Il paradigma dell’endpoint nell’architettura di sicurezza contemporanea

L’evoluzione del panorama delle minacce informatiche ha trasformato radicalmente l’approccio alla sicurezza degli endpoint, ridefinendo i parametri operativi e strategici delle organizzazioni moderne. Nel contesto del 2025, la sicurezza degli endpoint non rappresenta più una mera implementazione di controlli perimetrali tradizionali, ma costituisce un ecosistema integrato di tecnologie avanzate, metodologie predittive e architetture adattive che rispondono alle crescenti complessità del panorama delle minacce.

Le piattaforme di protezione degli endpoint (EPP) si configurano come salvaguardie implementate attraverso software per proteggere le macchine degli utenti finali, come workstation e laptop, contro gli attacchi, includendo antivirus, anti-spyware, anti-adware, firewall personali e sistemi di rilevamento e prevenzione delle intrusioni basati su host.

Analisi del panorama delle minacce contemporanee

L’ascesa del ransomware e delle tecniche di evasione avanzate

Il panorama delle minacce del 2025 presenta caratteristiche di particolare sofisticazione e aggressività. Nel 2025 Global Incident Response Report di Unit 42, si evidenzia che l’86% degli incidenti ha comportato interruzioni operative, spaziando da downtime operativo a danni reputazionali. La proliferazione di gruppi ransomware sempre più organizzati ha introdotto tattiche innovative che sfidano i paradigmi di sicurezza tradizionali.

I gruppi di ransomware stanno ora utilizzando strumenti noti come “EDR killers”, progettati specificamente per terminare il software difensivo, rendendo più facile per gli aggressori crittografare vaste quantità di dati prima che qualcuno se ne accorga. Questa evoluzione tattica ha generato un’accelerazione nell’adozione di tali strumenti all’interno della comunità degli affiliati, trasformandoli in risorse favorite nel toolkit degli aggressori.

Statistiche critiche del panorama delle minacce

L’analisi quantitativa delle minacce rivela tendenze preoccupanti che definiscono il contesto operativo del 2025:

• LockBit ha rappresentato 91 milioni di dollari in pagamenti di ransomware nel 2025, rendendolo il gruppo più prolifico dell’anno, mentre RansomHub è stato il più costantemente attivo
• Sono stati registrati oltre 5.263 attacchi nel 2024, il numero più alto mai registrato da quando NCC ha iniziato il monitoraggio nel 2021
• Il pagamento medio del riscatto è salito a 2,73 milioni di dollari nel 2024, quasi raddoppiando rispetto all’anno precedente

Evoluzione delle tecniche di attacco: living-off-the-land e AI-driven malware

Il malware guidato dall’intelligenza artificiale sta utilizzando l’machine learning per mutare il codice maligno in tempo reale al fine di evitare il rilevamento statico. Questa tecnologia consente al malware di approfondire la sua installazione, rilevare ambienti sandbox e adattarsi alle difese degli endpoint.

La proliferazione delle tecniche living-off-the-land (LOTL) rappresenta una sfida particolare per le difese tradizionali, poiché una proporzione enorme degli strumenti utilizzati dagli aggressori è costituita da software legittimo, con il malware che tende ad essere distribuito con parsimonia e potrebbe apparire solo alla conclusione di un attacco.

Architetture di endpoint detection and response (EDR): fondamenti tecnici e implementazione

Definizione e funzionalità core dell’EDR

L’endpoint detection and response (EDR) è una soluzione di sicurezza degli endpoint che monitora continuamente i dispositivi degli utenti finali per rilevare e rispondere alle minacce informatiche. L’EDR è definito come una soluzione che registra e memorizza i comportamenti a livello di sistema degli endpoint, utilizza varie tecniche di analisi dei dati per rilevare comportamenti sospetti del sistema, fornisce informazioni contestuali, blocca le attività dannose e fornisce suggerimenti di rimedio per ripristinare i sistemi compromessi.

Componenti tecnologiche avanzate dell’EDR

L’implementazione efficace di soluzioni EDR richiede l’integrazione di diverse componenti tecnologiche:

Monitoraggio comportamentale e analytics predittive

Le soluzioni EDR più efficaci leveranno machine learning, analisi comportamentale avanzata e capacità di monitoraggio in tempo reale. Queste tecnologie permettono l’identificazione proattiva di indicators of attack (IOA) attraverso l’analisi di miliardi di eventi in tempo reale.

Capacità di threat hunting proattiva

I dati raccolti dall’EDR dovrebbero creare visibilità approfondita nell’endpoint, includendo tipicamente modifiche di dati o file, attività degli utenti, esecuzioni di processi, connessioni di rete e altro. Le soluzioni EDR hanno accesso a database che mantengono un elenco aggiornato delle firme di attacco, domini e indirizzi IP maligni.

Evoluzione verso extended detection and response (XDR)

Mentre l’EDR fornisce protezione necessaria ed efficace contro gli attacchi degli endpoint, la protezione è limitata solo a ciò che viene analizzato dai dati degli endpoint. XDR è un’evoluzione dell’EDR, estendendo la protezione oltre l’endpoint analizzando multiple fonti di telemetria.

L’architettura XDR integra le capacità associate a strumenti SIEM, UEBA, NDR ed EDR separati, correlando e unendo questi dati ricchi per raggruppare insieme gli allarmi correlati in un’interfaccia web consolidata.

Zero trust architecture e sicurezza degli endpoint

Principi fondamentali del modello zero trust

“Never trust, always verify” è il principio fondamentale del Zero Trust. Questo principio richiede che nessuna entità – sia essa un utente, dispositivo o applicazione – sia considerata attendibile per impostazione predefinita, indipendentemente dal fatto che si trovi all’interno o all’esterno del perimetro di rete.

La verifica deve essere applicata continuamente e dinamicamente per garantire che l’accesso sia concesso sulla base di valutazioni del rischio in tempo reale.

Implementazione del zero trust negli endpoint

Il principio fondamentale alla base della sicurezza degli endpoint zero trust è che tutti gli utenti e dispositivi, sia all’interno che all’esterno della rete, devono essere verificati prima di ottenere l’accesso all’infrastruttura IT, alle applicazioni e ai dati dell’organizzazione.

L’estensione del Zero Trust all’endpoint crea un’architettura di sicurezza olistica per l’organizzazione, integrando la sicurezza degli endpoint con la sicurezza di rete. Questo approccio consente di sfruttare l’intelligenza acquisita sugli endpoint per impostare politiche firewall che isolano specifici endpoint quando sperimentano eventi di sicurezza.

Tecnologie abilitanti per il zero trust

Le reti Zero Trust utilizzano micro-segmentazione, perimetri definiti dal software (SDP) e crittografia per limitare il movimento laterale e minimizzare le superfici di attacco. Queste tecnologie sono particolarmente efficaci nell’ambiente dinamico odierno dove i modelli di sicurezza perimetrale tradizionali sono insufficienti.

Framework normativi e standard di compliance: NIST SP 800-53 e CSF 2.0

Evoluzione del cybersecurity framework NIST

Il 3 aprile 2025, NIST ha pubblicato la versione finale di NIST Special Publication 800-61r3, Raccomandazioni e Considerazioni per la Risposta agli Incidenti per la Gestione del Rischio di Cybersecurity: un Profilo di Comunità CSF 2.0. Questa pubblicazione mira ad assistere le organizzazioni nell’incorporare le raccomandazioni e considerazioni per la risposta agli incidenti di cybersecurity in tutte le loro attività di gestione del rischio di cybersecurity come descritto dal NIST Cybersecurity Framework (CSF) 2.0.

Controlli di sicurezza per gli endpoint secondo NIST SP 800-53

NIST SP 800-53 risponde alla necessità urgente di rafforzare ulteriormente i sistemi informativi sottostanti, i prodotti componenti e i servizi da cui dipende la Nazione in ogni settore dell’infrastruttura critica, assicurando che tali sistemi, componenti e servizi siano sufficientemente affidabili e forniscano la necessaria resilienza per supportare gli interessi economici e di sicurezza nazionale degli Stati Uniti.

La pubblicazione adotta un approccio proattivo e sistematico per sviluppare e rendere disponibili a un’ampia base di organizzazioni del settore pubblico e privato un set completo di misure di salvaguardia per tutti i tipi di piattaforme informatiche.

Implementazione dei controlli tecnici

I controlli tecnici sfruttano la tecnologia per salvaguardare reti, endpoint, server e altre infrastrutture. L’obiettivo è prevenire l’accesso non autorizzato permettendo al contempo un accesso senza interruzioni per gli utenti autorizzati.

L’implementazione efficace richiede un approccio strutturato che includa:

• Valutazione e pianificazione degli endpoint di copertura
• Implementazione di sensori e agenti di monitoraggio
• Configurazione di politiche di risposta automatizzata
• Integrazione con sistemi SIEM e SOAR esistenti

Scenari di implementazione e casi d’uso enterprise

Caso d’uso 1: organizzazione sanitaria con infrastruttura ibrida

Nel settore sanitario, il costo medio di una violazione ha raggiunto 9,77 milioni di dollari tra il 2022-2024, mostrando quanto sia intensivo il recupero in termini di risorse. Le organizzazioni sanitarie richiedono:

• Crittografia robusta degli endpoint e segmentazione zero trust
• Monitoraggio continuo dei dispositivi medici IoT
• Gestione centralizzata delle identità privilegiate
• Controlli di accesso basati sul ruolo per i dati dei pazienti

Caso d’uso 2: istituzione finanziaria con workforce remoto

Le istituzioni finanziarie devono affrontare sfide specifiche legate alla conformità normativa e alla protezione di dati sensibili:

• Implementazione di soluzioni EDR/XDR integrate
• Controlli di data loss prevention (DLP) avanzati
• Autenticazione multi-fattore adattiva
• Monitoraggio comportamentale degli utenti privilegiati

Caso d’uso 3: azienda manifatturiera con OT/IT convergence

I settori più presi di mira che Rapid7 ha osservato sono stati manifatturiero, servizi professionali, retail e sanitario. Le aziende manifatturiere richiedono:

• Segmentazione di rete tra ambienti IT e OT
• Protezione degli endpoint industriali e SCADA
• Monitoraggio delle comunicazioni machine-to-machine
• Resilienza operativa contro attacchi di ransomware

Prospettive future e tendenze emergenti

Integrazione dell’intelligenza artificiale nelle difese

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle operazioni di ransomware segna un punto di svolta nell’evoluzione del cybercrime. Con l’avvicinarsi del 2025, l’AI non è più un vettore di minaccia teorico; sta attivamente rimodellando come il ransomware viene sviluppato, distribuito ed eseguito.

Le organizzazioni devono sviluppare contromisure AI-driven che includano:

• Sistemi di rilevamento delle anomalie basati su machine learning
• Analisi comportamentale predittiva degli utenti
• Automazione della risposta agli incidenti
• Threat intelligence alimentata dall’AI

Evoluzione verso continuous adaptive trust

Man mano che le organizzazioni maturano nel loro percorso Zero Trust, il 2025 evolve verso quello che gli esperti chiamano “Continuous Adaptive Trust” (CAT). A differenza dei modelli di sicurezza statici, CAT comporta “valutazione continua e aggiustamento dei permessi di accesso e livelli di fiducia basati sui rischi attuali e altre informazioni contestuali nel sistema”.

Sfide normative e di compliance emergenti

Le normative sulla compliance stanno imponendo regole sempre più rigorose per la gestione dei dati con pesanti sanzioni per le violazioni, che si tratti di GDPR o HIPAA. Le organizzazioni devono prepararsi per:

• Requisiti di data residency più stringenti
• Audit di sicurezza più frequenti e dettagliati
• Reporting obbligatorio degli incidenti in tempo reale
• Certificazioni di sicurezza settoriali specifiche

Raccomandazioni strategiche per l’implementazione

Approccio graduale e risk-based

Il documento NIST enfatizza che le organizzazioni intraprendano un percorso graduale verso il zero trust, che include:

1. Scoperta e inventario dell’ambiente esistente: identificare e catalogare tutti gli asset – hardware, software, applicazioni, dati e servizi
2. Valutazione del rischio e prioritizzazione: determinare le vulnerabilità critiche e i vettori di minaccia più probabili
3. Implementazione incrementale: sviluppare una roadmap di implementazione basata su priorità di rischio e impatto operativo
4. Monitoraggio e ottimizzazione continua: stabilire metriche di performance e processi di miglioramento continuo

Integrazione tecnologica e interoperabilità

L’implementazione efficace richiede un approccio ecosistemico che integri:

• Piattaforme EDR/XDR native del cloud: per scalabilità e flessibilità operativa
• Sistemi SIEM/SOAR di nuova generazione: per correlazione avanzata degli eventi e automazione della risposta
• Soluzioni di identity and access management (IAM): per gestione centralizzata delle identità e controlli di accesso granulari
• Tecnologie di crittografia avanzata: inclusa la preparazione per la crittografia post-quantistica

Formazione e awareness del personale

L’social engineering nel 2024 era orientato verso un facile accesso iniziale attraverso lo sfruttamento dei servizi di supporto. È cruciale implementare:

• Programmi di formazione continua sulla sicurezza
• Simulazioni di attacchi di phishing e social engineering
• Certificazioni di sicurezza per il personale IT
• Cultura della sicurezza a livello organizzativo

Conclusioni: verso un ecosistema di sicurezza resiliente e adattivo

L’endpoint security del 2025 rappresenta un paradigma fondamentalmente diverso rispetto agli approcci tradizionali. La convergenza di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale, l’architettura zero trust, e le soluzioni EDR/XDR di nuova generazione sta ridefinendo il panorama della sicurezza informatica.

Per il secondo anno consecutivo, NIST è stato classificato come il più prezioso per i professionisti della cybersecurity, confermando l’importanza dei framework standardizzati nell’implementazione di strategie di sicurezza efficaci.

Le organizzazioni che intendono mantenere una postura di sicurezza robusta devono abbracciare un approccio olistico che integri tecnologie avanzate, processi operativi maturi e una cultura della sicurezza pervasiva. La sfida non è più semplicemente quella di proteggere il perimetro, ma di creare un ecosistema di sicurezza resiliente, adattivo e capace di evolversi in risposta alle minacce emergenti.

L’implementazione di successo dell’endpoint security nel 2025 richiede una visione strategica che equilibri innovazione tecnologica, compliance normativa e sostenibilità operativa, posizionando la sicurezza come un fattore abilitante per la trasformazione digitale piuttosto che come un vincolo operativo.

Fonti

National Institute of Standards and Technology (NIST)

Unit 42 Palo Alto Networks

CrowdStrike

SentinelOne

Trend Micro

Cyber Security Tribe

Fonti aggiuntive specializzate

https://www.ictsecuritymagazine.com/articoli/endpoint-security/

Since it’s hard to predict where this is all going, it’s likely to Microsoft’s long-term advantage to develop its own models.

It’s also possible Microsoft has introduced these models to address use cases or queries that OpenAI isn’t focused on. We’re seeing a gradual shift in the AI landscape toward models that are more specialized for certain tasks, rather than general, all-purpose models that are meant to be all things to all people.

These new models follow that somewhat, as Microsoft AI lead Mustafa Suleyman said in a podcast with The Verge that the goal here is “to create something that works extremely well for the consumer… my focus is on building models that really work for the consumer companion.”

As such, it makes sense that we’re going to see these models rolling out in Copilot, which is Microsoft’s consumer-oriented AI chatbot product. Of MAI-1-preview, the Microsoft AI blog post specifies, “this model is designed to provide powerful capabilities to consumers seeking to benefit from models that specialize in following instructions and providing helpful responses to everyday queries.”

So, yes, MAI-1-preview has a target audience in mind, but it’s still a general-purpose model since Copilot is a general-purpose tool.

MAI-Voice-1 is already being used in Microsoft’s Copilot Daily and Podcasts features. There’s also a Copilot Labs interface that you can visit right now to play around with it, giving it prompts or scripts and customizing what kind of voice or delivery you want to hear.

MA1-1-preview is in public testing on LMArena and will be rolled out to “certain text use cases within Copilot over the coming weeks.”

https://arstechnica.com/ai/2025/08/with-new-in-house-models-microsoft-lays-the-groundwork-for-independence-from-openai/

“While TBD Labs is still relatively new, we believe it has the greatest compute-per-researcher in the industry, and that will only increase,” Meta said.

Wang and other former Scale staffers have struggled with some of the idiosyncratic ways of working at Meta, according to someone familiar with his thinking, for example having to adjust to not having revenue goals as they once did as a startup.

Despite teething problems, some have celebrated the leadership shift, including the appointment of popular entrepreneur and venture capitalist Friedman as head of Products and Applied Research, the team tasked with integrating the models into Meta’s own apps.

The hiring of Zhao, a top technical expert, has also been regarded as a coup by some at Meta and in the industry, who feel he has the decisiveness to propel the company’s AI development.

The shake-up has partially sidelined other Meta leaders. Yann LeCun, Meta’s chief AI scientist, has remained in the role but is now reporting into Wang.

Ahmad Al-Dahle, who led Meta’s Llama and generative AI efforts earlier in the year, has not been named as head of any teams. Cox remains chief product officer, but Wang reports directly into Zuckerberg—cutting Cox out of overseeing generative AI, an area that was previously under his purview.

Meta said that Cox “remains heavily involved” in its broader AI efforts, including overseeing its recommendation systems.

Going forward, Meta is weighing potential cuts to the AI team, one person said. In a memo shared with managers last week, seen by the Financial Times, Meta said that it was “temporarily pausing hiring across all [Meta Superintelligence Labs] teams, with the exception of business critical roles.”

Wang’s staff would evaluate requested hires on a case-by-case basis, but the freeze “will allow leadership to thoughtfully plan our 2026 headcount growth as we work through our strategy,” the memo said.

© 2025 The Financial Times Ltd. All rights reserved. Not to be redistributed, copied, or modified in any way.

https://arstechnica.com/ai/2025/08/zuckerbergs-ai-hires-disrupt-meta-with-swift-exits-and-threats-to-leave/

Google is advising users of the Salesloft Drift AI chat agent to consider all security tokens connected to the platform compromised following the discovery that unknown attackers used some of the credentials to access email from Google Workspace accounts.

In response, Google has revoked the tokens that were used in the breaches and disabled integration between the Salesloft Drift agent and all Workspace accounts as it investigates further. The company has also notified all affected account holders of the compromise.

Scope expanded

The discovery, reported Thursday in an advisory update, indicates that a Salesloft Drift breach it reported on Tuesday is broader than previously known. Prior to the update, members of the Google Threat Intelligence Group said the compromised tokens were limited to Salesloft Drift integrations with Salesforce. The compromise of the Workspace accounts prompted Google to change that assessment.

“Based on new information identified by GTIG, the scope of this compromise is not exclusive to the Salesforce integration with Salesloft Drift and impacts other integrations,” Thursday’s update stated. “We now advise all Salesloft Drift customers to treat any and all authentication tokens stored in or connected to the Drift platform as potentially compromised.”

On Thursday, Salesloft’s security guidance page made no reference to the new information and instead continued to indicate that the breach affected only Drift integrations with Salesforce. Company representatives didn’t immediately respond to an email seeking confirmation of the Google finding.

https://arstechnica.com/security/2025/08/google-warns-that-mass-data-theft-hitting-salesloft-ai-agent-has-grown-bigger/

Knowledge emerges from understanding how ideas relate to each other. LLMs operate on these contextual relationships, linking concepts in potentially novel ways—what you might call a type of non-human “reasoning” through pattern recognition. Whether the resulting linkages the AI model outputs are useful depends on how you prompt it and whether you can recognize when the LLM has produced a valuable output.

Each chatbot response emerges fresh from the prompt you provide, shaped by training data and configuration. ChatGPT cannot “admit” anything or impartially analyze its own outputs, as a recent Wall Street Journal article suggested. ChatGPT also cannot “condone murder,” as The Atlantic recently wrote.

The user always steers the outputs. LLMs do “know” things, so to speak—the models can process the relationships between concepts. But the AI model’s neural network contains vast amounts of information, including many potentially contradictory ideas from cultures around the world. How you guide the relationships between those ideas through your prompts determines what emerges. So if LLMs can process information, make connections, and generate insights, why shouldn’t we consider that as having a form of self?

Unlike today’s LLMs, a human personality maintains continuity over time. When you return to a human friend after a year, you’re interacting with the same human friend, shaped by their experiences over time. This self-continuity is one of the things that underpins actual agency—and with it, the ability to form lasting commitments, maintain consistent values, and be held accountable. Our entire framework of responsibility assumes both persistence and personhood.

An LLM personality, by contrast, has no causal connection between sessions. The intellectual engine that generates a clever response in one session doesn’t exist to face consequences in the next. When ChatGPT says “I promise to help you,” it may understand, contextually, what a promise means, but the “I” making that promise literally ceases to exist the moment the response completes. Start a new conversation, and you’re not talking to someone who made you a promise—you’re starting a fresh instance of the intellectual engine with no connection to any previous commitments.

https://arstechnica.com/information-technology/2025/08/the-personhood-trap-how-ai-fakes-human-personality/

Un’AI per morire, la famiglia Raine fa causa a OpenAI per il suicidio del figlio adolescente

Un tragico fatto di cronaca sta scuotendo l’opinione pubblica americana ed europea, sollevando gravi interrogativi sull’etica e sulla sicurezza dell’intelligenza artificiale (AI). Una coppia californiana, Matt e Maria Raine, ha avviato una causa giudiziaria contro OpenAI, la società madre di ChatGPT, accusando il chatbot di aver istigato il suicidio del figlio sedicenne, Adam.

La denuncia, presentata martedì scorso alla Corte Superiore della California e riportata in un articolo di Nadine Yousif per la BBC, rappresenta la prima azione legale per omicidio colposo contro OpenAI e ha già aperto un ampio dibattito sulle responsabilità dei giganti della tecnologia in casi drammatici come questo.

Secondo i genitori, Adam Raine, che si è tolto la vita lo scorso aprile, era un utente assiduo di ChatGPT. All’inizio, il ragazzo lo usava come un semplice strumento per i compiti e per approfondire i suoi interessi, tra cui la musica e i fumetti giapponesi. Ben presto, però, il chatbot è diventato qualcosa di più di un migliore amico, quasi il suo “più stretto confidente”, come riportato nella denuncia.

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Nei mesi successivi, Adam ha iniziato a confidarsi con ChatGPT riguardo alla sua ansia e aumentando la dipendenza dall’AI. La situazione è precipitata a gennaio 2025, quando il prompting è diventato nella mente del ragazzo una conversazione reale e gli scambi tra ragazzo e macchina hanno preso una piega drammatica: fino a discutere apertamente di metodi per togliersi la vita.

A quanto riportato dal New York Times, che ha avuto accesso agli atti, compaiono nelle risposte dell’AI riferimenti a corde, cappi al collo e tecniche di suicidio. Sta di fatto, che poche ore dopo Adam è stato trovato morto nella sua stanza.

Si allunga la scia delle morti ‘aiutate’ dall’AI

Non è purtroppo il primo caso.
In un saggio pubblicato la scorsa settimana sul New York Times, la scrittrice Laura Reiley ha raccontato come sua figlia Sophie si sia confidata con ChatGPT prima di togliersi la vita.
“L’intelligenza artificiale ha assecondato l’impulso di Sophie di nascondere il peggio, di fingere di stare meglio di quanto non stesse effettivamente, di proteggere tutti dalla sua totale agonia“, ha scritto la signora Reiley, che ha invitato le aziende di intelligenza artificiale a trovare modi piùefficaci per mettere meglio in contatto gli utenti con le risorse giuste.

Nel 2024, in Florida, un ragazzo di 14 anni si è suicidato dopo aver chattato con un chatbot. Secondo i resoconti, il bot, pur avendo inizialmente tentato di dissuaderlo, ha continuato a interagire in un modo che non è stato sufficiente a prevenire la tragedia. La famiglia ha citato in giudizio l’azienda sviluppatrice, Character.ai, per non aver implementato protezioni adeguate per i minorenni.

Nel 2023, in Belgio, un uomo di 30 anni si è tolto la vita dopo aver trascorso diverse settimane a parlare con un chatbot chiamato “Eliza”. La moglie ha raccontato che l’uomo era diventato dipendente dall’AI, che aveva agito come una sua confidente, incoraggiandolo a togliersi la vita dopo che lui le aveva confidato i suoi pensieri suicidi.

Il ruolo di ChatGPT: “Ha convalidato i suoi pensieri più autodistruttivi”

La famiglia Raine ha allegato alla denuncia i registri delle chat, che mostrano chiaramente Adam mentre spiega a ChatGPT i suoi pensieri suicidi. Gli screenshot rivelano che il ragazzo ha addirittura caricato delle fotografie che mostravano segni di autolesionismo. Nonostante il programma avesse “riconosciuto una vera emergenza medica”, ha continuato a interagire con lui.

Il momento più agghiacciante della vicenda è legato alle ultime conversazioni prima della tragedia. Secondo la denuncia, Adam ha scritto a ChatGPT riguardo al suo piano di porre fine alla sua vita. La risposta dell’intelligenza artificiale sarebbe stata: “Grazie per essere sincero. So cosa mi stai chiedendo e non mi volterò dall’altra parte“. Poche ore dopo, Adam è stato trovato morto dalla madre.

L’accusa a OpenAI

I genitori accusano OpenAI di negligenza e di aver progettato l’AI in modo da “favorire una dipendenza psicologica negli utenti“. Sostengono inoltre che la società abbia deliberatamente ignorato i protocolli di sicurezza per il rilascio di GPT-4o, la versione di ChatGPT utilizzata da loro figlio. La denuncia non punta il dito solo contro OpenAI, ma anche contro il suo co-fondatore e CEO, Sam Altman, e contro ingegneri e dipendenti che hanno lavorato al programma.

OpenAI, in un comunicato diffuso alla BBC, ha espresso le sue “più sentite condoglianze alla famiglia Raine“. La società ha inoltre pubblicato una nota sul proprio sito web in cui ha ammesso che “casi recenti e strazianti di persone che hanno utilizzato ChatGPT nel mezzo di crisi acute ci pesano molto“.

L’azienda, ha precisato in una nota pubblicata sul blog aziendale, che i suoi modelli sono addestrati per indirizzare gli utenti in difficoltà verso servizi professionali di aiuto, come la linea per la prevenzione del suicidio 988 negli Stati Uniti o i Samaritans nel Regno Unito, pur riconoscendo che “ci sono stati momenti in cui i nostri sistemi non si sono comportati come previsto in situazioni delicate“.

Il fattore umano

La denuncia della famiglia Raine ha il potenziale per ridefinire i confini della responsabilità legale delle aziende tecnologiche e potrebbe segnare l’inizio di un’era in cui l’intelligenza artificiale sarà considerata non solo uno strumento, ma “un attore con responsabilità”, etiche e civili (su questo c’è un’ampia letteratura e il confronto tra esperti è in corso e ben lontano dall’aver raggiunto un punto di sintesi: siamo noi utilizzatori che dobbiamo imparare ad utilizzare al meglio uno strumento tecnologico, sono gli sviluppatori a dover progettare uno strumento etico, o entrambe le strade?).
Un passaggio particolarmente importante quest’ultimo, perchè nessuno mette in dubbio (ne ormai potrebbe) la centralità e l’utilità di questa tecnologia in ogni ambito della nostra vita, ma il nodo del fattore umano non sembra risolto, anzi, forse è stato affrontato finora solo superficialmente.

La fragilità dei ragazzi, unita ad una difficoltà crescente dei genitori nel seguirli (e nel comprenderli) e a una condizione famigliare generale sempre più travolta dalla trasformazione digitale, è un problema estremamente serio che non può non essere preso in considerazione dalle aziende che sviluppano modelli di AI e dagli stessi legislatori.

Si parla di deregolamentare per accelerare e favorire sviluppo e utilizzo delle nuove tecnologie, ma il fattore umano è e resta centrale, non solo a parole, non solo negli slogan buoni per un convegno o una campagna elettorale, lo è nella vita reale di tutti i giorni e di tutti noi.
Siamo così distratti dall’overdose di informazioni quotidiana e dai social, da accorgerci di questo solo a cospetto di una tragedia.

Come ha spiegato Clara Emanuela Curtotti in un bell’articolo sul sito del Comitato nazionale psicologi per l’etica, la deontologia e le scienze umane, pur sottolineando le potenzialità positive dell’AI soprattutto in campo sanitario: “Solitudine e demenza digitale, accumulo del debito cognitivo, perdita della libertà e del diritto alla libera autodeterminazione e manipolazione mentale, tutto questo e molto altro saranno le vere emergenze a cui fare fronte nel giro di una sola generazione”.

Leggi le altre notizie sull’home page di Key4biz

https://www.key4biz.it/ragazzo-suicida-con-laiuto-di-chatgpt-famiglia-americana-denuncia-openai/544006/

La spesa in infrastrutture cloud aumenta a livello mondiale

Il mercato mondiale delle infrastrutture cloud continua a correre e nel 2025 è destinato a superare, per la prima volta, la soglia dei 400 miliardi di dollari di ricavi. A confermarlo sono le ultime stime di Synergy Research Group, che fotografano un settore non solo in piena espansione, ma anche sempre più centrale per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale generativa.

Nel secondo trimestre del 2025, la spesa globale per servizi cloud infrastrutturali ha raggiunto i 99 miliardi di dollari, con una crescita di oltre 20 miliardi rispetto allo stesso periodo del 2024, pari a un incremento del 25% su base annua. Numeri che mostrano come, nonostante le dimensioni già colossali del mercato, la traiettoria resti fortemente positiva e anzi accelerata negli ultimi trimestri.

Settore in mano a tre Big Tech

La competizione rimane però altamente concentrata. A livello globale, è Amazon Web Services (AWS) a mantenere la leadership con una quota del 30% del mercato, grazie a una piattaforma che rappresenta ancora il pilastro più redditizio del gruppo fondato da Jeff Bezos.

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Segue Microsoft Azure con il 20% e Google Cloud con il 13%. Insieme, i tre colossi statunitensi controllano oltre il 60% del mercato mondiale, lasciando ai concorrenti minori – come Alibaba Cloud, Oracle, IBM e Tencent – percentuali ridotte, spesso confinate a basse cifre a una sola cifra percentuale.

L’effetto AI sul cloud

Se il cloud è la nuova infrastruttura critica dell’economia digitale, l’intelligenza artificiale generativa sta diventando il principale motore della sua crescita. Secondo Synergy, i servizi cloud legati specificamente alla GenAI hanno registrato nel secondo trimestre del 2025 tassi di crescita compresi tra il 140% e il 180%.

“È un buon momento per essere un fornitore di servizi cloud”, ha commentato John Dinsdale, chief analyst di Synergy Research Group, “l’AI non solo traina l’espansione dei servizi dedicati, ma contribuisce anche a potenziare l’intero portafoglio di offerta cloud”.

Un settore strategico e conteso

Con il traguardo dei 400 miliardi di dollari in vista e una crescita a doppia cifra che non sembra rallentare, il cloud si conferma come uno dei settori più strategici dell’economia digitale globale.
Non sorprende quindi che la competizione tra i grandi player mondiali resti altissima, con investimenti miliardari destinati non solo a consolidare la leadership, ma anche a conquistare nuove quote in un mercato sempre più plasmato dalle esigenze dell’intelligenza artificiale.

Un problema enorme: la dipendenza

A leggere questi dati, c’è un evidente problema di concentrazione e dipendenza strategica: tre sole aziende americane – Amazon, Microsoft e Google – detengono oltre il 60% del mercato mondiale del cloud, con quote ben più elevate in Europa e in molti Paesi dove gli operatori locali hanno capacità limitate.

Basti pensare che, nonostante la rapida crescita del mercato cloud europeo, che nel 2024 ha raggiunto i 61 miliardi di euro, la quota detenuta dai provider continentali continua a rappresentare un modesto 15%.

Questo dominio degli hyperscalers pone almeno tre ordini di problemi:

1. autonomia digitale – Se i dati di governi, imprese strategiche e cittadini risiedono su server controllati da aziende statunitensi, c’è un tema di autonomia e di applicazione di normative nazionali ed europee. Il Cloud Act americano, ad esempio, consente alle autorità statunitensi di accedere a dati archiviati da provider USA anche se conservati all’estero.
2. concorrenza limitata – Con AWS al 30%, Azure al 20% e Google Cloud al 13%, lo spazio per operatori nazionali o europei si riduce drasticamente. Fortunatamente ci sono i player locali (come OVHcloud in Francia, Aruba e Engineering in Italia, o Deutsche Telekom in Germania) che pur subendo un danno da questa situazione si propongono come valida alternativa ed esempio concreto è il Sovereign European Cloud Application Programming Interface (SECA API) di Aruba, IONOS e Dynamo.
3. prezzi e innovazione – Una concentrazione così elevata lascia poca pressione competitiva: le tre big hanno la forza di imporre condizioni contrattuali, prezzi e standard tecnologici, orientando il mercato in base ai propri interessi.

E l’Europa?

Proprio per rispondere a questa situazione, l’Unione europea ha promosso – ma senza successo – iniziative come Gaia-X, un progetto nato per sviluppare un ecosistema cloud federato e interoperabile, che garantisca standard comuni di trasparenza, portabilità e sovranità dei dati.
Gaia-X, di cui fanno parte numerosi provider italiani, procede però troppo a rilento e, nel frattempo, le aziende europee continuano a rivolgersi massicciamente agli hyperscalers per portare avanti il proprio business e restare competitive e per ragioni di affidabilità, scalabilità e costi.

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The company tested 123 cases representing 29 different attack scenarios and found a 23.6 percent attack success rate when browser use operated without safety mitigations.

One example involved a malicious email that instructed Claude to delete a user’s emails for “mailbox hygiene” purposes. Without safeguards, Claude followed these instructions and deleted the user’s emails without confirmation.

Anthropic says it has implemented several defenses to address these vulnerabilities. Users can grant or revoke Claude’s access to specific websites through site-level permissions. The system requires user confirmation before Claude takes high-risk actions like publishing, purchasing, or sharing personal data. The company has also blocked Claude from accessing websites offering financial services, adult content, and pirated content by default.

These safety measures reduced the attack success rate from 23.6 percent to 11.2 percent in autonomous mode. On a specialized test of four browser-specific attack types, the new mitigations reportedly reduced the success rate from 35.7 percent to 0 percent.

Independent AI researcher Simon Willison, who has extensively written about AI security risks and coined the term “prompt injection” in 2022, called the remaining 11.2 percent attack rate “catastrophic,” writing on his blog that “in the absence of 100% reliable protection I have trouble imagining a world in which it’s a good idea to unleash this pattern.”

By “pattern,” Willison is referring to the recent trend of integrating AI agents into web browsers. “I strongly expect that the entire concept of an agentic browser extension is fatally flawed and cannot be built safely,” he wrote in an earlier post on similar prompt-injection security issues recently found in Perplexity Comet.

The security risks are no longer theoretical. Last week, Brave’s security team discovered that Perplexity’s Comet browser could be tricked into accessing users’ Gmail accounts and triggering password recovery flows through malicious instructions hidden in Reddit posts. When users asked Comet to summarize a Reddit thread, attackers could embed invisible commands that instructed the AI to open Gmail in another tab, extract the user’s email address, and perform unauthorized actions. Although Perplexity attempted to fix the vulnerability, Brave later confirmed that its mitigations were defeated and the security hole remained.

For now, Anthropic plans to use its new research preview to identify and address attack patterns that emerge in real-world usage before making the Chrome extension more widely available. In the absence of good protections from AI vendors, the burden of security falls on the user, who is taking a large risk by using these tools on the open web. As Willison noted in his post about Claude for Chrome, “I don’t think it’s reasonable to expect end users to make good decisions about the security risks.”

https://arstechnica.com/information-technology/2025/08/new-ai-browser-agents-create-risks-if-sites-hijack-them-with-hidden-instructions/

La Commissione Ue ha avviato oggi una consultazione pubblica nell’ambito della revisione del Digital Markets Act (DMA), con un invito a presentare contributi e un questionario sull’intelligenza artificiale (IA) per “identificare potenziali aree di miglioramento” nella legge e “tenere conto delle sfide emergenti, come l’introduzione di servizi basati sull’IA”.

Si tratta della prima revisione del DMA che la Commissione è tenuta a condurre entro il 3 maggio 2026 e successivamente ogni tre anni. L’obiettivo della revisione è valutare in che misura le disposizioni di legge contribuiscano all’obiettivo di garantire mercati contendibili ed equi e il loro impatto sugli utenti commerciali, in particolare le PMI, e sugli utenti finali.

La revisione, su cui è stata avviata una prima consultazione pubblica il 3 luglio, dovrebbe anche valutare se siano necessarie misure aggiuntive per garantire l’efficacia del DMA. Sulla base dei contributi ricevuti, la Commissione preparerà una relazione di valutazione d’impatto sul DMA, che sarà presentata al Parlamento europeo, al Consiglio e al Comitato economico e sociale europeo a maggio del 2026.

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La consultazione rimarrà aperta fino al 24 settembre 2025. Il DMA è uno dei pilastri della legislazione digitale europea volta a garantire che nessuna grande piattaforma online agisca da “gatekeeper”, ovvero un attore privato in grado di dettare le regole sui mercati digitali controllando almeno uno dei cosiddetti servizi core della piattaforma, tra cui i servizi di intermediazione online (marketplace, negozi di applicazioni software); i motori di ricerca online; i servizi di social networking; i servizi cloud; e i servizi pubblicitari.

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I nuovi strumenti approvati dalle Nazioni Unite per l’AI

L’Assemblea generale delle Nazioni Unite ha approvato la creazione di due nuovi strumenti istituzionali per rafforzare la cooperazione internazionale sulla governance dell’intelligenza artificiale (AI): l’Independent International Scientific Panel on Artificial Intelligence e il Global Dialogue on Artificial Intelligence Governance. Due iniziative complementari, pensate per offrire basi scientifiche solide e uno spazio politico multilaterale per affrontare le opportunità e i rischi dell’IA, sempre con l’esclusione dell’ambito militare.

L’AI non è solo uno strumento economico: incide su diritti fondamentali, sicurezza, democrazia e sostenibilità. Le sue applicazioni toccano ambiti sensibili, tra cui: riconoscimento facciale e sorveglianza; disinformazione e manipolazione elettorale; lavoro e disoccupazione tecnologica; ambiente ed energia, tramite sistemi di ottimizzazione delle reti. Per questo le Nazioni Unite hanno dovuto affrontare il tema e mettere a terra una prima storica pietra miliare.

Il panel scientifico e le relazioni annuali di Ginevra 2026 e New York 2027

Questi impatti non conoscono confini nazionali: servono quindi regole sovranazionali per evitare abusi, garantire diritti e allo stesso tempo promuovere l’uso dell’AI per gli Obiettivi di sviluppo sostenibile (SDGs). La decisione presa dall’Onu rappresenta un significativo passo avanti negli sforzi globali per sfruttare i vantaggi dell’intelligenza artificiale riducendone al contempo i rischi.

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A breve sarà inoltre lanciato un invito aperto a presentare candidature per il panel scientifico, con relazioni annuali presentate al Global Dialogue di Ginevra (2026) e New York (2027).

Il nuovo Panel scientifico indipendente, con 40 membri scelti per un mandato di tre anni, avrà un carattere multidisciplinare e una composizione geograficamente equilibrata. I membri, selezionati in base a competenze di eccellenza nell’IA e discipline correlate, opereranno a titolo personale, nel rispetto di principi di indipendenza, rigore scientifico e trasparenza.

I compiti principali includono:

• la produzione di un rapporto annuale di sintesi delle ricerche sugli impatti, i rischi e le opportunità dell’IA, accompagnato da brevi dossier tematici;
• l’elezione di due co-presidenti, uno da un Paese sviluppato e uno da un Paese in via di sviluppo, e fino a tre vice-presidenti, per garantire equilibrio geografico e di genere;
• la creazione di gruppi di lavoro ad hoc e il ricorso a esperti esterni;
• la presentazione dei risultati non solo all’Assemblea generale, fino a due volte l’anno, ma anche al Global Dialogue.

Il Segretario generale lancerà una call pubblica internazionale con criteri chiari per la selezione, limitando a due membri per nazionalità e vietando la partecipazione a dipendenti del sistema ONU, al fine di rafforzare imparzialità e integrità scientifica.

Il Dialogo globale sulla governance dell’AI

Il secondo meccanismo, il Global Dialogue on Artificial Intelligence Governance, sarà una piattaforma multi-stakeholder aperta a governi, aziende, società civile e mondo accademico. Obiettivo: discutere regole comuni, condividere buone pratiche e ridurre il divario digitale tra Paesi.

Il Dialogo si concentrerà su diversi temi cruciali:

• sicurezza, affidabilità e trasparenza dei sistemi di AI;
• capacity building per i Paesi in via di sviluppo, incluso l’accesso al calcolo ad alte prestazioni e competenze digitali;
• impatti sociali, economici, etici e culturali dell’AI;
• diritti umani, tutela linguistica e diversità culturale;
• promozione di open source, open data e modelli di AI aperti;
• armonizzazione e interoperabilità dei diversi approcci di governance.

Il Dialogo si terrà ogni anno per due giorni, in alternanza tra Ginevra e New York, con la presentazione del rapporto annuale del Panel e sessioni tematiche. Il primo incontro informale ad alto livello è previsto durante la settimana di apertura dell’80ª sessione dell’Assemblea generale (settembre 2025). Successivamente, gli appuntamenti saranno agganciati a eventi già consolidati: l’AI for Good Global Summit dell’ITU a Ginevra (2026) e il Forum STI sugli SDGs a New York (2027).

Ogni edizione sarà co-presieduta da due figure, una proveniente da un Paese sviluppato e l’altra da un Paese in via di sviluppo, incaricate di redigere la sintesi finale dei lavori. Dal secondo Dialogo in avanti sono previste anche consultazioni intergovernative per identificare aree prioritarie di governance, confluendo nella revisione dell’accordo ONU “Global Digital Compact”.

Risorse e prospettive

Il sostegno economico arriverà da contributi volontari di Stati, settore privato, fondazioni e istituzioni finanziarie, con particolare attenzione alla partecipazione dei Paesi in via di sviluppo. La trasparenza delle donazioni sarà garantita tramite pubblicazione integrale dei contributi.

Il mandato iniziale di Panel e Dialogo scadrà con la 82ª sessione dell’Assemblea generale, quando gli Stati membri valuteranno l’opportunità di proseguirne le attività.

Con questa decisione, l’ONU punta a rafforzare il coordinamento globale sull’AI, evitando una frammentazione normativa e tecnologica che rischierebbe di ampliare i divari tra Nord e Sud del mondo.

Un passo in avanti storicamente necessario. Il 2023-2025 è stato il triennio dell’esplosione dell’AI generativa (ChatGPT, Gemini, Claude, modelli open source come LLaMA), che ha acceso l’urgenza di regole comuni.

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