Il Threat Hunting Report 2026 descrive vulnerabilità sfruttate entro poche ore, supply chain compromesse e abusi dei modelli aziendali. Crescono anche gli attacchi contro cloud e identità digitali.
L’intelligenza artificiale ha assunto tre ruoli nelle operazioni dei criminali informatici: strumento di attacco, obiettivo da compromettere e moltiplicatore delle capacità operative. Gli avversari la usano per produrre payload e comandi, cercano di accedere ai modelli aziendali e colpiscono le infrastrutture sulle quali si basano applicazioni e servizi AI.
Il quadro emerge dal Threat Hunting Report 2026 di CrowdStrike, basato sulle attività rilevate dal gruppo Counter Adversary Operations. Il periodo complessivo di osservazione va dal 1° luglio 2025 al 30 giugno 2026, anche se alcune statistiche riguardano intervalli più limitati.
CrowdStrike dichiara di seguire oltre 290 gruppi e attori delle minacce, associati a operazioni statali, criminali o di spionaggio. I dati derivano dalle indagini svolte dagli analisti di intelligence e dagli esperti di threat hunting del team OverWatch.
Quasi 200.000 richieste AI in due minuti
Uno dei casi analizzati riguarda una campagna di LLMjacking, termine che descrive l’accesso abusivo ai modelli linguistici e alle risorse cloud necessarie per eseguirli.
L’obiettivo può consistere nel sottrarre chiavi API, usare la capacità di calcolo della vittima o accedere a un modello aziendale senza autorizzazione. Gli aggressori possono così trasferire all’organizzazione compromessa i costi delle proprie attività e raggiungere informazioni riservate inserite nei sistemi AI.
Nel corso di una campagna, CrowdStrike ha registrato quasi 200.000 richieste API dirette a modelli AI in appena due minuti. Un volume simile può causare costi elevati, saturare le risorse disponibili e interferire con i servizi legittimi.
Il report indica inoltre che le segnalazioni attivate da agenti AI sono cresciute a un ritmo 2,5 volte superiore rispetto a quelle associate alle normali attività umane. Il dato non implica che tutte le operazioni degli agenti siano malevole. Mostra però quanto sia diventato più difficile distinguere un processo automatizzato legittimo da un abuso.
Vulnerabilità sfruttate entro 24 ore
La disponibilità pubblica di una vulnerabilità e del relativo codice dimostrativo può aprire una finestra molto breve per installare gli aggiornamenti.
Tra gennaio e giugno 2026, l’88% dei tentativi di sfruttamento osservati da CrowdStrike, nei casi con una proof-of-concept pubblica, è avvenuto entro 48 ore dalla diffusione del codice.
Una proof-of-concept, spesso abbreviata in PoC, dimostra che una vulnerabilità può essere sfruttata. È uno strumento utile per ricercatori e amministratori, ma può offrire agli aggressori una base pronta per sviluppare un attacco.
I gruppi associati da CrowdStrike alla Cina VAULT PANDA e GENESIS PANDA avrebbero colpito entro 24 ore dalla divulgazione di una vulnerabilità critica in un’applicazione web.
Dopo la pubblicazione della vulnerabilità React2Shell, gli analisti di OverWatch hanno esaminato oltre 800 segnalazioni relative a più di 80 vittime in quattro giorni. Nell’aprile 2026, un attore associato alla Bielorussia e identificato come UMBRAL BISON avrebbe sfruttato la vulnerabilità Linux CVE-2026-31431 poco più di 20 ore dopo la divulgazione pubblica.
Secondo CrowdStrike, l’intelligenza artificiale potrebbe ridurre ulteriormente questi intervalli, poiché consente di analizzare codice, cercare vulnerabilità e adattare gli exploit con maggiore rapidità. Il rapporto precisa però che la contrazione delle finestre di sfruttamento precede la diffusione dei modelli AI più avanzati.
Pacchetti npm compromessi nella supply chain AI
Le librerie open source e le dipendenze software rappresentano un obiettivo particolarmente redditizio. La compromissione di un singolo componente può trasferire codice malevolo a numerosi progetti che lo considerano affidabile.
Nel giugno 2026, STARDUST CHOLLIMA, gruppo associato da CrowdStrike alla Corea del Nord, avrebbe inserito una dipendenza npm malevola in almeno 131 pacchetti del framework AI Mastra. Non risultano quindi compromessi 131 framework distinti, ma 131 pacchetti appartenenti allo stesso ecosistema.
Nel marzo precedente, il gruppo avrebbe usato le credenziali sottratte a un manutentore per alterare il pacchetto npm di Axios e distribuire varianti del malware ZshBucket adatte alle diverse piattaforme.
Il registro npm ospita pacchetti JavaScript che gli sviluppatori possono integrare nei propri progetti. Molte installazioni richiamano automaticamente altre dipendenze ed eseguono script, caratteristica che permette a un componente alterato di propagare l’attacco lungo la software supply chain.
Secondo il report, l’87% delle minacce rilevate nei repository software durante il primo semestre del 2026 ha interessato pacchetti npm.
CrowdStrike attribuisce invece ad ALTERED SPIDER la compromissione di oltre 300 dipendenze software in un solo giorno. L’operazione aveva lo scopo di raccogliere credenziali e aprire un percorso verso gli ambienti cloud delle vittime.
Gli attacchi seguono l’intelligenza artificiale nel cloud
Le attività criminali rivolte agli ambienti cloud sono aumentate del 171%, secondo i dati proprietari di CrowdStrike. Gli episodi osservati comprendono furti di credenziali, cryptomining, accessi abusivi ai modelli linguistici e sottrazione di asset finanziari digitali.
I modelli AI aziendali richiedono spesso potenza di calcolo elevata, account cloud privilegiati e accesso a grandi quantità di dati. Una chiave API sottratta può quindi offrire agli aggressori risorse costose e una possibile strada verso archivi, applicazioni e segreti aziendali.
Anche le pipeline che collegano lo sviluppo del modello, l’archiviazione dei dati e la distribuzione delle applicazioni ampliano la superficie di attacco. Una protezione limitata al solo endpoint non basta quando l’identità compromessa consente di accedere direttamente a un servizio SaaS o cloud.
Vishing e device code phishing contro le identità
Le intrusioni basate sul vishing, il phishing condotto tramite telefonate, sono raddoppiate nella prima metà del 2026 rispetto al secondo semestre del 2025.
I gruppi criminali identificati come CORDIAL SPIDER e SNARKY SPIDER avrebbero usato chiamate fraudolente per sottrarre dati da applicazioni SaaS e compromettere account protetti da sistemi Single Sign-On. In un caso, SNARKY SPIDER sarebbe passato dal controllo dell’account al furto dei dati in meno di cinque minuti.
Il Single Sign-On permette di usare la stessa identità per accedere a più applicazioni. Questa comodità rende l’account centrale un obiettivo di grande valore: una sola compromissione può aprire l’accesso a posta elettronica, archivi cloud, strumenti di collaborazione e sistemi amministrativi.
Il rapporto segnala anche una crescita di 15 volte dei tentativi mensili di device code phishing nel corso di sei mesi. Questa tecnica sfrutta i codici temporanei usati per autorizzare dispositivi privi di una tastiera completa, come smart TV e terminali.
Il criminale convince la vittima ad aprire una pagina autentica e a inserire un codice generato dall’aggressore. L’utente completa l’autenticazione sul sito legittimo, ma concede l’accesso al dispositivo o alla sessione controllata dal criminale. Proprio l’uso di un dominio reale e di un normale flusso di autorizzazione rende la frode difficile da riconoscere.
La protezione dei sistemi AI parte da identità e dipendenze
«L’AI è ormai parte integrante delle moderne operazioni degli avversari. Sta trasformando il modo in cui gli attacchi vengono pianificati, eseguiti e scalati, e amplia la superficie che le aziende devono proteggere», ha dichiarato Adam Meyers, Head of Counter Adversary Operations di CrowdStrike.
Il report indica la necessità di controllare gli accessi ai modelli, proteggere le chiavi API e applicare limiti alle richieste. Diventa altrettanto importante registrare le operazioni eseguite dagli agenti AI, distinguere le identità umane da quelle automatiche e revocare le autorizzazioni non più necessarie.
Sul fronte della supply chain, le organizzazioni devono conoscere le dipendenze presenti nei progetti, bloccare versioni precise dei pacchetti, verificare gli aggiornamenti e controllare gli script eseguiti durante l’installazione. La velocità degli attacchi richiede inoltre procedure che riducano il tempo tra la pubblicazione di una vulnerabilità critica e l’applicazione delle correzioni.
