Ibm pubblica l’edizione 2026 del Report Cost of a Data Breach, lo studio annuale condotto dal Ponemon Institute, nell’ultima edizione su 602 organizzazioni colpite da violazioni tra marzo 2025 e febbraio 2026, in 17 settori e 16 Paesi (qui la precedente per eventuali confronti).
Un dato di sintesi: una violazione su quattro è ormai abilitata dall’AI (+56% sull’anno precedente), e questi incidenti costano in media 6 milioni di dollari, circa un milione in più della media globale, ferma a 4,99 milioni. Il messaggio di fondo è che l’AI rende gli attacchi più rapidi ed economici, mentre le violazioni diventano più costose da individuare e correggere.
Come cambia l’economia degli attacchi
Gli attacchi abilitati dall’AI si basano soprattutto su deepfake e malware generati con l’AI, e hanno aggiunto, come accennato, in media un milione di dollari al costo per violazione. Sullo sfondo, il costo medio globale è salito del 12%, tocca il nuovo record di 4,99 milioni di dollari (11,5 milioni negli Stati Uniti), trainato dalle voci di rilevamento, escalation e perdita di clienti.
A dare la misura del cambio di passo è un episodio di aprile 2026, quando un modello frontier ha individuato migliaia di vulnerabilità ad alta gravità, anche in sistemi operativi e browser diffusi: nelle mani sbagliate, strumenti simili comprimono drasticamente il tempo tra scoperta e sfruttamento di una falla. Gli esperti stimano che nei prossimi due anni l’AI garantirà agli aggressori un vantaggio del 31,7% sui difensori. In particolare, Suja Viswesan, vicepresidente di Ibm Security Software, mette a fuoco il meccanismo: “Ciò che sta cambiando è proprio l’economia degli attacchi informatici. L’intelligenza artificiale sta rendendo gli attacchi più rapidi ed economici, mentre le violazioni continuano a diventare sempre più costose. Quando le organizzazioni registrano un lungo intervallo tra l’individuazione e la risoluzione, tale squilibrio si riflette direttamente sui costi delle violazioni”.
Difese in affanno
Il paradosso è che le contromisure più efficaci restano sottoutilizzate proprio dove gli aggressori corrono di più. Le aziende che impiegano AI e automazione in modo esteso nella sicurezza risparmiano in media quasi 2 milioni di dollari e riducono di 65 giorni la durata di una violazione, eppure un’organizzazione su quattro non le ha ancora adottate. Oltre il 50% degli intervistati usa agenti per il rilevamento e il contenimento delle minacce, ma solo il 18% li applica alla gestione delle vulnerabilità, lasciando esposizioni note irrisolte mentre l’AI accelera il loro sfruttamento. Pesa anche la gestione delle identità: il 92% delle organizzazioni colpite da violazioni legate all’AI non disponeva di controlli di accesso adeguati, e meno della metà protegge le identità non umane (Nhi) che gli agenti generano nei workflow. La reazione, però, è avviata: l’85% dichiara di voler aumentare la spesa in sicurezza dopo aver preso atto delle capacità dei modelli avanzati, contro il 64% che avrebbe reagito soltanto a violazione avvenuta. Per Viswesan la strada è una ora: “La priorità è eliminare tale ritardo: integrare le misure correttive nei flussi di lavoro di sviluppo, proteggere le identità durante l’esecuzione e risolvere i rischi alla stessa velocità con cui agiscono gli aggressori”.
AI, bersaglio e arma
Il report registra per la prima volta un fronte nuovo: gli aggressori non usano soltanto l’AI, la prendono di mira. Oltre il 20% delle organizzazioni ha subito una violazione rivolta a modelli o applicazioni di AI, con cause quasi sempre strutturali: Api, applicazioni o plug-in compromessi (27%) e configurazioni errate del cloud sui carichi di lavoro AI (27%), più errori di governance che difetti dei modelli. Gli incidenti più costosi sono gli attacchi di inversione dei modelli e le prompt injection, con perdite medie rispettivamente di 6,07 e 5,89 milioni di dollari. A questo si somma un’esposizione crittografica diffusa: solo il 37% delle organizzazioni colpite cifrava i dati sensibili e appena il 34% aveva visibilità sulle proprie risorse crittografiche, una lacuna che pesa mentre si avvicina il rischio quantistico e la migrazione verso algoritmi post-quantistici.
Ransomware, la reputation come leva
Anche il ransomware si adatta. Gli incidenti sono cresciuti rispetto all’anno precedente (39% contro 34%), con gli attaccanti che usano l’AI per automatizzare e ampliare la portata delle campagne. L’interruzione operativa tramite cifratura resta una tattica (23%), ma la pressione si sposta sulla reputation: minacciare il brand è ora la leva più comune (41%), seguita dai dati dei dipendenti (35%) e dalla proprietà intellettuale (31%). Il baricentro degli attacchi resta sulle infrastrutture critiche, bersaglio del 62% delle violazioni legate all’AI: i settori più colpiti sono quello finance, dove il costo medio tocca 6,3 milioni di dollari, e quello energy e utility, a 5,2 milioni, con un rischio sistemico che può propagarsi a supply chain e servizi essenziali.
Focus sull’Italia
Nel mercato italiano il quadro conferma l’inversione di tendenza globale. Dopo il calo dell’anno precedente, il costo medio di un data breach torna a crescere, salendo a 3,55 milioni di euro dai 3,31 milioni della rilevazione passata. La geografia settoriale “premia” in negativo l’energy, che segna il costo medio più alto (4,65 milioni di euro), davanti al comparto finance (4,5 milioni) e a quello tecnologico (4,43 milioni). Cambia anche l’anatomia degli attacchi: la causa primaria di violazione è la compromissione della supply chain, all’origine del 18% dei casi per un costo medio di 3,56 milioni di euro, seguita quasi a pari merito (15%) dai servizi remoti esternalizzati (4,25 milioni), dal social engineering (4,16 milioni) e dal drive-by compromise (2,98 milioni). Sul fronte dei moltiplicatori di costo, incidono più di ogni altro fattore la carenza di personale qualificato in sicurezza (199mila euro circa), la violazione della supply chain attraverso un partner compromesso (165mila euro circa) e la mancanza di visibilità su numero e posizione delle applicazioni, il cosiddetto shadow IT (162mila euro circa).
L’adozione dell’AI e dell’automazione nella security resta parziale: il 39% delle aziende intervistate ne dichiara un uso estensivo, il 40% un uso limitato e il 21% nessun impiego. Eppure il divario di efficacia è concreto: il tempo medio di identificazione di una violazione scende da 145 giorni per chi non usa l’AI a 123 giorni per chi ne fa un uso estensivo, mentre i tempi di contenimento passano da 65 a 44 giorni. Guardando avanti, il 71% degli intervistati prevede di aumentare la spesa in cybersecurity dopo un data breach, puntando su piani di risposta agli incidenti, assunzione di specialisti, tecnologie di rilevamento come Siem, Soar ed Edr e soluzioni di gestione delle identità. Resta però il nodo dell’automazione avanzata: tra le aziende dotate di un Soc, il 51% non utilizza soluzioni basate su AI agentica e il 5% non sa dirlo.
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