# Il boom dei bug di sicurezza trovati dall'intelligenza artificiale. In FreeBSD, Firefox e non solo

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> Published: 2026-07-27 16:44:12+00:00

# Il boom dei bug di sicurezza trovati dall'intelligenza artificiale. In FreeBSD, Firefox e non solo

Un ricercatore di sicurezza di Anthropic ha dimostrato come i modelli linguistici avanzati siano in grado di trovare e sfruttare vulnerabilità software in modo **completamente autonomo**, senza intervento umano. Non una singola sequenza di tasti è stata digitata: al modello è stato semplicemente chiesto di trovare exploit.

## Il Salto di Capacità

Fino a poco tempo fa, i modelli linguistici potevano eseguire analisi di base su testi. Oggi sono in grado di produrre **catene di exploit complesse** che collegano 5-6 vulnerabilità, specialmente su browser web con molteplici livelli di protezione. La differenza è abissale:

"Non so quante persone al mondo siano in grado di produrre exploit come questi. È un numero ristretto. Ora chiunque voglia causare danni ma non ha le competenze tecniche può usare questi strumenti."

## Modelli Pubblici vs Privati

I modelli dimostrati erano privati (Antropic non li ha rilasciati per timore di abusi). Ma i modelli pubblici, accessibili a chiunque, arrivano con **3-12 mesi di ritardo**. Ogni progresso storico indica che ciò che oggi richiede un modello privato, domani sarà possibile su un portatile qualunque.

## Risultati Concreti

L'approccio ha già prodotto risultati significativi:

**wolfSSL**— bypass di qualsiasi certificato tramite attacco man-in-the-middle** Ghost CMS**(50.000 stelle GitHub) — SQL injection presente da 5 anni, risolta in 24 ore** OpenSSL**— bug crittografici complessi, inclusi problemi in AES-OCB e PKCS** Circa 3.000 vulnerabilità**scoperte e validate attraverso contractor specializzati

## Cosa Rende gli LLM Così Efficaci?

| Capacità | Descrizione |
|---|---|
Non si annoiano |
Sfruttano race condition ripetendo la stessa funzione 500 volte fino a trovare il tempismo giusto |
Vanno in profondità |
Analizzano ogni singola occorrenza di un'operazione potenzialmente pericolosa |
Vanno in ampiezza |
Esaminano interi codebase che un umano non avrebbe mai tempo di leggere |
Prototipano difese |
Testano misure di hardening su 50 vulnerabilità storiche in parallelo |

## Il Problema del "N-day"

Ancora più preoccupante della scoperta di nuove vulnerabilità (zero-day) è la capacità di estrarre exploit da patch pubblicate. I modelli ora possono analizzare diff binari e produrre un exploit funzionante in **2-10 ore**.

"Distribuire una patch senza accompagnarla con una disclosure approfondita non è più sufficiente."

## Attaccante vs Difensore

C'è uno squilibrio strutturale:

**Attaccante**— può tollerare falsi positivi (un exploit fallito non è un problema)** Difensore**— deve verificare ogni fix proposto dal modello

I modelli mentono ancora, e questo è accettabile per l'attacco ma non per la difesa.

## Il Futuro è Incerto

Nicholas è sorprendentemente onesto:

"Non so dove andrà a finire. Potremmo finire in un mondo in cui questi modelli riparano tutti i kernel automaticamente... o potrebbero fermarsi esattamente qui. Forse saranno molto più bravi in attacco che in difesa, o viceversa. Il futuro è più incerto oggi di quanto lo sia mai stato nella storia per capire cosa succederà."

L'unica certezza è che la capacità di scoprire vulnerabilità cresce esponenzialmente. I modelli chiusi di oggi saranno i modelli a pesi aperti di domani. E il software legacy, software scritto da sviluppatori ormai scomparsi, rimarrà esposto.