# Le capacità offensive dell’AI raddoppiano ogni 6 mesi

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Autore: Giorgio Perillo
Aggiornato: 2026-10-01
Categoria: Intelligenza Artificiale

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Dal 2024 i modelli di AI riescono a completare attacchi informatici complessi in tempi che prima richiedevano ore di lavoro a esperti umani. E la velocità con cui migliorano sta accelerando in modo che, onestamente, mi tiene sveglio la notte.

## I numeri che nessuno vuole guardare in faccia

Lo studio di **Lyptus Research** è costruito su **291 task** reali, testati con dieci professionisti della sicurezza informatica usando il metodo METR time-horizon. Non è roba teorica: si misura concretamente quanto tempo un attaccante umano impiegherebbe per completare un’operazione, e poi si verifica se l’AI riesce a fare lo stesso.

Dal **2019** le capacità offensive dell’AI raddoppiavano ogni **9,8 mesi**. Dal 2024 il ritmo è sceso a **5,7 mesi**.

Significa che ogni anno e mezzo circa, un modello AI è diventato il doppio più pericoloso di quello precedente. Ora stiamo parlando di meno di sei mesi per lo stesso salto.

## Cosa sanno fare GPT-5.3 Codex e Opus 4.6 oggi

Nel 2019 **GPT-2** riusciva a gestire task offensivi con una finestra temporale di circa 30 secondi, roba banale. Oggi **Opus 4.6** e **GPT-5.3 Codex** completano al 50% attività che a un esperto umano richiedono circa tre ore, con un budget di **due milioni di token**.

La parte che mi ha colpito di più è questa: se dai a **GPT-5.3 Codex** **dieci milioni di token** invece di due, il time horizon salta da **3,1 ore a 10,5 ore**. Non è un miglioramento lineare, è un moltiplicatore.

E Lyptus Research ammette esplicitamente che probabilmente stanno ancora **sottostimando** il ritmo reale di progresso.

## Il gap open source che dovrebbe farci riflettere

I modelli open source sono indietro rispetto ai closed source di circa **5,7 mesi**. Su scala umana sembra poco, ma in questo contesto significa quasi un raddoppio intero di capacità.

Chi oggi scarica un modello aperto da Hugging Face ha accesso a qualcosa che sei mesi fa era considerato stato dell’arte tra i sistemi proprietari.

In Italia questo mi preoccupa in modo particolare perché la nostra infrastruttura critica, dalle PMI fino ai comuni, è storicamente sotto-patched e con budget di sicurezza risicati. Un attore malevolo con accesso a strumenti open source già potenti non ha bisogno di aspettare **GPT-6** per fare danni seri.

## Perché la “sicurezza per oscurità” è già morta

Per anni la difesa implicita di molti sistemi italiani si è basata sul fatto che attaccare richiedesse competenze specifiche, tempo e risorse. Un attacco sofisticato richiedeva un team umano coordinato, settimane di ricognizione, exploit personalizzati.

Quella barriera si sta **sgretolando** in tempo reale.

Con un budget di token sufficientemente alto, un modello come **GPT-5.3 Codex** può oggi replicare il lavoro di un red team professionale su finestre temporali di dieci ore. Non è fantascienza futura, è il benchmark pubblicato ad aprile **2026**.

Chiunque gestisca infrastrutture o dati sensibili dovrebbe leggere il report completo, disponibile su **GitHub** e **Hugging Face**.

## Il mio verdetto: siamo in ritardo, ma non è troppo tardi

La lettura ottimista di questi dati esiste, ed è questa: se le capacità offensive crescono così velocemente, anche quelle difensive possono farlo. I modelli AI possono analizzare log, identificare anomalie e rispondere a incidenti in modo altrettanto rapido.

Il problema è che offesa e difesa non partono dalla stessa linea di partenza.

Chi attacca sceglie quando e dove colpire. Chi difende deve coprire tutto, sempre.

Questa asimmetria non la risolve l’AI da sola, e il fatto che i ricercatori di **Lyptus Research** ammettano di stare probabilmente **sottostimando** la velocità di progresso mi dice che stiamo guardando solo la punta dell’iceberg. Aspettare che la situazione si stabilizzi prima di investire in sicurezza è la scelta peggiore che si possa fare nel **2026**.

Stay tech 🦾