28/08/2026
🎣 Phishing nell’era dell’AI: quando distinguere il vero dal falso diventa più difficile
Immaginiamo di rientrare dalle ferie e trovare la casella di posta piena di messaggi.
Tra questi ce n’è uno apparentemente normale: arriva da una persona che conosciamo, il tono è quello abituale, la richiesta è coerente con un’attività reale e non ci sono errori grammaticali evidenti.
Eppure è un attacco.
L’intelligenza artificiale sta cambiando anche il phishing. Non ha inventato una nuova tecnica, ma può rendere molto più efficace una tecnica già esistente: messaggi più fluidi, personalizzati e costruiti sulla base di informazioni pubblicamente disponibili possono rendere una comunicazione fraudolenta molto più credibile.
Il problema è quindi che non possiamo più affidarci soltanto ai vecchi segnali: errori grammaticali, traduzioni poco accurate, richieste generiche o indirizzi sospetti.
L’obiettivo del phishing rimane lo stesso: sfruttare la fiducia per spingere una persona a compiere un’azione.
🔵 cliccare un link
🔵 aprire un allegato
🔵 condividere credenziali
🔵 fornire informazioni riservate
🔵 autorizzare un pagamento
Un esempio? Una richiesta apparentemente inviata da un dirigente per effettuare un pagamento urgente. Il progetto citato è reale, il tono è corretto, ma le coordinate bancarie sono state modificate da un attaccante.
In questi casi, sapere riconoscere una mail “scritta male” non basta. Serve un processo di verifica.
La difesa deve quindi combinare persone, tecnologia e procedure: formazione, MFA, protezione della posta elettronica, verifica delle richieste sensibili, monitoraggio e capacità di risposta.
Prima di cliccare, fermiamoci qualche secondo e chiediamoci:
❓ Mi aspettavo questa richiesta?
❓ È coerente con ciò che questa persona mi chiederebbe normalmente?
❓ Mi viene chiesto qualcosa di particolarmente sensibile?
❓ Posso verificarla attraverso un altro canale?
La stessa AI può inoltre diventare parte della difesa, aiutando ad analizzare grandi quantità di email ed eventi, individuare anomalie e correlare segnali che potrebbero indicare una compromissione.
Nell’era dell’AI, non basta chiedersi se un messaggio sembra vero. Bisogna imparare a verificare che lo sia davvero.