Physical Address
304 North Cardinal St.
Dorchester Center, MA 02124
La frontiera tra strumento offensivo e difensivo nell'informatica è sempre stata sottile. Con l'arrivo di modelli di intelligenza artificiale specializzati nella sicurezza informatica, quella linea si fa ancora più sfumata — e le implicazioni sono enormi.
OpenAI apre l'accesso a GPT-5.5-Cyber
OpenAI ha lanciato GPT-5.5-Cyber, una variante del suo modello GPT-5.5 con filtri di sicurezza significativamente ridotti, pensata esclusivamente per ricercatori di sicurezza verificati. L'accesso è strutturato su tre livelli distinti: il modello pubblico con le restrizioni standard, un livello intermedio con filtri allentati per lavoro difensivo, e GPT-5.5-Cyber con le limitazioni minime, riservato ai test di penetrazione autorizzati.
La differenza rispetto ai chatbot tradizionali è sostanziale. I modelli convenzionali bloccano sistematicamente le richieste che suonano come istruzioni per attività di hacking — una protezione necessaria contro gli abusi, ma che ostacola anche il lavoro legittimo dei ricercatori. GPT-5.5-Cyber supera questo limite: nelle demo presentate all'annuncio, il modello non si limita a scrivere il codice per sfruttare una vulnerabilità nota, ma esegue attivamente l'attacco su un server di test, prende il controllo del sistema e restituisce le informazioni di sistema. Il livello intermedio, invece, fornisce il codice accompagnato da documentazione, mentre il modello pubblico rifiuta del tutto la richiesta.
Il programma di accesso privilegiato, denominato "Trusted Access for Cyber", coinvolge partner di primo piano come Cisco, CrowdStrike, Palo Alto Networks, Cloudflare, Intel, Snyk e SentinelOne. A partire dal 1° giugno 2026, gli utenti del livello più elevato dovranno abilitare l'autenticazione anti-phishing. Tramite il programma Codex Security, anche alcuni sviluppatori che lavorano su progetti open source rilevanti possono ottenere un accesso agevolato.
OpenAI precisa che GPT-5.5-Cyber non è più intelligente della versione standard: è semplicemente meno restrittivo sui temi della sicurezza. Il modello continua a bloccare operazioni come il furto di credenziali o gli attacchi a sistemi di terze parti non autorizzati.
Mozilla e i 271 bug scoperti da Claude Mythos
Sul fronte opposto — quello della difesa — emerge un caso ancora più clamoroso. Mozilla ha impiegato Claude Mythos Preview di Anthropic all'interno di una pipeline agentiva per analizzare il codice di Firefox 150, ottenendo risultati senza precedenti: 271 vulnerabilità sconosciute individuate e risolte, alcune risalenti a vent'anni fa.
Il numero va contestualizzato: in tutto aprile Mozilla ha risolto 423 problemi di sicurezza, un record assoluto rispetto alle 76 vulnerabilità del mese precedente. Di questi, 271 provengono direttamente dalle analisi di Mythos Preview su Firefox 150. Un ulteriore terzo degli 111 bug scoperti internamente è emerso da ulteriori esecuzioni di Mythos, mentre i restanti due terzi si dividono tra la stessa pipeline con altri modelli e metodi tradizionali come il fuzzing. Solo 41 vulnerabilità totali sono arrivate da segnalazioni esterne.
Il salto qualitativo rispetto ai tentativi precedenti è legato a un cambio di approccio. I primi esperimenti con GPT-4 e Claude Sonnet 3.5 in modalità di sola lettura avevano prodotto troppi falsi positivi, rendendo inutilizzabili i risultati. La svolta è arrivata con i sistemi agentici: il modello non si limita ad analizzare il codice, ma costruisce ed esegue autonomamente i propri casi di test per verificare se un bug sospetto esiste davvero. Questo passaggio di auto-verifica filtra le speculazioni e restituisce segnalazioni affidabili.
Tra i bug più significativi emersi: un difetto di 15 anni nell'elemento HTML label usato per i form, una vulnerabilità ventennale nello strumento XML XSLT, e diverse modalità per aggirare la sandbox — il meccanismo che isola i siti web dal resto del sistema. Un caso emblematico: una tabella HTML con più di 65.535 righe causava un overflow di un contatore interno, aprendo potenziali vettori di attacco.
Rilevante anche ciò che i modelli non sono riusciti a fare: diversi tentativi di sfruttare la tecnica del Prototype Pollution — usata in passato per bucare la sandbox — sono falliti grazie a una decisione architetturale presa anni prima da Mozilla. Avere una prova empirica che le difese esistenti reggono è stato, per i team di sviluppo, altrettanto prezioso quanto scoprire nuovi bug.
Mozilla intende ora integrare questa pipeline direttamente nel flusso di sviluppo, in modo che ogni nuovo blocco di codice venga analizzato automaticamente prima di essere sottoposto a commit.
La corsa tra modelli e la partita regolatoria
I due casi non esistono in isolamento: fanno parte di una competizione diretta tra i principali laboratori di AI. Secondo indiscrezioni riportate da fonti di settore, GPT-5.5-Cyber e Anthropic Mythos Preview si attestano su prestazioni simili nei benchmark sulle vulnerabilità. L'AI Security Institute britannico ha testato GPT-5.5 in una simulazione di attacco a una rete aziendale in 32 passaggi: il modello ha completato l'intera catena in 2 esecuzioni su 10, mentre Mythos ha ottenuto 3 su 10. Sui singoli task di livello esperto, GPT-5.5 ha ottenuto risultati leggermente superiori.
Le strategie di accesso differiscono: Anthropic mantiene un approccio più ristretto, limitando Mythos a circa 40 organizzazioni attraverso il programma Project Glasswing. OpenAI punta invece su un sistema a livelli più aperto. Nel frattempo, la Casa Bianca starebbe valutando ordini esecutivi per dare al governo maggiore controllo sulle modalità di rilascio di questi modelli.
Il dibattito è appena iniziato. L'AI ha dimostrato di poter fare in poche settimane quello che i team umani non riescono a fare in decenni. La domanda non è più se questi strumenti funzionino, ma chi potrà usarli — e con quali garanzie.
