La rapida diffusione dell’intelligenza artificiale nelle aziende sta ampliando anche la superficie esposta agli attacchi informatici. Secondo il rapporto trimestrale di Kaspersky su exploit e vulnerabilità, nel secondo trimestre del 2026 sono state registrate 935 vulnerabilità nei servizi di IA, nei Large Language Model e negli strumenti collegati, un numero dieci volte superiore rispetto al quarto trimestre del 2025.
La crescita riguarda anche i problemi più gravi. Nello stesso periodo, le vulnerabilità classificate come critiche sono arrivate a 119, quasi cinque volte il livello rilevato alla fine del 2025. I dati provengono da Kaspersky Vulnerability Management e comprendono vulnerabilità rese note negli LLM, negli strumenti di intelligenza artificiale e nei plugin che offrono funzionalità analoghe.
L’aumento non dimostra automaticamente che ogni servizio di IA sia diventato dieci volte meno sicuro: può riflettere anche la moltiplicazione dei prodotti disponibili, una maggiore adozione da parte delle imprese e un’intensificazione delle attività di ricerca. Segnala però un problema concreto: la velocità con cui l’IA viene integrata nei processi aziendali rischia di superare quella con cui vengono progettati e applicati i relativi controlli di sicurezza.
Controllo degli accessi, autenticazione e injection tra i punti deboli
L’analisi di Kaspersky individua tre aree particolarmente esposte: il controllo degli accessi agli oggetti critici, le procedure di autenticazione e autorizzazione e le vulnerabilità di tipo “injection”.
Il controllo degli accessi stabilisce quali utenti, applicazioni o servizi possano visualizzare, modificare o utilizzare determinate risorse. In un ambiente basato sull’intelligenza artificiale, queste risorse possono comprendere documenti aziendali, basi di conoscenza interne, archivi di conversazioni, credenziali, strumenti collegati al modello e dati personali. Se i permessi non sono configurati correttamente, un utente potrebbe riuscire ad accedere a informazioni o funzioni che dovrebbero essergli precluse.
Autenticazione e autorizzazione svolgono compiti diversi ma complementari. La prima verifica l’identità di chi accede; la seconda determina quali operazioni quella persona o quel sistema possa compiere. Un’implementazione incompleta può consentire l’uso improprio di account, interfacce di programmazione o funzioni riservate.
Gli attacchi di tipo injection puntano invece a introdurre input costruiti per alterare il comportamento previsto di un’applicazione. Nei sistemi tradizionali possono colpire, per esempio, database o comandi di sistema. Nei servizi basati su modelli linguistici il problema può estendersi alle istruzioni elaborate dall’IA e alle azioni compiute attraverso plugin o strumenti esterni. Il rischio aumenta quando un modello non si limita a produrre testo, ma può consultare archivi, richiamare applicazioni, inviare richieste o intervenire su procedure operative.
Perché plugin e collegamenti esterni ampliano la superficie di attacco
Un modello linguistico utilizzato da solo ha capacità operative relativamente circoscritte. Quando viene collegato a database, servizi cloud, posta elettronica, strumenti di collaborazione o sistemi gestionali, può diventare molto più utile, ma anche più complesso da proteggere.
Ogni integrazione introduce un ulteriore punto in cui devono essere gestiti identità, autorizzazioni, credenziali e flussi di dati. Un plugin configurato con privilegi eccessivi, per esempio, potrebbe consentire a un servizio di IA di consultare più informazioni di quelle strettamente necessarie. Un controllo insufficiente degli input potrebbe invece indurre il sistema a elaborare istruzioni manipolate o contenuti provenienti da fonti non affidabili.
Il principio di fondo è quello del privilegio minimo: ogni componente dovrebbe poter accedere soltanto alle risorse indispensabili per svolgere il proprio compito. La sua applicazione, tuttavia, può diventare difficile nelle aziende che stanno introducendo rapidamente numerosi assistenti, strumenti generativi e servizi di terze parti senza una visione centralizzata delle integrazioni attive.
Alexander Kolesnikov, Malware Expert di Kaspersky, sottolinea la necessità di affiancare alla gestione delle vulnerabilità un controllo continuo dell’ambiente aziendale: “Strumenti, plugin e tecnologie di intelligenza artificiale contribuiscono ad automatizzare efficacemente le attività, ma la rapida diffusione dell’IA all’interno delle aziende sta creando nuove sfide in materia di sicurezza. Le lacune nel controllo degli accessi, nell’autenticazione e nella gestione degli attacchi di tipo ‘injection’ stanno emergendo come i tipi di vulnerabilità più frequenti. Per garantire la propria protezione, le aziende necessitano di una visibilità in tempo reale sulla propria infrastruttura e sui controlli di accesso, non solo della tradizionale gestione delle patch, in modo da poter rilevare e bloccare le minacce al momento giusto”.
Vulnerabilità e attacchi non sono la stessa cosa
Il numero di vulnerabilità individuate e quello degli attacchi osservati descrivono fenomeni collegati, ma distinti. Una vulnerabilità è una debolezza tecnica che potrebbe essere sfruttata; un attacco rappresenta invece un tentativo concreto di compromettere un sistema, ingannare un utente o distribuire software dannoso.
Nel suo rapporto dedicato alle piccole e medie imprese, Kaspersky afferma che nei primi quattro mesi del 2026 le proprie soluzioni di sicurezza hanno rilevato più di 33.300 attacchi contro PMI, nei quali programmi dannosi o indesiderati per PC erano nascosti dietro servizi di intelligenza artificiale popolari. Il volume sarebbe quasi cinque volte superiore rispetto allo stesso periodo del 2025.
Il dato indica che la notorietà dell’IA viene sfruttata anche come esca. Un servizio conosciuto può essere imitato attraverso siti contraffatti, falsi programmi di installazione o altri contenuti presentati come strumenti legittimi. La vittima pensa di scaricare o utilizzare un’applicazione di intelligenza artificiale, ma finisce per installare software indesiderato o malevolo.
È importante precisare che questi numeri derivano dalle rilevazioni dei prodotti Kaspersky. Non costituiscono quindi, da soli, una misurazione completa di tutti gli attacchi avvenuti a livello mondiale. Offrono comunque un’indicazione dell’interesse crescente dei criminali informatici per un mercato che attira utenti, investimenti e dati aziendali.
Le PMI affrontano rischi organizzativi oltre che tecnici
Le piccole e medie imprese possono essere particolarmente esposte perché spesso adottano strumenti di IA attraverso iniziative distribuite tra singoli reparti o dipendenti. Un servizio online può essere attivato in pochi minuti, talvolta senza una valutazione preventiva della sicurezza, delle condizioni di trattamento dei dati o delle autorizzazioni richieste.
Il problema non riguarda soltanto le vulnerabilità presenti nel software. Comprende anche l’uso di account personali per attività lavorative, la condivisione di documenti riservati con servizi esterni, la conservazione non controllata delle conversazioni e l’installazione di plugin provenienti da fonti poco affidabili. In assenza di regole chiare, l’azienda può non sapere quali strumenti siano effettivamente utilizzati né quali informazioni vengano trasferite al loro interno.
La risposta richiede quindi un inventario dei servizi adottati, criteri per autorizzare le nuove applicazioni, una revisione periodica dei privilegi e attività di formazione. La gestione delle patch resta essenziale, ma non è sufficiente quando il rischio dipende anche da identità digitali, configurazioni, collegamenti tra sistemi e comportamenti degli utenti.
La sicurezza diventa un fattore competitivo per il mercato dell’IA
La crescita delle vulnerabilità potrebbe avere conseguenze anche sugli equilibri del settore. Man mano che l’intelligenza artificiale passa dalla sperimentazione all’impiego nei processi quotidiani, aziende e pubbliche amministrazioni potrebbero valutare i fornitori non soltanto in base alle capacità dei modelli, ma anche alla qualità dei controlli di accesso, alla tracciabilità delle operazioni e alla rapidità con cui vengono corrette le falle.
I produttori capaci di offrire strumenti di amministrazione centralizzata, registri delle attività e una gestione dettagliata dei permessi potrebbero ottenere un vantaggio nelle applicazioni aziendali. Al contrario, servizi difficili da governare o plugin poco trasparenti potrebbero incontrare maggiori resistenze nei contesti in cui vengono trattati dati sensibili.
Una maggiore attenzione alla sicurezza potrebbe però aumentare costi e tempi di adozione. Prima di collegare un assistente a documenti, database o applicazioni operative, le imprese dovranno verificare quali dati possa leggere, quali azioni possa eseguire e come vengano protette le credenziali. Questo lavoro richiede competenze che non tutte le organizzazioni possiedono internamente.
Kaspersky propone Kaspersky Next come soluzione per il monitoraggio continuo, la protezione proattiva e la risposta agli incidenti negli ambienti aziendali che utilizzano l’IA. Si tratta della proposta commerciale dell’azienda: il comunicato non presenta benchmark indipendenti che consentano di valutarne l’efficacia rispetto a prodotti concorrenti.
L’adozione dell’IA richiede una governance più matura
Il dato più significativo non è soltanto l’aumento numerico delle vulnerabilità, ma la distanza che può crearsi tra l’introduzione di nuove funzioni e la capacità di governarle. Più un sistema di IA viene collegato a dati e strumenti aziendali, maggiori sono le conseguenze potenziali di permessi errati, autenticazioni deboli o input manipolati.
Per ridurre il rischio, le organizzazioni dovranno combinare aggiornamento del software, controllo degli accessi, monitoraggio delle attività e verifica delle integrazioni. Sarà altrettanto importante distinguere gli strumenti autorizzati da quelli introdotti informalmente dai dipendenti e limitare i privilegi concessi a modelli e plugin.
Resta inoltre da verificare quanto l’aumento registrato da Kaspersky dipenda dalla crescita effettiva delle debolezze nei singoli prodotti e quanto, invece, dalla rapida espansione dell’ecosistema e dalla maggiore attenzione dei ricercatori. In entrambi i casi, la direzione è chiara: la sicurezza non può essere aggiunta dopo l’adozione dell’intelligenza artificiale, ma deve accompagnarne fin dall’inizio la progettazione, l’integrazione e l’utilizzo quotidiano.
