Apr 16, 2025 Marina Londei In evidenza, News, RSS, Vulnerabilità 0

---

Aggiornamento:

“Il programma CVE ha un valore inestimabile per la comunità cibernetica ed è una priorità del CISA. Ieri sera, il CISA ha eseguito il periodo di opzione sul contratto per garantire che non vi sia alcuna interruzione dei servizi critici CVE. Apprezziamo la pazienza dei nostri partner e delle parti interessate”, ha dichiarato un portavoce dell’agenzia.

Finanziato direttamente dal Dipartimento di Sicurezza Nazionale degli Stati Uniti, il CISA ha dichiarato che il contratto per il programma CVE reserà attivo per i prossimi 11 mesi.

Articolo originale:

L’amministrazione Trump ha rinnovato i finanziamenti per un anno.

Il governo U.S.A. ha annunciato l’interruzione dei finanziamenti al CVE (Common Vulnerabilities and Exposures), il programma no-profit del MITRE. La sospensione dei fondi comincia già da oggi.

Il programma, attivo da 25 anni, è ormai un aiuto fondamentale per la gestione delle vulnerabilità. Come riporta The Hacker News, CVE ha registrato oltre 274.000 vulnerabilità fino a oggi, ponendosi come “uno standard de facto per identificare, definire e catalogare pubblicamente le falle di sicurezza individuate usando gli ID CVE“.

Il programma finora è stato ampiamente finanziato dalla CISA e quindi dal Dipartimento della Sicurezza Nazionale. Senza l’iniziativa, o comunque con un programma non affidabile al 100%, aziende e organizzazioni saranno in difficoltà nell’individuare le vulnerabilità e le modalità corrette per gestirle.

La notizia si è diffusa dopo una comunicazione del MITRE condivisa su LinkedIn da Tib3rius, penetration tester e ricercatore di sicurezza. Nel documento Yosry Baroum, VP and Director del Center for Securing the Homeland, ha avvertito dei pericoli derivanti dalla sospensione dei fondi. “Se si dovesse verificare un’interruzione del servizio, prevediamo molteplici impatti su CVE, compreso un deterioramento dei database nazionali delle vulnerabilità e degli advisory di sicurezza, dei tool dei vendor, delle operazioni di risposta agli incidenti e di tutti i tipi di infrastrutture critiche“.

Il governo continuerà a “compiere sforzi considerevoli” per supportare la MITRE Corporation e l’organizzazione farà di tutto per continuare a sostenere il programma. Indubbiamente però, senza il supporto finanziario del governo, garantire un adeguato livello di servizio sarà molto più complesso.

“CVE è una pietra miliare della cybersicurezza e qualsiasi gap nel supporto metterà a rischio in modo inaccettabile le nostre infrastrutture critica e la sicurezza nazionale” ha dichiarato Katie Moussouris, fondatrice e CEO di Luta Security, a The Register.

Né il governo statunitense né la CISA hanno ancora rilasciato commenti ufficiali a riguardo.

---

---

---

https://www.securityinfo.it/2025/04/16/addio-a-cve-il-governo-u-s-a-sospende-i-finanziamenti-per-il-programma/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=addio-a-cve-il-governo-u-s-a-sospende-i-finanziamenti-per-il-programma

Keith Oringer, Founder and President of Security ProAdvisors, passed away on April 11, 2025. Oringer was an esteemed leader in the industry, with more than 30 years of experience and a legacy defined by integrity and excellence. 

Oringer’s founded Security ProAdvisors in 2015, combining his financial and operational expertise to support security organizations in improving profitability and greater valuation. In this role, he represented sellers and buyers of security guarding companies and offered valuation and consulting services. He also co-authored “Legends of the Security Services Industry: Profiles in Leadership” and was a contributing writer to Security magazine. 

To those who knew him, Oringer was passionate about everything he did — whether in business, on the tennis court, or in the company of family and friends.

Oringer was the husband of Nicole and the father of Andrew and Eric. He was also the brother of Wendi and the uncle to Josie and Maya.

https://www.securitymagazine.com/articles/101543-security-industry-mourns-the-loss-of-keith-oringer

Apr 16, 2025 Marina Londei In evidenza, Minacce, News, Prodotto, RSS 0

---

Microsoft sta per rilasciare una nuova funzionalità di Defender for Endpoint per isolare gli endpoint con IP sconosciuti, così da bloccare il traffico da e verso questi nodi e ridurre il rischio di movimenti laterali da parte degli attaccanti.

La feature fa parte di una serie di contromisure introdotte da Microsoft per agire su dispositivi sospetti e isolarli in caso di possibili attacchi. Gli utenti possono isolare un device compromesso o potenzialmente tale sia manualmente, gestendolo dalla pagina Inventario di Defender, sia affidandosi alla nuova funzionalità.

“Defender for Endpoint può anche bloccare indirizzi IP associati a dispositivi non individuati o non registrati in Defender for Endpoint” ha spiegato la compagnia. “La possibilità di bloccare un indirizzo IP impedisce agli attaccanti di spostarsi su altri dispositivi non compromessi. L’isolamento di un indirizzo IP fa sì che i dispositivi Defender for Endpoint registrati blocchino le comunicazioni in entrata e in uscita con i device che utilizzano l’indirizzo IP bloccato“.

L’isolamento avviene tramite automatic attack disruption, una funzionalità che si occupa di bloccare gli attacchi in corso per limitare l’impatto sulle risorse dell’organizzazione e dare tempo ai team di sicurezza di agire. La feature è in grado di correlare gli alert provenienti da diverse fonti per identificare la catena di attacco ed eseguire azioni in risposta.

Se il software individua un indirizzo IP associato a un dispositivo non registrato, lo blocca automaticamente. Dall’interfaccia della piattaforma è possibile accedere alla mappa di dispositivi in rete e visualizzare quelli bloccati relativi a un determinato incidente di sicurezza.

È possibile sbloccare l’IP isolato in qualsiasi momento ripristinando la sua connessione al resto della rete dal Centro notifiche della piattaforma.

La feature, ora disponibile in preview, sarà supportata su Defender for Endpoint per Windows 10, Windows 2012 R2, Windows 2016 e per i dispositivi Windows Server 2019 e superiori.

---

---

---

https://www.securityinfo.it/2025/04/16/defender-for-endpoint-blocchera-gli-ip-sconosciuti-per-impedire-il-movimento-laterale/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=defender-for-endpoint-blocchera-gli-ip-sconosciuti-per-impedire-il-movimento-laterale

Nell’universo in rapida evoluzione della sicurezza informatica, l’intelligenza artificiale generativa ha introdotto paradigmi completamente nuovi che sfidano le nostre concezioni tradizionali di protezione dei dati, privacy e cybersecurity. Tra le questioni più dibattute e fraintese emerge il concetto di “machine unlearning”, una tecnologia che promette di far “dimenticare” alle IA informazioni specifiche. Ma cosa succede quando questa promessa si scontra con la realtà tecnica? Approfondiamo le implicazioni per la sicurezza informatica di un fenomeno che rischia di creare un pericoloso falso senso di protezione.

Il seguente articolo analizza e sviluppa i concetti presentati nella pubblicazione accademica “Machine Unlearning Doesn’t Do What You Think: Lessons for Generative AI Policy, Research, and Practice” di A. Feder Cooper et al., 2024, e ne approfondisce le implicazioni per la sicurezza informatica contemporanea.

La promessa infranta del Machine Unlearning

Il machine unlearning rappresenta, in teoria, una soluzione elegante a problemi complessi: permettere ai modelli di intelligenza artificiale di “disimparare” informazioni specifiche senza necessità di riaddestrarli completamente. Questa possibilità appare particolarmente allettante nel contesto del Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) europeo, che garantisce il “diritto all’oblio”. L’idea che si possa semplicemente “cancellare” dati sensibili o potenzialmente dannosi dai modelli di IA è seducente, ma nasconde una realtà ben più complessa.

A differenza di un database tradizionale, dove è possibile identificare e rimuovere record specifici, un modello di IA generativa non archivia informazioni in modo discreto e facilmente accessibile. Durante l’addestramento, i dati vengono trasformati in pattern codificati nei parametri del modello – pattern che non sono né direttamente né facilmente interpretabili. La rimozione di informazioni da un modello di IA non è quindi paragonabile all’eliminazione di dati da un database.

Questa discrepanza fondamentale crea una vulnerabilità significativa: l’illusione che informazioni sensibili siano state effettivamente rimosse quando, in realtà, tracce di esse potrebbero persistere in forme latenti o emergere in modo inaspettato nelle generazioni future del modello.

I rischi nascosti nei sistemi con rimozione selettiva dei dati

Quando si parla di sicurezza informatica nell’ambito dell’IA generativa, emerge un problema cruciale: la rimozione di informazioni osservate (i dati di addestramento) non garantisce la soppressione di output problematici. In altre parole, anche se si eliminassero tutte le immagini protette da copyright di un personaggio come Spiderman dal dataset di addestramento di un modello, questo non impedirebbe necessariamente al modello di generare output che assomigliano a Spiderman.

Questo fenomeno crea un rischio di sicurezza non trascurabile: organizzazioni e aziende potrebbero credere erroneamente di aver mitigato rischi legali o di sicurezza rimuovendo determinate informazioni dai loro modelli, mentre in realtà rimangono potenzialmente vulnerabili. È un caso classico in cui la percezione di sicurezza diventa più pericolosa dell’assenza di sicurezza stessa, poiché porta a decisioni basate su presupposti errati.

L’aspetto più preoccupante è che, tramite prompt sapientemente costruiti, utenti malintenzionati potrebbero aggirare le misure di unlearning reintroducendo informazioni che si credevano rimosse. Questo scenario è particolarmente allarmante quando si tratta di informazioni sensibili come dati personali, procedure di sicurezza o conoscenze che potrebbero essere sfruttate per attività dannose.

La natura Dual-Use dell’IA e i dilemmi di sicurezza irrisolvibili

Un altro aspetto fondamentale che complica ulteriormente il panorama della sicurezza informatica è la natura intrinsecamente “dual-use” dei sistemi di IA generativa. Come un computer può essere utilizzato sia per progettare un’arma biologica che per comporre il prossimo grande musical di Broadway, anche i sistemi di IA generativa possono essere impiegati per scopi sia benefici che dannosi.

Questa dualità pone una sfida insormontabile: anche output apparentemente innocui, se isolati, potrebbero essere utilizzati per scopi dannosi in contesti diversi. Ad esempio, un modello potrebbe generare informazioni su una singola reazione chimica – perfettamente legittima in un contesto educativo – che, combinata con altre conoscenze in possesso di un utente malintenzionato, potrebbe consentire la creazione di una molecola tossica.

Il problema fondamentale è che nessun metodo di unlearning può anticipare come una persona o un altro agente potrebbe comportarsi con gli output dell’IA in un numero potenzialmente infinito di contesti diversi. Il controllo che i metodi di unlearning possono offrire è limitato ai parametri del modello e ai suoi output diretti, ma non può estendersi agli usi imprevisti o deliberatamente malevoli di tali output.

L’impatto sulla Privacy nell’era Post-GDPR

La privacy rappresenta forse il campo dove le limitazioni del machine unlearning hanno le implicazioni più immediate. L’interpretazione comune del “diritto all’oblio” sancito dal GDPR presuppone che sia possibile rimuovere completamente l’influenza dei dati personali di un individuo da un modello addestrato. Questa interpretazione, sebbene diffusa nella letteratura di ricerca sull’apprendimento automatico, si scontra con limitazioni tecniche significative.

Anche se si rimuovessero tutti i dati personali di un individuo dal dataset di addestramento e si riaddestrasse il modello da zero (il cosiddetto “gold standard” per l’unlearning), non vi sarebbe alcuna garanzia che il modello non possa comunque generare informazioni sensibili su quell’individuo attraverso generalizzazioni basate su informazioni latenti derivate da altri dati.

Questo solleva questioni fondamentali: se un modello di IA può ancora fare inferenze su un individuo dopo che i suoi dati specifici sono stati “disimparati”, si può davvero affermare che il diritto alla privacy di quell’individuo sia stato rispettato? La sicurezza dei dati personali è realmente garantita, o stiamo semplicemente applicando una soluzione superficiale a un problema profondamente radicato nella natura stessa dell’intelligenza artificiale?

Le sfide di sicurezza nel contesto del copyright e della proprietà intellettuale

Anche nel campo del copyright e della proprietà intellettuale, il machine unlearning solleva problematiche di sicurezza significative. Se un’azienda riceve una richiesta di rimozione per contenuti protetti da copyright nel proprio modello di IA, potrebbe implementare metodi di unlearning per tentare di rimuovere tali contenuti o sopprimere output simili.

Tuttavia, la natura indefinita della “somiglianza sostanziale” nel diritto d’autore rende impossibile programmare in modo completo e affidabile quali opere siano sostanzialmente simili ad altre. Un modello modificato per non generare immagini simili a una particolare immagine di un personaggio protetto da copyright potrebbe comunque generare immagini simili ad altre rappresentazioni dello stesso personaggio – o di altri personaggi dello stesso creatore.

Questa incertezza espone le organizzazioni a rischi legali significativi, creando una zona grigia dove nemmeno le migliori pratiche di unlearning possono garantire una protezione completa. La sicurezza giuridica diventa così un miraggio, con implicazioni economiche potenzialmente devastanti date le severe sanzioni previste per le violazioni del copyright.

Verso un approccio di sicurezza realistico nell’era dell’IA Generativa

Di fronte a queste sfide, è fondamentale sviluppare un approccio alla sicurezza informatica più realistico e sfumato quando si tratta di IA generativa. Il primo passo è riconoscere che il machine unlearning non è una soluzione universale, ma solo uno strumento tra molti nel toolkit della sicurezza informatica e della conformità normativa.

Le organizzazioni dovrebbero adottare una visione più sfumata e orientata al rischio, concentrandosi non solo sulla rimozione delle informazioni dai modelli, ma anche su robusti sistemi di filtraggio degli output e politiche di utilizzo responsabile. Invece di promettere l’impossibile – la rimozione completa e irreversibile di informazioni specifiche – le organizzazioni dovrebbero mirare a “sforzi ragionevoli” per mitigare i rischi, un approccio che potrebbe trovare maggiore comprensione anche tra giudici e regolatori.

È inoltre cruciale comprendere che la sicurezza dell’IA generativa è una questione di sistema, non solo di modello. Gli interventi a livello di sistema (come i filtri di contenuto) sono strumenti importanti per limitare gli output problematici, ma la loro efficacia richiede un’analisi a livello di sistema. I modelli a pesi aperti, come la famiglia Llama di Meta, presentano sfide particolari per l’unlearning, poiché rilasciati come parametri senza possibilità di implementare guardrail a livello di sistema.

Strategie concrete per i professionisti della Sicurezza Informatica

Alla luce delle problematiche evidenziate, i professionisti della cybersecurity che lavorano con sistemi di IA generativa dovrebbero adottare un approccio multistrato che vada oltre il semplice affidarsi alle tecniche di cancellazione dei dati. Ecco alcune strategie concrete:

1. Implementare sistemi di monitoraggio continuo: Anziché presumere che la rimozione dei dati sia definitiva, è essenziale monitorare costantemente gli output dei modelli per identificare eventuali “fughe” di informazioni che si ritenevano rimosse.
2. Adottare una difesa a profondità: Combinare diverse tecniche di protezione, inclusi filtri di output, verifiche pre-rilascio, e sistemi di rilevamento di prompt malevoli che tentano di aggirare le protezioni.
3. Abbracciare il principio del “least privilege”: Limitare l’accesso ai modelli più potenti solo agli usi assolutamente necessari, implementando versioni con capacità ridotte per applicazioni meno critiche.
4. Sviluppare protocolli di risposta agli incidenti specifici per l’IA: Creare procedure di emergenza dedicate che considerino la possibilità che informazioni “disimparate” possano riemergere in modi inaspettati.
5. Implementare tecniche di offuscamento dei dati sensibili: Quando possibile, trasformare i dati sensibili prima dell’addestramento in modo da preservare i pattern utili eliminando le informazioni identificative specifiche.

Dal punto di vista organizzativo, è fondamentale che i responsabili della sicurezza informatica:

• Comunichino chiaramente i limiti delle tecnologie di cancellazione dei dati ai dirigenti e agli stakeholder;
• Documentino in modo trasparente i rischi residui dopo l’applicazione delle tecniche di unlearning;
• Integrino valutazioni specifiche per l’IA nei processi di gestione del rischio aziendale;
• Collaborino strettamente con esperti legali per allineare le aspettative di conformità con le reali capacità tecniche.

Infine, è cruciale adottare un approccio di sicurezza adattivo che riconosca che i modelli di IA generativa sono entità dinamiche. La sicurezza non può essere considerata come uno stato finale da raggiungere, ma come un processo continuo di valutazione, miglioramento e adattamento alle nuove vulnerabilità che emergono con l’evoluzione dei modelli e delle tecniche di attacco.

Ripensare la Sicurezza nell’era Post-Controllo

L’analisi del machine unlearning rivela una verità scomoda: stiamo entrando in un’era in cui l’illusione del controllo tecnologico totale deve essere abbandonata. Le implicazioni di questa realtà sono profonde e richiedono un cambio di paradigma radicale nella sicurezza informatica.

Il settore della cybersecurity ha storicamente operato su un presupposto fondamentale: che con sufficienti risorse, competenze e tecnologie, sia possibile creare sistemi “sicuri”. I modelli di IA generativa sfidano questo assioma in modo fondamentale. Come dimostrato dalle limitazioni intrinseche del machine unlearning, ci troviamo di fronte a sistemi la cui complessità supera la nostra capacità di controllo deterministico.

Questo non è semplicemente un problema tecnico che sarà risolto da metodi più sofisticati in futuro. È una limitazione fondamentale e ineludibile che deriva dalla natura stessa dell’apprendimento automatico avanzato. Ogni tentativo di controllare rigorosamente questi sistemi si traduce inevitabilmente in una riduzione della loro utilità e potenza, creando un compromesso impossibile da risolvere in modo soddisfacente.

La conclusione più radicale è che dobbiamo abbandonare il paradigma della “cyber-sicurezza” in favore di un approccio di “cyber-resilienza”. La differenza è sostanziale: mentre la sicurezza si concentra sulla prevenzione degli incidenti, la resilienza accetta l’inevitabilità di alcuni fallimenti e si concentra sulla capacità di un sistema di continuare a funzionare nonostante gli attacchi o le compromissioni.

Invece di promettere falsamente che le informazioni sensibili possono essere completamente rimosse dai modelli di IA, dovremmo sviluppare architetture che possano funzionare in modo sicuro anche quando alcuni dati vengono inevitabilmente esposti. Questo richiede un cambiamento profondo nella progettazione di sistemi, nelle metodologie di valutazione del rischio e nella formazione professionale.

La vera innovazione nella sicurezza dell’IA non verrà da tentativi sempre più sofisticati di controllare l’incontrollabile, ma da approcci che accettano i limiti del controllo e costruiscono robustezza attraverso ridondanza, compartimentazione e ripristino rapido. Questo è un cambiamento epistemologico profondo, che richiede di abbandonare il confortante ma illusorio paradigma della sicurezza assoluta.

https://www.ictsecuritymagazine.com/articoli/machine-unlearning-e-ia-gen/

Cybersecurity protocols are a necessity for every digital enterprise. However, as business leaders navigate a variety of tools on the market, they’re realizing just how imperative choosing the right solution is. The global average cost of a data breach reached $4.88 million in 2024, marking a 10% increase from the previous year — the largest yearly jump since the pandemic. Not only are enterprises losing money from the breach itself, but its impact on customer trust and brand reputation undermines revenue growth. 

Insufficient onboarding and authentication protocols, along with the continued use of wildly popular, and vulnerable, passwords such as “123456” are placing enterprises and their customers at risk.

However, there are modern strategies to combine security with simplicity. Let’s explore the specific security measures businesses across sectors use to transform risks into growth opportunities. 

The hidden connection between security and business outcomes

Traditionally, cybersecurity has been viewed as a cost center, but forward-thinking enterprises are reframing it as a growth driver. Effective security measures do more than safeguard data; they enhance user trust, streamline experiences, and improve operational efficiency — all of which contribute to a healthier bottom line. Digital onboarding and advanced authentication are key components of this transformation, particularly in industries where seamless user experiences and regulatory compliance are paramount.

Cybersecurity’s growth impact across industries

Seamless security measures are becoming a powerful growth lever. A 2024 survey found that 56% of United States respondents were not at all likely to trust a company with their personal data after a breach, highlighting the significant impact on consumer confidence. Industries like gaming have set a high bar for frictionless user experiences, leveraging intuitive onboarding and real-time authentication to keep users engaged. For example, gamers expect near-instant account creation and access, all while ensuring their personal data remains secure. This balance between convenience and security is something other sectors — such as banking, healthcare, and retail — can adopt to improve customer satisfaction and loyalty.

When security measures are invisible yet effective, they create an environment of trust that encourages customer engagement. In the financial sector, for instance, digital onboarding solutions help businesses meet anti-money laundering (AML) and Know Your Customer (KYC) requirements without creating friction for the user. This ensures compliance while preserving high conversion rates. By prioritizing seamless security, companies can reduce onboarding abandonment rates, increase customer retention, and ultimately boost revenue.

Digital onboarding: A practical and strategic tool

Digital onboarding, the process of setting up new customer accounts entirely online, has revolutionized the way businesses interact with clients. Key elements of this process include:

• Real-time identity verification: Using biometric tools like selfie matching, voice recognition and fingerprint scans ensures that the person opening the account is legitimate.
• Data collection and compliance: Collecting and processing client data, such as addresses and identity documents, in a secure and efficient manner helps meet regulatory requirements like AML and KYC.
• Automation and AI: Machine learning minimizes manual intervention, reducing errors and speeding up the onboarding process.

This approach not only enhances the customer experience but also ensures companies remain compliant with regulatory frameworks. For financial institutions, in particular, digital onboarding has become indispensable, offering a streamlined yet secure way to add new clients.

Cybersecurity as a strategic advantage

Security doesn’t stop at onboarding. Continuous authentication mechanisms, such as behavioral biometrics and device fingerprinting, provide ongoing protection without disrupting the user experience. These tools enable businesses to detect anomalies and prevent fraud in real-time, further strengthening customer trust.

Businesses that embrace digital onboarding and continuous authentication are not only protecting themselves against threats but also positioning security as a competitive differentiator. In fact, organizations that extensively deployed security AI and automation experienced an average cost savings of $2.22 million compared to those that did not utilize these technologies. By prioritizing seamless and secure customer interactions, enterprises can enhance trust, reduce churn, and unlock new revenue streams. 

https://www.securitymagazine.com/articles/101542-recognizing-cybersecurity-as-a-revenue-growth-strategy

Laboratory Services Cooperative (LSC) announced it experienced a cybersecurity incident, possibly compromising patient and employee data. LSC, a provider of lab testing services, services select Planned Parenthood centers. Not all Planned Parenthood centers are affected by this cybersecurity incident, only the ones that receive lab testing services from LSC. Individuals who visited these centers for lab tests may have compromised information. 

Suspicious activity was discovered on the LSC network in October 2024. LSC involved third-party cybersecurity specialists to investigate the nature and scope of the incident, revealing that malicious actors accessed and removed some files belonging to the organization. The compromised information may include names, emails,  addresses, and phone numbers. Furthermore, data of one or more of the following categories may have been taken: 

• Clinical/medical information: This information may include date(s) of service, patient/accession numbers, provider names, treatment locations and other care-related details. It may also include diagnoses, lab results, treatments and medical record numbers. 
• Health insurance information: Data may include insurance company names, plan names, plan types and member/group ID numbers.
• Billing, claims and payment details: This could involve claim numbers, billing codes, balance information and payment card information. It could also include bank account details such as bank names, routing numbers and account numbers. 

Additional personal information may have also been lost, including birth dates, demographic information, state ID numbers, student ID numbers, Social Security numbers, and other forms of government identification.

https://www.securitymagazine.com/articles/101540-laboratory-services-cooperative-experienced-a-cybersecurity-incident

Trend Micro Research has found a NVIDIA security update from September 2024 for a critical vulnerability (CVE-2024-0132) was incomplete. This patch was meant for the NVIDIA Container Toolkit and could potentially leave systems open to container escape attacks. Furthermore, the researchers identified a a denial-of-service (DoS) vulnerability impacting Docker on Linux. 

When exploited, these vulnerabilities could allow malicious actors to access sensitive data or disrupt operations, possibly leading to the loss of intellectual property or proprietary AI models as well as downtime caused by system inaccessibility or resource exhaustion. 

Thomas Richards, Infrastructure Security Practice Director at Black Duck, comments, “The severity of these vulnerabilities should prompt organizations to take immediate action to patch their systems and better manage software risk. Given how NVIDIA has become the de facto standard for AI processing, this potentially affects every organization involved in the AI space. With working proof of concept code for some of the issues, organizations are already at risk. Data corruption or system downtime can negatively impact the LLM models and creates supply chain concerns if the models are corrupted for downstream applications.”

“Organizations utilizing the NVIDIA” 

Jason Soroko, Senior Fellow at Sectigo, states, “The Trend Micro research report shows that the mitigation does not comprehensively address all exploit vectors, creating a false sense of security. This research challenges defenders to question patch completeness and adopt a proactive stance toward driver integrity verification. It puts extra weight on cyber defense staff that are already busy. They need to monitor their networks for exploitation attempts while deploying additional defenses such as strict system segmentation and enhanced intrusion detection. Maintaining updated intelligence on emerging threats, and having close communication with vendors, is essential to adapt mitigation strategies and compensate for gaps left by incomplete fixes.”

https://www.securitymagazine.com/articles/101541-incomplete-nvidia-patch-could-leave-ai-infrastructure-and-data-at-risk

Apr 15, 2025 Marina Londei Approfondimenti, Attacchi, Attacchi, In evidenza, Minacce, Minacce, News, RSS 0

---

La diffusione dell’IA e il progressivo miglioramento degli LLM ha reso questi strumenti un aiuto ormai essenziale per il mondo dello sviluppo software. Nonostante i guadagni in produttività, l’uso di questi tool comporta anche numerosi rischi di sicurezza, tra i quali anche il novello “Slopsquatting“.

Il termine, coniato da Seth Larson, ricercatore per la Python Software Foundation, indica l’introduzione da parte degli attaccanti di package Python con nomi che potrebbero essere generati (per sbaglio) dagli assistenti di IA. Questi pacchetti contengono codice malevolo; la speranza è appunto che, per via delle allucinazioni degli strumenti, qualche sviluppatore lo copi e lo installi senza rendersi conto che sia falso.

Gli errori degli LLM

In un post dedicato all’argomento, il team di Socket riporta i risultati di una ricerca proprio sulle allucinazioni legate ai nomi dei package Python nel codice generato dagli LLM. Condotta da un team della University of Texas e della University of Oklahoma, la ricerca ha testato 16 tra i modelli di generazione del codice più usati, sia commerciali che open-source.

Dai risultati è emerso che il 19,7% dei pacchetti consigliati dagli LLM non esiste. I modelli open-source hanno commesso errori più frequentemente rispetto a quelli commerciali, con CodeLlama 7B e CodeLlama 34B che hanno “allucinato” più degli altri, in più di un terzo degli input. Il meno prono a errori è stato invece GPT-4 Turbo con tasso di allucinazione del 3,59%. In tutto, sono stati generati 205.000 nomi errati e unici di pacchetti.

Durante l’esperimento, i ricercatori hanno eseguito per 10 volte ognuno dei 500 prompt di sviluppo di codice. Dalle prove è emerso che il 43% dei pacchetti inesistenti è stato riproposto ogni volta, mentre il 39% non è più comparso dopo la prima volta. “Questa netta differenza suggerisce un pattern bimodale nel comportamento dei modelli: le allucinazioni sono o altamente stabili o del tutto imprevedibili” ha spiegato il team di Socket.

Ancora più significativo è il fatto che il 58% dei pacchetti falsi è stato ripetuto più di una volta durante le ripetizioni: ciò significa che la maggior parte delle allucinazioni non sono solo “rumore casuale” ma nomi ripetibili che dipendono da come i modelli rispondono ai prompt. Questo facilita il lavoro degli attaccanti nell’individuare gli LLM più proni a errori e i nomi dei package errati più ripetuti, così da creare i pacchetti malevoli con quei nomi.

Un’altra questione preoccupante è che la maggior parte dei nomi falsi dei pacchetti è semanticamente convincente, con il 38% dei risultati che erano molto simili a quelli reali e ne simulavano la struttura di naming. Inoltre, l’8,7% dei pacchetti Python “allucinati” erano in realtà pacchetti npm validi.

Un aspetto positivo è che alcuni modelli riescono a identificare i nomi errati che hanno generato con un’accuratezza media del 75%.

Slopsquatting: un rischio per la supply chain

Lo Slopsquatting si aggiunge alla lista di attacchi di tipo “package confusion” che mettono a serio rischio la supply chain. “I pacchetti “allucinati” possono essere generati in maniera consistente e condivisi ampiamente con auto-completamenti, tutorial e porzioni di codice scritte dall’IA“.

Questa minaccia può scalare in breve tempo: se un pacchetto falso viene consigliato da sempre più modelli e un attaccante ha registrato quel nome, il codice malevolo si diffonde senza troppi problemi. “Visto che molti sviluppatori si fidano dell’output dei tool di IA senza una validazione rigorosa, la finestra di opportunità è spalancata“. Con sempre più sviluppatori che affidano all’IA l’implementazione completa del codice, il rischio di fidarsi ciecamente delle dipendenze introdotte dall’IA e di non verificare l’esistenza dei pacchetti aumenta.

Aumentare il livello di attenzione in questo caso è essenziale: se l’IA è un ottimo aiuto per velocizzare la produzione di codice, è importante verificare attentamente gli output, soprattutto quando si sceglie di usare librerie e pacchetti. Visto l’impatto dello Slopsquatting, è anche indispensabile fare affidamento a strumenti in grado di segnalare pacchetti pubblicati di recente o sospetti prima che vengano installati.

---

---

---

https://www.securityinfo.it/2025/04/15/slopsquatting-quando-lia-consiglia-pacchetti-che-non-esistono/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=slopsquatting-quando-lia-consiglia-pacchetti-che-non-esistono

La protezione dei dati aziendali e la sicurezza delle informazioni sono temi cruciali in un mondo sempre più connesso e digitalizzato. Ogni giorno, le organizzazioni affrontano minacce sempre più sofisticate, che variano da attacchi mirati alla compromissione dei sistemi fino a comportamenti che rischiano di violare le normative sulla privacy.

La responsabilità di gestire queste minacce non ricade solo sugli strumenti tecnologici, ma anche sul comportamento o la condotta umana. Proseguendo la trattazione, iniziata in un precedente lavoro, “Il CISO come leader nella gestione del rischio informatico”, esamineremo qui la figura del Chief Information Security Officer (CISO), il professionista incaricato di tutelare la sicurezza informatica societaria, ma dal punto di vista della formazione e sensibilizzazione del personale, un processo che si rivela fondamentale per garantire una protezione efficace contro le minacce all’information security in azienda.

Programmi di formazione continua sulla cybersecurity per i dipendenti

L’avanzamento rapido della tecnologia ha portato a minacce informatiche sempre più sofisticate. Ciò che non cambia mai però è il fatto che la sicurezza informatica dipende tanto dalle azioni delle persone quanto dalla tecnologia. Anche con le più avanzate misure di protezione, basta un clic imprudente su un link dannoso o l’uso di una password poco sicura per esporre l’azienda a una grave violazione. Questo evidenzia quanto sia fondamentale il contributo dei dipendenti nella strategia complessiva di sicurezza informatica.

La formazione dei dipendenti rappresenta quindi una delle misure di sicurezza più importanti per un’azienda, attraverso un programma di formazione continuo è possibile assicurare che tutti i membri dell’organizzazione siano adeguatamente preparati a riconoscere e gestire i pericoli legati alla sicurezza informatica. Ogni membro dell’azienda, dal reparto marketing al management, dovrebbe essere quindi coinvolto, poiché ogni dipendente, indipendentemente dal suo ruolo, potrebbe essere una potenziale vittima di un attacco informatico.

Sebbene la tecnologia sia fondamentale per proteggere le informazioni aziendali, le persone restano il primo anello della catena di sicurezza.

Un programma di formazione efficace dovrebbe essere strutturato in modo da coprire tutte le aree critiche, dai concetti di base fino alle minacce avanzate. Inizialmente, è utile fornire ai dipendenti una panoramica delle politiche di sicurezza aziendale, dei principi fondamentali e delle migliori pratiche per navigare in modo sicuro nell’ambiente digitale. Una formazione di base può riguardare temi come la gestione delle password, il riconoscimento di e-mail phishing e la sicurezza nell’utilizzo di dispositivi mobili. Successivamente, i dipendenti dovrebbero essere educati su rischi più avanzati, come gli attacchi ransomware, le vulnerabilità nei sistemi software e le problematiche legate alla protezione dei dati sensibili.

1.1 Approfondire la consapevolezza con contenuti mirati

I programmi di formazione devono essere personalizzati per soddisfare le specifiche esigenze dell’organizzazione, del settore e dei ruoli dei dipendenti. Non tutti i dipendenti richiedono lo stesso livello di formazione; quindi, un approccio graduato può essere appropriato. Ancora, li stessi devono essere aggiornati regolarmente per riflettere i cambiamenti nel panorama delle minacce. I criminali informatici evolvono costantemente le loro tecniche, e per questo motivo anche la formazione deve essere dinamica e adattarsi alle nuove realtà.

I corsi di formazione, che possono essere erogati tramite piattaforme online, dovrebbero includere simulazioni pratiche e casi studio per rendere il contenuto ancora più pertinente e interattivo. Una volta acquisita una buona conoscenza teorica della sicurezza informatica, è essenziale che i dipendenti partecipino a sessioni di formazione che li mettano alla prova con scenari reali.

Stabilire canali chiari e accessibili per i dipendenti per segnalare attività sospette o potenziali incidenti di sicurezza, favorire una cultura di comunicazione aperta rappresentano le migliori pratiche nella formazione dei dipendenti.

La gamification, infatti per esempio, è una strategia diffusa per migliorare l’engagement e favorire la memorizzazione dei contenuti nella formazione sulla sicurezza. Integrando dinamiche ludiche come punteggi, distintivi e classifiche, si stimola la motivazione dei dipendenti, incentivandoli ad acquisire e mettere in pratica le migliori procedure di sicurezza.

Vantaggi della cybersecurity awareness per la protezione dei dati aziendali

I CISO devono affrontare la sfida di implementare programmi di formazione completi e campagne di sensibilizzazione per rafforzare il firewall umano della propria organizzazione contro queste minacce di ingegneria sociale in continua evoluzione.

I benefici di adottare una formazione completa per i dipendenti sono sintetizzati qui di seguito.

Riduzione dei rischi: un’adeguata formazione del personale abbassa in modo significativo la probabilità di subire attacchi informatici. Dipendenti informati e preparati sanno individuare le minacce e reagire in modo appropriato, trasformandosi in un elemento chiave della Security Strategy aziendale.

Risparmio sui costi: le conseguenze di un attacco informatico possono essere gravose, comportando perdite economiche, danni d’immagine e implicazioni legali. Investire nella formazione è una soluzione preventiva che consente alle aziende di evitare spese ingenti legate alle violazioni e ai loro effetti.

Adempimento normativo: numerosi settori sono regolati da normative specifiche sulla protezione dei dati e della privacy. Un’adeguata formazione consente alle aziende di rispettare tali obblighi, riducendo il pericolo di sanzioni e problematiche legali.

Tutela della reputazione: un incidente di sicurezza può compromettere la fiducia di clienti e partner. Le aziende che dimostrano un impegno concreto nella protezione dei dati attraverso la formazione del personale rafforzano la propria reputazione e credibilità nel mercato.

Creazione di una cultura della sicurezza informatica in azienda

La creazione di una solida cultura della sicurezza informatica all’interno di un’organizzazione non è solo una questione di programmi di formazione, ma di integrare la sicurezza nella quotidianità e nei valori aziendali. La security culture deve diventare una priorità per tutti, non solo per i team IT. La leadership aziendale, a cominciare dal CISO, gioca un ruolo fondamentale nel promuovere questa cultura, dando l’esempio e garantendo che la sicurezza sia considerata parte integrante delle decisioni aziendali.

2.1 Il coinvolgimento del management nella sicurezza informatica

Affinché la security culture informatica abbia successo, è necessario che i leader aziendali, dal CEO ai responsabili di reparto, siano coinvolti attivamente nelle iniziative di sensibilizzazione. Il livello di coinvolgimento del top management può fare la differenza tra un’organizzazione realmente sicura e una vulnerabile alle minacce informatiche. L’esempio che proviene dal vertice aziendale è determinante per far comprendere a tutti i dipendenti l’importanza di mantenere una postura di sicurezza forte. Il CISO ha il compito di sensibilizzare i dirigenti, facendo loro comprendere che la sicurezza non è solo una questione tecnica, ma un aspetto strategico e di governance aziendale.

Senza il supporto attivo del management, le politiche di sicurezza rischiano di essere percepite come un ostacolo alle attività operative piuttosto che come un elemento fondamentale per la continuità aziendale. Il Chief Information Security Officer (insieme ai dirigenti, dovrebbe partecipare regolarmente a discussioni e workshop sulla sicurezza, sottolineando l’importanza della protezione dei dati e della gestione del rischio.

Inoltre, il CISO dovrebbe integrare la sicurezza come un tema trasversale nelle politiche aziendali, facendo in modo che tutti i dipendenti siano informati sull’importanza di evitare comportamenti rischiosi, come l’aprire e-mail sospette o l’utilizzare password deboli. Un aspetto fondamentale della creazione di una cultura della sicurezza è il ruolo di esempio che i leader aziendali devono assumere. Se i dirigenti trascurano le buone pratiche di sicurezza, come ad esempio non rispettare le politiche di accesso ai dati sensibili, i dipendenti tenderanno a imitarli, riducendo l’efficacia delle strategie di sicurezza. La sicurezza deve diventare una parte naturale della security culture, come una responsabilità condivisa da tutti i membri dell’organizzazione.

Il Chief Information Security Officer potrebbe anche proporre di includere indicatori di sicurezza informatica tra i parametri di valutazione delle performance dei dirigenti, così da rendere la sicurezza un obiettivo tangibile e misurabile, al pari di altri KPI aziendali.

2.2 Incentivare la partecipazione attiva nella security culture aziendale

Un altro aspetto cruciale per la creazione di una cultura della sicurezza informatica è l’incentivazione della partecipazione attiva dei dipendenti. Un buon modo per farlo è attraverso il riconoscimento e la premiazione di comportamenti sicuri. Le aziende possono implementare un sistema di premi per i dipendenti che segnalano potenziali minacce o che completano con successo corsi di formazione sulla sicurezza.

Inoltre, il CISO può organizzare eventi di sensibilizzazione, come “giornate della sicurezza”, per rendere il tema più visibile e interessante. In questi eventi, i dipendenti possono partecipare a quiz, workshop e simulazioni per imparare in modo pratico come comportarsi in situazioni pericolose.

Simulazioni di un attacco cyber per migliorare la preparazione del personale

Un aspetto fondamentale nella formazione del personale è l’organizzazione di simulazioni di attacco. Queste esercitazioni, chiamate anche “tabletop exercises“, sono utili per testare la prontezza dell’organizzazione di fronte a un attacco informatico e per preparare i dipendenti a rispondere in modo rapido ed efficace.

3.1 L’importanza delle simulazioni di attacco

Le simulazioni di attacco sono strumenti efficaci per verificare la capacità dei dipendenti di riconoscere segnali di un attacco in corso e di reagire prontamente. Durante queste esercitazioni, viene simulato un attacco informatico (ad esempio, un attacco ransomware o DDoS) e i dipendenti devono mettere in atto le procedure previste dal piano di risposta agli incidenti.

Questo tipo di esercitazione è particolarmente utile per mettere alla prova i piani di emergenza e garantire che i dipendenti sappiano cosa fare in caso di attacco. Le simulazioni possono anche evidenziare eventuali debolezze nei processi aziendali, come la lentezza nella risposta agli attacchi o la mancanza di coordinamento tra i reparti. Inoltre, è importante che il CISO supervisioni e analisi i risultati delle simulazioni per identificare aree di miglioramento e aggiornare i piani di formazione.

3.2 Apprendimento pratico attraverso gli errori

Un altro vantaggio delle simulazioni di attacco è che permettono ai dipendenti di apprendere dalle proprie azioni, migliorando così la loro preparazione. Uno degli aspetti chiave delle simulazioni è la possibilità di commettere errori in un ambiente sicuro, senza reali conseguenze per l’azienda. Questo approccio consente ai dipendenti di acquisire consapevolezza sui propri punti deboli e di migliorare la loro capacità di individuare e contrastare le minacce informatiche. Ad esempio, un test di phishing simulato può essere utilizzato per valutare il livello di preparazione del personale. Se un dipendente clicca su un link fraudolento o inserisce le proprie credenziali in una pagina fasulla, l’errore viene registrato e successivamente analizzato in un debriefing formativo.

Durante questo momento di revisione, il dipendente viene istruito su cosa avrebbe dovuto fare diversamente e su come evitare situazioni simili in futuro. Questa metodologia di apprendimento basata sugli errori è estremamente efficace perché rende la formazione più concreta e memorabile. Un errore commesso durante una simulazione ha un impatto emotivo maggiore rispetto a una semplice lezione teorica, portando i dipendenti a interiorizzare meglio le buone pratiche di sicurezza. L’esperienza pratica è fondamentale per far capire l’importanza della sicurezza informatica e le conseguenze di un errore. Le simulazioni permettono ai dipendenti di imparare a riconoscere e contrastare le minacce in un ambiente controllato, riducendo il rischio di incidenti reali.

Monitoraggio dell’efficacia delle iniziative di security awareness

La formazione e la sensibilizzazione del personale non sono processi statici, ma devono essere continuamente monitorati e migliorati. Per garantire che le iniziative di sensibilizzazione siano efficaci, è necessario un sistema di monitoraggio e valutazione continuo.

Misurare il successo della formazione

Per monitorare l’efficacia dei programmi di formazione, il CISO deve raccogliere e analizzare dati relativi alla partecipazione dei dipendenti, ai risultati delle simulazioni di attacco e alle performance complessive in relazione agli incidenti di sicurezza. Ad esempio, se la percentuale di click su e-mail di phishing diminuisce dopo un programma di formazione, ciò indica che la formazione ha avuto successo.

Dopo ogni simulazione, il Chief Information Security Officer (e il team di sicurezza devono analizzare i risultati e identificare eventuali aree di debolezza.

È possibile raccogliere dati chiave, come:

• Il numero di dipendenti che hanno riconosciuto correttamente una minaccia.
• Il tempo impiegato per rispondere a un attacco simulato.
• Il livello di conformità alle procedure aziendali.

Queste informazioni possono essere utilizzate per affinare i programmi di formazione, rendendoli più efficaci nel tempo. Se si notano lacune ricorrenti, è possibile organizzare ulteriori sessioni formative mirate per colmare le carenze identificate.

Un buon sistema di monitoraggio deve includere anche un feedback regolare da parte dei dipendenti. Questo feedback può essere raccolto tramite sondaggi o interviste per capire se la formazione è stata utile, quali argomenti sono stati difficili da comprendere e dove ci sono lacune nel programma. In base ai risultati ottenuti, il CISO e il team di sicurezza possono fare aggiustamenti per migliorare ulteriormente il programma di formazione.

Conclusione: il CISO architetto della cybersecurity

La formazione e la sensibilizzazione del personale sono elementi imprescindibili per una gestione efficace della sicurezza informatica in azienda. Il CISO ha la responsabilità di guidare l’azienda nella creazione di una cultura della sicurezza che coinvolga ogni membro dell’organizzazione, dal management ai dipendenti. Con programmi di formazione continua, simulazioni di attacchi e un monitoraggio costante, le aziende possono ridurre significativamente il rischio di violazioni della sicurezza e migliorare la preparazione del personale nel fronteggiare le minacce. La sicurezza informatica non è solo una questione tecnologica, ma un impegno collettivo che richiede il coinvolgimento di tutti i livelli aziendali.

https://www.ictsecuritymagazine.com/articoli/formazione-ciso/

The recent headlines about vulnerabilities in Signal, a messaging app long touted for its end-to-end encryption and privacy-first design, have sent ripples through the cybersecurity and communications worlds. For professionals in communications, marketing, and PR who rely on secure channels to manage sensitive conversations, these revelations are more than just technical footnotes. They raise urgent questions about how secure our “secure” tools really are, and what’s at stake when those tools fall short. The truth is, no system is immune to exploitation. And when even the most trusted platforms show cracks, the consequences stretch far beyond the IT department.

High-security messaging apps like Signal can be compromised, either by human error or cyberattacks. What does this mean for organizations managing sensitive data, and what should leaders in communications and security be doing right now to reduce exposure? This is not a theoretical exercise. It’s a call for a more disciplined, better-informed approach to communications security, one that acknowledges the real-world tactics of threat actors and the operational blind spots that too many organizations still ignore.

Understanding the attack vectors

Signal’s reputation for security is well-earned. Its open-source protocol is widely respected, and its encryption model has been adopted by other platforms, including WhatsApp. But no system is flawless. A recent NPR feature on vulnerabilities within Pentagon communications highlights just how fragile even highly secure systems can be when subjected to targeted attacks.

According to the Pentagon, security researchers have identified multiple ways in which attackers can compromise Signal communications without breaking its encryption. One of the most effective tactics has been phishing. Russian hacking groups, as reported by the NSA, have used phishing pages and malicious QR codes disguised as legitimate Signal group invite links. These links trick users into adding attacker-controlled devices to their Signal accounts. Once added, the attacker gains real-time access to all future messages in that conversation. The encryption itself remains intact, but the attacker is now a legitimate participant in the chat. This is the equivalent of someone slipping into a secure boardroom meeting by stealing a badge, no need to crack the safe when the door is open.

Another attack vector comes from Signal’s multi-device functionality. Users can link their account to desktop applications, which are often less secure than mobile devices. Unlike mobile phones, desktops may lack biometric locks or full-disk encryption. Worse, Signal doesn’t currently notify users when a contact links a new device. This creates a visibility gap. If an attacker compromises a desktop, they gain access not only to stored messages but to ongoing conversations as well. That’s a serious liability for any organization handling confidential information, be it corporate strategy, crisis communications, or sensitive negotiations.

Another major issue is metadata leakage. While Signal encrypts message content, it still transmits metadata such as who is talking to whom and when. For government agencies and businesses handling classified or proprietary information, this can be a significant security risk. Cases have been highlighted where foreign intelligence agencies exploited metadata to map communication networks and infer sensitive relationships between individuals, even if the actual messages remained unreadable.

Why communications leaders should pay attention

For communications, marketing, and PR professionals, these technical flaws translate into operational risks. Confidential media strategies, embargoed press releases, and crisis response plans often flow through encrypted messaging apps. The assumption is that encryption equals safety. But as we’ve seen, the real risk often lies in how these tools are used, not how they’re built.

Imagine a PR team coordinating a response to a major reputational crisis, using Signal to keep their discussions private. If one team member’s desktop is compromised, the attacker now has access to the entire conversation thread. That includes draft statements, internal assessments, and real-time strategy adjustments. The fallout could be disastrous, not just in terms of the breach itself, but in how it undermines trust with clients, stakeholders, and the public.

In marketing, product launch plans, advertising budgets, and influencer contracts often contain sensitive financial and strategic information. If that data leaks, competitors gain an unfair advantage. Worse, the brand’s credibility takes a hit. No amount of spin can fix a breach that was preventable.

What security measures actually work

So what can be done? The first step is recognizing that encryption is not a silver bullet. It’s one part of a broader security posture that must include device hygiene, access controls, and user awareness.

Secure device management is non-negotiable. Every device that accesses sensitive communications must be kept up to date with the latest operating system patches. Antivirus software should be standard, and full-disk encryption should be mandatory. Passwords must be strong and unique, and biometric authentication should be enabled wherever possible. These are table stakes, not optional extras.

Organizations must rethink their use of third-party apps for sensitive communications. The NSA, in its guidance, has advised government personnel to avoid using Signal for classified or sensitive conversations. While that may not be practical for every business, it’s a strong signal (no pun intended) that not all encrypted apps are created equal.

Group chat hygiene is another overlooked area. Every member of a sensitive group conversation should be vetted and verified. If someone leaves a project, their access to group chats must be revoked immediately.

Training matters. Many of the phishing attacks that compromise Signal accounts rely on social engineering. Teaching employees how to spot suspicious links, question unexpected group invites, and verify QR codes can prevent many of these attacks before they start.

The broader implications for data privacy and trust

The implications of these vulnerabilities extend far beyond technical inconvenience. They strike at the heart of trust, trust between colleagues, between brands and customers, and between organizations and the public. When sensitive information leaks, the damage isn’t limited to the immediate breach. It erodes confidence in the systems we use to communicate, collaborate, and make decisions.

For regulated industries, the risks are even higher. A breach involving confidential communications could trigger legal consequences under data protection laws like GDPR or CCPA. Fines can be steep, but the reputational damage can be worse. Once a brand is seen as careless with data, regaining public trust is an uphill battle.

Next steps for communications leaders

For executives in communications, marketing, and PR, the takeaway is clear: security is no longer someone else’s problem. It’s an operational responsibility. Communications leaders don’t need to be cybersecurity experts, but they do need to understand where the organization’s tools fall short and how to mitigate those risks.

Start by auditing current communications tools. Identify the gaps. Are there unmonitored group chats with former employees? Are messages being stored on unsecured desktops? Are QR codes being shared without verification?

Then, work with IT and security teams to put guardrails in place. That might mean shifting sensitive discussions to more secure channels. It might mean rolling out training on phishing awareness. It might mean setting clear policies about which tools can be used for what kinds of content.

Signal is still one of the most secure messaging apps available, but it’s not foolproof. And as recent incidents have shown, even the best tools can be compromised if used carelessly. Communications leaders must stop thinking of security as someone else’s job and start treating it as a core part of their own.

https://www.securitymagazine.com/articles/101539-behind-the-signal-leak-vulnerabilities-in-high-security-communication