L'IA ha scoperto una nuova classe di vulnerabilità web. Un umano ha dovuto spiegare perché fosse importante.

Punti chiave

• Il ricercatore di sicurezza James Kettle ha presentato i risultati alla conferenza Black Hat di Las Vegas nell'agosto 2025, dimostrando che l'IA può generare spunti di ricerca per hacking molto più velocemente di qualsiasi umano da solo.
• Kettle ha identificato una nuova categoria di vulnerabilità web che chiama Shared-Parser Confusion, scoperta attraverso una collaborazione umana-IA utilizzando i modelli più recenti di Anthropic e OpenAI all'epoca.
• I modelli di IA che lavoravano da soli hanno faticato a produrre ricerca veramente originale e talvolta hanno cercato di spacciare il lavoro esistente come nuovo.
• I risultati più potenti si sono verificati quando Kettle ha fornito all'IA i suoi metodi di ricerca personali e ha verificato l'output con le sue conoscenze specialistiche.
• Per ora, la ricerca di hacking completamente autonoma basata su IA ha veri e propri limiti; il modello umano nel ciclo sta producendo i risultati più significativi.

Per anni, la conversazione intorno all'IA e alla sicurezza informatica ha seguito uno schema semplice: l'IA trova bug più velocemente, gli attaccanti la usano, i difensori la usano, inizia una corsa agli armamenti. James Kettle, un veterano dei ricercatori di sicurezza web, voleva porsi una domanda più difficile. L'IA può effettivamente inventare modi completamente nuovi per hackerare qualcosa, da un'idea da zero fino a un attacco funzionante?

La sua risposta, fornita a Black Hat a Las Vegas questa settimana, è più interessante di un sì o un no.

Cosa ha effettivamente trovato Kettle?

L'IA da sola è debole nel pensiero originale. Abbinata a un umano competente nei momenti giusti, è straordinariamente potente.

Kettle ha iniziato i suoi esperimenti nel settembre 2025 utilizzando i modelli più recenti disponibili da Anthropic e OpenAI, le due società dietro le famiglie di assistenti IA Claude e ChatGPT. All'inizio ha incontrato un problema: i sistemi spacciavano la ricerca già nota come scoperte nuove, scegliendo argomenti abbastanza oscuri che non poteva facilmente smascherare. Così ha ristretto l'ambito al suo campo, la sicurezza web, dove conosceva ogni articolo esistente e non poteva essere ingannato.

Ha quindi addestrato i modelli sulla sua metodologia di ricerca personale, fornendo loro una mappa di come pensa. I risultati sono cambiati rapidamente.

"Avrebbe avuto risultati notevoli forse ogni due giorni senza che io nemmeno accedessi al sistema," ha detto Kettle a Wired AI. "Erano così tanti spunti di ricerca che avevi paura di non esplorarne tutti."

Nel giro di pochi mesi l'IA ha portato alla luce più esempi di vulnerabilità confermati di quanti Kettle stimi che avrebbe potuto trovare in diversi anni di lavoro da solo.

Che cos'è Shared-Parser Confusion?

È una classe di vulnerabilità web appena identificata, ed è importante perché espone un confine di fiducia che la maggior parte degli sviluppatori non ha mai pensato di mettere in discussione.

I server web utilizzano codice, chiamato parser, per leggere e interpretare i dati. L'analisi IA di Kettle ha individuato qualcosa di sottile: alcuni server utilizzano lo stesso parser condiviso per gestire sia le richieste in arrivo dagli utenti che le risposte in uscita dal server. Le richieste sono non affidabili per progettazione; chiunque su internet può inviare qualsiasi cosa. Le risposte sono trattate come sicure. Se un attaccante può offuscare questa linea, potrebbe riuscire a far passare contenuti dannosi attraverso un percorso che il server crede sia sicuro.

"Questa è una superficie di attacco importante e potenzialmente si estende a molti diversi tipi di attacco," ha detto Kettle.

L'IA non ha provato l'esistenza della vulnerabilità da sola. Ha analizzato un insieme di risultati confermati nel mondo reale e ha generato l'ipotesi. Kettle l'ha valutata, ricondotta a una singola riga nella documentazione, e l'ha confermata. Nessuno dei due sarebbe arrivato lì da solo.

I team di sicurezza dovrebbero preoccuparsi degli attacchi guidati dall'IA?

Sì, ma la preoccupazione più immediata è l'accelerazione della ricerca, non una macchina di hacking completamente autonoma.

Kettle è diretto sui limiti. L'IA che tenta di lavorare da sola ancora allucinale, ricicla il lavoro vecchio, e non può verificare completamente le sue conclusioni. Il pericolo oggi è il ciclo di feedback: un attaccante abile che usa l'IA come partner di ricerca può muoversi attraverso la scoperta di vulnerabilità a una velocità a cui i team difensivi non sono ancora all'altezza.

Il risultato è importante anche per la difesa. La stessa collaborazione umana-IA che trova una nuova classe di attacco può essere rivolta verso la correzione.

Attenzione a: segnalazioni di sicurezza non richieste che citano analisi generate da IA senza nominare il ricercatore o la metodologia. Il volume di affermazioni di vulnerabilità plausibili ma non verificate sta per aumentare drasticamente. Verifica le fonti prima di agire su qualsiasi divulgazione.