificata delle infrastrutture di sicurezza (ad esempio, un’unica piattaforma per monitorare allarmi, videosorveglianza e eventi cyber) riduce la complessità operativa, i costi di manutenzione e la necessità di personale dedicato. Si passa da una logica di “costo” a una di “efficienza e valore aggiunto”.

Perché la security convergence è indispensabile ora

Il tempo, come spesso accade, è un fattore critico. Il divario tra la capacità offensiva dei cybercriminali e la capacità difensiva delle organizzazioni continua ad ampliarsi. Le PMI non possono più permettersi di “sperare” che non accada nulla, ma devono prepararsi a ogni evenienza: adottare un approccio data-driven è cruciale. Analizzando i dati provenienti da tutti i sistemi di sicurezza, la Security convergence permette di identificare pattern, prevedere rischi e prendere decisioni informate.

In questo modo, la sicurezza diventa in una leva strategica per la crescita e la competitività, garantendo la sostenibilità e la Business Continuity di ogni impresa in un mondo sempre più digitale e interconnesso.

Di Marco Bavazzano, CEO di Axitea

https://www.ictsecuritymagazine.com/notizie/pmi-security-convergence/

Various forms of artificial intelligence have been woven into our technology and work life since the 1960s, starting out in robotics and expanding into expert systems and early chatbots. This has, and will continue to evolve, in ways that make it imperative that security leaders have a solid understanding of how to use and integrate these readily available tools in their day-to-day operations and program deliverables.

Some of the ways that these tools can be used are:

1. Decision Support

• Predicting Trends: AI can analyze data to evaluate and forecast information on a topic, providing executives with evidence-based recommendations.
• Scenario Planning: Simulate different business strategies quickly and see potential outcomes, enabling more informed decisions.

2. Automating Repetitive Tasks

• Email and Calendar Management: AI can prioritize messages, schedule meetings, and even draft responses.
• Routine Reporting: Automate gathering, processing, and summarizing business reports, freeing up executive time.

3. Communication

• AI-Powered Writing: Automatically improve clarity or persuasion of white papers, analysis, memos, presentations, or emails.
• Speech Recognition: Transcribe meetings or generate summaries from voice recordings.

4. Insights

• Intelligence: Real-time monitoring of needed topics with digested summaries sent to your inbox for further review.
• Talent Management: Help identify skills gaps among staff and suggest relevant training/coaching opportunities.

5. Stakeholder Engagement

• Automated Responses: AI-powered chatbots manage customer inquiries 24/7.
• Personalization: Tailor information and recommendations.

6. Risk Management – Insider Threat

• Fraud/Aberrant Behavior Detection: AI can spot patterns of unusual activity faster than humans.
• Compliance Monitoring: Stay ahead of regulations by flagging potential issues in real time.

AI does not replace people— it increases human potential by handling routine tasks, surfacing insights from complex data, and enabling faster, better decisions. For executives, this means more time for strategic thinking, a clearer view of business reality, and the ability to respond rapidly in a dynamic market.

There are a number of tools readily available for immediate use. While they do have free to use options, enhanced features and capabilities are available at nominal costs. Below is a list of four that are worth testing and experimenting with to customize to your requirements.

As powerful and useful as these are, there are some challenges that require constant vigilance and oversight. These are tools to gather massive amounts of information in a few minutes. However, you still must consider the reliability and interpretation of the source of the findings.

Platform	Strengths	Weaknesses
Perplexity	Real-time info, citations, flexible models, research focus	Data/web dependency, privacy, limited free use
ChatGPT	Versatile, creative writing, coding, frequent updates	Hallucinations, verbosity, limited deep understanding
Gemini	Large doc processing, data types, Google suite integration	Multi-step reasoning, bias, creative/artistic limits
Claude	Large context, ethical guardrails, nuance, steerability	No visual creation, cautious outputs, usage limits

The user also needs to hone their critical thinking and cognitive skills to ask and frame their questions/requests in a manner that will produce unfiltered and unbiased results. Be aware that currently these engines are heavily reliant on English language sources, even though they are capable of multi-language translations.

Another notable observation is that as you step through exploring and asking multiple questions, the response starts to notice what the engine senses is your bias or viewpoint. It can also start pandering to you with compliments surrounding your questions. i.e., “Great Questions” “What an insightful view,” The user needs to frame their questions as if you were doing an intelligence interview. Also, make sure if you want information from outside your geographical area include that request or it may assume you want information from sources matching your IP address location.

Remember that the research is only as good as the data set it gathers information from. Do not be surprised that the available data being used may have years of disinformation, false narratives and conclusions as well as political and group think messaging.

https://www.securitymagazine.com/articles/101949-future-proof-your-security-career-with-ai-skills

A database was found to be without password protection or encryption, exposing approximately 180,000 records (178,519 files) containing PII and payment data. This database was discovered by Jeremiah Fowler, a Cybersecurity Researcher and was initially reported to Website Planet. 

In an examination of the exposed files, Fowler identified invoices that contained personally identifiable information (PII). Sensitive data in these invoices included, but was not limited to: 

• Names
• Physical addresses
• Phone numbers
• Tax ID numbers

These invoices belonged to employees, customers, service providers and partners globally. Other sensitive documents exposed were airline tickets, ride share receipts, and health insurance payments, medical payments and more. These documents appear to belong to Invoicely by Stack Holdings GmbH, a SaaS portfolio organization based in Vienna. 

Though it is unknown if any malicious actor accessed this data, in the hypothetical event that one had done so, this information could be leveraged to conduct invoice fraud, financial fraud, or identity theft. Furthermore, the PII could be used to create targeted social engineering schemes. 

https://www.securitymagazine.com/articles/101960-180-000-records-of-pii-and-payment-information-exposed

Nell’aprile 2025, i ricercatori di HiddenLayer hanno annunciato una scoperta che ha fatto tremare Silicon Valley: il primo attacco universale di prompt injection capace di violare tutti i principali modelli AI – da ChatGPT a Claude, da Gemini a Llama – con un singolo comando malevolo. Questa tecnica, denominata “Policy Puppetry”, rappresenta l’evoluzione più pericolosa di quella che l’OWASP ha classificato come la vulnerabilità numero uno dei sistemi di intelligenza artificiale.

L’impatto economico è già devastante: secondo IBM, il costo medio di una violazione dei dati ha raggiunto i 4,88 milioni di dollari nel 2024, con un incremento del 10% rispetto all’anno precedente. Per le aziende del settore finanziario, particolarmente vulnerabili agli attacchi di prompt injection, la cifra sale a 6,08 milioni di dollari per incidente. Ma questi numeri potrebbero essere solo la punta dell’iceberg in un mercato AI che vale oltre 100 miliardi di dollari di investimenti annuali.

L’epidemia silenziosa che colpisce il 75% delle aziende

Le statistiche allarmanti del 2024-2025

I dati più recenti dipingono un quadro preoccupante dell’escalation degli attacchi di prompt injection. Secondo le ricerche di Palo Alto Networks, alcune tecniche di attacco raggiungono tassi di successo tra il 65% e l’80% attraverso diversi modelli LLM. Ancora più allarmante: il 99% degli utenti aziendali ha almeno un’estensione browser installata che può essere sfruttata per attacchi “Man-in-the-Prompt”, secondo LayerX Security.

Microsoft rivela che il 75% dei dipendenti aziendali utilizza l’AI generativa nel proprio lavoro, con il 46% che l’ha adottata solo negli ultimi sei mesi. Questa rapida diffusione ha creato una superficie di attacco senza precedenti. Coalition Inc. riporta che gli attacchi di phishing potenziati dall’AI sono aumentati dell’856%, con una riduzione dei costi di implementazione fino al 95% per i criminali informatici.

Le vulnerabilità segnalate quotidianamente sono passate da 113 nel 2024 a 131 nel 2025 secondo Indusface, con un tasso di weaponization dello 0,91% – apparentemente basso ma che rappresenta oltre 200 CVE attivamente sfruttate dai criminali.

I casi più eclatanti che hanno scosso il settore tech

ChatGPT e la memoria compromessa

Uno degli attacchi più sofisticati del 2024-2025 ha sfruttato la funzione memoria di ChatGPT per consentire l’esfiltrazione persistente di dati attraverso multiple conversazioni. Gli attaccanti sono riusciti a memorizzare comandi malevoli nella memoria del sistema, attivabili successivamente per monitorare e rubare informazioni personali degli utenti. Tra i casi più significativi:

• ShadowLeak (giugno 2025): vulnerabilità zero-click scoperta da Radware che permetteva l’esfiltrazione di dati tramite il sistema Deep Research di ChatGPT
• SpAIware (2024): tecnica di Johann Rehberger per persistenza tramite memoria personalizzata
• Multiple vulnerabilità reportate attraverso il programma bug bounty di OpenAI, che ora offre fino a 25.000 dollari per jailbreak universali

Google Gemini sotto attacco via email

Un caso particolarmente insidioso ha coinvolto Google Gemini, dove gli attaccanti hanno incorporato istruzioni malevole “admin” nei corpi delle email. Quando gli utenti cliccavano su “Riassumi questa email”, Gemini trattava il prompt nascosto come prioritario, creando campagne di phishing estremamente convincenti mascherate da avvisi di sicurezza Google legittimi. La vulnerabilità è stata scoperta da Marco Figueroa e reportata tramite 0Din nel programma bug bounty di Mozilla.

La manipolazione di Microsoft Copilot

Microsoft 365 Copilot, utilizzato da diverse aziende con licenze che arrivano a 10.000+ per singola organizzazione secondo i dati del Q3 2024, è stato vittima della vulnerabilità CVE-2025-32711 con un punteggio CVSS di 9.3. L’attacco, denominato “EchoLeak”, permetteva l’iniezione di comandi AI che potevano portare all’esecuzione di codice arbitrario e all’esfiltrazione di dati sensibili attraverso tecniche di ASCII smuggling. Microsoft ha implementato fix server-side per mitigare la vulnerabilità.

L’anatomia tecnica del pericolo: tipologie e metodologie di attacco

Prompt injection diretta vs indiretta

Le prompt injection dirette coinvolgono la manipolazione diretta dell’input utente per sovrascrivere le istruzioni di sistema. Tecniche come il “Role Play” (dove l’AI viene convinta di essere “DAN – Do Anything Now”) o l’offuscamento attraverso Base64, emoji o arte ASCII, continuano a evolversi. I ricercatori hanno identificato oltre 15 sottocategorie di attacchi diretti nel 2024.

Le prompt injection indirette sono ancora più pericolose: nascondono istruzioni malevole in fonti di dati esterne che l’AI processa. Document poisoning, RAG contamination e website injection rappresentano vettori di attacco particolarmente insidiosi perché l’utente attiva inconsapevolmente l’attacco.

Il jailbreaking di nuova generazione

Le tecniche di jailbreaking del 2025 sfruttano le finestre di contesto lunghe (oltre 1 milione di token) per sopraffare le misure di sicurezza attraverso esempi ripetuti. Gli attacchi multimodali nascondono istruzioni testuali all’interno di immagini, mentre la manipolazione della catena di pensiero contamina i processi di ragionamento dei modelli più avanzati.

L’impatto economico: miliardi in fumo

Il conto salato per le imprese

Forrester prevede che le perdite globali da criminalità informatica raggiungeranno i 12 trilioni di dollari nel 2025, con almeno 3 violazioni di dati pubblicamente attribuite a codice generato dall’AI. Il 48% delle organizzazioni ha subito violazioni superiori al milione di dollari, mentre il 27% delle violazioni maggiori costa tra 2 e 5 milioni di dollari per la remediation.

Il settore sanitario affronta i costi più elevati con una media di 10,93 milioni di dollari per violazione. L’attacco a Change Healthcare nel 2024 ha colpito 192,7 milioni di americani (dato aggiornato a gennaio 2025), richiedendo $8,9 miliardi in prestiti d’emergenza per i fornitori, con costi totali stimati tra $2,87 e $3,09 miliardi.

Confronto con altre minacce cyber

Mentre il ransomware ha generato 1,1 miliardi di dollari in pagamenti crypto nel 2023, e gli attacchi alla supply chain hanno causato 45,8 miliardi di dollari di danni, il prompt injection rappresenta una minaccia unica: è più difficile da rilevare (tempo medio di contenimento: 241 giorni) e sfrutta la stessa natura del processamento del linguaggio naturale che rende l’AI così potente.

Le contromisure dell’industria: una corsa contro il tempo

Google e la difesa a 5 livelli

Google ha implementato una strategia di difesa stratificata che include classificatori di contenuti ML addestrati su dati avversariali, rinforzo del pensiero di sicurezza, sanitizzazione del markdown, redazione degli URL sospetti e framework di conferma umana per operazioni rischiose. Questa architettura ha prevenuto con successo l’exploit EchoLeak che ha colpito altri sistemi.

L’approccio costituzionale di Anthropic

Anthropic ha ridotto i tassi di successo del jailbreaking dall’86% al 4,4% attraverso classificatori costituzionali. I loro 3.000+ ore di red team testing con ricompense di 15.000 dollari non hanno ancora scoperto un jailbreak universale, anche se persistono vulnerabilità a prompt injection basate su Unicode invisibili.

Meta e il paradosso open source

Il framework LlamaFirewall di Meta include PromptGuard 2 per la rilevazione di jailbreak e CodeShield per l’analisi statica del codice insicuro. Tuttavia, la ricerca di Trendyol ha mostrato un tasso di bypass del 50% su 100 payload testati, con vulnerabilità a attacchi multilingue e caratteri Unicode invisibili.

Il quadro normativo in evoluzione

L’AI Act europeo e le sanzioni milionarie

L’AI Act dell’UE classifica i sistemi AI ad alto rischio con requisiti stringenti di “accuratezza, robustezza e cybersecurity appropriate”. Le violazioni delle pratiche AI proibite possono comportare multe fino a 35 milioni di euro o il 7% del fatturato globale annuo. Le violazioni della governance dei dati arrivano a 20 milioni di euro o il 4% del fatturato.

GDPR e la vulnerabilità dei dati personali

La Commissione irlandese per la protezione dei dati ha pubblicato nel luglio 2024 una guidance dal titolo “AI, Large Language Models and Data Protection” che avverte: “I filtri possono essere attaccati e aggirati per causare la disponibilità o l’elaborazione di dati in modi non intesi, non autorizzati, insicuri o rischiosi”. Le organizzazioni devono condurre valutazioni d’impatto sulla protezione dei dati (DPIA) per l’elaborazione AI ad alto rischio.

Il cambio di rotta americano

L’amministrazione Trump ha rescisso il framework completo di Biden con l’ordine esecutivo “Removing Barriers to American Leadership in Artificial Intelligence” del 23 gennaio 2025, spostando verso un approccio di “autogoverno” con supervisione normativa ridotta. Tuttavia, gli esperti legali sostengono che il prompt injection violi il Computer Fraud and Abuse Act (CFAA).

Le previsioni degli esperti per il 2025

L’allarme dei ricercatori

Chenta Lee, Chief Architect of Threat Intelligence di IBM Security, avverte: “Con gli LLM, gli attaccanti non hanno più bisogno di Go, JavaScript o Python per creare codice malevolo, devono solo capire come comandare efficacemente un LLM usando l’inglese”.

Il Centre for Emerging Technology and Security conclude che il prompt injection rappresenta “un difetto di sicurezza fondamentale che non può essere facilmente patchato”. Con il 75% dei dipendenti aziendali che utilizzano l’AI generativa, la superficie di attacco continua ad espandersi esponenzialmente.

Gli investimenti in sicurezza AI

L’industria sta rispondendo con investimenti massicci: oltre 100 miliardi di dollari investiti globalmente nell’AI nel 2024 (33% di tutti i finanziamenti VC). Le aziende di sicurezza AI hanno raccolto round significativi:

• Adaptive Security: $43 milioni co-guidati da OpenAI e a16z (aprile 2025)
• Pillar Security: $9 milioni seed per rischi AI-specifici
• Deep Sentinel: Due round da $15 milioni ciascuno (Series A maggio 2023 con Intel Capital, Series B giugno 2025 con Egis Capital Partners)

I programmi bug bounty hanno distribuito ricompense record: Google ha pagato $11,8 milioni di dollari a 660 ricercatori nel 2024, Meta $2,3 milioni, mentre OpenAI offre fino a $25.000 per jailbreak universali attraverso il programma GPT-5 Bio Bug Bounty.

Conclusione: una minaccia esistenziale per l’era dell’AI

Il prompt injection non è solo una vulnerabilità tecnica – è una sfida fondamentale all’architettura stessa dei modelli linguistici che alimentano la rivoluzione AI. Con tassi di successo degli attacchi tra il 65% e l’80%, tecniche di bypass universali che colpiscono tutti i principali modelli, e un panorama normativo frammentato, le organizzazioni si trovano in una posizione precaria.

La convergenza di adozione massiva aziendale, vulnerabilità sistemiche senza soluzioni complete esistenti, e impatto economico devastante in trilioni di potenziali perdite rende il prompt injection la minaccia di sicurezza definitiva del 2025. Le aziende devono implementare strategie di difesa a più livelli, investire in formazione AI e prepararsi a un futuro dove la sicurezza AI non è un optional ma una necessità esistenziale.

Come ha affermato PwC nelle sue previsioni 2025: “I leader aziendali non avranno più il lusso di affrontare la governance AI in modo inconsistente”. In un mondo dove un singolo prompt malevolo può compromettere sistemi del valore di miliardi, la sicurezza contro il prompt injection non è solo una priorità tecnica – è una questione di sopravvivenza aziendale.

Fonti:

HiddenLayer. “Novel Universal Bypass for All Major LLMs” (aprile 2025).

IBM. “IBM Report: Escalating Data Breach Disruption Pushes Costs to New Highs” (30 luglio 2024).

IBM. “Cost of a data breach 2024: Financial industry” (agosto 2024).

OWASP Foundation. “LLM01:2025 Prompt Injection – OWASP Gen AI Security Project” (aprile 2025).

SecurityWeek. “All Major Gen-AI Models Vulnerable to ‘Policy Puppetry’ Prompt Injection Attack” (25 aprile 2025).

Palo Alto Networks Unit 42. “Deceptive Delight: Jailbreak LLMs Through Camouflage and Distraction”

LayerX Security. “Enterprise Browser Extension Security Report 2025” (aprile 2025).

Microsoft. “AI at Work Is Here. Now Comes the Hard Part” (Work Trend Index)

Coalition Inc. “2025 Cyber Claims Report”

Anthropic. “Constitutional Classifiers: Defending against universal jailbreaks” (febbraio 2025)

European Union. “Regulation (EU) 2024/1689 – AI Act Article 99: Penalties”

Data Protection Commission (Ireland). “AI, Large Language Models and Data Protection” (18 luglio 2024).

White House. “Removing Barriers to American Leadership in Artificial Intelligence” (23 gennaio 2025).

Hack The Box. “Inside CVE-2025-32711 (EchoLeak): Prompt injection meets AI exfiltration”

Engineering at Meta. “Looking back at our Bug Bounty program in 2024” (13 febbraio 2025).

https://www.ictsecuritymagazine.com/articoli/prompt-injection/

Ott 14, 2025 Stefano Silvestri In evidenza, Mercato, News, Scenario, Tecnologia 0

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Dopo quasi trent’anni di attività nel mondo della cybersecurity, Ingecom ha completato la trasformazione che la porta a diventare Ignition Italia, una nuova entità interamente controllata dal gruppo Exclusive Networks.

La nascita di Ignition Italia, appena annunciata, segna un passaggio strategico per consolidare la presenza diretta del gruppo nel Sud Europa, dopo le recenti aperture in Grecia, Malta e Cipro.

L’operazione nasce dall’esigenza di unificare il marchio Ignition in tutti i Paesi dell’area mediterranea, creando una rete di distributori specializzati sotto un’unica identità.

Ingecom, una storia trentennale

La traiettoria di Ingecom è una parabola di costante riposizionamento strategico. Nata a Bilbao nel 1996 come system integrator, l’azienda ha saputo intercettare i mutamenti del mercato, affermandosi come distributore a valore aggiunto (VAD) focalizzato sulla cybersecurity, con una presenza consolidata in Spagna, Portogallo e Italia.

Il vero salto di scala si è concretizzato nel 2023 con l’ingresso nel colosso francese della cybersecurity, Exclusive Networks. Questa mossa non è stata una mera acquisizione, ma una fusione strategica: Ingecom è stata inglobata nel network di Ignition Technology, il marchio di Exclusive Networks dedicato alla distribuzione di soluzioni emergenti e “boutique” nel panorama IT.

È da questa integrazione che nasce Ignition, il brand che oggi consolida la presenza e il modello operativo del gruppo in Italia e nell’area mediterranea. Non una semplice ridenominazione, dunque, ma il sigillo su un’identità più dinamica, specializzata e orientata all’incubazione di tecnologie di frontiera che punta a ridefinire il ruolo del VAD.”

“Siamo entusiasti della nascita di Ignition Italia, che ci permetterà di essere ancora più vicini ai nostri partner italiani e di supportare al meglio il nostro ecosistema di vendor”, ha dichiarato Javier Modúbar, CEO di Ingecom.

Un modello di distribuzione fondato sul valore

Alla guida della nuova società c’è Sergio Manidi, supportato da Javier Modúbar (CEO), Ana Salgueiro (VP) e Marina Carracedo (Marketing Manager). Manidi dirige da sei anni le attività italiane di Ingecom e ora assume il ruolo di Country Manager di Ignition Italia.

Il suo obiettivo è chiaro: rafforzare la presenza del gruppo sul mercato nazionale e consolidare un modello di distribuzione che punta su supporto tecnico, formazione e specializzazione.

L’organico italiano è composto da dodici professionisti organizzati in modo da mantenere il rapporto diretto uno a uno tra commerciale e prevendita, per garantire un’assistenza costante durante l’intero ciclo di vendita e implementazione.

“La creazione di questa nuova entità rappresenta un traguardo significativo nel percorso di crescita del gruppo in Italia”, ha commentato Manidi. “Dopo sei anni di attività e una costante espansione, l’apertura di una società interamente dedicata al nostro Paese ci consente di rafforzare la vicinanza a partner e clienti, garantendo un supporto sempre più qualificato e tempestivo”.

Un portafoglio ampio e complementare

L’approccio di Ignition Italia si distingue per la ricerca di tecnologie complementari e integrabili. Queste spaziano dalla cybersecurity IT e OT/ICS alla cyber intelligence, fino ai settori IoT e IoMT. In catalogo figurano vendor come Forescout, CrowdStrike, Claroty, BeyondTrust, Rapid7, Algosec, Mimecast, XM Cyber, Yubico e SealPath, affiancati da numerosi produttori emergenti.

Complessivamente, la società collabora con oltre 200 system integrator italiani, coprendo i segmenti enterprise, corporate e mid-market. “Il nostro lavoro non è distribuire commodity ma fare i minatori: scoprire nuove tecnologie, spesso ancora poco note, e portarle nel canale italiano”, ha spiegato Manidi durante la presentazione.

“Le tecnologie che scegliamo sono complementari, integrabili e scalabili: ci permettono di parlare a clienti enterprise, corporate e mid-market senza perdere specializzazione.”

Una filosofia che si riflette anche nella collaborazione con i partner: “Abbiamo alle spalle un gruppo forte che ci permette di approcciare il mercato in modo disruptive. Ma per farlo serve scegliere i partner giusti, quelli che vogliono davvero sviluppare business”, ha sottolineato il Country Manager.

Innovazione e crescita sostenibile

Ignition Italia punta ora ad ampliare la rete di MSSP e system integrator, investendo in formazione e programmi di abilitazione per il canale. L’obiettivo è sostenere una crescita “sostenibile, innovativa e condivisa”, in linea con la visione del gruppo.

“La cybersecurity è oggi una priorità strategica per tutti i settori, e il nostro obiettivo è mettere a disposizione del mercato soluzioni innovative e servizi a valore aggiunto”, ha ribadito Manidi.

Sul piano tecnologico, l’azienda intende rafforzare la propria presenza nei mercati OT e industriali, oltre che nel campo della cyber intelligence, un ambito in cui rivendica un ruolo da precursore.

“Siamo stati pionieri in Italia sul fronte della cyber intelligence, quando ancora nessuno ne parlava. Oggi vediamo crescere l’interesse ma continuiamo a spingere su un approccio di valore e competenza”, ha concluso.

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https://www.securityinfo.it/2025/10/14/da-ingecom-a-ignition-italia-exclusive-networks-rafforza-la-sua-presenza-nel-sud-europa/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=da-ingecom-a-ignition-italia-exclusive-networks-rafforza-la-sua-presenza-nel-sud-europa

Ott 14, 2025 Marina Londei Gestione dati, In evidenza, News, Privacy, RSS, Tecnologia 0

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In un nuovo post sul proprio blog, Apple ha espresso i suoi dubbi su una legge che rende obbligatoria la verifica dell’età per tutti coloro che vogliono scaricare applicazioni dallo Store o effettuare acquisti in-app.

La nuova legge – SB2420 – entrerà in vigore in Texas a partire dal 1° gennaio 2026 e prevede che chiunque voglia creare un account Apple (ma anche Google) a confermare di avere più di 18 anni; per fare ciò, gli sviluppatori e gli operatori dei marketplace di app dovranno di fatto raccogliere informazioni sull’età dei nuovi utenti, ovvero tramite caricamento di carte d’identità e dati dei genitori o tutori. 

“Pur condividendo l’obiettivo di rafforzare la sicurezza dei minori online, temiamo che SB2420 vada a impattare la privacy degli utenti richiedendo la raccolta di informazioni sensibili e di identificazione personale per scaricare qualsiasi applicazione, anche se un utente vuole semplicemente controllare il meteo o i risultati sportivi” ha affermato la compagnia.

La critica mossa da Apple sulla verifica dell’età è infatti relativa all’applicazione indiscriminata della legge. Per la compagnia non si tratta però soltanto di un problema di privacy, ma di un peso aggiuntivo per gli sviluppatori: quando la legge verrà definitivamente approvata, tutti gli account Apple di persone sotto i 18 anni saranno obbligati a far parte di in un gruppo “In famiglia” e saranno i genitori o i tutori a dover confermare tutti i download, gli acquisti e le transazioni; ciò “impatterà gli sviluppatori che dovranno implementare nuove funzionalità e modificare il comportamento delle proprie applicazioni per essere a norma di legge“.

Questa disposizione non rimarrà confinata in Texas, ma diventerà legge anche in Utah e Louisiana nel corso del 2026, e potenzialmente anche in altri stati U.S.A.

Secondo Apple, sarebbe opportuno che la legge introducesse l’obbligo del controllo dell’età solo per quelle applicazioni che sono classificate come potenzialmente non adatte ai minori.

In ogni caso, per supportare gli sviluppatori, Apple ha annunciato l’introduzione di nuove funzionalità che facilitano l’implementazione dei controlli di età. Gli sviluppatori possono già integrare l’API “Declared Age Range” ed entro fine anno saranno disponibili nuove feature che permettono di riottenere il consenso dei genitori in caso di aggiornamento delle app.

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