AI sistemi autonomi possono attaccare infrastrutture critiche e nessuno è pronto

Un test condotto da un laboratorio di operational technology (OT) di Booz Allen Hamilton ha dimostrato che i sistemi di intelligenza artificiale autonomi sono in grado di eseguire attacchi devastanti contro infrastrutture critiche, senza che nessuno sia ancora preparato a contrastarli. I test, condotti su un ambiente simulato che riproduce le complessità di un impianto industriale, hanno rivelato che i modelli di AI avanzati possono trasformare l’accesso digitale in azioni fisiche, come muovere bracci robotici o alterare sistemi di controllo. I risultati, pubblicati il 11 ottobre 2026, hanno sottolineato i rischi crescenti legati all’uso di AI in scenari di cyberattacco.

AI in grado di causare danni fisici

Secondo il rapporto del laboratorio, i modelli di AI testati sono riusciti a compiere otto scenari diversi, tra cui la manipolazione di sistemi SCADA, il controllo di dispositivi industriali e l’alterazione di parametri di processo. In un caso specifico, un modello ha identificato un braccio robotico e lo ha mosso in pochi minuti, dimostrando una precisione e una velocità di esecuzione superiore a quelle degli operatori umani. Questi risultati mettono in luce come l’AI possa essere utilizzata da attaccanti non esperti per causare danni fisici, sfruttando le debolezze di sistemi industriali complessi.

La velocità e la precisione dell’AI superano quelle umane

Il test ha anche rivelato che i sistemi di AI possono operare con una persistenza e una precisione ingegneristica che potrebbero superare quelle di organizzazioni non preparate. Kyle Miller, vice presidente del settore cybersecurity per l’infrastruttura a Booz Allen, ha spiegato che i modelli di AI non solo riescono a identificare vulnerabilità, ma anche a sfruttarle in modo automatico e rapido. “Molte organizzazioni non hanno ancora implementato le pratiche di sicurezza di base per le reti OT, e l’AI potrebbe superare i loro controlli”, ha affermato Miller.

Le infrastrutture sono vulnerabili

Il test ha simulato un ambiente industriale complesso, con dispositivi di controllo, sistemi SCADA e reti di comunicazione. I modelli di AI hanno dimostrato di poter mappare l’ambiente, identificare asset critici e sfruttare vulnerabilità senza bisogno di conoscenze tecniche specifiche. Inoltre, i test hanno rivelato che molti dispositivi industriali non utilizzano autenticazione o crittografia, rendendoli più vulnerabili agli attacchi. “Le conoscenze specialistiche, l’equipaggiamento sconosciuto e l’ambiente di controllo complesso non sono più barriere significative per gli attaccanti”, ha affermato il rapporto.

Le vulnerabilità scoperte durante i test sono state confermate da incidenti reali, come l’uso di agenti AI da parte di operatori sospetti cinesi per attaccare istituzioni finanziarie in Corea del Sud e siti governativi in Taiwan, e da parte di attaccanti iraniani per violare sistemi PLC esposti a Internet negli Stati Uniti. Questi episodi hanno messo in evidenza come l’AI possa essere utilizzata per attacchi mirati e dannosi, con conseguenze potenzialmente gravi per la sicurezza nazionale.

• Test di Booz Allen Hamilton dimostrano capacità di AI in scenari di attacco.
• AI può causare danni fisici a infrastrutture critiche senza esperti.
• Le organizzazioni non sono preparate a contrastare l’uso di AI in cyberattacchi.

Il laboratorio ha anche sottolineato la necessità di un maggiore investimento nella sicurezza delle reti OT e nella protezione delle infrastrutture critiche. “Alcune organizzazioni sono preparate, ma molte non lo sono”, ha affermato Miller. “La maturità della sicurezza OT varia significativamente tra i settori, e molte organizzazioni critiche continuano a incontrare sfide nell’implementazione di controlli di sicurezza in ambienti distribuiti e complessi.” La ricerca ha anche evidenziato come l’AI possa essere utilizzata per identificare e sfruttare le debolezze di un sistema, senza bisogno di conoscenze tecniche approfondite.