Google Threat Intelligence Group (GTIG) afferma che l'intelligenza artificiale sta influenzando sia il volume delle falle software segnalate sia le caratteristiche delle vulnerabilità individuate.
In un'analisi delle divulgazioni di vulnerabilità da gennaio 2025 ad agosto 2026, GTIG ha riferito che le divulgazioni mensili di CVE sono aumentate da 5.045 a gennaio 2026 a 10.477 a luglio, prima di raggiungere 10.740 ad agosto. Il gruppo ha avvertito che i soli totali delle divulgazioni non indicano necessariamente un corrispondente aumento del rischio per la sicurezza, poiché l'assegnazione automatizzata dei CVE, in particolare nei progetti open source, può gonfiare le cifre.
Ad esempio, le divulgazioni che menzionavano il kernel Linux hanno rappresentato circa 5.000 CVE nei primi otto mesi del 2026, ha dichiarato GTIG, senza che sia stato osservato lo sfruttamento attivo di queste problematiche come zero-day.
Tendenze nello sfruttamento
GTIG ha identificato 141 vulnerabilità distinte sfruttate in attacchi durante i primi otto mesi del 2026, superando le 127 registrate nell'intero 2025. La media mensile è salita a circa 18 vulnerabilità sfruttate, rispetto alle 10,5 dello scorso anno. Ciononostante, il gruppo ha affermato che solo circa lo 0,23% delle vulnerabilità divulgate nel 2026 aveva uno sfruttamento attivo confermato.
L'attività zero-day è aumentata più moderatamente, da una media di otto casi al mese nel 2025 a 11 al mese nel 2026. GTIG ha valutato che l'aumento più ampio dello sfruttamento sia stato determinato in larga misura da vulnerabilità note e divulgate in precedenza, talvolta chiamate n-day.
Il rapporto suggerisce che gli aggressori potrebbero utilizzare modelli linguistici di grandi dimensioni e strumenti correlati per accelerare l'analisi di patch, differenze tra versioni, avvisi e codice exploit proof-of-concept, consentendo loro di trasformare più rapidamente in armi le falle pubbliche.
Le falle individuate dall'IA mostrano un profilo di rischio diverso
Le vulnerabilità che GTIG ha classificato come probabilmente individuate dall'IA sono state valutate più frequentemente come a impatto medio o alto rispetto alle scoperte convenzionali. La metà di tali falle individuate dall'IA poteva portare all'esecuzione di codice da remoto, rispetto al 26% delle scoperte non legate all'IA.
GTIG ha attribuito la differenza in parte a programmi di ricerca assistiti dall'IA che prendono di mira confini di privilegi sensibili e sistemi critici. Ha inoltre affermato che i modelli di IA possono contribuire a identificare errori di sicurezza della memoria e logici che gli strumenti convenzionali di analisi statica possono non rilevare.
- GTIG ha confermato lo sfruttamento di alcune vulnerabilità individuate dall'IA.
- Un esempio citato è stato CVE-2026-1731, un problema di command injection nei prodotti BeyondTrust che sarebbe stato individuato da un agente di ricerca autonomo.
- Nel 2026, fino ad agosto, sono stati registrati oltre 1.500 CVE correlati all'IA, molti dei quali riguardavano framework di orchestrazione dell'IA.
GTIG prevede che i tassi di scoperta e sfruttamento delle vulnerabilità continueranno ad aumentare nel breve termine, pur rilevando che lo sfruttamento della stessa infrastruttura IA rimane limitato e che non ha osservato attacchi zero-day mirati a tale infrastruttura.