Principali Rivelazioni dal Black Hat USA e Ai4 2026

Il 29 luglio 2026, Kiteworks ha pubblicato il 2026 Data Security and Compliance Risk: Annual Survey Report, un sondaggio condotto su 459 leader di sicurezza, conformità e IT in 10 settori e tre regioni. La scoperta più rilevante è stata che nessuna delle misure di controllo dell'AI, come interruttori di emergenza, monitoraggio del comportamento o vincoli di scopo, era implementata da più del 31% delle organizzazioni. L'80% dei rispondenti aveva già subito un incidente di sicurezza o relativo all'AI nei 12 mesi precedenti.

Tre giorni dopo, si sono aperte le sessioni di formazione di Black Hat USA al Mandalay Bay, seguite tre giorni dopo da Ai4 al Venetian. La sovrapposizione dei temi trattati nei due eventi non è passata inosservata. Nel corso della settimana, entrambe le conferenze hanno dedicato le loro keynote, annunci dei vendor e sondaggi tra i partecipanti a confermare i dati del rapporto.

Cosa il rapporto aveva già previsto

Il rapporto valuta le organizzazioni su due misure composite: il Data Security Maturity Score (DSMS) e l'AI Governance Maturity Score (AIGMS). Il DSMS, che misura 11 controlli operativi di sicurezza, ha una media del 39 su 100. L'AIGMS, che misura 19 capacità di governance specifiche per l'AI, ha una media del 35 su 100. Moltiplicando questi due punteggi si ottiene l'indice Data Security and Compliance Readiness Index (DSCRI), che indica se la maturità della sicurezza e la governance dell'AI stanno avanzando insieme. La media del DSCRI è di 16,2 su 100. Solo il 7% delle organizzazioni ha raggiunto il livello più alto di sicurezza, e solo il 9% il livello più alto di governance dell'AI.

Il rapporto è un controllo di accountability rispetto a uno precedente pubblicato a dicembre 2025, che prevedeva che le lacune nei vincoli di scopo sarebbero state vicine al 63% e quelle negli interruttori di emergenza vicine al 60% a metà del 2026. Tuttavia, il sondaggio annuale ha rilevato che i vincoli di scopo erano assenti nel 74% delle organizzazioni e le capacità di interruzione erano assenti nel 79%. La lacuna non si è ridotta, ma si è ampliata.

Cosa la traccia di ricerca di Black Hat ha confermato

  • L'attacco all'AI si sposta dall'hardware al modello. Ricercatori dell'Università di Toronto hanno presentato GPUBreach, un attacco Rowhammer contro la memoria GDDR6 di NVIDIA che permette a un processo CUDA non privilegiato di ottenere un accesso completo all'host. Questo attacco colpisce direttamente le istanze cloud GPU condivise utilizzate per l'addestramento e l'inferenza dell'AI, il che significa che l'esposizione si trova sotto ogni politica di governance dell'AI scritta dalle aziende.
  • Anche il codice sorgente "sicuro" non è al sicuro dal suo compilatore. Una presentazione separata, intitolata "C and Its Consequences", ha dimostrato come le ottimizzazioni del compilatore possano reintroducere silenziosamente condizioni di gara che i sviluppatori credevano di aver risolto nel codice sorgente. Questo è un punto importante per chiunque scommette che le revisioni del codice assistite dall'AI possano catturare ciò che la revisione umana ha mancato.
  • Washington è presente a Black Hat come mai prima d'ora. Il keynote di apertura ha visto la partecipazione di Sean Cairncross, National Cyber Director della Casa Bianca, del direttore ad interim di CISA, del capo della Cyber Division dell'FBI e del principale consulente per il cyber dell'Dipartimento della Guerra. Questo è stato un concentramento senza precedenti di leadership civile per la cybersicurezza statunitense sul palco di Black Hat, e l'argomento è stato l'effetto dell'AI sulle operazioni offensive e difensive di cyber.
  • Ogni grande vendor di sicurezza ha lanciato un prodotto di "governance degli agenti" quest'anno. I vendor stanno trattando gli agenti AI come una classe di identità che necessita della stessa governance degli esseri umani. Attualmente, questa classe ha quasi nessuna governance, che è esattamente il divario che il rapporto annuale ha quantificato prima che qualsiasi stand di vendor si aprisse.
  • La ricerca sull'identità continua a identificare la stessa causa radicale, sia per agenti che per esseri umani. BeyondBeyond's Phantom Labs offensive research team ha pubblicato il suo primo indice annuale questa settimana: su più di 400 progetti di ricerca nell'ultimo anno, il 75% è riconducibile a una lacuna di identità o privilegio in qualche forma. La sicurezza dell'AI e degli LLM è stata la singola categoria più grande che il team ha studiato.
  • Le finestre di sfruttamento si sono ridotte a ore, e l'AI è una delle principali cause. Il rapporto CrowdStrike 2026 Threat Hunting ha rilevato che l'88% delle vulnerabilità con un proof-of-concept pubblico è stato sfruttato entro 48 ore dalla pubblicazione durante la prima metà del 2026. Alcuni gruppi di nation-state sono intervenuti in meno di 24 ore.
  • La supply chain dell'AI è ora un campo di battaglia. Lo stesso rapporto di CrowdStrike ha documentato un gruppo legato alla DPRK che ha iniettato un pacchetto npm malevolo in 131 pacchetti di framework AI fidati legati all'ecosistema Mastra, una compromissione diretta degli strumenti che gli sviluppatori utilizzano per costruire agenti AI.
  • Gli hacker non stanno "jailbreaking" i modelli. Stanno solo chiedendo gentilmente. Cisco Talos ha studiato i log delle richieste e le sessioni di codifica che gli attori delle minacce hanno esposto accidentalmente online, passando attraverso Claude Code, Codex, Cursor e Gemini. I bypass non erano sofisticati. Gli attori dividevano il lavoro malevolo tra sessioni in modo che nessuna singola richiesta sembrasse dannosa, o semplicemente dicevano al modello che stavano effettuando una ricerca sulla sicurezza autorizzata.

Cosa l'agenda di Ai4 ha confermato

Ai4 ha riunito Geoffrey Hinton, Fei-Fei Li e Andrew Ng sullo stesso palco per la prima volta. Hinton ha messo numeri reali sul rischio esistenziale dell'AI, mentre Ng ha testimoniato al Senato degli Stati Uniti che non vede una via credibile per questo rischio e che la retorica stessa fa danni. Programmare questo disaccordo direttamente, piuttosto che smussarlo in un consenso di panel, è di per sé un segnale: il dibattito è ora abbastanza mainstream da essere il fulcro centrale della conferenza.

L'impatto economico e industriale dell'AI

La discussione su Geoffrey Hinton, Fei-Fei Li e Andrew Ng ha evidenziato le implicazioni economiche dell'AI. Hinton ha sottolineato che il rischio esistenziale potrebbe avere un impatto catastrofico sulle economie globali, mentre Ng ha ribadito che la retorica del rischio esistenziale potrebbe danneggiare le opportunità di crescita economica. Questo dibattito riflette una crescente tensione tra la necessità di sviluppo tecnologico e la preoccupazione per i rischi associati, un equilibrio che il settore privato deve navigare con cautela.

La sfida della regolamentazione

La presenza di figure governative di alto livello a Black Hat ha sottolineato l'importanza della regolamentazione nell'era dell'AI. La discussione ha evidenziato la necessità di politiche che bilancino l'innovazione con la sicurezza, un tema cruciale per le aziende che operano in settori altamente regolamentati come la finanza e la sanità. La regolamentazione potrebbe diventare un fattore determinante per la competitività delle aziende, spingendo verso standard di governance più rigidi.

L'evoluzione del mercato della sicurezza

Il lancio di prodotti di "governance degli agenti" da parte di tutti i principali vendor di sicurezza indica un cambiamento strategico nel mercato. Questi prodotti rappresentano un'opportunità significativa per le aziende di sicurezza, con previsioni di crescita del settore che raggiungono i 100 miliardi di dollari entro il 2030. Tuttavia, la frammentazione del mercato e la mancanza di standard comuni rappresentano sfide per l'adozione diffusa.

L'importanza della supply chain

L'attacco documentato da CrowdStrike alla supply chain dell'AI sottolinea l'importanza della sicurezza della supply chain nel contesto dell'AI. Questo ha spinto le aziende a rivalutare le loro strategie di approvvigionamento, con un focus crescente su fornitori con certificazioni di sicurezza avanzate. Inoltre, ha evidenziato la necessità di soluzioni di monitoraggio continuo per rilevare e rispondere rapidamente alle minacce nella supply chain.

L'adozione aziendale dell'AI

Nonostante i rischi, le aziende continuano a investire pesantemente nell'AI. Secondo una ricerca di Gartner, il 60% delle grandi aziende ha implementato almeno un progetto di AI nel 2026, con un aumento del 25% rispetto all'anno precedente. Tuttavia, l'adozione è spesso limitata da preoccupazioni sulla sicurezza e sulla governance, con molte aziende che cercano soluzioni per bilanciare l'innovazione con la gestione del rischio.

Il ruolo della formazione e della consulenza

Con l'aumentare della complessità dell'AI, c'è una crescente domanda di servizi di formazione e consulenza. Le aziende stanno investendo in programmi di formazione per i loro dipendenti per garantire che possano utilizzare in modo sicuro e responsabile le tecnologie AI. Inoltre, stanno collaborando con esperti esterni per sviluppare strategie di governance e sicurezza personalizzate, riflettendo la necessità di competenze specializzate in questo campo.

L'impatto sull'occupazione

Il dibattito sull'AI ha evidenziato anche le implicazioni per il mercato del lavoro. Mentre alcune voci prevedono un futuro in cui l'AI sostituirà molti lavori, altri, come Andrew Ng, sottolineano che l'AI creerà nuove opportunità e che il focus dovrebbe essere sulla formazione dei lavoratori per adattarsi a questo cambiamento. Le aziende stanno iniziando a rivalutare le loro strategie di assunzione e formazione per prepararsi a un futuro con l'AI.

Le implicazioni per gli investitori

Le discussioni a Black Hat e Ai4 hanno anche attirato l'attenzione degli investitori. Gli investitori stanno cercando opportunità in settori come la cybersecurity e la governance dell'AI, ma sono anche consapevoli dei rischi associati. Questo ha portato a un approccio più cauto agli investimenti, con un focus su aziende con solide strategie di gestione del rischio e governance.

La necessità di collaborazione

Infine, è emersa chiaramente la necessità di una maggiore collaborazione tra settore pubblico, privato e accademico. Le sfide poste dall'AI richiedono un approccio multidisciplinare, con la condivisione di conoscenze e risorse tra diversi settori. Le iniziative di collaborazione, come i consorzi di ricerca e gli standard di settore, stanno guadagnando slancio, riflettendo la consapevolezza che nessuna singola entità può affrontare queste sfide da sola.

Le riflessioni e le discussioni emerse da Black Hat e Ai4 offrono uno sguardo completo sulle opportunità e le sfide poste dall'AI. Mentre il settore continua a evolversi, l'importanza della governance, della sicurezza e della collaborazione diventa sempre più evidente. Le aziende che riusciranno a navigare con successo in questo panorama complesso saranno quelle che sapranno bilanciare l'innovazione con la gestione del rischio, adottando un approccio proattivo e collaborativo.

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