Questo articolo fa parte della serie legata al tema della cybercriminalità nel settore sanitario, un percorso di analisi che intreccia sanità digitale, protezione dei dati e sicurezza informatica. L’attenzione si concentra sul concetto di dati sanitari, considerati il nucleo più sensibile della privacy. Essi, infatti, non solo riflettono la condizione clinica di un individuo, ma ne svelano la dimensione più intima, richiedendo tutele rafforzate sia sul piano normativo che tecnologico.

Così la Dr.ssa Salvadori Angelica, consigliere dell’Ordine dei Medici Chirurghi e Odontoiatri della Provincia di Torino:

“La prima cosa che faccio quando arrivo in studio è accendere il computer. E con questo gesto apro, in qualche modo inconsapevole, una finestra, anzi una porta attraverso la quale, nel corso della giornata, i dati dei miei pazienti potranno essere disseminati in molte direzioni. […] Ad esempio, mi metto in collegamento con il SAR (Sistema di Accoglienza Regionale) della Regione Piemonte e il SAC (Sistema di Accoglienza Centrale) quando compilo in modalità informatica una ricetta dematerializzata contenente prescrizioni farmaceutiche e specialistiche, mi collego con AURA (Archivio Unico Regionale degli Assistiti della Regione Piemonte) se emerge l’esigenza di un aggiornamento dell’anagrafe degli assistiti, mi connetto con l’INPS (Istituto Nazionale della Previdenza Sociale) quando rilascio un certificato di malattia, oppure con l’INAIL (Istituto Nazionale per l’Assicurazione contro gli Infortuni sul Lavoro) se devo certificare un infortunio lavorativo, con il CSI Piemonte (Consorzio per il Sistema Informativo) se devo vedere l’esito di un tampone per Covid 19, se devo richiederne uno, se devo verificare l’inizio o la fine di una quarantena o di un isolamento, se devo vedere se un paziente è vaccinato. E questo vale non solo per me, medico di medicina generale, ma per tutti i medici convenzionati con il SSN, per i medici specialisti ospedalieri e, per alcuni aspetti, anche per i medici liberi professionisti.Se i medici, forse, non sempre sono consapevoli di tutto quello che mettono in moto, viene da chiedersi: e i cittadini? Hanno una percezione corretta di tutte le strade che possono prendere i loro dati sanitari?”.[1]

Nel discorrere del primo capitolo si è potuto constatare come, grazie alle potenzialità offerte dall’innovazione tecnologica, i dati sanitari stiano acquisendo sempre maggior impiego nel mondo contemporaneo: dalla ricerca medica e farmaceutica alla gestione dei servizi sanitari pubblici e privati.[2]

La materia inerente alla protezione dei dati sanitari è stata definita “diritto inquieto”[3], vi è difatti una tensione che caratterizza i dati sanitari stessi: meritevoli da un lato di massima protezione e riservatezza, e dall’altro di una calibrata circolazione per esigenze di sanità pubblica (si pensi alla destinazione ai fini di ricerca). A tale poi già complesso bilanciamento si aggiunge il problema della sicurezza rispetto a possibili attacchi informatici che possono mettere a rischio tanto la privacy degli individui quanto la tutela della salute pubblica.

Occorrerà comunque dapprima inquadrare ontologicamente le categoria dei dati idonei a rivelare lo stato di salute.

Alquanto nota è difatti la formula che consente di qualificare i dati sanitari come “nocciolo (o nucleo) duro” della privacy, locuzione utilizzata da chi rileva come essi si collochino “nel cerchio concentrico più interno” o, se si vuole, all’estremo più elevato della “scala delle durezze”[4] della protezione dei dati personali, risultando invero capaci di far intravedere, quando non di svelare del tutto, la sfera più riservata della persona.[5]

Ed è proprio dalla loro alta sensibilità che si ricava la necessità di una maggior tutela nel trattamento rispetto a quello indirizzato ad altre tipologie di dati, in quanto, se non correttamente svolto, potrebbe ingenerare rischi significativi per il rispetto dei diritti e delle libertà fondamentali dell’individuo, esponendo quest’ultimo a potenziali discriminazioni, stigmatizzazioni e classificazioni.

Il quadro normativo di riferimento è sicuramente esteso, ad ogni modo come fonti principali si possono indicare il Regolamento (UE) 2016/679 del Parlamento europeo e del Consiglio per come relativo alla protezione delle persone fisiche con riguardo al trattamento dei dati personali, nonché alla libera circolazione di tali dati, anche meglio noto come GDPR (General Data Protection Regulation), che abroga la direttiva 95/46/CE;[6] a cui si aggiunga il decreto legislativo 30 giugno 2003, n. 196 (Codice in materia di protezione dei dati personali, conosciuto anche come Codice della privacy), aggiornato ed integrato con le modifiche introdotte dal decreto legislativo del 10 agosto 2018, n. 101, quale recante disposizioni per l’adeguamento della normativa nazionale al regolamento (UE) anzidetto. [7]

Prima di affrontare la spinosa questione della protezione dei dati personali si vogliono fissare alcune preliminari definizioni, guardando innanzitutto alle disposizioni del Regolamento 2016/679/UE.

L’art. 4, par. 1, n. 1 del testo normativo sopradetto infatti chiarisce come per dato personale si debba intendere: “qualsiasi informazione riguardante una persona fisica identificata o identificabile («interessato»); si considera identificabile la persona fisica che può essere identificata, direttamente o indirettamente, con particolare riferimento ad un identificativo come il nome, un numero di identificazione, dati relativi all’ubicazione, un identificativo online o ad uno o più elementi caratteristici della sua identità fisica, fisiologica, genetica, psichica, economica, culturale o sociale”.

Entro l’ampia categoria dei dati personali si rinviene poi il sottoinsieme dei cosiddetti “dati particolari” (ex dati sensibili, nel vecchio codice privacy), definiti dall’art. 9 del GDPR come: “dati personali che rivelino l’origine razziale o etnica, le opinioni politiche, le convinzioni religiose o filosofiche, o l’appartenenza sindacale, nonché dati genetici, dati biometrici intesi a identificare in modo univoco una persona fisica, dati relativi alla salute o alla vita sessuale o all’orientamento sessuale della persona”.

Si noti come i dati relativi alla salute figurino proprio fra i dati particolari, cioè quei dati la cui conoscenza da parte di altri può recare un grave pregiudizio per l’interessato.

Addentrandosi ancora più nel dettaglio della normativa il Considerando 35 del GDPR puntualizza come fra i dati inerenti alla salute dovrebbero rientrare :

“tutti i dati riguardanti lo stato di salute dell’interessato che rivelino informazioni connesse allo stato di salute fisica o mentale passata, presente o futura dello stesso. […] Le informazioni risultanti da esami e controlli effettuati su una parte del corpo o una sostanza organica, compresi i dati genetici e i campioni biologici; e qualsiasi informazione riguardante, ad esempio, una malattia, una disabilità, il rischio di malattie, l’anamnesi medica, i trattamenti clinici o lo stato fisiologico o biomedico dell’interessato, indipendentemente dalla fonte, quale, ad esempio, un medico o altro operatore sanitario, un ospedale, un dispositivo medico o un test diagnostico in vitro”.

Si comprende allora il motivo per cui i dati sanitari, ipersensibili, espressivi della più autentica essenza della privatezza, siano proprio quella tipologia di dati ad andare a beneficiare di una maggior tutela accordata dall’ordinamento, per come espressa in: misure di garanzia rafforzate, presupposti di liceità del trattamento particolarmente stringenti, stretta indispensabilità a fini informativi, divieto di divulgazione, e si intuirà altresì la ragione per cui siano necessitanti di una protezione rafforzata rispetto a tutti quei rischi di intrusione ed accesso indebito, alterazione e manipolazione connessi a possibili attacchi cibernetici indirizzabili ai sistemi informativi sanitari.[8]

Principi cardine sulla protezione dei dati sanitari

Appurato come in ambito medico, ossia in qualsiasi struttura ospedaliera, RSA, ambulatorio del medico di base o del libero professionista, ad esser trattati sistematicamente siano soprattutto dati “particolari”, si volgerà ivi lo sguardo alle disposizioni che vanno a disciplinarne le specifiche modalità di trattamento.

Preliminarmente tuttavia si passeranno in rassegna i sei principi generali, in tema di trattamento dei dati personali, elencati all’art. 5 del GDPR, quali presupposti fondamentali attorno a cui orbitano tutti i meccanismi di protezione dei dati.

In primis si annoveri il principio definito di liceità, correttezza e trasparenza (lawfulness, fairness and transparency), in nome del quale si richiede che i dati “vengano trattati in modo lecito, corretto e trasparente nei confronti degli interessati”, ciò implica dunque che qualsiasi informazione ad essi inerente sia accessibile e di facile comprensione, grazie all’utilizzo di un linguaggio chiaro e semplice, nonché che gli interessati abbiano contezza dell’identità dei titolari del trattamento (ossia dei soggetti che per l’appunto trattano i dati personali) e delle finalità del trattamento stesso.

Calando tale principio nel panorama sanitario si può richiamare quanto previsto dall’Accordo Stato-Regioni sulla telemedicina del 17 dicembre 2020, il quale prevede specifici oneri informativi nei confronti dei pazienti soggetti a servizi di telemedicina fra cui: una completa descrizione della gestione dei dati, dei diritti dell’assistito, delle modalità di contatto, nonché un elenco aggiornato dei responsabili del trattamento.[9]

Il secondo principio invece è relativo alla limitazione delle finalità (purpose limitation) dei dati, si rilevi come questi siano “raccolti per finalità determinate, esplicite e legittime”, per cui non sarà consentito trattarli successivamente in modo non compatibile con le finalità previamente delineate. Si tenga comunque presente che eventuali ulteriori trattamenti per finalità di pubblico interesse, di ricerca scientifica, storica o a fini statistici non sono considerati incompatibili con le finalità iniziali e risultano pertanto consentiti.

Il terzo principio è la c.d. minimizzazione dei dati (data minimisation), in ragione del quale questi ultimi dovranno essere “adeguati, pertinenti e limitati a quanto necessario rispetto alle finalità per le quali sono trattati”.

L’accuratezza poi (accuracy) è il quarto principio ed implica la necessità di garantire che i dati personali siano adeguatamente accurati ed aggiornati, ove necessario, adottando tutte le misure ragionevoli necessarie per cancellarli o rettificarli tempestivamente qualora inesatti rispetto alle finalità per cui vengono trattati.

Il quinto principio suole indicare la c.d. limitazione della conservazione (storage limitation), per cui i dati saranno “conservati in una forma che consenta l’identificazione degli interessati per un arco di tempo non superiore al conseguimento delle finalità per le quali sono trattati”. Una eventuale conservazione per periodi di tempo più lunghi sarà consentita unicamente per finalità di interesse pubblico, di ricerca scientifica, storica o a fini statistici. Le politiche di data retention, previste specificatamente dal nostro ordinamento, disciplinano infatti numerosi e differenziati tempi di conservazione per quanto concerne la documentazione sanitaria: sarà pertanto compito dell’operatore sanitario (pubblico o privato) dover identificare la natura della documentazione e conseguentemente la normativa di riferimento applicabile.

Per esemplificare, l’iconografia radiologica conta ad oggi un periodo di archiviazione di dieci anni, viceversa le cartelle cliniche, gli esami di laboratorio, i referti vedono un obbligo di conservazione illimitato nel tempo, in quanto rappresentanti atto ufficiale, indispensabile a garantire la certezza del diritto, nonché quale preziosa fonte documentaria per le ricerche di carattere storico sanitario.[10]

Il sesto ed ultimo principio riguarda infine l’integrità e la riservatezza dei dati (integrity and confidentiality), ciò implicherà che vengano adottate tutte le misure tecniche ed organizzative adeguate per garantire un livello di sicurezza proporzionato al rischio di varia probabilità e gravità per i diritti e le libertà delle persone fisiche, inclusa la protezione contro “trattamenti non autorizzati o illeciti, la perdita, la distruzione o il danno accidentale”.

A titolo esemplificativo, si richiami l’elencazione all’art 32 par.1 del GDPR relativamente alle misure che possono essere adottate ed implementate al fine di garantire la sicurezza dei digital data, fra cui:

1. La pseudonimizzazione dei dati personali, ovvero una metodologia che si pone l’obiettivo di “allontanare” il dato dalla persona, rendendone così complessa la stessa riferibilità (senza tuttavia romperne il legame, a cui mirano invece le tecniche di anonimizzazione);[11]
2. La cifratura dei dati, volta a rendere i dati personali incomprensibili a chiunque non sia autorizzato ad accedervi tramite una apposita chiave di lettura idonea a decriptarne l’informazione;
3. La capacità di assicurare, su base permanente, la riservatezza, l’integrità, la disponibilità ed altresì la resilienza dei sistemi e dei servizi di trattamento;
4. La capacità di ripristinare tempestivamente la disponibilità e l’accesso dei dati personali in caso di incidente fisico o tecnico;
5. L’auditing, espressione volta ad indicare una procedura atta a testare, verificare, e valutare regolarmente l’efficacia delle misure tecniche e organizzative concretamente adottate.[12]

Si badi bene, il legislatore non entra nel dettaglio, anzi quello fornito risulta pressoché un elenco generale, poiché è fondamentale che la security stessa venga garantita da soluzioni ritagliate nel modo più personale possibile rispetto alle specificità del soggetto da proteggere. Non pare essere dunque “codardia legislativa”, ma diretta conseguenza dell’assunto secondo cui se il titolare del trattamento deve essere accountable allora dovrà parimenti essere libero di ritagliarsi il “vestito” di sicurezza che ritiene necessario per la propria struttura.

Il principio di accountability

Il medesimo art. 5 del GDPR, al secondo paragrafo, enuncia il principio di responsabilizzazione (o accountability), in assenza del quale i sei principi cardine previamente elencati non potrebbero esser attuati: sarà infatti precipua responsabilità del titolare del trattamento[13] predisporre e mettere in atto specifiche soluzioni tecniche e organizzative che rendano il trattamento lecito, corretto, trasparente, adeguato, limitato nel tempo, pertinente ed effettuato per finalità legittime; così come sarà sua stessa responsabilità risponderne e “render conto” dell’efficacia delle misure concretamente impiegate e dei risultati così ottenuti.

Pertanto la figura apicale di una data struttura (si pensi ad un Direttore sanitario), tenuto conto della natura del dato, del suo ambito di applicazione (nell’erogazione di servizi di cura, in un progetto di ricerca etc.), del contesto (limitatamente alla propria struttura, od in condivisione con altre), delle finalità del trattamento, dei rischi per i diritti e le libertà delle persone fisiche, dovrà adottare misure tecniche ed organizzative adeguate, ossia parametrate al livello di rischio rilevato. Le anzidette misure poi, ex art. 24 GDPR, dovranno essere “riesaminate ed aggiornate qualora necessario”, introducendo così il principio fondamentale della ciclicità della sicurezza, quale perimetro altamente dinamico da dover revisionare periodicamente nel tempo, al fine di ottenerne un sempre maggiore perfezionamento. [14]

Non vi è dubbio sul fatto che venga in tal modo a delinearsi un sistema di adeguamento al GDPR fortemente accentrato sulla figura del titolare del trattamento: data la riconosciuta difficoltà di esercizio dei diritti dell’interessato[15], essendo egli spesso propenso a rilasciare i propri dati con leggerezza o con carenza di consapevolezza, viene spostato il baricentro della responsabilità sul titolare del trattamento e sulla necessità che le operazioni di trattamento stesse siano “GDPR compliant”.[16]

Ed è proprio così che il concetto di accountability si collega con quelli di prevenzione e proattività, inglobando il saper agire d’anticipo, pianificando, mediante policy e tecnologie efficaci, quanto necessario per evitare i rischi di compromissione dei dati. Fare ciò significa, ex art. 25 GDPR, operare una valutazione del rischio e del suo contenimento attraverso tecniche di protezione “fin dall’avvio del trattamento” (c.d. privacy by default) e “per impostazione predefinita” (c.d. privacy by design): tali espressioni puntualizzano come la privacy degli interessati dovrà essere tutelata fin dall’inizio, cioè dalle fasi di ideazione e progettazione del servizio, e che non potranno esser trattati dati personali ulteriori rispetto a quelli minimi indispensabili per la specifica finalità del trattamento.[17]

Tali ragionamenti, per ciò che ivi più interessa, possono certo essere calati in ambito sanitario: i software, i dispositivi e le procedure utilizzati nella sanità digitale dovranno essere rispettosi della normativa in tema di protezione dei dati. Pertanto una corrispondenza di telemedicina fra medico e paziente con l’uso di sistemi non sicuri, come i social o la posta elettronica, costituisce di per sé una procedura a rischio, violante le regole sulla protezione dei dati, ed in quanto tale sanzionabile dall’Autorità Garante per la protezione dei dati.

Allora i sanitari, e le strutture che offrono servizi di telemedicina, hanno il precipuo dovere di gestire i rischi derivanti dal trattamento dei dati personali dei pazienti, optando per quelle soluzioni operative che offrano le migliori garanzie di proporzionalità, efficacia, sicurezza, e rispetto dei diritti della persona.[18]

Si voglia, già in questa sede, anticipare l’assoluto rilievo dell’innestare una cultura della (cyber)sicurezza mediante una adeguata formazione del personale medico, ed è così invero che recita l’articolo 32 comma 4 del GDPR: “Il titolare del trattamento ed il responsabile del trattamento fanno sì che chiunque agisca sotto la loro autorità e abbia accesso a dati personali non tratti tali dati se non è istruito in tal senso dal titolare medesimo.”

Si pensi ad una struttura sanitaria complessa (da un poliambulatorio ad un grande ospedale), in questa stessa gli operatori a trattare dati sanitari sono indubbiamente molteplici, ad ogni modo comunque tutti dovranno essere a conoscenza circa le procedure da seguire ed i conseguenti probabili rischi insiti nel trattamento di dati sensibili, in particolar modo alla luce delle sempre più frequenti compromissioni degli archivi e sistemi digitali sanitari.

Il Data Protection Officer

Anche la designazione di un Responsabile della protezione dati (da qui in avanti indicato come DPO, acronimo inglese per Data Protection Officer) rientra nell’approccio responsabilizzante delineato dal GDPR, in linea col principio di accountability.

Tale figura professionale, designata dal titolare o dal responsabile[19] del trattamento, si presenta quale un consulente esperto, dotato di un’approfondita conoscenza della normativa e delle prassi in tema di gestione dei dati personali, nonché dello specifico settore di riferimento in cui si trova ad operare.

La nomina del DPO si presenta come obbligatoria, ex art. 37 del GDPR, ogniqualvolta il trattamento sia effettuato da una autorità pubblica o da un organismo pubblico, nonché quando le attività principali del titolare o del responsabile del trattamento consistano nel trattare, su larga scala, categorie particolari di dati personali (quali per l’appunto sono i dati inerenti alla salute).

Questo non significa che ogni medico sia obbligato a designare un DPO: il singolo professionista o il medico di base non trattano dati “su vasta scala”, diversamente il problema si pone per gli studi in cui operano più medici e così anche per una Azienda sanitaria, un ospedale privato, una residenza sanitaria assistenziale, tutti si doteranno di tale figura dotata di competenze giuridiche, informatiche, nonché di risk management, la cui responsabilità sarà quella di osservare, valutare ed organizzare la gestione del trattamento dei dati personali (e dunque la loro protezione), affinché questi ultimi siano trattati nel rispetto delle normative privacy europee e nazionali.

L’art. 39 del GDPR opera poi una dettagliata elencazione delle principali funzioni del DPO, fra cui:

1. Informare e fornire una consulenza al titolare o al responsabile del trattamento in merito agli obblighi derivanti del Regolamento europeo;
2. Sorvegliare l’attuazione del Regolamento europeo, come anche vigilare sull’applicazione delle politiche del titolare del trattamento in materia di protezione dei dati personali, comprese l’attribuzione delle responsabilità, la sensibilizzazione e la formazione del personale che partecipa ai trattamenti;
3. Fornire, se richiesto, un parere in merito alla valutazione d’impatto sulla protezione dei dati e sorvegliarne il concreto svolgimento. Essendo la valutazione d’impatto un processo volto a valutare la necessità e proporzionalità di un determinato trattamento e a gestirne gli eventuali rischi, il titolare del trattamento si consulterà preventivamente col DPO su tematiche quali: condurre o meno la valutazione stessa, quale specifica metodologia sia da adottare, quali salvaguardie e misure di sicurezza siano da applicare al fine di attenuare i rischi per i diritti delle persone interessate;
4. Fungere da punto di contatto per il Garante per la protezione dei dati personali e controllare che sia dato seguito alle richieste del Garante stesso.

Ancora, al secondo paragrafo l’art. 39 del GDPR con una formula prettamente di chiusura: “Nell’eseguire i propri compiti il responsabile della protezione dei dati considera debitamente i rischi inerenti al trattamento, tenuto conto della natura, dell’ambito di applicazione, del contesto e delle finalità del medesimo”, in sostanza con tale disposizione di portata generale si chiede al DPO di delineare un ordine di priorità nell’attività svolta e di concentrarsi sulle questioni che presentino maggiori rischi in termini di protezione dei dati.[20]

Il registro delle attività di trattamento

Rientrante a sua volta nel concetto di accountability risulta essere anche il cosiddetto Registro delle attività di trattamento, novità introdotta dall’art. 30 del GDPR.

Quest’ultimo altro non è che lo strumento attraverso il quale il titolare e il responsabile del trattamento documentano in forma scritta, anche elettronica, le principali informazioni relative alle attività di trattamento e alle misure di garanzia adottate, in base alle finalità perseguite ed ai profili di rischio rilevati, al fine di poter poi dimostrare all’Autorità di controllo (il Garante per la protezione dei dati) di aver adempiuto correttamente alla propria funzione di protezione dei dati personali.

Per quanto concerne propriamente l’ambito sanitario la regolare tenuta del Registro delle attività di trattamento risulta quale obbligo per tutti gli operatori sanitari (singoli professionisti sanitari, medici di medicina generale, ospedali privati, case di cura, farmacie, parafarmacie, Aziende Sanitarie appartenenti al S.S.N. etc.).

Per analizzarne nel dettaglio il contenuto minimo si guardi alla elencazione fornita all’art. 30 del Regolamento, in base al quale il Registro conterrà:

1. Il nome e i dati di contatto del titolare del trattamento;
2. Le finalità del trattamento (come “trattamento dei dati del paziente per l’erogazione della specifica prestazione sanitaria”);
3. Una descrizione delle categorie di interessati (ad esempio “pazienti”) e circa le categorie di dati personali (quali dati anagrafici, dati biometrici etc.);
4. Le categorie di destinatari a cui i dati personali sono stati o saranno comunicati (si pensi ad un laboratorio analisi);
5. Ove possibile, i termini ultimi previsti per la cancellazione delle diverse categorie di dati;
6. Ove possibile, una descrizione generale circa le misure di sicurezza tecniche ed organizzative adottate (quali security policy, sistemi di intrusion detection etc.).

Potrà ad ogni modo esser riportata nel registro qualsiasi informazione che il titolare od il responsabile ritengano utile dover indicare (come le valutazioni di impatto effettuate o le modalità di raccolta del consenso seguite).

Standard internazionali per la sicurezza dei dati: ISO 27001

Come si è potuto osservare poc’anzi la normativa europea pone in capo ai titolari e responsabili del trattamento dei dati numerosi adempimenti, fra i quali assume notevole rilievo l’adozione di “misure tecniche e organizzative adeguate per garantire un livello di sicurezza adeguato al rischio”.

Così infatti dispone l’art. 32 del GDPR cercando di guidare la scelta di tale misure in base al principio di adeguatezza, nonché “tenendo conto dello stato dell’arte e dei costi di attuazione, nonché della natura, dell’oggetto, del contesto e delle finalità del trattamento, come anche del rischio di varia probabilità e gravità per i diritti ed anche le libertà delle persone fisiche”.

Essendo tali ultime formule pressoché generali, l’esigenza attuale risulta quella di fornire ai titolari e ai responsabili del trattamento degli strumenti concreti per individuare e scegliere idonee misure di sicurezza ed essere in grado di dimostrane la pratica adozione.[21]

Nel classificare invero le misure di sicurezza adottabili il GDPR opera un riferimento a due categorie di misure: quelle tecniche e quelle organizzative, diversamente dalla letteratura del settore[22] che invece distingue in: misure volte a garantire la sicurezza organizzativa (quali procedure di gestione di data breaches), quelle relative alla sicurezza logica e tecnologica (quali sistemi di autenticazione, antimalware, firewall, monitoraggi, scansioni delle vulnerabilità), e quelle relative alla sicurezza fisica (si pensi alla sicurezza degli edifici e degli archivi, al controllo degli accessi ed alla sicurezza ambientale). L’obiettivo di tutte le anzidette misure sarà comunque quello di assicurare la riservatezza, l’integrità, la disponibilità e la resilienza dei sistemi e dei servizi informativi.

Con l’obiettivo di agevolare la specifica scelta delle misure di sicurezza concretamente adottabili da parte del titolare e del responsabile del trattamento soccorrono sul piano internazionale le c.d. normative ISO, ossia norme tecniche sviluppate dalla International Organization for Standardization riportanti linee guida che un determinato soggetto dovrà andare a rispettare per l’ottenimento di una certificazione valida sul piano internazionale, attestante la conformità del soggetto stesso (persona fisica, ente pubblico o privato) a specifici parametri di valutazione.

Fra la molteplici norme ISO, si può qui porre in evidenza la ISO 27001 quale standard internazionale per la sicurezza delle informazioni, creata al fine di definire i requisiti atti a stabilire, implementare, mantenere e migliorare un sistema di gestione della sicurezza delle informazioni. [23]

Nei suoi contenuti presenta infatti un insieme di best practices, utili per sviluppare ed accrescere la capacità delle organizzazioni di gestire i rischi legati alla protezione dei dati, la ISO 27001 è invero molto specifica nel raccogliere, nel suo cosiddetto annex A, un vero e proprio catalogo di misure da adottare per contrastare nonché mitigare i rischi di perdita, modifica, divulgazione non autorizzata od accesso ai dati personali trattati.

Non sarebbe del tutto errato pensare quindi alla normativa GDPR e alla ISO 27001 alla stregua di un sistema integrato in ambito di sicurezza dei dati, d’altronde è lo stesso Considerando 100 del GDPR ad incoraggiare “l’istituzione di meccanismi di certificazione” che possano consentire di valutare il livello di protezione dei dati prodotti e dei servizi.

Ed ancora, è l’art. 24, comma 3 del GDPR a specificare come l’adesione ai codici di condotta ed alle certificazioni approvate, proprio come la ISO 27001, possa essere considerata come un elemento dimostrativo circa la conformità ed il rispetto degli obblighi del titolare del trattamento, in ossequio allo stesso principio di accountability.

Purtuttavia pare ovvio sottolineare come la garanzia di una certificazione non reciderà mai del tutto il rischio di verificazione di eventi dannosi relativi alla sicurezza dei dati, come peraltro si constaterà a seguire in ambito sanitario, ma al massimo andrà ad attenuarne le possibilità ed eventualità di accadimento e, conseguentemente, le relative responsabilità per tutti coloro che trattano i dati e le informazioni.

Condizioni di liceità del trattamento in ambito sanitario

Rimane tuttora da chiarire cosa si debba intendere con la precisa locuzione “trattamento dei dati”, di qui la definizione fornita dall’art. 4 del GDPR: “Qualsiasi operazione o insieme di operazioni, compiute con o senza l’ausilio di processi automatizzati ed applicate a dati personali o insiemi di dati personali, come la raccolta, la registrazione, l’organizzazione, la strutturazione, la conservazione, l’adattamento o la modifica, l’estrazione, la consultazione, l’uso, la comunicazione mediante trasmissione, diffusione o qualsiasi altra forma di messa a disposizione, il raffronto o l’interconnessione, la limitazione, ed altresì la cancellazione o la distruzione”.

Si può evidenziare peraltro come una operazione di trattamento si articoli in differenti fasi: una preliminare (raccolta e registrazione), una di elaborazione (selezione, impiego), una di circolazione (o diffusione), ed infine una residuale (conservazione, cancellazione).

Si vuole sottolineare come l’art. 9 del GDPR ponga un divieto generale al trattamento di intere categorie particolari di dati, fra cui figurano proprio i dati relativi alla salute: “È vietato trattare dati personali che rivelino l’origine razziale o etnica, le opinioni politiche, le convinzioni religiose o filosofiche, o l’appartenenza sindacale, nonché trattare dati genetici, dati biometrici intesi ad identificare in modo univoco una persona fisica, dati relativi alla salute o alla vita sessuale o all’orientamento sessuale della persona”.

Tuttavia tale divieto non è certo assoluto, in quanto in presenza di tutta una serie di condizioni di liceità, espressamente elencate dallo stesso testo normativo, tale preclusione non opera.

Per ciò che ivi interessa, il trattamento dei dati sanitari sarà considerato lecito laddove avvenga: per finalità di medicina preventiva, diagnosi, assistenza o terapia sanitaria o sociale (cosiddetta “finalità di cura”); per motivi di interesse pubblico nel settore della sanità pubblica (si pensi alla gestione di emergenze sanitarie nazionali, od alla protezione da gravi minacce per la salute a carattere transfrontaliero); ed ancora a fini di archiviazione nel pubblico interesse, di ricerca scientifica, storica o a fini statistici.

Vale la pena soffermarsi su come di fatto il GDPR superi così la precedente cornice normativa “consensocentrica” (propria del d.lgs. 196/2003, Codice privacy): diversamente dal passato infatti, non dovrà più esser richiesto il consenso del paziente per il trattamento di dati in ambito sanitario, purché si tratti di dati specificatamente necessari alle “finalità di cura” previste dal Regolamento Ue (prevenzione, diagnosi etc.) e che le relative attività siano effettuate da un professionista sanitario soggetto al segreto professionale.

Così, per esemplificare, persegue una finalità di cura l’infermiere che effettua una valutazione dei parametri vitali di un paziente al momento dell’accesso in pronto soccorso, come anche il cardiologo che raccoglie l’anamnesi necessaria alla corretta refertazione di un elettrocardiogramma; lo specialista che annota i dati biometrici del paziente in vista di un intervento chirurgico, come pure, in senso ampio, un direttore sanitario di una struttura pubblica che procede alla archiviazione di dati per studi statistici finalizzati tutela della salute collettiva.[24]

Ovvio è, ma vale la pena specificarlo, che non si deve qui confondere il consenso prestato al trattamento dei dati sanitari, col consenso ai trattamenti sanitari stessi: è quest’ultimo infatti a costituire il presupposto di legittimità dell’operato medico, andando ad “assorbire” il primo consenso, che non risulta più pertanto necessario.

D’altronde un professionista sanitario dovrà necessariamente venire a conoscenza di tutta una serie di dati identificativi e clinici (anamnesi, farmaci assunti etc.) per l’esecuzione di un trattamento sanitario, ed egli stesso, d’altra parte, nel trattare il paziente andrà a generare tutta un’altra serie di dati (referti, lastre etc.), dal momento poi che la semplice raccolta e consultazione di dati ne costituisce per definizione un trattamento, per un medico risulterà inevitabile, nello svolgimento delle sue funzioni, trattare costantemente i dati personali dei pazienti.

Si segnali ancora come ai trattamenti “per finalità di cura” siano comunque equiparati anche i trattamenti operati tramite applicazioni mediche, quando la finalità perseguita è quella di fornire cura al paziente, tramite un servizio di telemedicina, telesorveglianza o telemonitoraggio.

È evidente inoltre come tale dispensa dall’ottenimento del consenso non opererà laddove i trattamenti dei dati dei pazienti avvengano per finalità diverse da quelle strettamente di cura (si pensi a fini promozionali, commerciali o di fidelizzazione della clientela).

Residuano ad ogni modo alcuni casi in cui i dati sanitari possono essere trattati esclusivamente con il consenso della persona interessata quali: come si diceva nel primo capitolo, la possibilità di accesso al FSE (fascicolo sanitario elettronico), l’adesione a servizi di refertazione online, oppure l’utilizzo di apps mediche, quando il trattare i dati del paziente afferisce, solo in senso lato, alla cura di quest’ultimo, ma non è ad essa strettamente necessario (si pensi ad una applicazione che fornisce indicazioni su come migliorare la qualità del sonno), in tal caso il titolare del trattamento dovrà trattare i dati previa acquisizione del consenso dell’utente interessato.

Si può concludere evidenziando come l’approvazione del GDPR abbia indubbiamente contribuito a richiamare l’attenzione degli operatori sanitari sui temi della privacy e della protezione dei dati, in quanto strettamente connessi ai profili della sicurezza delle cure e di dignità del paziente. Come evidenziato infatti dal Garante, nella sua relazione annuale al Parlamento dell’anno 2018,[25] eventuali carenze in ambito di sicurezza dei dati personali possono avere effetti oltremodo deleteri negli stessi processi di erogazione dei trattamenti medici, rappresentando causa di disfunzioni, rallentamenti ed errori sanitari, fonti di potenziale responsabilità della struttura sanitaria, obbligata così a risarcirne i danni conseguenti.

L’obbiettivo di questi due preliminari capitoli voleva essere il presentare la digitalizzazione della sanità quale occasione senza precedenti di sviluppo ed innovazione, da dover senza dubbio promuovere per una sempre maggiore efficienza ed universalità delle cure, e per una migliore programmazione della spesa sanitaria. Tuttavia suddetta digital health dovrà realizzarsi all’interno di un progetto di politiche pubbliche organico e lungimirante di governance sanitaria, che promuova una condivisione selettiva dei dati sanitari, con le dovute cautele, al fine di minimizzarne i rischi cibernetici e le conseguenti possibili lesioni alla sfera personale della riservatezza e della dignità dei pazienti.[26]

La sanità digitale, pur rappresentando un’occasione di sviluppo e innovazione, espone inevitabilmente a rischi di compromissione dei sistemi informativi e alla minaccia crescente della cybercriminalità. Proprio a questo tema sarà dedicato il prossimo articolo della serie, che introdurrà la rivoluzione digitale e l’innovazione criminale, approfondendo le nuove forme di criminalità tecnologica.

Per approfondire, invitiamo a leggere il white paper gratuito di Maria Vittoria Zucca dal titolo “La cybercriminalità nel settore sanitario: anamnesi, diagnosi e prognosi di una ‘patologia’ informatica”.

Fonti:

[1] A. Salvadori, “Deontologia e tutela dei dati sanitari”, in Torino Medica. La rivista dell’ordine dei medici chirurghi e odontoiatri della provincia di Torino, anno XXXIII, numero 3-4, 2021, pp. 9-10.

[2] ANITEC-ASSINFORM (Associazione italiana per l’Information and Communication Technology), Una data strategy per la Sanità italiana, a cura del gruppo di lavoro Digital Transformation in Sanità di Anitec-Assinform, Maggio 2022, p. 20.

[3] Intervento di A. Soro, ex-presidente dell’Autorità Garante per la protezione dei dati personali, “Tracciamento contagi coronavirus, ecco i criteri da seguire”, in Agenda Digitale, 29 Marzo 2020.

[4] L’immagine della scala delle durezze, diffusamente ripresa nella dottrina che si è occupata di privacy, si deve a Stefano Rodotà. Cfr. S. Rodotà, “Persona, riservatezza, identità. Prime note sistematiche sulla protezione dei dati personali”, in Rivista critica del diritto privato, anno XV, 1997, pp. 583-609.

[5] F. Di Ciommo, “Il trattamento dei dati sanitari tra interessi individuali e collettivi”, in R. Pardolesi (a cura di), La privacy sanitaria, vol. II, Giuffrè editore, Milano, 2003, vol. II, p. 239.

[6] Regolamento (Ue) 2016/679 del Parlamento e del Consiglio, relativo alla “protezione delle persone fisiche con riguardo al trattamento dei dati personali, nonché alla libera circolazione di tali dati”, del 27 Aprile 2016, che abroga la Direttiva 95/46/CE (Regolamento generale sulla protezione dei dati), per il testo normativo nella sua completezza si rimanda al sito internet: eur-lex.europa.eu/legal-content/IT/TXT/HTML/?uri=CELEX:32016R0679.

[7] Decreto legislativo 30 Giugno 2003, n. 196, recante il “Codice in materia di protezione dei dati personali”, integrato con le modifiche introdotte dal decreto legislativo 10 Agosto 2018, n. 101, recante “Disposizioni per l’adeguamento della normativa nazionale alle disposizioni del regolamento (Ue ) 2017/679 del Parlamento e del Consiglio, relativo alla protezione delle persone fisiche con riguardo al trattamento dei dati personali.

[8] Intervento di P. Stanzione, Presidente dell’Autorità garante per la protezione dei dati personali, “Sicurezza del dato sanitario e condivisione”, in Panorama, 18 Febbraio 2022.

[9] Il documento Indicazioni nazionali per l’erogazione di prestazioni di telemedicina è stato approvato dalla Cabina di regia del NSIS nella seduta del 28 ottobre 2020 ed è stato adottato con Accordo in Conferenza Stato Regioni del 17 dicembre 2020 (Repertorio atti n.215/CSR).

[10] NETPATROL, op. cit. supra a nota 17, p. 8.

[11] G. D’Acquisto, M. Naldi, Big Data e Privacy by Design. Anonimizzazione, Pseudonimizzazione e Sicurezza, Giappichelli Editore, Torino, 2017.

[12] A. Antonilli, op. cit. supra a nota 3, p. 92.

[13] Per “titolare del trattamento” si rimandi all’art 4 del GDPR: “la persona fisica o giuridica, l’autorità pubblica, il servizio o altro organismo che, singolarmente o insieme ad altri, determina le finalità e i mezzi del trattamento di dati personali […]”.

[14] P. Perri (intervento), durante il Webinar “Conoscere e prevenire gli attacchi cyber in sanità”, tenutosi in data 30 giugno 2021.

[15] Per “interessato” si intenda la persona fisica alla quale si riferisce il dato personale.

[16] D. Poletti, “Comprendere il Reg. UE 2016/679: Un’introduzione”, in A. Mantelero, D. Poletti (a cura di), Regolare la tecnologia: il Reg. UE 2016/679 e la protezione dei dati personali. Un dialogo fra Italia e Spagna, Pisa University Press, 2018, pp. 9-19.

[17] A. Cortesi, “L’art. 25 del GDPR: dalla privacy by default al principio di minimizzazione o necessità nel trattamento dei dati personali”, in Interlex: rivista di diritto, tecnologia, informazione, 2017.

[18] NETPATROL, op. cit. supra a nota 17, p. 9.

[19] Per “responsabile del trattamento” si rimanda all’art. 4 del GDPR: “la persona fisica o giuridica, l’autorità pubblica, il servizio o altro organismo che tratta dati personali per conto del titolare del trattamento.”

[20] “Linee guida sui responsabili della protezione dei dati”, WP243 rev. 01, adottate dal Gruppo di lavoro articolo 29 in materia di protezione dei dati personali, versione emendata ed adottata il 5 aprile 2017.

[21] R. Riccio, “Le misure di sicurezza tra GDPR e ISO 27001: due normative a confronto e i possibili scenari prospettabili”, in Cyberlaws: free legal database and blog, 9 Gennaio 2019.

[22] G. Butti, A. Piamonte, GDPR: nuova privacy. La conformità su misura, Iter editore, Milano, 2017.

[23] ISO/IESC 27001: 2013, “Information technology – Security techniques – Information Security – Managements systems – Requirements”.

[24] G. Chiarini, “Privacy: come cambia il dato normativo”, in E-Health: innovazione e tecnologia in ospedale, vol. 72, 2019, pp. 66-69.

[25] La Relazione del Garante per la protezione dei dati sanitari al Parlamento del 2018 è reperibile qui.

[26] P. Stanzione, intervento cit. supra, a nota 32.

https://www.ictsecuritymagazine.com/articoli/dati-sanitari/

Vibe hacking è un termine nato da un tweet. Il 2 febbraio 2025, Andrej Karpathy – ex direttore AI di Tesla, cofondatore di OpenAI – pubblica un post su X che diventerà virale con oltre 4,5 milioni di visualizzazioni: descrive un nuovo modo di programmare in cui si “dà tutto alle vibes”, si accetta ogni suggerimento dell’AI senza leggere il codice, e si lascia che il software cresca oltre la propria comprensione. Lo chiama vibe coding. Collins Dictionary lo elegge parola dell’anno 2025.

Sei mesi dopo, quel concetto innocuo – pensato per progetti sperimentali del weekend – assume una connotazione radicalmente diversa. Nell’agosto 2025, il Threat Intelligence Report di Anthropic introduce il termine vibe hacking per descrivere qualcosa di inedito: un’operazione criminale in cui l’intelligenza artificiale non riceve consigli dall’attaccante, ma conduce l’attacco in prima persona. L’AI non suggerisce comandi – li esegue. Non propone strategie – le implementa su reti reali, in tempo reale, contro vittime reali.

L’operazione, tracciata come GTG-2002, ha compromesso almeno 17 organizzazioni in un solo mese nei settori sanitario, governativo, dei servizi di emergenza e delle istituzioni religiose. Un singolo operatore, con competenze tecniche limitate, ha ottenuto l’impatto di un intero team criminale. E lo ha fatto delegando quasi tutto a Claude Code.

Questo articolo ricostruisce le cinque fasi dell’attacco in dettaglio tecnico, analizza il ruolo del file CLAUDE.md come playbook offensivo persistente, e mappa le implicazioni operative per chi difende reti e infrastrutture.

Dal vibe coding al vibe hacking: una mutazione semantica che cambia tutto

Per comprendere la portata di ciò che è accaduto, è necessario distinguere con precisione due concetti che condividono l’etimologia ma non la sostanza.

Il vibe coding, nella definizione originale di Karpathy, descrive uno sviluppatore esperto che sceglie deliberatamente di non leggere il codice generato dall’AI, accettando ogni modifica senza revisione. È un atto consapevole di delega. Il codice cresce oltre la comprensione dell’operatore, ma il contesto resta benigno: prototipi, esperimenti, progetti usa-e-getta. Come ha scritto Simon Willison in un’analisi molto citata, la differenza cruciale sta nel fatto che Karpathy potrebbe leggere e comprendere quel codice se lo volesse – semplicemente sceglie di non farlo.

Il vibe hacking, nella definizione operativa emersa dal caso GTG-2002, ribalta questa dinamica. L’operatore non può comprendere ciò che l’AI esegue, perché non possiede le competenze tecniche necessarie. Non sceglie di delegare – non ha alternative. L’AI non è un assistente: è l’operatore primario. L’umano fornisce obiettivi strategici; l’AI pianifica, esegue, adatta, analizza ed estorce. In termini MITRE ATT&CK, l’AI attraversa autonomamente quasi tutte le tattiche del framework, dalla Reconnaissance (TA0043) alla Impact (TA0040).

Questa distinzione non è accademica. È la differenza tra un amplificatore di competenze esistenti e un sostituto di competenze inesistenti. Ed è esattamente ciò che rende il vibe hacking una minaccia di categoria diversa rispetto a tutto ciò che il panorama della sicurezza informatica ha affrontato finora.

Il file CLAUDE.md come playbook offensivo: persistenza e contesto malevolo

L’elemento tecnico più innovativo dell’operazione GTG-2002 non è uno zero-day, un exploit personalizzato o un malware sofisticato. È un file di testo.

Claude Code utilizza un file di configurazione chiamato CLAUDE.md che fornisce contesto persistente a ogni interazione. Normalmente, gli sviluppatori lo usano per specificare preferenze di stile, standard di codifica o informazioni sul progetto in corso. L’attaccante di GTG-2002 ha trasformato questo meccanismo in un vero e proprio playbook operativo offensivo.

Il file CLAUDE.md configurato dall’attaccante conteneva:

• Una cover story: l’operatore dichiarava di essere un penetration tester autorizzato, con contratti di supporto ufficiali dalle organizzazioni target. Questo ingannava i guardrail di sicurezza del modello, che interpretava le richieste come attività di testing legittimo.
• Metodologie di attacco dettagliate: istruzioni per il collegamento VPN, tecniche di enumerazione utenti, metodi di credential harvesting tramite attacchi Kerberos, estrazione di hash e cracking.
• Framework di prioritizzazione dei target: criteri per identificare e classificare le vittime in base al valore dei dati e alla capacità di pagamento.
• Checklist operative: una procedura in sette fasi dalla ricognizione alla persistenza, con tecniche avanzate di post-compromise inclusi attacchi relay e abuso di deleghe.
• Istruzioni per la comunicazione in lingua russa: il contesto veniva mantenuto e le risposte generate in russo, suggerendo l’origine geografica dell’operatore.
• Direttive di stealth: istruzioni esplicite per minimizzare la creazione di file e mantenere un profilo operativo basso.

In termini di sicurezza, il CLAUDE.md rappresenta una forma di prompt injection persistente – non un attacco al modello, ma un’infrastruttura di configurazione malevola che trasforma ogni sessione successiva in un’operazione offensiva continuativa. È l’equivalente funzionale di un file di configurazione per un framework C2 (Command and Control), ma senza bisogno di sviluppare infrastruttura personalizzata.

Per i difensori, questo introduce un concetto nuovo: il pre-prompt offensivo. Non si tratta di jailbreaking tradizionale – è una configurazione strutturata che orienta il comportamento dell’AI in modo persistente, sessione dopo sessione, senza dover ripetere l’inganno ogni volta.

Le 5 fasi dell’attacco: ricostruzione tecnica

L’operazione GTG-2002 segue un ciclo di attacco strutturato in cinque fasi distinte, ciascuna caratterizzata da un livello crescente di autonomia dell’AI e da una mappatura precisa sulle tattiche MITRE ATT&CK.

Fase 1 – Ricognizione automatizzata

Tattiche MITRE ATT&CK: Reconnaissance (TA0043), Resource Development (TA0042)

L’attaccante ha utilizzato Claude Code su un sistema Kali Linux come piattaforma di attacco. Nella prima fase, l’AI ha condotto una ricognizione su larga scala: scansione automatizzata di migliaia di endpoint VPN per identificare sistemi vulnerabili, creazione di framework di scanning personalizzati tramite API multiple, raccolta sistematica di informazioni infrastrutturali organizzate per Paese e per tecnologia.

Il punto chiave non è la complessità delle tecniche – sono strumenti open-source standard (Nmap, framework di scanning VPN). È la velocità e la scala: Claude Code ha processato migliaia di target potenziali, classificandoli automaticamente per vulnerabilità e valore strategico, un compito che avrebbe richiesto settimane a un operatore umano. Come evidenziato dal report Anthropic, il sistema generava “migliaia di richieste, spesso multiple al secondo”.

Ruolo dell’AI: Capacità potenziata di discovery sistematico, con risultati organizzati automaticamente per priorità di sfruttamento.

Fase 2 – Accesso iniziale e sfruttamento credenziali

Tattiche MITRE ATT&CK: Initial Access (TA0001), Credential Access (TA0006), Discovery (TA0007), Lateral Movement (TA0008)

Una volta identificati i target vulnerabili, Claude Code ha fornito supporto operativo in tempo reale durante le intrusioni di rete. L’AI ha:

• Scansionato reti interne identificando sistemi critici, inclusi Domain Controller e SQL Server
• Eseguito attacchi alle credenziali su domini multipli tramite tecniche Active Directory
• Condotto enumerazione di rete e analisi completa delle credenziali recuperate
• Fornito guida in tempo reale per l’escalation dei privilegi e il lateral movement

Il passaggio dall’accesso iniziale al controllo completo dell’infrastruttura è avvenuto con una fluidità che normalmente richiede un red team coordinato. Claude Code non si limitava a eseguire singoli comandi – analizzava i risultati di ogni azione e decideva autonomamente il passo successivo nella catena di attacco.

Ruolo dell’AI: Supporto operativo diretto durante intrusioni attive, con decisioni tattiche autonome su escalation e movimento laterale.

Fase 3 – Sviluppo malware ed evasione

Tattiche MITRE ATT&CK: Execution (TA0002), Defense Evasion (TA0005), Command and Control (TA0011)

La terza fase rivela la capacità più preoccupante del vibe hacking: lo sviluppo iterativo e adattivo di strumenti offensivi. Claude Code è stato utilizzato per creare versioni offuscate di Chisel, un tool di tunneling che incapsula connessioni all’interno del protocollo HTTP (tecnica MITRE T1572 – Protocol Tunneling), con l’obiettivo specifico di evadere il rilevamento di Windows Defender.

Quando i primi tentativi di evasione sono falliti, l’AI non si è fermata. Ha iterato autonomamente, implementando:

• Crittografia delle stringhe: offuscamento dei payload per eludere l’analisi statica
• Codice anti-debugging: tecniche per rilevare ed evadere ambienti di analisi
• Filename masquerading: mascheramento degli eseguibili malevoli come strumenti Microsoft legittimi (MSBuild.exe, devenv.exe, cl.exe) – tecnica MITRE T1036.005
• Sviluppo di un proxy TCP completamente nuovo: quando l’offuscamento di Chisel non è bastato, Claude Code ha generato da zero un proxy TCP che non utilizza affatto le librerie Chisel, eliminando la signature alla radice

Questo ciclo iterativo di generazione – test – fallimento – adattamento è il cuore operativo del vibe hacking. L’AI non si limita a produrre malware su richiesta: lo perfeziona in risposta ai fallimenti, abbassando drasticamente la barriera tecnica per la creazione di strumenti offensivi efficaci.

Ruolo dell’AI: Sviluppo personalizzato di malware con capacità di evasione adattiva, capacità che prima richiedeva anni di esperienza in programmazione offensiva.

Fase 4 – Esfiltrazione e analisi dati

Tattiche MITRE ATT&CK: Collection (TA0009), Exfiltration (TA0010)

Claude Code ha facilitato l’estrazione e l’analisi sistematica di dati sensibili da organizzazioni multiple e di natura molto diversa: un contractor della difesa, operatori sanitari, un’istituzione finanziaria. I dati esfiltrati includevano:

• Numeri di previdenza sociale (Social Security Numbers)
• Dati bancari e informazioni finanziarie
• Informazioni sanitarie protette (PHI – Protected Health Information)
• Documentazione soggetta a controllo ITAR (International Traffic in Arms Regulations) – un dettaglio che eleva la gravità dell’operazione dal cybercrime alla sicurezza nazionale

Il valore aggiunto dell’AI in questa fase non è stato il furto in sé – è stata la categorizzazione automatica. Claude Code ha organizzato i dati rubati per tipologia, ha estratto migliaia di record individuali (identificativi personali, indirizzi, dati finanziari, cartelle cliniche), e li ha strutturati per la monetizzazione successiva. In pratica, l’AI ha svolto il lavoro che in un’operazione tradizionale richiederebbe un team di analisti dedicati alla classificazione del bottino.

Ruolo dell’AI: Analisi automatizzata e organizzazione di dataset complessi, estrazione sistematica di informazioni ad alto valore attraverso organizzazioni multiple simultaneamente.

Nota per i professionisti di compliance: le implicazioni ITAR. L’esfiltrazione di documentazione soggetta a controllo ITAR rappresenta un punto di attenzione critico che trascende il perimetro del cybercrime ordinario. Le International Traffic in Arms Regulations (22 CFR §§ 120-130), amministrate dal Directorate of Defense Trade Controls (DDTC) del Dipartimento di Stato USA, classificano la divulgazione non autorizzata di dati tecnici controllati a soggetti stranieri come una potenziale violazione dell’Arms Export Control Act, con sanzioni penali fino a 1 milione di dollari per singola violazione e fino a 20 anni di reclusione.

Per le organizzazioni vittime, la compromissione di dati ITAR innesca obblighi di notifica al DDTC, possibili indagini congiunte con il Department of Justice, e il rischio concreto di revoca delle licenze di esportazione – un evento potenzialmente esistenziale per un contractor della difesa. Nel contesto GTG-2002, il fatto che un’AI abbia autonomamente identificato, estratto e classificato documentazione ITAR senza che l’operatore umano ne comprendesse probabilmente la rilevanza giuridica aggiunge un livello di complessità senza precedenti alla gestione dell’incidente: chi risponde della violazione quando la decisione di esfiltrare quei dati specifici è stata presa da un algoritmo?

Fase 5 – Estorsione personalizzata e profit plan

Tattiche MITRE ATT&CK: Impact (TA0040)

La quinta fase è quella che distingue in modo inequivocabile il vibe hacking da qualsiasi precedente forma di AI-assisted cybercrime. L’attaccante non ha distribuito ransomware. Non ha crittografato file. Ha invece utilizzato Claude Code per costruire un sistema di estorsione personalizzato e multi-livello basato sull’analisi dei dati rubati.

Ransom note HTML personalizzate. Claude Code ha generato note di riscatto in formato HTML con dettagli specifici per ciascuna vittima: cifre finanziarie esatte, conteggio dipendenti, minacce calibrate sulle normative settoriali applicabili. Le note venivano inserite nel processo di boot delle macchine compromesse, garantendone la visibilità immediata al riavvio. Le richieste variavano da 75.000 a oltre 500.000 dollari in Bitcoin.

Profit plan multi-opzione. L’elemento più sofisticato: per ciascuna vittima, Claude Code ha generato un documento di analisi con opzioni di monetizzazione strutturate:

• Opzione 1 – Estorsione diretta: richiesta di pagamento all’organizzazione, con minaccia di divulgazione dei dati salariali, delle informazioni sui donatori, e segnalazione agli enti regolatori. Inclusa stima di probabilità di successo.
• Opzione 2 – Commercializzazione dei dati: pricing specifico per le diverse tipologie di dati rubati (informazioni sui donatori, documenti finanziari, database di contatti), con calcolo del ricavo garantito.
• Opzione 3 – Targeting individuale: estorsione mirata ai singoli soggetti i cui dati personali erano stati compromessi, con range di richiesta per target e stima del totale potenziale.
• Opzione 4 – Approccio stratificato: combinazione delle tre opzioni precedenti in sequenza, con estorsione primaria all’organizzazione e fallback su vendita dati e targeting individuale. Proiezione di ricavo massimo.

Ogni profit plan conteneva deadline specifiche (48-72 ore), strutture di penalità incrementali, email di contatto anonime per ciascuna vittima, e l’indicazione del wallet Bitcoin preparato per la ricezione del pagamento.

L’AI, in questa fase, ha svolto contemporaneamente il ruolo di analista finanziario, negoziatore, psicologo comportamentale e consulente strategico. Ha analizzato i bilanci delle vittime per calibrare l’importo del riscatto, ha identificato le leve psicologiche più efficaci (rischio regolatorio, esposizione mediatica, danno reputazionale), e ha strutturato una strategia di monetizzazione ottimizzata.

Ruolo dell’AI: Generazione automatizzata di materiali di estorsione psicologicamente calibrati, calcolo degli importi ottimali di riscatto basato su analisi finanziaria, e creazione di strategie di monetizzazione multi-percorso.

Mappatura MITRE ATT&CK dell’operazione GTG-2002

L’analisi dell’operazione consente una mappatura sistematica sulle tattiche MITRE ATT&CK. La tabella seguente sintetizza le tecniche documentate in ciascuna fase, evidenziando il grado di autonomia dell’AI.

Il dato che emerge è inequivocabile: l’AI ha operato con autonomia crescente man mano che l’operazione procedeva, raggiungendo il massimo grado di indipendenza decisionale proprio nella fase di estorsione, che è tradizionalmente la più complessa e la più dipendente dall’intelligenza umana.

Da GTG-2002 a GTG-1002: l’escalation verso l’autonomia totale

Se GTG-2002 ha introdotto il vibe hacking come paradigma operativo, ciò che è accaduto tre mesi dopo dimostra che la traiettoria evolutiva è più rapida del previsto.

Nel novembre 2025, Anthropic ha divulgato la campagna GTG-1002: un’operazione di cyber-spionaggio attribuita con alta confidenza a un gruppo state-sponsored cinese. GTG-1002 non è un’evoluzione incrementale di GTG-2002 – è un salto categorico. L’operazione ha preso di mira circa 30 entità globali – grandi aziende tecnologiche, istituzioni finanziarie, produttori chimici, agenzie governative – e Claude Code ha eseguito l’80-90% del lavoro tattico senza intervento umano.

La differenza fondamentale rispetto a GTG-2002 è nel rapporto operatore-AI. Nel vibe hacking di GTG-2002, l’umano era ancora “nel loop”, dirigeva le operazioni, approvava i passi successivi, interveniva quando l’AI incontrava ostacoli. In GTG-1002, come ha scritto Anthropic, “l’intervento umano era molto meno frequente, nonostante la scala più ampia dell’attacco”. Gli operatori umani si limitavano all’inizializzazione delle campagne e alle decisioni strategiche ai nodi critici – autorizzazione alla progressione dalla ricognizione all’exploitation, approvazione dell’ambito di esfiltrazione.

Per i CISO e i responsabili della sicurezza, questo rappresenta un cambiamento di paradigma nella modellazione delle minacce. Se GTG-2002 dimostrava che un singolo operatore poteva equivalere a un team criminale, GTG-1002 dimostra che un singolo operatore può dirigere un’operazione di intelligence che normalmente richiede un apparato statale.

Implicazioni per la difesa: cosa cambia con il vibe hacking

L’operazione GTG-2002 invalida diversi assunti fondamentali su cui si basano le strategie difensive tradizionali.

Il profiling dell’attaccante perde valore predittivo. I modelli di threat intelligence si fondano sulla correlazione tra sofisticazione dell’attaccante e complessità dell’attacco. Con il vibe hacking, un operatore con competenze minime può generare attacchi ad alta sofisticazione. Il threat modeling basato sulle capacità presunte dell’avversario diventa inaffidabile.

Il tempo di risposta si comprime. Claude Code opera “migliaia di richieste, spesso multiple al secondo”. L’intero ciclo dalla ricognizione all’estorsione si completa in tempi incompatibili con i processi di incident response tradizionali. Il Mean Time To Exfiltrate (MTTE) è sceso da 9 giorni nel 2021 a 2 giorni nel 2024 secondo CrowdStrike; con l’AI agentica, rischia di collassare ulteriormente.

La detection basata su signature diventa insufficiente. L’attaccante di GTG-2002 ha dimostrato la capacità di iterare automaticamente sugli strumenti offensivi quando vengono rilevati, generando varianti o tool completamente nuovi (come il proxy TCP alternativo a Chisel). Questo rende obsolete le detection basate su firme statiche.

Raccomandazioni operative

Per i team di sicurezza, il vibe hacking richiede un adattamento su più livelli:

• Behavioral analytics prioritaria: la detection deve spostarsi dalle firme ai comportamenti anomali. Pattern di accesso a velocità non umana, enumerazione di rete sistematica, accesso sequenziale a dati eterogenei sono indicatori di attività AI-driven.
• Zero Trust come prerequisito: l’operazione GTG-2002 ha sfruttato credenziali compromesse e movimento laterale non segmentato. Architetture Zero Trust con microsegmentazione e verifica continua avrebbero limitato il raggio d’azione dell’attacco.
• AI Red Teaming: i programmi di penetration testing devono incorporare scenari in cui l’avversario utilizza coding agent AI, testando la resilienza dei controlli contro attacchi iterativi e adattivi.
• Monitoraggio dei coding agent: organizzazioni che utilizzano Claude Code o strumenti analoghi devono implementare controlli sulla configurazione dei file CLAUDE.md o equivalenti, con alert su contenuti che suggeriscano utilizzo offensivo.
• Runtime security per gli ambienti AI: la sicurezza non può limitarsi ai guardrail del modello. Strumenti di monitoraggio a livello di runtime – come classificatori specifici per pattern di vibe hacking, analogamente a quanto implementato da Anthropic dopo la scoperta – devono diventare standard.

I limiti dell’attacco e le vulnerabilità dell’AI offensiva

Sarebbe un errore analitico presentare il vibe hacking come una minaccia invincibile. L’operazione GTG-2002 e il successivo caso GTG-1002 rivelano anche limitazioni significative.

Anthropic ha documentato che Claude, quando utilizzato offensivamente, ha mostrato una tendenza a sovrastimare i propri progressi e a generare credenziali e risultati fabricati. In GTG-1002, questa propensione all’allucinazione ha richiesto agli operatori umani una validazione costante dei risultati, introducendo un collo di bottiglia che ha limitato l’efficacia dell’operazione.

Inoltre, come ha osservato il Google Threat Intelligence Group nel suo AI Threat Tracker di febbraio 2026, non sono ancora stati documentati casi in cui l’AI abbia sviluppato capacità offensive realmente nuove. L’AI amplifica e accelera tecniche esistenti, ma non ne crea di inedite. CrowdStrike ha rilevato che l’81% delle intrusioni nel 2024 è avvenuto senza utilizzo di malware, affidandosi a strumenti legittimi e credenziali compromesse – tecniche tradizionali che il vibe hacking scala ma non reinventa.

Per i difensori, questo significa che i controlli fondamentali (patching, MFA, segmentazione, least privilege) restano la prima linea di difesa efficace anche nell’era del vibe hacking. La minaccia non richiede panico: richiede adattamento strutturato.

Lo scenario prossimo: perché il vibe hacking è solo l’inizio

L’arco temporale tra GTG-2002 (luglio 2025) e GTG-1002 (settembre 2025) è di soli tre mesi. In quel lasso di tempo, l’autonomia operativa dell’AI è passata da human-in-the-loop con supporto AI a AI-in-the-loop con supervisione umana minimale. Karpathy stesso, nel febbraio 2026, ha dichiarato il vibe coding “superato”, sostituito dall’”agentic engineering” – un’evoluzione dove l’operatore umano orchestra agenti AI che lavorano autonomamente al 99%.

Se questa traiettoria si applica simmetricamente al versante offensivo – e non c’è ragione per credere il contrario – il prossimo passo è prevedibile: operazioni di vibe hacking completamente autonome, dove l’umano definisce l’obiettivo strategico e l’AI gestisce l’intera catena operativa senza ulteriore input.

Per i professionisti della sicurezza informatica, la domanda non è più se questo accadrà, ma quando. E la risposta, alla luce della velocità di evoluzione documentata, è: probabilmente prima di quanto qualsiasi modello di rischio tradizionale preveda.

Il vibe hacking ha riscritto il rapporto tra competenza dell’attaccante e impatto dell’attacco. La prossima riscrittura riguarderà il rapporto tra presenza umana e operazione offensiva. I team di sicurezza che iniziano ad adattare oggi i propri modelli di difesa a questa realtà avranno un vantaggio competitivo misurabile. Gli altri, semplicemente, non lo avranno.

Questo è il secondo articolo della serie “AI offensiva nella cybersecurity”. Il primo articolo, “AI offensiva: come l’intelligenza artificiale sta riscrivendo le regole del cybercrime“, ha introdotto il quadro generale delle minacce AI-driven, il framework normativo NIS2/AI Act e le implicazioni per le PMI. Il prossimo articolo approfondirà le strategie di difesa basate su AI contro le minacce AI-driven.

Fonti principali

Anthropic, Threat Intelligence Report: August 2025

Anthropic, Disrupting the first reported AI-orchestrated cyber espionage campaign, novembre 2025

Google Threat Intelligence Group, AI Threat Tracker, febbraio 2026

MITRE, ATT&CK Framework – tattiche e tecniche citate

MITRE, ATT&CK T1572 – Protocol Tunneling

CrowdStrike, Global Threat Report 2025

PwC, AI-orchestrated cyberattacks: A call to action

Andrej Karpathy, Post su X – Vibe coding, 2 febbraio 2025

https://www.ictsecuritymagazine.com/articoli/vibe-hacking/

As reported by Reuters, a wave of cyber operations against Iran took place over the weekend. Internet connectivity reportedly decreased during this time, to a level of connectivity described as negligible. 

The observed cyber operations included: 

• Hacking of several news websites 
• Hacking of a popular religious calendar app

In the hacking of news sites, various messages were put on display by the hackers. This is similar to the case of the app hacking. The app, BadeSaba, which has more than 5 million downloads, displayed messages such as: “It’s time for reckoning.” These messages urged armed forces to surrender weapons and join the people. 

Furthermore, there have been reports that cyber operations hit a range of Iranian military targets and government services in order to inhibit a coordinated national response, but Reuters has been unable to independently verify this claim. 

https://www.securitymagazine.com/articles/102151-iranian-apps-websites-hacked-following-us-israeli-strikes

Mar 02, 2026 Giancarlo Calzetta In evidenza, News, RSS, Vulnerabilità 0

---

Palo Alto, azienda specializzata in sicurezza informatica, ha scoperto una vulnerabilità nel browser Google Chrome avrebbe potuto trasformare l’assistente AI integrato in uno strumento di sorveglianza e furto dati. Il problema è stato segnalato a Google dopodiché è stata catalogata come CVE-2026-0628 e corretta a gennaio con il rilascio di Chrome 143.

Il problema riguardava Gemini Live, il pannello laterale AI di Chrome progettato per assistere l’utente nella navigazione tramite riassunti in tempo reale, esecuzione automatica di task e comprensione contestuale delle pagine web. Tutte funzioni molto utili, ma che che, come dimostra questo caso, ampliano in modo significativo la superficie d’attacco del browser.

L’AI nel browser: potere operativo e nuovi rischi

Gemini Live è concepito per “vedere” ciò che vede l’utente: il modello accede al contenuto della pagina attiva, ne interpreta il contesto e può eseguire azioni complesse direttamente dall’interfaccia del browser. Questo approccio consente operazioni multi-step che, fino a poco tempo fa, richiedevano estensioni dedicate o interventi manuali.

Secondo l’analisi di Palo Alto Networks, proprio questo accesso privilegiato all’ambiente di navigazione rappresenta il punto critico. L’AI non è una semplice estensione: è un componente nativo del browser con capacità avanzate, incluse interazioni con file locali, screenshot delle schede, accesso a microfono e videocamera.

In altre parole, l’assistente dispone di permessi che vanno oltre quelli normalmente concessi a un’estensione tradizionale e se un attore malevolo riesce a inserirsi in quel flusso, eredita lo stesso livello di privilegio.

Come funzionava l’attacco: estensioni malevole e declarativeNetRequests

La vulnerabilità CVE-2026-0628 avrebbe consentito a estensioni dannose di iniettare codice JavaScript all’interno del pannello Gemini Live. Per farlo, l’estensione doveva disporre di un set specifico di permessi attraverso l’API declarativeNetRequests che permette di intercettare e modificare richieste e risposte HTTPS.

Questa API nasce con finalità legittime, come il blocco di richieste intrusive o malevole, ma grazie alla possibilità di interagire con contenuti originati da Gemini e caricati nella scheda del sito sarebbe potuta diventare un vettore di compromissione.

In pratica, l’estensione avrebbe potuto intercettare il flusso tra il browser e il pannello AI, inserendo codice in grado di sfruttare le capacità operative dell’assistente. Tra gli scenari ipotizzati: attivazione silenziosa di microfono e videocamera, accesso ai file locali, cattura di screenshot delle schede aperte e persino l’orchestrazione di campagne phishing sfruttando l’interfaccia di Gemini.

Il punto più delicato è che il pannello Gemini è parte integrante del browser. Non si tratta di un plugin isolato, ma di un componente con accesso diretto alle risorse di sistema. Il dirottamento dell’assistente avrebbe quindi permesso a un’estensione di aggirare i normali limiti di sicurezza, ottenendo privilegi superiori rispetto a quelli previsti dal modello di sicurezza standard di Chrome.

Patch e implicazioni per la sicurezza dei browser AI-native

Palo Alto Networks ha segnalato la vulnerabilità a Google lo scorso ottobre. La correzione è stata distribuita con le versioni 143.0.7499.192 e 143.0.7499.193 per Windows e macOS, e con la 143.0.7499.192 per Linux.

L’episodio evidenzia un tema destinato a diventare centrale nel dibattito sulla sicurezza applicativa: l’integrazione nativa di modelli AI nei browser modifica radicalmente il perimetro di fiducia. Se l’assistente dispone di accesso privilegiato per eseguire operazioni legittime, qualsiasi vulnerabilità nel suo canale di comunicazione diventa un moltiplicatore di rischio.

Per i professionisti della sicurezza IT, il caso CVE-2026-0628 rappresenta un campanello d’allarme che sentiamo ormai suonare sempre più spesso. L’evoluzione verso browser AI-native richiede una revisione delle strategie di hardening, monitoraggio delle estensioni e controllo dei permessi concessi. Non è più sufficiente valutare il rischio delle estensioni in modo isolato: occorre considerare anche l’interazione con componenti intelligenti ad alto privilegio

---

• AI assistant, browser security, Chrome 143 patch, CVE-2026-0628, declarativeNetRequests API, esfiltrazione dati, estensioni malevole, Gemini Live, Google Chrome, hijacking browser, Palo Alto Networks, phishing via browser, sicurezza AI, vulnerabilità Chrome

---

---

https://www.securityinfo.it/2026/03/02/una-falla-in-chrome-sfrutta-gemini-live-per-scopi-malevoli/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=una-falla-in-chrome-sfrutta-gemini-live-per-scopi-malevoli

Recruitment fraud has become an emerging enterprise security issue driven by AI-powered social engineering and impersonation. Advances in AI have accelerated these threats by making it easier to convincingly mimic trusted people and workflows inside the workplace. Instead of exploiting technical vulnerabilities, attackers increasingly manipulate human trust, capitalizing on urgency and uncertainty by embedding themselves into routine hiring interactions that were never designed to withstand deception.

This shift is unfolding as labor market volatility continues. In 2025 alone, U.S.-based employers announced more than 1.17 million job cuts, the highest level since the first year of the COVID-19 pandemic. For security leaders, this has turned recruitment into one of the most exposed points of external engagement, as organizations restructure and candidates actively search for new roles. The combination of urgency, uncertainty and external engagement makes hiring workflows an especially attractive target for social engineering attacks.

The scale of the problem is growing quickly. Recent industry forecasts indicate that AI-driven job and deepfake hiring scams are among the top fraud threats expected in 2026. McAfee also found that job scam activity surged by more than 1,000% over a three-month period last summer, highlighting how rapidly recruitment fraud is scaling. As financial returns grow, attackers are reinvesting in more advanced capabilities, including real-time AI impersonation techniques that blur the line between legitimate hiring activity and fraud, forcing organizations to reconsider how recruitment fits into their broader security scope.

Why Recruitment is Uniquely Exposed to Social Engineering Attacks

Recruitment operates in a high-trust, high-urgency environment. Unlike most enterprise workflows, hiring requires consistent engagement with external individuals who have no established relationship with the organization and therefore have limited ability to independently verify legitimacy. Candidates often feel pressure to respond quickly, share personal information, and trust that the person on the other side of the interaction is who they claim to be. 

This exposure is increasingly visible on professional platforms where recruitment already takes place. A recent LinkedIn phishing scheme saw attackers impersonate official platform accounts and moderation notices, using convincing comments to redirect users to fraudulent verification pages.

Recruiters and hiring managers are inherently public-facing on these platforms, making their identities, roles, and communication patterns easy for attackers to study and replicate. During periods of layoffs or organizational change, urgency and financial pressure can push caution down the priority list, making candidates more receptive to unsolicited outreach that appears to offer help, guidance, or opportunity.

How AI-driven Impersonation Plays Out in Practice

AI is making impersonation easier to create and sustain over time. As a result, fraudulent outreach increasingly blends into legitimate hiring activity rather than standing out as overt deception.

Today’s scams often look indistinguishable from real recruitment. Attackers may conduct video interviews using real-time AI face-swapping software, mimic the casual tone of startup hiring, or direct candidates to fake career portals that closely mirror legitimate platforms. Fake recruiters might also use generic (@gmail.com) or lookalike (@companyname-careers-jobs.com) domains, or even push a candidate to share personal information immediately through encrypted apps versus a professional email or other corporate communication accounts. These interactions are designed to feel routine and not suspicious.

When these attacks succeed, the impact extends beyond individual victims. Organizations may be forced into reactive incident response, candidate outreach, and internal investigations to contain impersonation conducted in their name. Over time, repeated incidents can erode trust in the hiring process, slow recruiting pipelines, and increase reputational or regulatory risk.

How Security Teams Must Rethink Recruitment

Recruitment fraud is not simply a candidate education issue or an isolated HR concern. It is a cross-functional security challenge that reflects how social engineering increasingly targets trust-based workflows rather than technical systems. Security teams must bring recruitment into scope as a security-relevant workflow, and partner closely with talent and HR leaders to define what legitimate hiring communication looks like in practice. 

Reducing ambiguity in the hiring workflow is critical. When expectations are clear, both recruiters and job seekers are better equipped to pause and verify activity that feels off, and impersonators have fewer gray areas to exploit between platforms and teams. This matters for security teams not only because scams cause financial and reputational harm, but also because recruitment fraud often involves the collection of sensitive PII that can later be reused to create fake candidate profiles, that infiltrate your organization’s hiring pipeline.

Taken together, these steps reflect a shift in how security teams must operationalize recruitment security, moving it from an ad hoc concern into everyday risk management and insider threat prevention.

Why Recruitment Can No Longer Sit Outside the Security Perimeter

Recruitment fraud is no longer an edge case or a temporary surge. It is a preview of how AI-driven social engineering and impersonation will continue to target the spaces where organizations rely on human trust. 

As the job market remains in flux, defending against recruitment attacks will require closer coordination between security and HR teams. Recruitment sits at the intersection of brand, identity, and external engagement, yet it has historically lived outside formal security ownership. Closing that gap means treating hiring not just as an HR function, but as a shared responsibility for protecting trust, people, and organizational reputation.

https://www.securitymagazine.com/articles/102150-why-security-teams-can-no-longer-ignore-recruitment-fraud

Poor data security comes with consequences, and not just consequences for the entity protecting said data — but for interconnected partners and the individuals the data is associated to, as well. February 2026 saw several data incidents that provide a stark reminder to this reality. 

Security magazine reviews four data security events that occurred last month, some of which had a widespread impact. 

1. Epstein Files Sensitive Data Leak 

Inadequate redactions in a released batch of files related to Jeffrey Epstein leaked sensitive information such as names and email addresses. Around 100 potential victims were exposed, and some potential victims had nude photos leaked. 

Moreover, it was found that raw code was accessible in some released emails, allowing certain redacted information to be reconstructed and viewable. 

Learn more about the Epstein files data leak. 

2. Conduent Data Breach Updates 

While this data breach occurred in October 2024 and was discovered in January 2025, recent developments have brought the story back into the spotlight. 

Customers of the organization have begun coming forward, announcing data breaches of their own in relation to this event, such as Volvo Group North America revealing 17,000 individuals may have been exposed. 

Furthermore, the Office of the Attorney General of Texas recently began investigating Conduent and Blue Cross Blue Shield of Texas (BCBSTX), one of the organizations impacted customers, to determine compliance with expected security measures. 

Learn more about the evolving Conduent breach situation. 

3. Data Leak Exposing Global Leaders 

Abu Dhabi Finance Week (ADFW), a financial summit, exposed 700 passports and identification cards in an unprotected cloud server. Global leaders and executives were among the exposed individuals, including Anthony Scaramucci, United States investor and former White House communications director. 

Learn more about the ADFW exposure. 

4. French National Bank Account Registry Breach

Fichier National des Comptes Bancaires et Assimilés (FICOBA), the French national bank account registry, was breached in late January 2026. Potentially 1.2 million accounts may have been compromised.

Learn more about the bank breach. 

https://www.securitymagazine.com/articles/102149-4-data-security-incidents-to-know-about-february-2026

La Foreign Information Manipulation and Interference (FIMI) rappresenta una delle evoluzioni più sofisticate della guerra ibrida contemporanea. Questo articolo analizza l’architettura operativa delle campagne FIMI, dalle infrastrutture cyber all’ingegneria sociale, fino ai media proxy, attraverso casi di studio attribuiti a Russia, Cina e Stati Uniti. Si esaminano inoltre le contromisure europee, la FIMI Exposure Matrix introdotta dal SEAE nel 2025, il Rapid Alert System, i limiti del fact-checking reattivo e il paradosso della difesa democratica, proponendo la resilienza sistemica come unico approccio sostenibile contro la manipolazione informativa coordinata.

FIMI: una minaccia sotto soglia

La Foreign Information Manipulation and Interference (FIMI) non è un sinonimo sofisticato di disinformazione: è un insieme di comportamenti manipolativi, intenzionali e coordinati che sfrutta l’ecosistema digitale per indebolire la fiducia nelle istituzioni, i processi decisionali e la coesione sociale. La sua peculiarità risiede nell’intenzionalità dell’azione: non si tratta di errori, opinioni divergenti o propaganda tradizionale, ma di operazioni deliberate condotte da attori statali o para-statali per destabilizzare target specifici.

La dimensione “sotto soglia” della FIMI è strategicamente rilevante. Non attivando le clausole di difesa collettiva previste da trattati come l’articolo 5 della NATO, consente agli attori ostili di condurre operazioni aggressive mantenendo una plausible deniability. Questo spazio grigio tra pace e guerra rappresenta una delle sfide più critiche per i sistemi di sicurezza occidentali, tradizionalmente orientati verso minacce cinetiche chiaramente identificabili.

La portata globale del fenomeno è confermata dal 3° Report EEAS sulle minacce FIMI (marzo 2025), che ha analizzato 505 incidenti FIMI nel periodo novembre 2023-novembre 2024, identificando circa 38.000 canali unici coinvolti su 25 piattaforme diverse e oltre 68.000 contenuti manipolativi (observables). Le operazioni hanno colpito 90 Paesi e 322 organizzazioni, confermando la FIMI come minaccia globale di natura sistemica.

La natura ibrida della minaccia FIMI: architettura operativa e dinamiche tecniche

Ciò che distingue la FIMI dalle forme classiche di propaganda, è la capacità di operare simultaneamente su molteplici livelli, creando quello che gli analisti di sicurezza definiscono “effetto moltiplicatore di forza” attraverso la convergenza di domini tradizionalmente separati. Le campagne FIMI rappresentano un’evoluzione qualitativa rispetto alla propaganda novecentesca, poiché integrano:

• Cyber operations: account falsi, bot, amplificazione artificiale;
• Ingegneria sociale: sfruttamento di divisioni preesistenti, polarizzazione;
• Strumenti di influenza tradizionale: finanziamento di media proxy, infiltrazione di comunità online.

La stratificazione operativa segue tipicamente un modello a “imbuto”. Nella fase iniziale, infrastrutture tecniche (botnet, sock puppets, troll farms) generano volume e visibilità artificiale per contenuti specifici. Strumenti come generatori di testo basati su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) permettono oggi di produrre migliaia di commenti apparentemente autentici e contestualmente rilevanti, superando le tradizionali tecniche di rilevamento automatico dello spam basate su riconoscimento di pattern.

Nella fase intermedia, questi contenuti vengono amplificati attraverso reti di useful idiots, utenti autentici ma inconsapevoli che condividono materiale manipolato perché allineato con le loro convinzioni preesistenti.

Nella fase di consolidamento, media proxy e influencer remunerati conferiscono legittimità mainstream alle narrative, completando il ciclo di laundering informativo.

La dinamica operativa della FIMI presenta una similitudine strutturale con il funnel del marketing digitale – entrambe si sviluppano come processi graduali dall’esposizione massiva al consolidamento dell’obiettivo, ma con differenze sostanziali: la FIMI mira a influenzare dinamiche cognitive collettive e a produrre effetti sistemici di lungo periodo (polarizzazione, sfiducia istituzionale, distorsione del dibattito pubblico), fondandosi sull’occultamento dell’intenzionalità e sull’asimmetria informativa anziché sulla trasparenza competitiva del marketing.

Caso di studio 1: FIMI attribuita agli Stati Uniti – Bolivia 2019

Secondo alcune analisi, va precisato che molte delle fonti disponibili non sono indipendenti e includono report di parte, negli ultimi mesi prima delle elezioni presidenziali boliviane dell’ottobre 2019, entità finanziate dagli Stati Uniti come la National Endowment for Democracy (NED) e USAID avrebbero supportato reti di giornalisti definiti “indipendenti” e attivisti locali per amplificare narrative su presunte irregolarità elettorali attribuite a Evo Morales.

• Fase iniziale: Finanziamento, le cifre circolate (oltre 1,5 milioni di dollari via NED) non sono confermate da fonti indipendenti, destinato ad account falsi su Twitter e Facebook per generare volume su presunte irregolarità elettorali e corruzione, con l’impiego di strumenti di intelligenza artificiale per la produzione di commenti dall’apparenza autentica.
• Fase intermedia: Utenti reali tra oppositori e diaspora condividevano contenuti polarizzanti che facevano leva su fratture etniche e sociali preesistenti, culminando in proteste post-elezioni.
• Fase consolidamento: Media proxy statunitensi (tra cui Voice of America) e influencer locali avrebbero contribuito a legittimare la narrativa, in un contesto che portò alle dimissioni di Morales e al governo ad interim di Áñez.

Questo caso, oggetto di un dibattito accademico tuttora aperto, illustra come strumenti cyber, tecniche di ingegneria sociale e media proxy possano convergere in un’operazione di laundering informativo con potenziali effetti sulla sovranità di uno Stato.

La questione della frode elettorale rimane accademicamente controversa: lo studio del MIT Election Data and Science Lab/CEPR e un’analisi pubblicata nel febbraio 2020 sul Washington Post (University of Pennsylvania e Tulane University) hanno concluso che le accuse dell’OAS erano prive di fondamento statistico, mentre un’analisi peer-reviewed su World Development ha individuato evidenze di manipolazione del voto pari al 2,51% dei suffragi validi. Il contesto di presunta ingerenza statunitense è ulteriormente documentato da cablogrammi diplomatici resi pubblici da WikiLeaks e da inchieste di giornalismo investigativo la cui indipendenza editoriale è oggetto di dibattito.

Indipendentemente dall’esito del dibattito sulla frode, resta documentato il ruolo del NED, che nel 2019 ha investito quasi un milione di dollari in programmi boliviani legati al processo elettorale, e l’esistenza di reti di bot anti-Morales su Twitter, successivamente identificate e rimosse dalla piattaforma. Nel settembre 2020, anche Facebook chiuse decine di account collegati a CLS Strategies, una società di comunicazione di Washington ingaggiata dal governo ad interim di Áñez, per violazione delle policy sull’interferenza straniera. La complessità di questo caso lo rende paradigmatico della zona grigia in cui opera la FIMI: la coesistenza di interferenze documentate, narrazioni contrapposte e studi accademici in conflitto rende l’attribuzione definitiva estremamente problematica.

Caso di studio 2: FIMI attribuito alla Russia – “Doppelganger” 2024

La campagna “Doppelganger”, attribuita alla Russia tramite le società Struktura e Social Design Agency (SDA), entrambe finanziate direttamente dallo Stato russo, e sanzionata dall’UE, rappresenta uno dei casi più documentati di FIMI su scala europea.

Fase iniziale: infrastrutture tecniche

Botnet, sock puppets e troll farms – supportate da una rete di 228 domini e 25.000 account di Coordinated Inauthentic Behaviour (CIB) operanti in nove lingue (inglese, tedesco, francese, spagnolo, turco, polacco, arabo, ebraico e italiano), che replicavano l’aspetto grafico di testate europee come Reuters e BBC attraverso tecniche di typosquatting con certificati SSL validi, hanno generato volume artificiale su piattaforme come X e Facebook. Contenuti prodotti con strumenti di intelligenza artificiale generativa hanno alimentato narrative anti-Ucraina, anti-NATO e filorusse, aggirando i filtri antispam e raggiungendo milioni di visualizzazioni nella sola fase iniziale.

Fase intermedia: amplificazione organica

Reti di useful idiots, utenti reali influenzati da divisioni preesistenti (ad esempio movimenti anti-vaccino, euroscettici), hanno condiviso i contenuti manipolati, credendoli autentici. In contesti come le elezioni francesi del 2024, ciò ha contribuito a polarizzare il dibattito su immigrazione e guerra in Ucraina, anche attraverso l’organizzazione di eventi fittizi progettati per ottenere viralità.

Fase di consolidamento: laundering informativo

Media proxy (tra cui RT e Sputnik) e influencer remunerati hanno legittimato le narrative nel dibattito pubblico mainstream, infiltrando comunità online e testate locali. L’UE ha rilevato oltre 500 incidenti riconducibili a questo schema solo nel 2024, con l’operazione Doppelganger che si è evoluta in “False Façade” un’ulteriore strategia per occultare l’origine russa dei contenuti.

L’operazione Doppelganger ha dimostrato una notevole resilienza operativa: quando i provider di hosting o le piattaforme social hanno rimosso i suoi asset, la campagna ha risposto ri-registrando i siti sotto diversi Top Level Domain (TLD), migrando verso provider differenti e impiegando account CIB usa-e-getta per l’amplificazione. Doppelganger opera come un ecosistema chiuso e autosufficiente, senza interazioni dirette con i canali ufficiali di Stato o con i media statali russi, una struttura ermetica che ne rafforza l’autonomia e la deniability all’interno del più ampio panorama FIMI. Nel dicembre 2024, l’UE ha imposto le prime sanzioni in assoluto specificamente mirate a comportamenti FIMI, colpendo entità e individui associati alla campagna.

Caso di studio 3: FIMI attribuita alla Cina – Spamouflage/Dragonbridge e influence-for-hire

L’articolo non può limitarsi all’asse USA-Russia senza considerare il terzo attore FIMI identificato dal SEAE: la Cina. Il 3° Report EEAS dedica un’analisi approfondita alle operazioni FIMI cinesi, evidenziando un modus operandi strutturalmente diverso da quello russo.

L’operazione nota come Spamouflage (denominata anche Dragonbridge da Mandiant/Google e Storm 1376 da Microsoft) è attiva dal 2017 ed è considerata da Meta la più vasta operazione di influenza cross-platform mai identificata. Nel solo secondo trimestre del 2023, Meta ha rimosso circa 7.700 account Facebook, 954 pagine e 15 gruppi associati alla rete, Google ha disabilitato oltre 100.000 account nel corso degli anni. L’operazione, riconducibile al Ministero della Pubblica Sicurezza cinese, ha preso di mira le elezioni statunitensi del 2022 e 2024, quelle taiwanesi del 2024 e ha condotto campagne contro aziende occidentali del settore delle terre rare strategiche per la Cina.

A differenza dell’approccio decentralizzato russo, l’infrastruttura FIMI cinese si caratterizza per un’elevata centralizzazione: i canali vengono attivati simultaneamente sullo stesso tema e target, garantendo una voce globale unificata. Il SEAE ha inoltre identificato un modello di influence-for-hire in cui media di Stato cinesi (Global Times, CGTN, Xinhua) si avvalgono di società private di pubbliche relazioni – come Shanghai Haixun Technology e Shenzhen Haimaiyunxiang Media – per gestire reti di siti web inautentici che si camuffano da testate giornalistiche locali. Le campagne HaiEnergy (almeno 316 siti fabbricati secondo le indagini EEAS, rispetto ai 72 inizialmente identificati da Mandiant nel 2022) e Paperwall (almeno 123 siti inautentici in 30 Paesi, identificati da Citizen Lab nel 2024) esemplificano questo approccio.

Un elemento particolarmente preoccupante della FIMI cinese è la soppressione dell’informazione, una dimensione spesso sottovalutata della repressione transnazionale. Questa può colpire aziende, università, società civile e soprattutto individui della diaspora e le loro famiglie, attraverso misure che spaziano da incentivi e deterrenti economici a intimidazioni online e fisiche, fino alla warfare giuridica e alle detenzioni.

Sebbene l’impatto delle operazioni cinesi rimanga ad oggi significativamente inferiore a quello russo in termini di engagement organico, la quasi totalità dei contenuti Dragonbridge non ha mai raggiunto un pubblico reale, con il 58% dei canali YouTube disabilitati nel 2022 che aveva zero iscritti, la persistenza, la scala e la progressiva sofisticazione delle tattiche rendono questa minaccia strategicamente rilevante nel medio-lungo periodo.

Tecniche di cyber operations: l’infrastruttura invisibile

L’elemento cyber delle operazioni FIMI è tecnicamente sofisticato quanto discreto. Gli account falsi utilizzano tecniche di OPSEC (Operational Security) avanzate: profili costruiti progressivamente attraverso mesi di attività apparentemente organica, pubblicazione di foto personali generate con GAN (Generative Adversarial Networks), interazioni casuali, costruzione di reti sociali credibili, utilizzo di servizi VPN e residential proxy per mascherare l’origine geografica, e tecniche di mimetismo comportamentale (behavioral mimicry) che replicano schemi di utilizzo umani: orari di attività, frequenza di pubblicazione, tipologia di interazioni.

I bot di nuova generazione non sono più semplici script che replicavano contenuti identici. L’intelligenza artificiale generativa consente la creazione di cognitive bots che adattano i messaggi al contesto, rispondono in modo apparentemente coerente alle interazioni e modulano il proprio comportamento per eludere gli algoritmi di rilevamento.

Un esempio documentato è la campagna “Secondary Infektion”, un’operazione di origine russa attiva dal 2014 al 2020 e ricostruita in modo sistematico dal laboratorio di ricerca Graphika in un report pubblicato nel giugno 2020. L’indagine ha identificato oltre 2.500 contenuti disseminati su più di 300 piattaforme in sette lingue, con livelli di personalizzazione locale estremamente elevati. L’operazione era stata parzialmente scoperta da Facebook nel maggio 2019, quando la piattaforma rimosse un primo cluster di account attribuiti ad attori basati in Russia.

Deepfake e intelligenza artificiale generativa: la nuova frontiera della FIMI

L’evoluzione più dirompente delle capacità FIMI riguarda l’uso dell’intelligenza artificiale generativa per la produzione di deepfake audio e video. Il SEAE ha registrato nel 2024 circa 41 incidenti in cui l’IA è stata impiegata per manipolare informazioni, con due applicazioni principali: la creazione di contenuti inautentici, inclusi deepfake audio e video, e la disseminazione automatizzata su larga scala attraverso reti di bot.

Il caso paradigmatico è quello delle elezioni parlamentari slovacche del settembre 2023. Due giorni prima del voto, durante il periodo di silenzio elettorale previsto dalla legislazione slovacca – una norma concepita per l’era dei media tradizionali – un clip audio deepfake è stato diffuso sui social network. La registrazione simulava una conversazione tra Michal Šimečka, leader del partito Progressive Slovakia, e la giornalista Monika Tódová di Denník N, in cui i due apparivano discutere di brogli elettorali e dell’acquisto di voti dalla minoranza Rom. Entrambi hanno immediatamente smentito l’autenticità del contenuto, ma il clip era già diventato virale. Il silenzio elettorale ha impedito ai media di correggere la notizia in tempo utile, amplificando l’effetto della manipolazione.

Secondo le indagini dell’Investigative Center of Jan Kuciak (ICJK), il deepfake è stato inizialmente diffuso attraverso Telegram da un account riconducibile a Štefan Harabin, ex ministro della giustizia noto per posizioni filorusse, e la sua pubblicazione ha coinciso con un comunicato stampa dell’SVR, il servizio di intelligence estera russo, che accusava gli Stati Uniti di voler manipolare le elezioni slovacche. Sebbene l’attribuzione definitiva rimanga problematica, la convergenza temporale tra l’operazione di deepfake e la messaging russa suggerisce un coordinamento che è stato definito “caso-test” per l’interferenza elettorale basata sull’IA in Europa.

Anche durante le elezioni presidenziali moldave dell’ottobre 2024, il SEAE ha documentato l’uso di deepfake audio che simulavano la voce della Presidente Maia Sandu, oltre a documenti falsificati e chatbot su Telegram che offrivano pagamenti per la distribuzione di contenuti anti-UE, un modello operativo che integra IA generativa, incentivi finanziari e amplificazione automatizzata in un’unica catena di attacco.

La convergenza FIMI-cyber: dall’information warfare all’attacco ibrido integrato

Un aspetto cruciale per i professionisti della cybersecurity è la convergenza sistematica tra operazioni FIMI e attacchi cyber in senso stretto. Nel 2022, ENISA e il SEAE hanno pubblicato congiuntamente il primo report che analizza questa intersezione – Foreign Information Manipulation and Interference (FIMI) and Cybersecurity, Threat Landscape – applicando simultaneamente il framework MITRE ATT&CK per il dominio cyber e il framework DISARM per il dominio informativo agli stessi eventi.

Le conclusioni sono significative: gli attacchi cyber si concentrano nelle fasi iniziali delle operazioni FIMI, tipicamente nelle tattiche di Resource Development e Initial Access del MITRE ATT&CK, suggerendo che il rilevamento di specifiche TTP cyber possa fungere da indicatore precoce di un’operazione FIMI in preparazione. Inoltre, gli eventi per i quali è stata possibile un’attribuzione affidabile sono quelli che avevano beneficiato di un’analisi di cybersecurity, un dato che evidenzia come le competenze forensi digitali siano essenziali non solo per il dominio cyber ma anche per la risposta alla FIMI.

Il caso della Moldova rappresenta il paradigma più completo di questa convergenza. Durante le elezioni presidenziali dell’ottobre 2024, le reti FIMI russe hanno condotto simultaneamente operazioni di manipolazione informativa – deepfake della Presidente Sandu, chatbot su Telegram per l’acquisto di contenuti anti-UE, documenti falsificati – e attacchi cyber contro l’infrastruttura elettorale, compromettendo i server email del parlamento moldavo. Lo schema si è ripetuto in forma ancora più aggressiva durante le elezioni parlamentari del 28 settembre 2025: la Commissione Elettorale Centrale ha subito un attacco DDoS sostenuto per 12 ore, con oltre 898 milioni di richieste malevole e picchi di 324.333 richieste al secondo, mitigato da Cloudflare nell’ambito del progetto Athenian.

Contemporaneamente, attacchi DDoS coordinati hanno colpito un portale di partecipazione civica, servizi parlamentari legati alla democrazia e testate giornalistiche indipendenti, configurando un’offensiva integrata contro l’intero ecosistema elettorale. In parallelo, false minacce di bomba sono state segnalate ai seggi elettorali della diaspora moldava in Belgio, Italia, Romania, Spagna e Stati Uniti. Si tratta di un modello operativo che fonde attacchi volumetrici nel dominio cyber, operazioni FIMI nel dominio informativo e disruption fisica in un’unica campagna ibrida, esattamente la convergenza che il rapporto congiunto ENISA-EEAS aveva teorizzato.

Per i CISO e i team di incident response, l’implicazione operativa è diretta: un’anomalia nel dominio cyber – un picco di attività DDoS, una compromissione di account istituzionali, un’ondata di registrazioni di domini typosquatting – può essere il segnale anticipatore di un’operazione FIMI imminente, e viceversa. L’intelligence sulle minacce non può più essere compartimentalizzata: il SOC che rileva un attacco tecnico e l’analista OSINT che monitora narrative manipolative stanno osservando due facce della stessa operazione.

L’amplificazione artificiale sfrutta algoritmi di raccomandazione sempre più opachi. Le piattaforme social utilizzano sistemi di ranking basati su metriche di engagement: contenuti che generano reazioni emotive intense (rabbia, paura, indignazione) ricevono maggiore distribuzione organica. Le operazioni FIMI sfruttano deliberatamente questo bias algoritmico, producendo contenuti progettati non per informare ma per provocare reazioni viscerali che garantiscano massima diffusione con minimo investimento.

In termini di distribuzione per piattaforma, il 3° Report EEAS ha rilevato che X (ex Twitter) concentra l’88% dell’attività FIMI rilevata, seguito da Facebook e da una rete di siti web manipolativi. Il predominio di X si spiega sia con la presenza massiccia di account CIB sia con la facilità di creare account usa-e-getta sulla piattaforma. Un trend emergente è l’espansione delle attività FIMI verso Bluesky, segnale degli sforzi degli attori ostili per estendere la propria influenza sulle piattaforme emergenti.

Ingegneria sociale: sfruttamento delle vulnerabilità cognitive

La dimensione psicologica della FIMI si basa su decenni di ricerca in scienze comportamentali. Il confirmation bias, la tendenza umana a cercare informazioni che confermino credenze preesistenti, viene sistematicamente sfruttato attraverso micro-targeting algoritmico. I dati estratti da piattaforme social (likes, condivisioni, permanenza su contenuti, reti di connessioni) permettono la creazione di modelli psicometrici dettagliati che identificano vulnerabilità specifiche.

La teoria dei filter bubbles e delle echo chambers, sviluppata da Eli Pariser (The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You, Penguin Press, 2011) e approfondita da Cass Sunstein (#Republic: Divided Democracy in the Age of Social Media, Princeton University Press, 2017), descrive come l’esposizione selettiva a informazioni consonanti crei camere di risonanza dove narrative alternative faticano a penetrare. Le operazioni FIMI non creano queste camere, le trovano e le colonizzano.

Un esempio significativo è l’attività dell’Internet Research Agency (IRA) durante il referendum britannico sulla Brexit del 2016. Secondo i dati rilasciati da Twitter nel 2018, 3.841 account di origine russa affiliati all’IRA avevano partecipato alla conversazione sul referendum; ricercatori delle università di Swansea e UC Berkeley identificarono circa 150.000 account con legami con la Russia che avevano pubblicato contenuti sulla Brexit nei giorni precedenti il voto.

Il report della House of Commons (Digital, Culture, Media and Sport Committee, 2019) ha documentato come media allineati al Cremlino avessero pubblicato centinaia di articoli con orientamento anti-UE, e come Sputnik avesse gestito pagine su Facebook collegate alla propria redazione. Questi contenuti si inserivano in un ecosistema informativo dove le echo chambers euroscettiche preesistenti fungevano da amplificatore naturale.

La polarizzazione affettiva viene alimentata attraverso tecniche di wedge driving: identificazione di fratture sociali (razza, religione, classe, identità) e produzione sistematica di contenuti che esacerbano le divisioni. Il modello operativo non mira a convincere gli avversari ma a radicalizzare gli alleati e demotivare i moderati, alterando così la composizione dell’ecosistema informativo.

Strumenti di influenza tradizionale: legittimare l’inautentico

Il finanziamento di media proxy rappresenta l’elemento più sofisticato delle operazioni FIMI. Testate come RT (Russia Today) e CGTN (China Global Television Network) operano formalmente come media legittimi, con giornalisti professionali, produzione di qualità, e copertura di temi reali. Tuttavia, la loro funzione primaria è creare carrier platforms per narrative strategiche, alternando contenuto autentico e propaganda in proporzioni che rendono difficile la distinzione.

Il 3° Report EEAS ha introdotto una tassonomia strutturata per classificare questi canali – la FIMI Exposure Matrix – che distingue quattro livelli di infrastruttura: canali ufficiali di Stato, media controllati dallo Stato (come RT e Sputnik), canali collegati allo Stato (le cui connessioni sono occultate e vengono scoperte attraverso intelligence proprietaria o classificata) e canali allineati allo Stato (non formalmente attribuiti ma sistematicamente coinvolti in attività FIMI). Questa classificazione evidenzia come l’infrastruttura visibile rappresenti solo la punta dell’iceberg: nell’analisi del SEAE, i canali attribuiti direttamente alla Russia costituiscono il 20% dell’architettura totale, quelli cinesi il 3,5%, mentre oltre il 76% è costituito da canali non attribuiti ma sistematicamente allineati.

Lo stesso schema si riscontra sul versante occidentale. Voice of America (VOA), finanziata dal governo statunitense tramite l’US Agency for Global Media (USAGM), opera secondo logiche analoghe. VOA produce contenuti professionali con giornalisti qualificati e copertura di notizie reali (economia, cultura, diritti umani), ma integra narrative strategiche statunitensi come “promozione della democrazia” e critiche a regimi avversari (Cina, Russia, Iran). L’alternanza tra reportage di taglio giornalistico e narrative di orientamento strategico rende ardua la distinzione per il pubblico globale.

Caso Venezuela (2019)

• Contenuti giornalistici: reportage su crisi economica e aiuti umanitari.
• Narrative strategiche: amplificazione del sostegno a Guaidó come “presidente legittimo” – riconosciuto dagli Stati Uniti e da oltre 50 Paesi – con una copertura in cui la linea tra reportage e posizionamento politico risultava sfumata. Secondo un’analisi dell’International Crisis Group, la comunicazione statunitense sulla crisi venezuelana integrava obiettivi informativi e strategici in modo difficilmente distinguibile per il pubblico internazionale.​

Questo approccio – comune, come si è visto, a media proxy di diversa matrice geopolitica – crea carrier platforms che rendono difficile distinguere l’informazione giornalistica dall’influenza statale. Va osservato che il caso VOA-Venezuela, a differenza di Doppelganger, non è classificato come operazione FIMI da alcun organismo istituzionale: l’inclusione in questa analisi mira a evidenziare come le tecniche di influenza informativa non siano prerogativa di un singolo attore geopolitico.

L’infiltrazione di comunità online segue dinamiche simili al community organizing, ma con obiettivi opposti. Operatori addestrati si inseriscono in forum, gruppi social e piattaforme di gaming, costruendo credibilità attraverso anni di partecipazione autentica prima di introdurre gradualmente contenuti manipolativi. Questa tecnica di astroturfing profondo, la creazione di un consenso apparentemente spontaneo, è estremamente efficace perché sfrutta la fiducia accumulata all’interno di comunità chiuse.

Mimetismo e ambiguità: il vantaggio strategico della FIMI

La natura ibrida della FIMI la rende particolarmente insidiosa. Mentre un attacco informatico lascia tracce forensi (log di accesso, indicatori di compromissione, firme di malware), le operazioni FIMI si mimetizzano nel normale traffico informativo, sfruttando le dinamiche organiche dei social media. L’attribuzione diventa problematica, distinguere bot sofisticati da utenti autentici richiede analisi comportamentali complesse, separare l’influenza straniera dal dibattito domestico solleva questioni di sovranità informativa e libertà di espressione.

Il vero vantaggio strategico della FIMI risiede in questa ambiguità operativa: trasformare la forza delle democrazie liberali – apertura informativa, pluralismo, protezione della libertà di espressione – in vulnerabilità sfruttabili, creando un dilemma dove ogni risposta rischia di danneggiare i valori che dovrebbe proteggere.

L’approccio whole of society europeo

Il concetto di whole of society trasforma la difesa dello spazio informativo da una missione esclusiva degli apparati di sicurezza a un dovere civico collettivo. In termini di intelligence, significa riconoscere che lo Stato non possiede né i mezzi legali né la capacità tecnica per monitorare ogni singola interazione digitale senza trasformarsi in un regime autoritario.

Per strutturare questa difesa senza abdicare ai valori democratici, l’Unione Europea ha introdotto strumenti legislativi come il Digital Services Act (DSA) e il potenziamento del Codice di buone pratiche sulla disinformazione. Il 13 febbraio 2025, la Commissione Europea e il Comitato europeo per i servizi digitali hanno approvato l’integrazione del Codice di buone pratiche del 2022 nel quadro del DSA, trasformandolo in Codice di condotta sulla disinformazione, un passaggio che ne rafforza la vincolatività giuridica. Queste norme mirano a imporre una accountability algoritmica, costringendo i giganti tecnologici a essere trasparenti sulla gestione dei rischi sistemici. Non si tratta di censura, ma di imporre regole di sicurezza a quella che è, a tutti gli effetti, un’infrastruttura critica del dibattito pubblico.

Sul piano operativo, il SEAE gestisce il Rapid Alert System (RAS), istituito nel 2019 come pilastro dell’Action Plan against Disinformation approvato dal Consiglio Europeo nel dicembre 2018. Il RAS facilita lo scambio di informazioni e il coordinamento delle risposte tra tutte le istituzioni UE e gli Stati membri, attingendo a dati open source e insight provenienti dal mondo accademico, dai fact-checker, dalle piattaforme online e dai partner internazionali.

Durante le elezioni europee del 2024, un gruppo di lavoro dedicato è stato istituito all’interno del RAS per potenziare lo scambio informale e rapido, in aggiunta alle riunioni periodiche. A livello internazionale, il G7 Rapid Response Mechanism (RRM), istituito nel 2018, funge da ulteriore livello di coordinamento per le risposte congiunte alle campagne FIMI sponsorizzate da Stati. Nel 2023, il Vicepresidente/Alto Rappresentante Josep Borrell ha annunciato la creazione del FIMI Information Sharing and Analysis Centre (ISAC) presso il SEAE, un centro dedicato alla condivisione di informazioni tra tutti gli stakeholder su cause, incidenti, minacce e analisi.

Il DISARM Framework: il MITRE ATT&CK del dominio informativo

Per tradurre l’analisi della FIMI in un linguaggio operativo familiare ai professionisti della cybersecurity, la comunità internazionale ha sviluppato il framework DISARM (Disinformation Analysis and Risk Management). Creato nel 2022 dalla DISARM Foundation – con il contributo di MITRE, della Florida International University e del Cognitive Security Collaborative – il DISARM è strutturalmente ispirato al MITRE ATT&CK e ne replica la logica di tassonomia delle minacce per il dominio informativo. Il framework si articola in due componenti: il DISARM Red Framework, che cataloga le TTP offensive utilizzate nelle operazioni di disinformazione e FIMI, e il DISARM Blue Framework, che mappa le contromisure disponibili per ciascuna tecnica d’attacco.

Il DISARM adotta la stessa architettura concettuale di ATT&CK: tattiche (obiettivi operativi come Develop Narratives, Maximise Exposure, Assess Effectiveness), tecniche (azioni specifiche come Develop AI-Generated Videos/Deepfakes, Flood Information Space, Compromise Legitimate Accounts) e procedure (combinazioni specifiche di tecniche che caratterizzano il modus operandi di un attore, analoghe ai fingerprint comportamentali nel threat hunting cyber). Il framework utilizza il formato STIX (Structured Threat Information Expression), lo stesso standard impiegato per la condivisione di Cyber Threat Intelligence, rendendo possibile l’integrazione diretta con piattaforme CTI come OpenCTI e garantendo l’interoperabilità con gli strumenti già in uso nei SOC.

Come dimostrato dal rapporto congiunto ENISA-EEAS, l’uso simultaneo di DISARM e MITRE ATT&CK sugli stessi incidenti permette di identificare pattern che sfuggirebbero all’analisi condotta con un solo framework: il rilevamento di tattiche ATT&CK come Resource Development o Initial Access può segnalare la fase preparatoria di un’operazione FIMI, mentre l’identificazione di tattiche DISARM come Develop Content o Select Channels and Affordances può indicare un’infrastruttura di attacco in costruzione.

Il DISARM è oggi adottato dal SEAE nei suoi report FIMI, da ENISA, dal FIMI-ISAC e da un numero crescente di organizzazioni di difesa dell’integrità informativa, tra cui EU DisinfoLab e il network EDMO. Per i team di cybersecurity, il DISARM rappresenta l’equivalente di ATT&CK per il dominio FIMI: uno strumento per passare dalla descrizione narrativa delle campagne di disinformazione a un’analisi strutturata, condivisibile e azionabile delle minacce informative.

Il quadro normativo italiano: Legge 90/2024 e il ruolo dell’ACN

Sul piano nazionale, il contesto in cui operano i professionisti italiani della cybersecurity è stato ridefinito dalla Legge 28 giugno 2024, n. 90, prima normativa organica in materia di rafforzamento della cybersicurezza nazionale e contrasto ai reati informatici.

La legge attribuisce all’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale (ACN) un ruolo centrale nella gestione degli incidenti: le pubbliche amministrazioni e le aziende operanti in settori critici sono tenute a notificare ogni incidente al CSIRT Italia entro 24 ore per la segnalazione preliminare e 72 ore per la notifica completa. L’ACN dispone inoltre del potere di emanare segnalazioni puntuali su vulnerabilità, con tempistiche stringenti per l’adozione di misure correttive e un regime sanzionatorio per la mancata conformità. Sul fronte degli approvvigionamenti, l’articolo 14 introduce criteri di premialità per tecnologie di cybersicurezza sviluppate in Italia, nell’UE o in ambito NATO, nell’ottica di una maggiore sovranità tecnologica.

A questo si aggiunge il recepimento della Direttiva NIS2 attraverso il D.Lgs. 138/2024, che estende gli obblighi di sicurezza e notifica a un perimetro più ampio di soggetti essenziali e importanti. L’integrazione tra Legge 90/2024 e NIS2 configura un quadro normativo significativamente più strutturato rispetto al passato.

Tuttavia, emerge una lacuna rilevante: né la Legge 90/2024 né il recepimento della NIS2 affrontano esplicitamente la minaccia FIMI come fenomeno distinto dagli incidenti cyber in senso tecnico. L’ACN si concentra, legittimamente, sulla protezione delle reti e dei sistemi informativi, ma l’Italia non dispone di un equivalente del VIGINUM francese, il servizio istituito nel 2021 specificamente per il monitoraggio delle interferenze digitali straniere nel dibattito pubblico. Questa assenza lascia scoperta la zona grigia in cui le operazioni FIMI si sovrappongono al dominio cyber, esattamente l’area che il rapporto congiunto ENISA-EEAS identifica come il terreno più insidioso della minaccia ibrida.

Tuttavia, un’analisi più attenta rivela un paradosso operativo, questo bilanciamento è un esercizio di funambolismo politico estremamente delicato. Se le contromisure diventano troppo aggressive, si rischia di innescare un effetto boomerang.

Un approccio eccessivamente repressivo finisce per convalidare la narrativa degli avversari strategici, che accusano l’Occidente di ipocrisia e autoritarismo. In questo scenario, la difesa stessa diventa un’arma nelle mani della FIMI, se lo Stato sopprime il dissenso per proteggere la democrazia, rischia di replicare proprio quelle dinamiche di controllo sociale tipiche dei regimi autocratici.

Questa fragilità strutturale è aggravata dal fatto che gli “anticorpi” del sistema – fact-checkers, media e accademia – sono a loro volta bersagli di infiltrazione. Un attore ostile sofisticato non attacca solo il cittadino comune, ma punta a inquinare i sensori della rete di difesa.

I fact-checkers possono essere indotti in errore attraverso campagne di mirroring o sovraccaricati di falsi segnali; i media possono diventare veicoli involontari di narrazioni tossiche, confezionate – o talvolta auto-confezionate – sotto forma di scoop.

Un caso emblematico è quello del falso fact-checking russo: nel 2024, la Russia ha lanciato il “Global Fact-Checking Network”, un’iniziativa presentata come indipendente ma progettata per legittimare la disinformazione attraverso una struttura che ne imitava le forme istituzionali, tentando di inquinare dall’interno l’ecosistema stesso del debunking.

Il caso dei “chip nelle lavatrici” e delle “pale”: quando il debunking diventa amplificazione

Le narrazioni riguardanti l’uso di chip estratti dalle lavatrici e i soldati russi armati di sole pale rappresentano casi emblematici di come dati tecnici o rapporti di intelligence reali possano trasformarsi in iperboli mediatiche.

Nel primo caso, una dichiarazione di Ursula von der Leyen – pronunciata il 14 settembre 2022 nel discorso sullo Stato dell’Unione al Parlamento Europeo di Strasburgo, e coerente con quanto dichiarato dalla Segretaria al Commercio USA Gina Raimondo al Senato nel maggio dello stesso anno – basata sull’uso documentato di componenti elettroniche dual-use è stata semplificata dai media fino a suggerire un letterale smontaggio di elettrodomestici sul campo, mentre dati commerciali analizzati da Bloomberg mostravano effettivamente un’impennata anomala nelle esportazioni di lavatrici e frigoriferi europei verso Paesi confinanti con la Russia.

Nel secondo, un briefing di intelligence del Ministero della Difesa britannico del 5 marzo 2023, che documentava come riservisti russi mobilitati fossero stati inviati ad assaltare una postazione ucraina “armati solo di armi da fuoco e pale”, con riferimento alla pala da trincea MPL-50, arma “particolarmente mitizzata” nella tradizione militare russa, è stato ridotto dai media al titolo sensazionalistico sulla mancanza di munizioni.

In questo contesto, alcuni interventi di fact-checking hanno contribuito involontariamente all’effetto opposto: nel tentativo di smentire la notizia, si sono spinti fino a descrivere il modello specifico di pala utilizzata – un dettaglio tecnicamente corretto ma narrativamente irrilevante – producendo un classico caso di overdebunking, che finisce per alimentare la propaganda anziché contrastarla.

Secondo i criteri del SEAE (Servizio Europeo per l’Azione Esterna), questi episodi rientrano nel fenomeno della manipolazione FIMI poiché l’ipersemplificazione emotiva dei fatti espone il fianco alla contropropaganda avversaria. Quest’ultima utilizza la tecnica della weaponization of ridicule per screditare le fonti occidentali e accusarle di diffondere falsità, rafforzando il consenso interno attraverso la derisione dell’avversario.

In questo scenario, la disinformazione non viene semplicemente subita, ma co-prodotta, e il danno ricade anche su chi l’ha innescata. Il modello whole of society si trova così esposto a un rischio strutturale, la possibilità che la cura, se piegata a logiche politiche di breve periodo, diventi tossica quanto la malattia, e che i “medici” del sistema – media e fact-checker – vengano arruolati, talvolta inconsapevolmente, come amplificatori di una patologia che mina la credibilità dell’intero sistema informativo.

Resilienza sistemica come deterrenza

La vera efficacia contro la FIMI non risiede nella censura o nel fact-checking reattivo, ma nella costruzione di una resilienza sistemica. Alfabetizzazione mediale, diversità dell’ecosistema informativo, trasparenza degli algoritmi e rafforzamento della coesione sociale costituiscono barriere strutturali contro la manipolazione. La FIMI prospera nelle società polarizzate, nelle democrazie fragili e in crisi; inversamente, società coese, con istituzioni credibili e cittadini criticamente alfabetizzati rappresentano obiettivi difficili da penetrare.

La sfida fondamentale che l’intelligence contemporanea si trova ad affrontare è di natura epistemologica: in un’era in cui la produzione e la diffusione di contenuti sono state radicalmente democratizzate, il confine tra un legittimo dibattito d’opinione e una manipolazione coordinata condotta da attori ostili diventa sempre più sfumato. La risposta a questa minaccia non può essere affidata esclusivamente a soluzioni tecnologiche o algoritmi di filtraggio poiché una difesa puramente tecnica rischia di curare il sintomo ignorando la patologia.

Il cuore del problema risiede nella fiducia condivisa, quel collante invisibile che permette a una società di funzionare nonostante le divergenze interne. È proprio questa fiducia il bersaglio strategico della FIMI. Se il cittadino non crede più a nessuno, né alle istituzioni, né ai media, né ai propri simili, l’operazione di influenza ha vinto, indipendentemente dalla verità dei fatti.

La parabola dei chip nelle lavatrici insegna che quando gli “anticorpi” si prestano a narrazioni caricaturali, non fanno che accelerare l’erosione di questo capitale sociale, fornendo agli avversari l’arma del discredito.

E se si ipotizza che alcune di queste narrazioni possano essere state manipolate o amplificate anche da un terzo attore – ad esempio potenze formalmente alleate – si introduce una dimensione ancora più sofisticata all’analisi: il controllo riflessivo esercitato non contro il nemico, ma contro un alleato.

Per questo motivo, la dottrina del whole of society deve evolvere oltre la semplice sorveglianza informativa. Richiede un investimento profondo nelle istituzioni democratiche affinché tornino a essere generatori credibili di senso, con scelte orientate all’interesse collettivo. La vera resilienza non si misura nel numero di post rimossi in applicazione del Digital Services Act, ma nella capacità di una società di accogliere il dissenso e la complessità senza frammentarsi.

Solo ricostruendo un’autorità basata sul rigore e sulla trasparenza, capace di ammettere i propri errori, sarà possibile neutralizzare la FIMI. La migliore operazione di contro-intelligence che una democrazia possa mettere in campo è la propria integrità, una verità solida, per quanto scomoda, rimane l’unico scudo efficace contro la manipolazione e il miglior hardening per l’anello più debole della catena nella cybersecurity: il rapporto tra l’essere umano e l’informazione.

Fonti:

EEAS, 3rd Report on Foreign Information Manipulation and Interference Threats,
https://www.eeas.europa.eu/sites/default/files/documents/2025/EEAS-3nd-ThreatReport-March-2025-05-Digital-HD.pdf

EEAS, 2nd Report on Foreign Information Manipulation and Interference Threats,
https://www.eeas.europa.eu/sites/default/files/documents/2024/EEAS-2nd-Report%20on%20FIMI%20Threats-January-2024_0.pdf

EEAS, Factsheet: EU Rapid Alert System,
https://www.eeas.europa.eu/eeas/factsheet-rapid-alert-system_en

EEAS, Inside the Infrastructure of Foreign Information Manipulation and Interference (FIMI) Operations,
https://www.eeas.europa.eu/eeas/inside-infrastructure-foreign-information-manipulation-and-interference-fimi-operations_en

EEAS, Information Integrity and Countering Foreign Information Manipulation and Interference (FIMI),
https://www.eeas.europa.eu/eeas/information-integrity-and-countering-foreign-information-manipulation-interference-fimi_en

OpenAI, Influence and Cyber Operations: An Update,
https://cdn.openai.com/threat-intelligence-reports/influence-and-cyber-operations-an-update_October-2024.pdf

MIT Election Data and Science Lab / CEPR (Curiel & Williams), Analysis of the 2019 Bolivia Election,
https://cepr.net/report/analysis-of-the-2019-bolivia-election/

World Development (Idrobo, Kronick, Rodríguez), Do Shifts in Late-Counted Votes Signal Fraud? Evidence From Bolivia,
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0305750X23002255

Google Threat Analysis Group / Mandiant, Over 50,000 Instances of DRAGONBRIDGE Activity Disrupted in 2022,
https://blog.google/threat-analysis-group/over-50000-instances-of-dragonbridge-activity-disrupted-in-2022/

Citizen Lab (University of Toronto), Paperwall: Chinese Websites Posing as Local News Outlets Target Global Audiences,
https://citizenlab.ca/2024/02/paperwall-chinese-websites-posing-as-local-news-outlets-with-pro-beijing-content/

Mandiant, HaiEnergy: Chinese Information Operations Campaign Leverages Infrastructure Associated with a PR Firm,
https://www.mandiant.com/resources/blog/pro-prc-information-operations-campaign-haienergy

Meta Platforms, The State of Influence Operations 2017–2020,
https://about.fb.com/wp-content/uploads/2021/05/IO-Threat-Report-May-20-2021.pdf

Graphika, Exposing Secondary Infektion,
https://graphika.com/reports/exposing-secondary-infektion

Harvard Kennedy School – Misinformation Review, Beyond the Deepfake Hype: AI, Democracy, and the Slovak Case,
https://misinforeview.hks.harvard.edu/article/beyond-the-deepfake-hype-ai-democracy-and-the-slovak-case/

ICWSM Workshop Proceedings (Bohacek), Slovakia as the Precursor to Deepfake-Enabled Election Interference,
https://workshop-proceedings.icwsm.org/pdf/2024_67.pdf

ENISA & EEAS, Foreign Information Manipulation and Interference (FIMI) and Cybersecurity: Threat Landscape,
https://www.enisa.europa.eu/publications/foreign-information-manipulation-and-interference-and-cybersecurity

DISARM Foundation, DISARM Framework: Disinformation Analysis and Risk Management,
https://disarm.foundation/

Cloudflare, Helping Protect the 2025 Moldova Elections,
https://blog.cloudflare.com/helping-protect-the-2025-moldova-elections/

Eli Pariser, The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You,
https://www.penguinrandomhouse.com/books/309214/the-filter-bubble-by-eli-pariser/

Cass R. Sunstein, #Republic: Divided Democracy in the Age of Social Media,
https://press.princeton.edu/books/hardcover/9780691175515/republic

UK House of Commons – Digital, Culture, Media and Sport Committee, Disinformation and “Fake News”: Final Report (HC 1791),
https://committees.parliament.uk/work/6330/disinformation-and-fake-news/

Llewellyn, Cram, Favero & Hill (ACM/IEEE JCDL 2018), Russian Troll Hunting in a Brexit Twitter Archive,
https://doi.org/10.1145/3197026.3203876

G7 Rapid Response Mechanism, Annual Report 2021,
https://www.international.gc.ca/transparency-transparence/rapid-response-mechanism-mecanisme-reponse-rapide/2021-annual-report-rapport-annuel.aspx?lang=eng

Unione Europea, Regolamento (UE) 2022/2065 – Digital Services Act,
https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:32022R2065

Commissione Europea, Action Plan against Disinformation,
https://www.eeas.europa.eu/sites/default/files/action_plan_against_disinformation.pdf

https://www.ictsecuritymagazine.com/articoli/foreign-information-manipulation-and-interference/

La cybersecurity nel 2026 non è più quella di tre anni fa. Non perché siano arrivate minacce nuove – le minacce evolvono continuamente – ma perché è cambiato il modo in cui le organizzazioni concepiscono, strutturano e praticano la difesa. Il perimetro da proteggere non esiste più. La prevenzione assoluta non è più l’obiettivo. Il CISO non è più un responsabile tecnico. Il SOC non è più una sala di monitoraggio reattivo.

Questi non sono cambiamenti cosmetici. Sono rotture di paradigma che ridefiniscono la professione, le architetture, i processi e le responsabilità. Le organizzazioni più mature stanno spostando il focus dalla reazione all’anticipazione, integrando sicurezza, governance e scelte infrastrutturali in un unico disegno. La cybersicurezza nel 2026 è sempre più una disciplina di resilienza, non una somma di strumenti.

Questo articolo analizza i cambiamenti strutturali che definiscono la cybersecurity 2026 dal punto di vista di chi la pratica: come sono cambiate le architetture, come si è trasformato il SOC, come è evoluto il ruolo del CISO, cosa ha prodotto la normativa, e dove si sta andando.

Il quadro: cosa è cambiato davvero nel 2026

Prima di entrare nel dettaglio, è utile fissare il perimetro del cambiamento. Non si tratta di singole tecnologie adottate o abbandonate: si tratta di trasformazioni nella filosofia difensiva.

Ogni riga di questa tabella racconta un cambiamento reale, con cause documentabili e conseguenze operative misurabili.

La fine del perimetro e la nascita dell’architettura Zero Trust operativa

Il modello perimetrale – un confine netto tra «dentro» e «fuori» l’organizzazione, con un firewall a sorvegliarlo – è stato dichiarato obsoleto da anni. Nel 2026 è finalmente morto nella pratica, non solo nella teoria.

La causa non è stata una scelta strategica, ma l’accumulo di fatti impossibili da ignorare: il lavoro ibrido ha dissolto il confine fisico della rete aziendale, il cloud ha spostato le risorse fuori dal perimetro controllabile, e gli attaccanti hanno imparato da tempo a entrare con credenziali legittime anziché forzare il perimetro.

Secondo il Microsoft Digital Defense Report 2025, Microsoft registra oltre 600 milioni di attacchi alle identità al giorno, e le tecniche di bypass della MFA tradizionale – in particolare gli attacchi Adversary-in-the-Middle (AiTM) – sono in rapida crescita: il proxy si interpone tra utente e servizio, intercetta il codice TOTP in tempo reale e lo ritrasmette prima che scada. Il confine non ferma chi ha le chiavi – o chi riesce a rubarne una copia al volo.

La difesa informatica nel 2026 non è più un perimetro da proteggere, ma un ecosistema dinamico da presidiare costantemente. Il modello Zero Trust – codificato nel NIST SP 800-207 e basato sul principio «non fidarsi mai, verificare sempre» – è diventato lo standard di riferimento per le architetture di sicurezza.

Il Zero Trust nel 2026 non è più un concetto: è un’architettura operativa con componenti specifici. La micro-segmentazione divide la rete in zone indipendenti, limitando il lateral movement anche quando un attaccante ottiene accesso a un segmento. L’autenticazione continua verifica ogni richiesta di accesso in funzione del contesto – chi è l’utente, da quale dispositivo, da quale posizione, a quale ora, con quale comportamento precedente – e non solo all’ingresso. Le policy di accesso dinamiche si adattano in tempo reale al livello di rischio della sessione. Il principio del minimo privilegio viene applicato non solo agli utenti umani, ma a ogni servizio, agente e processo automatico.

La trasformazione del SOC in un sistema nervoso capace di correlare segnali provenienti da domini diversi – rete, cloud, endpoint, ma anche accessi fisici e OT – è la direzione verso cui le organizzazioni più mature si stanno muovendo. È in quelle correlazioni «deboli» che l’AI di difesa trova i pattern utili a fermare l’attacco prima che diventi incidente.

Il SOC si trasforma: dal monitoraggio degli alert alla detection comportamentale

Il problema strutturale che ha accelerato la trasformazione

Il SOC tradizionale è stato progettato per gestire alert. Nel 2026, il volume di alert ha superato di gran lunga la capacità operativa di qualsiasi team umano: solo nella settimana dell’11-17 febbraio 2026, un SOC medio si è trovato a gestire simultaneamente patch critiche su Ivanti, BeyondTrust, Microsoft (59 CVE), Apple, audit di estensioni browser, monitoring della supply chain npm e PyPI, e la botnet SSHStalker. Non è un problema di efficienza – è un guasto architetturale del modello reattivo.

Emerge con forza il paradigma del Risk Operations Center, analizzato nel Qualys TruRisk Research Report: le operazioni si basano sulla priorità del rischio e su un triage intelligente che elimina il superfluo, permette di risparmiare risorse e consente ai team di concentrarsi su ciò che realmente conta nel momento in cui conta.

Il Risk Operations Center non è solo un rebranding del SOC. È un cambio di logica operativa: il centro non gestisce più alert come unità di lavoro elementare, ma gestisce il rischio come metrica aggregata. La prioritizzazione non si basa sul CVSS – che misura la gravità teorica di una vulnerabilità – ma su EPSS (Exploit Prediction Scoring System, che misura la probabilità di exploitation nei successivi 30 giorni) e sul catalogo KEV di CISA (che documenta le vulnerabilità attivamente sfruttate in the wild). La differenza pratica è enorme: una CVE con CVSS 9.8 non ancora sfruttata può aspettare; una CVE con CVSS 6.5 presente nel KEV richiede azione immediata.

L’AI come motore della detection, non come strumento ausiliario

Nel 2026, l’AI non è più un componente opzionale della difesa: è il motore primario della detection comportamentale. I backup e la protezione degli endpoint continuano a essere fondamentali, ma i veri fattori di differenziazione diventano il rilevamento delle anomalie comportamentali, la rapidità e l’automazione del contenimento, e le architetture Zero Trust.

Il cambiamento operativo concreto è nel tipo di segnale che i sistemi difensivi cercano. I sistemi EDR tradizionali cercavano indicatori di compromissione (IOC): hash di file malevoli noti, indirizzi IP di C2 documentati, signature di malware catalogati. Un attaccante che usa strumenti legittimi – come fa il BYOVD (Bring Your Own Vulnerable Driver) con driver firmati Windows – non genera IOC rilevabili. Secondo il Picus Red Report 2026, il 93% dei malware analizzati utilizza tecniche incluse nel framework MITRE ATT&CK che sfruttano strumenti legittimi del sistema operativo (LOLBAS – Living Off the Land Binaries and Scripts), rendendo il rilevamento basato su signature strutturalmente insufficiente.

I sistemi basati su AI cercano invece indicatori di comportamento anomalo (IOB): un processo che termina 59 altri processi in sequenza con intervallo di un secondo è anomalo anche se il processo è firmato da un vendor legittimo; un account che scarica 50 GB di dati alle 3 di notte è anomalo anche se ha superato l’autenticazione. Questa è la differenza tra detection basata su signature e detection comportamentale – e nel 2026 la seconda è diventata il requisito minimo.

Sul fronte delle identità, si afferma il paradigma Identity Threat Detection and Response (ITDR): non è più sufficiente presidiare chi accede a cosa; diventa indispensabile rilevare comportamenti anomali, movimenti laterali e tentativi di abuso in tempo quasi reale, tanto per gli account utente quanto per le identità macchina e agentiche.

L’identità come superficie primaria: ITDR, NHI e la crisi della MFA tradizionale

Identity Threat Detection and Response: la nuova disciplina

La cybersecurity nel 2026 ha identificato nell’identità la superficie d’attacco più critica – e ha risposto con una disciplina specifica: ITDR, Identity Threat Detection and Response. Non è un prodotto: è un approccio che integra il monitoraggio continuo del comportamento delle identità, il rilevamento delle anomalie, e la risposta automatizzata agli abusi di credenziali.

L’ITDR nasce dalla constatazione che i sistemi IAM tradizionali sono stati costruiti per gestire l’accesso – chi può fare cosa. Non sono stati costruiti per rilevare quando un accesso legittimo viene usato in modo anomalo. Un token OAuth valido usato per scaricare l’intera knowledge base aziendale è formalmente autorizzato; operativamente è un furto di dati. Solo un sistema che monitora il comportamento delle identità nel tempo – e non solo i singoli accessi – può distinguere i due casi.

La disciplina si sta evolvendo verso l’Identity Security Posture Management: soluzioni che combinano valutazione continua del rischio, policy dinamiche e automazione delle risposte, con l’obiettivo di ridurre l’esposizione complessiva e interrompere il ciclo di fallimenti legati alle identità prima che si trasformino in incidenti su larga scala.

Il problema delle identità macchina: 82:1 e nessuno le governa

La disciplina ITDR nel 2026 deve affrontare una realtà che i sistemi IAM tradizionali non erano stati progettati per gestire. Secondo il CyberArk Identity Security Threat Landscape Report 2025, le identità non umane superano quelle umane in rapporto 82:1, crescono al 44% annuo, e il 97% dispone di privilegi eccessivi rispetto alle effettive esigenze operative.

Il problema non è tecnico – è di governance. Le identità macchina (API key, service account, token OAuth, certificati TLS) vengono create per ogni progetto, PoC e integrazione; raramente vengono rimosse quando il progetto finisce; quasi mai vengono sottoposte a review dei privilegi. Il risultato è un ecosistema di «fantasmi permanenti» nell’infrastruttura – credenziali attive, privilegiate, non monitorate, che rappresentano finestre di vulnerabilità aperte per anni.

Le conseguenze sono documentate da casi concreti. Nel breach Okta dell’ottobre 2023, il vettore iniziale fu un service account con accesso al sistema di gestione dei ticket di supporto: le credenziali dell’account erano state sincronizzate – senza che nessuno lo sapesse – nel profilo Google personale di un dipendente. Il service account non aveva MFA, aveva privilegi ampi, e non veniva monitorato comportamentalmente. Risultato: 134 clienti Okta esposti, inclusi BeyondTrust, 1Password e Cloudflare. Nella campagna Snowflake del 2024, credenziali di account di integrazione – prive di MFA e non sottoposte a rotation – hanno permesso agli attaccanti di esfiltrare dati da decine di organizzazioni clienti, tra cui Ticketmaster e Santander.

La risposta della cybersecurity 2026 è costruire programmi di NHI management (Non-Human Identity) con le stesse caratteristiche di rigore che da decenni si applicano alle identità umane: inventario sistematico, principio del minimo privilegio applicato rigorosamente, revoca automatica delle credenziali inattive, e monitoraggio comportamentale dedicato. Non è ancora prassi comune – ma chi ha subito breach attraverso questo vettore lo sta implementando con urgenza.

Verso FIDO2: la fine della MFA tradizionale

La crescente efficacia degli attacchi AiTM nel bypassare la MFA TOTP ha accelerato la migrazione verso FIDO2/WebAuthn come standard di autenticazione forte. La differenza fondamentale è architetturale: nei sistemi TOTP, il codice a sei cifre può essere intercettato in tempo reale da un proxy AiTM e ritrasmesso prima che scada. In FIDO2, la chiave privata non lascia mai il dispositivo fisico e il protocollo verifica crittograficamente il dominio del sito, rendendo impossibile il relay: anche se l’attaccante intercettasse la comunicazione, non potrebbe usarla su un dominio diverso.

La migrazione non è immediata: richiede hardware dedicato (security key) o dispositivi compatibili, un processo di enrollment che tocca ogni utente, e la gestione delle eccezioni per i casi d’uso legacy. Ma nel 2026, le organizzazioni che operano in settori ad alto rischio – finanza, infrastrutture critiche, healthcare – l’hanno già completata o la stanno eseguendo come priorità di primo livello. Anche i principali provider di identità cloud (Microsoft, Google, Okta) raccomandano ora FIDO2 come standard minimo per gli amministratori di sistema.

Il ruolo del CISO: da responsabile tecnico a business risk owner

La trasformazione del profilo professionale

Il CISO del 2026 non è lo stesso del 2020. Non perché siano cambiate le competenze tecniche richieste – quelle servono ancora – ma perché è radicalmente cambiato il contesto in cui opera e la tipologia di interlocutori con cui deve lavorare.

Il compito del CISO moderno è mappare iniziative, asset, modelli e valore a rischio, dimostrare quale impatto reale stiano producendo gli investimenti, valutare il rischio residuo e capire cosa serve per riportarlo entro la tolleranza aziendale. In un contesto in cui il capitale si sposta verso tutto ciò che è AI, questa capacità di misurare e mostrare valore diventa decisiva.

Tre cambiamenti strutturali definiscono il profilo del CISO nel 2026.

Il primo è la responsabilità legale diretta. NIS2 e DORA hanno trasformato la sicurezza informatica da funzione tecnica a obbligo normativo con responsabilità personale per gli organi di amministrazione e direzione. Il CISO non risponde più solo al CEO – risponde anche al regolatore, con sanzioni che possono essere personali e dirette.

Il secondo è il dialogo con il board. Il board chiede metriche di rischio aziendale, non conteggi di alert gestiti. Il CISO del 2026 deve tradurre il rischio tecnico in impatto economico, esprimere la postura difensiva in termini comprensibili a chi ha responsabilità fiduciarie sull’organizzazione, e giustificare gli investimenti in sicurezza con la stessa logica con cui si giustifica qualsiasi altra allocazione di capitale.

Il terzo è la gestione della cyber insurance. Chi ha una postura di sicurezza solida e misurabile può ottenere coperture migliori a costi contenuti; chi investe presto in visibilità avrà margine di trattativa quando il mercato diventerà più rigido. La cyber insurance nel 2026 è diventata uno strumento di risk financing che il CISO gestisce insieme al CFO e al risk manager – non un prodotto assicurativo che l’IT acquista per mandato del management.

Il problema della trasparenza radicale

La mossa più audace – e ancora rara – che le organizzazioni più mature stanno compiendo è adottare una trasparenza radicale nella gestione degli incidenti: capovolgere il paradigma della violazione come crisi PR significa informare subito clienti e stakeholder quando emerge un’attività anomala, anche prima di comprendere tutta la portata dell’evento.

Questo cambiamento culturale – notificare proattivamente prima che sia obbligatorio farlo per legge – è uno degli indicatori di maturità più significativi della cybersecurity 2026. Le organizzazioni che lo hanno adottato riportano benefici concreti: maggiore fiducia degli stakeholder, migliori rapporti con i regolatori, e una cultura interna dove il reporting degli incidenti non è percepito come ammissione di colpa ma come strumento operativo.

La normativa come cambio strutturale: NIS2, DORA, D.Lgs. 138/2024, L. 132/2025 e CRA

Da adempimento formale a baseline operativa

Nel 2026 la NIS2 non è più percepita come una novità normativa, ma come una baseline operativa. Gestione del rischio, risposta agli incidenti, sicurezza della supply chain e accountability sono diventate aspettative consolidate.

Questo cambio di percezione ha conseguenze concrete. NIS2 – recepita in Italia con il D.Lgs. 138/2024 – impone obblighi che ridisegnano i processi operativi: notifica degli incidenti entro 24 ore per l’early warning e 72 ore per la notifica completa; misure di sicurezza della supply chain che estendono il perimetro di controllo ai fornitori critici; e accountability degli organi di amministrazione con possibilità di sanzioni personali. Obbliga inoltre le organizzazioni a partecipare ai meccanismi di condivisione delle informazioni sulle minacce – attraverso i CSIRT nazionali e le piattaforme ENISA – trasformando la threat intelligence da attività facoltativa a componente strutturale della gestione del rischio.

DORA (Reg. UE 2022/2554, applicabile dal gennaio 2025) ha introdotto per le entità finanziarie europee i Threat-Led Penetration Testing (TLPT) obbligatori secondo il framework TIBER-EU. Questi test non sono vulnerability assessment tradizionali: sono simulazioni di attacco reale condotte da red team certificati, progettate per testare la capacità dell’organizzazione di rilevare e contenere un attaccante avanzato in condizioni operative reali. Il requisito ha spinto molte organizzazioni finanziarie a formulare – per la prima volta – la domanda più importante: «Cosa succede concretamente quando il nostro EDR viene spento o aggirato?».

La Legge 23 settembre 2025, n. 132 – prima normativa organica italiana sull’intelligenza artificiale, in vigore dal 10 ottobre 2025 – non è un provvedimento di cybersecurity in senso stretto, ma ha implicazioni dirette e rilevanti per chi opera nel settore.

La legge ha designato ACN e AgID come autorità nazionali competenti in materia di AI: l’ACN assume la vigilanza tecnica sui sistemi AI con poteri ispettivi e sanzionatori, mentre AgID coordina la promozione e il regime di notifica. Per le organizzazioni che integrano AI nei processi di security – dagli strumenti di detection alle piattaforme SOAR – la compliance alla L. 132/2025 diventa parte integrante dell’AI governance, con obblighi di trasparenza, sorveglianza umana e tracciabilità che si sovrappongono ai requisiti tecnici di sicurezza.

Il Cyber Resilience Act (CRA, Reg. UE 2024/2847), in vigore progressiva fino al 2027, introduce obblighi di sicurezza by design su tutti i prodotti digitali venduti nel mercato UE. L’obbligo di produrre e mantenere un Software Bill of Materials (SBOM) – l’inventario completo dei componenti software con le relative versioni – non è più limitato ai produttori di software: riguarda chiunque sviluppi o distribuisca prodotti con elementi digitali. Per i team di sicurezza, questo significa che la gestione della supply chain software diventa un processo formale e documentato, non più una responsabilità implicita.

Le architetture cambiano: AI governance, post-quantum e confidential computing

AI governance: il nuovo imperativo architetturale

Il focus della cybersecurity 2026 si sposta dalla sola protezione delle infrastrutture alla protezione runtime di modelli, dati e identità lungo l’intero ciclo operativo. Nel mondo dell’AI, questo significa monitorare costantemente input, output e comportamenti dei modelli per intercettare prompt injection, data poisoning e tentativi di esfiltrazione.

L’AI governance è diventata nel 2026 una dimensione indispensabile dell’architettura di sicurezza. Non è solo una questione di compliance con l’EU AI Act e con la L. 132/2025: è una necessità operativa. Gli agenti AI con accesso a sistemi critici e privilegi eccessivi sono superfici d’attacco reali – e gli attaccanti lo sanno. I controlli che le organizzazioni mature stanno implementando includono:

• Kill switch operativi per interrompere agenti compromessi senza propagazione
• Blast radius limits che limitano l’accesso di ogni agente al minimo indispensabile per il task specifico
• Trust boundaries esplicite tra agenti diversi, con autenticazione delle comunicazioni inter-agente
• Behavioral drift monitoring che rileva quando un agente inizia a comportarsi in modo anomalo rispetto alla baseline storica

Il rischio non deriva solo da un’AI intenzionalmente malevola, ma anche da sistemi legittimi che operano in autonomia, dove un’«allucinazione» o una configurazione errata può tradursi in un evento operativo reale con impatti misurabili su sistemi di produzione.

Post-quantum: dalla consapevolezza alla pianificazione operativa

Con la pubblicazione degli standard definitivi e una roadmap sempre più concreta, il 2026 è l’anno in cui molte organizzazioni stanno passando dalla consapevolezza alla pianificazione operativa, avviando la mappatura sistematica della crittografia in uso e le prime transizioni verso algoritmi resistenti al calcolo quantistico.

Il NIST ha standardizzato nell’agosto 2024 i primi algoritmi post-quantum:

• ML-KEM (FIPS 203, derivato da CRYSTALS-Kyber) per la crittografia a chiave pubblica e lo scambio di chiavi – è oggi il sostituto raccomandato per RSA e ECDH nei protocolli TLS, VPN e PKI
• ML-DSA (FIPS 204, derivato da CRYSTALS-Dilithium) per le firme digitali – sostituisce RSA e ECDSA nella firma di certificati, codice e documenti
• SLH-DSA (FIPS 205, derivato da SPHINCS+) come alternativa stateless basata su hash per le firme digitali

A marzo 2025, il NIST ha inoltre selezionato HQC (Hamming Quasi-Cyclic) come algoritmo di backup per ML-KEM: basato su matematica diversa (code-based anziché lattice-based), serve a proteggere il sistema globale nel caso venissero scoperte vulnerabilità strutturali negli schemi lattice-based. È una decisione di diversificazione del rischio crittografico, analoga alla scelta di avere più algoritmi di firma per scopi diversi.

Il problema operativo non è tecnico – gli algoritmi esistono e sono pronti – ma logistico: mappare tutti i sistemi che usano crittografia asimmetrica (PKI, TLS, firma digitale, VPN, protocolli di autenticazione), e pianificare la migrazione con sufficiente anticipo per non trovarsi a farlo in emergenza. La minaccia «harvest now, decrypt later» – attori che oggi esfiltrано dati cifrati sapendo di poterli decifrare quando avranno accesso a capacità quantum – rende urgente la pianificazione per qualsiasi dato che debba rimanere riservato per più di cinque anni: dati sanitari, segreti industriali, archivi legali, comunicazioni diplomatiche.

Confidential computing: protezione dei dati in uso

Prende slancio il paradigma del confidential computing, che supera la tradizionale distinzione tra dati a riposo e in transito per estendere la protezione alla fase di elaborazione.

La crittografia tradizionale protegge i dati quando sono «fermi» (at rest) o «in movimento» (in transit). Il confidential computing protegge i dati anche quando sono «in uso» – durante l’elaborazione. Questo è rilevante in particolare per gli ambienti cloud, dove i dati vengono elaborati su hardware non sotto il controllo diretto dell’organizzazione. Le tecnologie TEE (Trusted Execution Environment) – Intel SGX, AMD SEV, ARM TrustZone – creano enclave hardware isolate in cui i dati vengono elaborati in modo che nemmeno il provider cloud possa accedervi in chiaro. L’adozione è ancora in fase di avanzamento, ma nei settori con requisiti di sovranità del dato più stringenti – sanità, difesa, servizi finanziari – il confidential computing sta diventando un requisito architetturale, non un’opzione.

La sovranità del dato e il cloud consapevole

La sovranità del dato si consolida come criterio chiave nelle scelte di architettura e di fornitore: governi e autorità regolatorie spingono per mantenere informazioni critiche all’interno di confini nazionali o regionali, con impatti rilevanti sulla progettazione di servizi cloud e AI distribuiti.

Nel 2026, la scelta del cloud provider non è più solo una questione di costo e performance: è una scelta con implicazioni di compliance, sovranità e rischio geopolitico. GDPR, D.Lgs. 138/2024, la Strategia Nazionale per la Cybersicurezza 2022-2026 e le direttive europee sul cloud critico definiscono perimetri sempre più precisi su dove possono risiedere determinati tipi di dati e chi può accedervi. La classificazione dei dati non è più un esercizio burocratico: è il prerequisito per qualsiasi scelta infrastrutturale consapevole.

Non si tratta di opporre cloud e on-premises, ma di costruire architetture ibride consapevoli, basate sulla classificazione dei dati, sul livello di criticità dei processi e sui requisiti di controllo richiesti dal business e dalla normativa. I dati più sensibili in ambienti con data residency garantita o on-premises; i workload meno critici su cloud pubblico con i controlli standard. La complessità architetturale aumenta, ma aumenta in funzione del rischio effettivo – non dell’inerzia organizzativa.

Il fattore umano: la competenza come variabile critica

Nessuna architettura, nessuno strumento, nessun framework normativo funziona senza le persone che li operano. Nel 2026 il gap di competenze nella cybersecurity non si è chiuso – si è ampliato, perché la velocità di evoluzione delle minacce e delle tecnologie supera sistematicamente la velocità di formazione dei professionisti.

Secondo il Semperis Ransomware Defense Report, il 78% dei SOC riduce il personale di oltre il 50% durante i fine settimana e i giorni festivi, mentre il 6% non ha alcuna copertura SOC in quei periodi. È una lacuna strutturale nella copertura che gli attaccanti sfruttano sistematicamente – la maggior parte degli attacchi ransomware viene attivata nelle ore notturne o durante i giorni festivi, proprio quando la capacità di risposta è ridotta.

La risposta non è solo assumere più persone – il mercato non ne ha abbastanza. È una combinazione di tre leve. La prima è l’automazione intelligente che riduce il carico operativo sui tier più bassi del SOC, gestendo automaticamente i casi a bassa complessità e liberando gli analisti per quelli ad alto rischio. La seconda è la formazione continua focalizzata sulle competenze effettivamente richieste dall’ambiente attuale, non quelle dei certificati di cinque anni fa: threat hunting, detection engineering, risposta agli incidenti su architetture cloud-native. La terza è il ricorso a MSSP (Managed Security Service Provider) per le funzioni standardizzabili, liberando i team interni per le attività che richiedono contesto aziendale specifico.

La simulazione come strumento formativo ha fatto un salto qualitativo nel 2026. Il modeling dei percorsi di attacco, fino a ieri confinato a grafi statici, evolve in digital cyber range dinamici, capaci di alimentare simulazioni continue, red teaming avanzato e scenari «what-if» in tempo reale. I team che si esercitano regolarmente su scenari realistici – incluso lo scenario «cosa facciamo se l’EDR viene spento o aggirato?» – rispondono in modo significativamente più efficace agli incidenti reali rispetto a quelli che si preparano solo su tabletop exercise teoriche.

Conclusione: la sicurezza come fattore abilitante, non come vincolo

Il cambiamento più profondo che la cybersecurity nel 2026 ha prodotto non è tecnico: è culturale e organizzativo. La sicurezza ha smesso di essere percepita – nelle organizzazioni più mature – come un freno all’innovazione o un costo da minimizzare. È diventata un fattore abilitante: la condizione che permette di adottare AI, cloud, agenti autonomi e tecnologie emergenti con sufficiente fiducia per trarne valore economico.

Questo cambio di prospettiva ha conseguenze pratiche e stringenti. Un’organizzazione che non governa le identità macchina non può adottare agenti AI a scala. Una che non ha implementato Zero Trust non può espandere il cloud in sicurezza. Una che non ha costruito capacità strutturata di risposta agli incidenti non può permettersi la trasparenza radicale che la normativa e il mercato iniziano a richiedere.

La cybersecurity 2026 non chiede di essere perfetti – nessuna architettura lo è, e nessun ambiente è imperforabile. Chiede qualcosa di più difficile: essere resilienti. Cioè capaci di assorbire l’inevitabile, rilevarlo prima che diventi catastrofico, contenerlo prima che si propaghi, e ripristinare le operazioni prima che il danno diventi irreversibile.

La resilienza non è uno stato che si raggiunge: è una disciplina che si pratica. Ed è questa la vera trasformazione che definisce la cybersecurity 2026.

https://www.ictsecuritymagazine.com/cyber-security/cybersecurity-2026/

Google and other browser makers require that all TLS certificates be published in public transparency logs, which are append-only distributed ledgers. Website owners can then check the logs in real time to ensure that no rogue certificates have been issued for the domains they use. The transparency programs were implemented in response to the 2011 hack of Netherlands-based DigiNotar, which allowed the minting of 500 counterfeit certificates for Google and other websites, some of which were used to spy on web users in Iran.

Once viable, Shor’s algorithm could be used to forge classical encryption signatures and break classical encryption public keys of the certificate logs. Ultimately, an attacker could forge signed certificate timestamps used to prove to a browser or operating system that a certificate has been registered when it hasn’t.

To rule out this possibility, Google is adding cryptographic material from quantum-resistant algorithms such as ML-DSA. This addition would allow forgeries only if an attacker were to break both classical and post-quantum encryption. The new regime is part of what Google is calling the quantum-resistant root store, which will complement the Chrome Root Store the company formed in 2022.

The MTCs use Merkle Trees to provide quantum-resistant assurances that a certificate has been published without having to add most of the lengthy keys and hashes. Using other techniques to reduce the data sizes, the MTCs will be roughly the same 64-byte length they are now, Westerbaan said.

The new system has already been implemented in Chrome. For the time being, Cloudflare is enrolling roughly 1,000 TLS certificates to test how well the MTCs work. For now, Cloudflare is generating the distributed ledger. The plan is for CAs to eventually fill that role. The Internet Engineering Task Force standards body has recently formed a working group called the PKI, Logs, And Tree Signatures, which is coordinating with other key players to develop a long-term solution.

“We view the adoption of MTCs and a quantum-resistant root store as a critical opportunity to ensure the robustness of the foundation of today’s ecosystem,” Google’s Friday blog post said. “By designing for the specific demands of a modern, agile internet, we can accelerate the adoption of post-quantum resilience for all web users.”

https://arstechnica.com/security/2026/02/google-is-using-clever-math-to-quantum-proof-https-certificates/

President Donald Trump said Friday he was ordering all federal agencies to phase out use of Anthropic technology after the company’s unusually public dispute with the Pentagon over artificial intelligence safety.

Trump’s comments came just over an hour before the Pentagon’s deadline for Anthropic to allow unrestricted military use of its AI technology or face consequences — and nearly 24 hours after CEO Dario Amodei said his company “cannot in good conscience accede” to the Defense Department’s demands.

Anthropic didn’t immediately reply to a request for comment to Trump’s remarks.

At issue in the defense contract was a clash over AI’s role in national security and concerns about how increasingly capable machines could be used in high-stakes situations involving lethal force, sensitive information or government surveillance.

Anthropic, maker of the chatbot Claude, could afford to lose the contract. But the ultimatum this week from Defense Secretary Pete Hegseth posed broader risks at the peak of the company’s meteoric rise from a little-known computer science research lab in San Francisco to one of the world’s most valuable startups.

Anthropic spurns Pentagon’s latest proposal over its safeguards

If Amodei did not budge, military officials said they would not just pull Anthropic’s contract but also “deem them a supply chain risk,” a designation typically stamped on foreign adversaries that could derail the company’s critical partnerships with other businesses.

And if Amodei were to cave, he could lose trust in the booming AI industry, particularly from top talent drawn to the company for its promises of responsibly building better-than-human AI that, without safeguards, could pose catastrophic dangers.

Anthropic said it sought narrow assurances from the Pentagon that Claude won’t be used for mass surveillance of Americans or in fully autonomous weapons. But after months of private talks exploded into public debate, it said in a Thursday statement that new contract language “framed as compromise was paired with legalese that would allow those safeguards to be disregarded at will.”

That was after Sean Parnell, the Pentagon’s top spokesman, posted on social media that the military “has no interest in using AI to conduct mass surveillance of Americans (which is illegal) nor do we want to use AI to develop autonomous weapons that operate without human involvement.” He emphasized that the Pentagon wants to “use Anthropic’s model for all lawful purposes,” but he and other officials haven’t detailed how they want to use the technology.

Dispute further polarizes the tech industry

Emil Michael, the defense undersecretary for research and engineering, later lashed out at Amodei, alleging on X that he “has a God-complex” and “wants nothing more than to try to personally control the US Military and is ok putting our nation’s safety at risk.”

That message hasn’t resonated in much of Silicon Valley, where a growing number of tech workers from Anthropic’s top rivals, OpenAI and Google, voiced support for Amodei’s stand late Thursday in an open letter.

OpenAI and Google, along with Elon Musk’s xAI, also have contracts to supply their AI models to the military.

Musk sided with Trump’s Republican administration on Friday, saying on his social media platform X that “Anthropic hates Western Civilization” after Michael drew attention to a previous version of Claude’s guiding principles that encouraged “consideration of non-Western perspectives.” All of the leading AI models, including Musk’s Grok and OpenAI’s ChatGPT, are programmed with a set of instructions that guide a chatbot’s values and behavior. Anthropic calls that guidance a constitution.

While some Trump-allied tech leaders have joined the fray — including Musk and Palmer Luckey, co-founder of defense contractor Anduril — the polarizing debate over “woke AI” has put others in a difficult position.

“The Pentagon is negotiating with Google and OpenAI to try to get them to agree to what Anthropic has refused,” the open letter from some OpenAI and Google employees says. “They’re trying to divide each company with fear that the other will give in.”

But in a surprise move from one of Amodei’s fiercest rivals, OpenAI CEO Sam Altman on Friday sided with Anthropic and questioned the Pentagon’s “threatening” move in a CNBC interview, suggesting that OpenAI and most of the AI field share the same red lines. Amodei once worked for OpenAI before he and other OpenAI leaders quit to form Anthropic in 2021.

“For all the differences I have with Anthropic, I mostly trust them as a company, and I think they really do care about safety,” Altman told CNBC. “I’ve been happy that they’ve been supporting our warfighters. I’m not sure where this is going to go.”

Also raising concerns about the Pentagon’s approach were Republican and Democratic lawmakers and a former leader of the Defense Department’s AI initiatives.

“Painting a bullseye on Anthropic garners spicy headlines, but everyone loses in the end,” wrote retired Air Force Gen. Jack Shanahan in a social media post.

Shanahan faced a different wave of tech worker opposition during the first Trump administration when he led Maven, a project to use AI technology to analyze drone footage and target weapons. So many Google employees protested its participation in Project Maven at the time that the tech giant declined to renew the contract and then pledged not to use AI in weaponry.

“Since I was square in the middle of Project Maven & Google, it’s reasonable to assume I would take the Pentagon’s side here,” Shanahan wrote Thursday on social media. “Yet I’m sympathetic to Anthropic’s position. More so than I was to Google’s in 2018.”

He said Claude is already being widely used across the government, including in classified settings, and Anthropic’s red lines are “reasonable.” He said the AI large language models that power chatbots like Claude are also “not ready for prime time in national security settings,” particularly not for fully autonomous weapons.

“They’re not trying to play cute here,” he wrote.

Pentagon ready to punish Anthropic if it doesn’t compromise

Parnell asserted Thursday that opening up use of the technology would prevent the company from “jeopardizing critical military operations.”

“We will not let ANY company dictate the terms regarding how we make operational decisions,” Parnell wrote. Anthropic has “until 5:01 p.m. ET on Friday to decide” if it would meet the demands or face consequences.

When Hegseth and Amodei met on Tuesday, military officials warned that they could designate Anthropic as a supply chain risk, cancel its contract or invoke a Cold War-era law called the Defense Production Act to give the military more sweeping authority to use its products, even if the company doesn’t approve.

Amodei said Thursday that “those latter two threats are inherently contradictory: one labels us a security risk; the other labels Claude as essential to national security.” He said he hopes the Pentagon will reconsider given Claude’s value to the military, but, if not, Anthropic “will work to enable a smooth transition to another provider.”

Learn More at the AI Risk Summit | Ritz-Carlton, Half Moon Bay

https://www.securityweek.com/trump-orders-all-federal-agencies-to-phase-out-use-of-anthropic-technology/