Gli aggressori stanno industrializzando su larga scala: dove si posizionano i difensori nel 2026

• Gli attacchi tramite domini simili sono diventati economici da lanciare su larga scala e la maggior parte delle organizzazioni sottovaluta quanto di questa attività le stia prendendo di mira proprio ora
• La vera opportunità dell'IA nel 2026 non è un nuovo rilascio di modelli, ma l'integrazione. I componenti esistono già. Il valore deriva dal metterli insieme correttamente.
• Radar Lite offre a qualsiasi organizzazione una fotografia gratuita e in tempo reale della sicurezza del proprio dominio, confrontata con quella di migliaia di altri operatori del settore
• La capacità MCP di Red Sift è in fase di test su OnDMARC, BrandTrust, Certificates e ASM, con un rilascio completo ai clienti previsto per il 2026

Lo stato attuale della protezione AI è preoccupante, come osserva Rahul: "Temo che ci sia una tendenza a promettere troppo e poi mantenere poco, il che rende i team riluttanti ad adottare l'IA. Se il tuo fornitore ti dice che questa cosa magica farà tutto ciò che ti serve e poi non lo fa, si creano più problemi di quanti se ne risolvano."

Questa riluttanza rappresenta un rischio concreto. L'affaticamento da IA, ossia quando i team di sicurezza smettono di utilizzare nuovi strumenti perché in precedenza sono rimasti delusi, danneggia seriamente i risultati in termini di sicurezza. Significa che minacce che strumenti adeguati potrebbero intercettare rimangono non affrontate.

L'altro lato della medaglia è altrettanto reale. "Le minacce e la complessità si moltiplicano mentre le risorse per contrastarle restano al massimo invariate." I budget e il personale dei team di sicurezza non crescono in proporzione all'ampliarsi delle superfici d'attacco. In questo contesto, l'IA non è un lusso, ma una necessità strutturale.

La posizione di Red Sift è che il 2026 sarà l'anno in cui il mercato passerà dalla promessa dell'IA alla realtà pratica. Non perché i modelli migliorino improvvisamente, ma perché finalmente è stata raggiunta una vera integrazione.

Rahul ha portato come esempio il recente progetto ClaudeBot, che ha utilizzato una capacità già esistente di Claude Code integrandola con Telegram, WhatsApp e Slack, consentendo agli utenti di gestire le email, eseguire script e compiere azioni sui propri computer dalle interfacce di messaggistica che già utilizzano.

"Non c'è letteralmente nessuna magia qui. Si tratta fondamentalmente di un lavoro di integrazione. Questo è un modello LLM disponibile da nove mesi. Tutto ciò che è stato fatto è confezionare in modo intelligente questa soluzione con le giuste integrazioni, e all'improvviso l'utilità è cresciuta esponenzialmente."

Questo esempio evidenzia chiaramente le opportunità disponibili per i team di sicurezza. "Abbiamo i dati, abbiamo le piattaforme, abbiamo le API sottostanti. Dobbiamo aprirle a modelli capaci, indirizzarli correttamente e usarli davvero contro problemi aziendali che ci toccano tutti."

Red Sift fa questo dal 2021. La domanda, per il 2026, è fino a che punto si possa arrivare.

Il primo caso riguarda l'adozione e la manutenzione dei protocolli. Red Sift OnDMARC aiuta le organizzazioni a implementare correttamente DMARC (Domain-based Message Authentication, Reporting and Conformance) e a mantenerlo aggiornato durante le modifiche dell'infrastruttura di invio, supportato da Red Sift Radar, il primo strumento LLM sul mercato pensato per identificare e risolvere più rapidamente i problemi di sicurezza. Strumenti simili coprono anche PKI e monitoraggio dei certificati. Questi sono protocolli complessi, stratificati, che si influenzano a vicenda in modalità di difficile comprensione senza il supporto dell'IA, soprattutto alla scala di enti pubblici di grandi dimensioni o multinazionali.

Il secondo riguarda il monitoraggio del brand e delle impersonificazioni. DMARC protegge il tuo dominio di invio da tentativi di spoofing. Ma non può impedire a un attaccante di registrare un dominio simile e usarlo per il phishing. "Gli standard su questo tacciono," spiega Rahul, "perché non si possono creare standard a livello internet per risolvere questi problemi."

Red Sift Brand Trust colma questa lacuna. Utilizza modelli AI agentici per il rilevamento dei loghi, il riconoscimento facciale in caso di impersonificazione di dirigenti, e l'analisi dei pattern sul web e sui social media per individuare abusi in corso del brand. Rahul è stato chiaro nello specificare che questi compiti non sfruttano l'IA generativa. "Se volessimo fare riconoscimento di loghi su scala internet con un workflow di IA generativa, dovremmo costruire centrali nucleari apposta."

Non è solo una battuta. È la questione della sostenibilità resa concreta.

Billy ha sollevato la questione dell'impatto ambientale e Rahul ha aggiunto: "Mi piace pensare all'IA generativa come uno strumento che, in modo semplicistico, trasforma energia in intelligenza. Più energia ci metti, più intelligenza ne ottieni. Tutti cercano il giusto equilibrio tra quanta energia spendere e quanta intelligenza ottenere."

La conseguenza pratica è che utilizzare un modello generativo pesante per un compito che un modello specializzato può svolgere meglio è uno spreco da ogni punto di vista: costi, velocità, impatto ambientale e spesso anche accuratezza.

Red Sift agisce su tre leve in questo ambito. Primo, non tutto usa l'IA generativa: il riconoscimento facciale e quello dei loghi si basano su modelli specifici. Secondo, quando si usa l'IA generativa, viene selezionato il modello adatto alla complessità del problema. Terzo, controllano direttamente i dati in ingresso al modello, influenzando così il consumo energetico.

Sulla rendicontazione carbonica verso i clienti, Rahul spiega che Red Sift sta sviluppando questa capacità internamente ma non è ancora disponibile verso l'esterno. "Speriamo di poterla offrire direttamente ai clienti in futuro, specialmente a quelli con esigenze stringenti di rendicontazione ambientale. Ad oggi non è una richiesta pressante, ma confidiamo che sarà disponibile a breve."

Se la tua organizzazione ha esigenze di rendicontazione ambientale, è opportuno segnalarlo al tuo referente cliente di Red Sift.

Dalla sessione live di Q&A: quali vettori di attacco guidati dall'IA i team di sicurezza ancora non comprendono a fondo e cosa dovrebbero prioritizzare.

La risposta di Rahul è stata precisa: industrializzazione di domini e siti web lookalike.

"Abbiamo visto che il costo di predisporre e lanciare questi attacchi è calato così tanto che succede su larga scala praticamente a danno di ogni nostro cliente, in modi di cui spesso non si ha nemmeno consapevolezza oggi."

La catena di attacco è semplice. Si registra un dominio simile. Si allestisce un sito di phishing credibile, spesso con contenuti generati da IA e materiali del brand rubati. Seguono email di phishing, frodi via SMS o profili social falsi. Gli utenti che ci finiscono pensano di essere sul sito reale dell'azienda.

Non si tratta di un rischio emergente. È una minaccia pienamente attiva ora e su larga scala, contro organizzazioni di tutte le dimensioni. L'errore di valutazione riguarda il volume, non la gravità: molte aziende pensano all'impersonificazione del brand come un evento occasionale; per qualsiasi marchio noto, invece, è continuo.

Billy ha mostrato due funzionalità in sviluppo.

La versione ChatGPT di Radar Lite è in anteprima per gli sviluppatori e non ancora pubblica. Una volta disponibile, consentirà a chiunque di effettuare verifiche di sicurezza sui domini e ottenere benchmarking direttamente dentro ChatGPT. Il vantaggio rispetto alla versione web è il contesto conversazionale: se la valutazione segnala che i record CAA non sono corretti, puoi chiedere a ChatGPT nello stesso thread cosa sono, perché contano e come correggerli. Il report diventa così l'inizio di una sessione di lavoro anziché un documento statico.

Rahul ha spiegato così la scelta di essere dove sono già gli utenti: "Non ci interessa dove vivano i nostri strumenti. Se qualcuno vuole fare una verifica di sicurezza dominio dentro ChatGPT, perché non permettergli di usare i migliori strumenti e dati disponibili?"

Anche la capacità MCP (Model Context Protocol) è in test attivo. Billy l'ha mostrata dal vivo, collegata ad account demo di Red Sift su OnDMARC, BrandTrust, Certificates e ASM. Tramite un'interfaccia a riga di comando, si può chiedere di recuperare configurazioni, segnalare problemi e avviare azioni di remediation su tutti e quattro i prodotti.

"Ci stiamo muovendo verso un mondo in cui tutte le nostre interazioni con le applicazioni avverranno tramite riga di comando. Da questo punto di vista torniamo un po' al 1982, ma ottenere accesso in questo modo è potentissimo non solo per la rapidità, ma anche per poter apportare modifiche alle configurazioni e vedere cosa accade davvero nell'infrastruttura."

L'obiettivo è permettere ai clienti di apportare modifiche corrette più velocemente, capire il perché e farlo tutto da ambienti familiari come Claude o ChatGPT, senza dover passare da un'interfaccia prodotto all'altra.