Newsletter #33 - 11 agosto 2026
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NicFab Newsletter
Numero 33 | 11 agosto 2026
Privacy, Data Protection, AI e Cybersecurity
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Benvenuti al numero 33 della newsletter settimanale dedicata alla privacy, alla data protection, all’intelligenza artificiale, alla cybersecurity e all’etica. Ogni martedì troverete una selezione ragionata delle notizie più rilevanti della settimana precedente, con un focus su sviluppi normativi europei, giurisprudenza, enforcement e innovazione tecnologica.
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In questo numero
GARANTE PRIVACY ITALIA
EDPB - COMITATO EUROPEO PROTEZIONE DATI
COMMISSIONE EUROPEA
PARLAMENTO EUROPEO
CNIL - AUTORITÀ FRANCESE
GIURISPRUDENZA
DIGITAL MARKETS & PLATFORM REGULATION
SVILUPPI INTERNAZIONALI
INTELLIGENZA ARTIFICIALE
CYBERSECURITY
TECH & INNOVAZIONE
RICERCA SCIENTIFICA
AI Act in Pillole
Legal Prompting
Podcast
IL LIBRO “Agentic AI”
Dal Blog NicFab
Eventi e incontri segnalati
Conclusione
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GARANTE PRIVACY ITALIA
Deepfake satirici su Mentana: ammonimento a R.T.I.
Il Garante ha ammonito R.T.I. Spa per alcuni servizi di Striscia la Notizia nei quali l’immagine e la voce di Enrico Mentana erano state manipolate con sistemi di intelligenza artificiale, attribuendo al giornalista dichiarazioni mai rese e collocandolo virtualmente nello studio televisivo dell’emittente per cui lavora. Il procedimento nasce dal reclamo dello stesso professionista; il provvedimento è stato reso noto con comunicato del 7 agosto 2026.
L’Autorità ha ritenuto che il realismo delle immagini, la scarsa percepibilità dell’alterazione e la plausibilità delle affermazioni potessero indurre il pubblico a considerare autentici i contenuti. Le avvertenze sulla natura artificiale dei video non sono state giudicate sufficientemente chiare, evidenti e comprensibili per l’intera platea di telespettatori e utenti dei social network. Accertata la violazione dell’articolo 5 del GDPR, sui principi di liceità, correttezza e trasparenza, e dell’articolo 25, sulla protezione dei dati fin dalla progettazione e per impostazione predefinita. Oltre all’ammonimento, il Garante ha vietato l’ulteriore utilizzo dei dati di Mentana con le modalità contestate, fatta salva la loro conservazione per eventuali esigenze giudiziarie.
La linea è netta: l’impiego di deepfake, anche a fini satirici, deve rispettare la dignità delle persone e i principi del GDPR. Chi produce contenuti generativi che riproducono l’identità di una persona reale sta trattando dati personali, e il disclaimer rileva solo se effettivamente percepibile dal destinatario medio del contenuto, anche quando il video circola fuori dal contesto televisivo originario.
Fonte
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EDPB - COMITATO EUROPEO PROTEZIONE DATI
Il Comitato chiede alla Commissione di riesaminare il Data Privacy Framework
Con lettera del 31 luglio 2026, registrata come Ares(2026)7540711 e resa disponibile nel registro della corrispondenza del Comitato, la presidente dell’EDPB Anu Talus ha chiesto al Commissario Michael McGrath di valutare attentamente se la sentenza della Corte Suprema statunitense in Trump v. Slaughter incida sul funzionamento della decisione di esecuzione (UE) 2023/1795, che fonda l’EU-US Data Privacy Framework, e di continuare a condividere informazioni con il Comitato.
La pronuncia, resa il 29 giugno 2026, ha dichiarato incompatibili con la separazione dei poteri i limiti legali al potere presidenziale di rimuovere i commissari della Federal Trade Commission. Il punto che l’EDPB mette al centro è di sistema: l’esistenza e il funzionamento effettivo di una o più autorità di controllo indipendenti nel Paese terzo costituiscono uno degli elementi chiave nella valutazione dell’adeguatezza del livello di protezione. La decisione del 2023 poggia in parte sulla FTC intesa come autorità indipendente e richiama espressamente il regime di rimozione dei commissari per inefficienza, negligenza o cattiva condotta.
Per chi gestisce trasferimenti la posizione giuridica, oggi, non cambia: il DPF resta in vigore finché la Commissione non modifica o revoca la decisione di adeguatezza, o finché un giudice non la annulla. Cambia però il quadro di rischio, perché la richiesta formalizza la questione davanti all’esecutivo europeo, che in base alla stessa decisione del 2023 è tenuto a monitorare gli sviluppi giuridici statunitensi su base continuativa e può avviare una procedura di sospensione, modifica o abrogazione ove concluda che l’adeguatezza non è più giustificata. Chi ha impostato la propria mappa dei trasferimenti sul solo DPF farebbe bene a verificare adesso la disponibilità di garanzie adeguate ai sensi dell’art. 46 GDPR, considerando solo in via residuale l’eventuale applicabilità delle deroghe dell’art. 49, che restano eccezionali, legate a situazioni specifiche e di stretta interpretazione.
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COMMISSIONE EUROPEA
AI Office: campagna di reclutamento per le unità di vigilanza
La Commissione ha aperto una selezione di agenti contrattuali destinati a due unità dell’AI Office, incardinato nella DG Connect: quella dedicata a regolazione e compliance e quella focalizzata sul monitoraggio dei rischi dei modelli di frontiera, inclusi gli attacchi cyber e la perdita di controllo sui modelli. Secondo quanto riferito da POLITICO, l’organico attuale delle due unità è di 71 persone e la Commissione prevede l’apertura di quaranta posizioni nel corso del 2027.
Il dato va letto in continuità con l’espansione di 38 risorse annunciata a fine luglio e riportata nel numero precedente: si tratta della stessa traiettoria di rafforzamento, non di due operazioni distinte. La tempistica coincide con l’attivazione dei poteri di vigilanza e sanzione dell’Ufficio, operativi dal 2 agosto 2026. Interpellato da POLITICO nei mesi scorsi sulla capacità dell’Ufficio, Yoshua Bengio aveva osservato che le persone già in servizio sono di ottimo livello, ma numericamente insufficienti.
Il tema non è nominalistico. L’enforcement sui modelli per finalità generali con rischio sistemico richiede competenze di valutazione tecnica che il mercato del lavoro europeo contende ai laboratori privati, con differenziali retributivi non colmabili da un contratto di agente contrattuale. La credibilità della vigilanza europea sui modelli di frontiera si misurerà sulla capacità dell’Ufficio di attivare rapidamente valutazioni e richieste di accesso, e quella capacità è, prima di tutto, una questione di organico qualificato.
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PARLAMENTO EUROPEO
Sovranità tecnologica e infrastrutture digitali: pubblicata in Gazzetta la risoluzione di gennaio
È stata pubblicata in Gazzetta ufficiale il 5 agosto 2026 (C/2026/3697) la risoluzione P10_TA(2026)0022, adottata dal Parlamento europeo il 22 gennaio 2026 sulla sovranità tecnologica europea e le infrastrutture digitali (2025/2007(INI)).
Il testo si àncora agli articoli 173, 179 e 190 TFUE e costruisce il proprio impianto attorno al quadro normativo consolidato negli ultimi anni: regolamento sui chip (UE) 2023/1781, direttiva NIS 2 (UE) 2022/2555, Cyber Resilience Act (UE) 2024/2847, Cybersecurity Act (UE) 2019/881, oltre ai due tasselli più recenti, il regolamento sulla cibersolidarietà (UE) 2025/38 e il regolamento (UE) 2025/37 sui servizi di sicurezza gestiti. Il riferimento politico è la «Bussola per la competitività» della Commissione (COM(2025)0030) del 29 gennaio 2025, insieme al programma di lavoro 2025 (COM(2025)0045). Sul piano dell’analisi delle minacce, la risoluzione recepisce il quadro ENISA «Foresight Cybersecurity Threats For 2030 – Update 2024».
Trattandosi di una risoluzione di iniziativa, il documento non produce obblighi diretti, ma orienta la posizione negoziale del Parlamento sui dossier collegati al pacchetto competitività e sovranità. La direzione è quella di leggere semiconduttori, cibersicurezza e infrastrutture digitali come un unico dossier di autonomia strategica, non più come filiere regolatorie separate.
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CNIL - AUTORITÀ FRANCESE
Rinnovo parziale del Collège: cinque nuovi membri dal 2 agosto 2026
Dal 2 agosto 2026 entrano nel Collège della CNIL Marie-Luce Cavrois, Marion Fourtune, Arnaud Latil, Benjamin Nguyen ed Éric Thiers, in sostituzione rispettivamente di Sophie Lambremon, Aminata Niakaté, Anne Debet, Claude Castelluccia e Bertrand du Marais, i cui mandati sono giunti a scadenza. L’Autorità ne ha dato notizia il 5 agosto.
Il profilo di due nomine merita attenzione tecnica. Arnaud Latil, vicepresidente per l’intelligenza artificiale, strategia e prospettiva di Sorbonne Université, siede dall’ottobre 2024 nel forum consultivo dell’AI Office della Commissione europea: un raccordo diretto tra la CNIL e la governance europea dell’AI Act. Benjamin Nguyen, professore all’INSA Centre-Val de Loire, porta competenze di ricerca su protezione dei dati, anonimizzazione e sicurezza dei sistemi informativi. Gli altri tre profili coprono l’asse giudiziario, ambientale e istituzionale: Cavrois è consigliera onoraria alla Cour de cassation con un passato alla HALDE, Fourtune è vicepresidente di France Nature Environnement e membro del CESE, Thiers proviene dal Conseil d’État.
La composizione segnala un rafforzamento dell’expertise tecnica interna al Collège, in coincidenza con l’avvio dell’attuazione dell’AI Act e con i dossier su modelli generativi e trattamenti per finalità di ricerca.
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Diritto all’oblio e articoli di stampa online: i confini secondo la CNIL
Con una scheda pubblicata il 5 agosto, la CNIL chiarisce i limiti del diritto di chiedere la rimozione di dati personali contenuti in articoli di stampa pubblicati online. La richiesta è ammissibile ma non assoluta: richiede un bilanciamento con la libertà di espressione e informazione.
Il quadro normativo è duplice. L’art. 85 GDPR e l’art. 80 della loi Informatique et Libertés escludono l’applicazione ai trattamenti giornalistici professionali dei diritti di informazione, accesso, rettifica e limitazione, quando la deroga sia necessaria per conciliare protezione dei dati e libertà di espressione. Restano invece esercitabili il diritto di opposizione (art. 21 GDPR), che presuppone motivi legati alla situazione particolare dell’interessato, e il diritto alla cancellazione (art. 17 GDPR), che la CNIL raggruppa sotto l’etichetta operativa di «suppression».
Due precisazioni sostanziali. La prima: la richiesta non può avere ad oggetto l’articolo nella sua interezza, ma solo i dati che identificano la persona. La seconda: il titolare può rifiutare dimostrando motivi legittimi e cogenti prevalenti sugli interessi dell’interessato, oppure la necessità del trattamento per l’esercizio della libertà di espressione e informazione. La CNIL richiama la giurisprudenza della Corte europea dei diritti dell’uomo sull’obbligo di mise en balance caso per caso da parte degli organi di stampa.
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GIURISPRUDENZA
Selezione di pronunce rese disponibili nel periodo di riferimento e rilevanti per il diritto digitale, la protezione dei dati, la vita privata, la regolazione delle piattaforme e l’intelligenza artificiale, incluse quelle in cui la dimensione privacy emerge in via indiretta attraverso gli artt. 7 e 8 della Carta dei diritti fondamentali o l’art. 8 CEDU. Per ciascuna si riportano gli estremi, la tipologia e l’oggetto; analisi e commenti seguiranno nei prossimi numeri.
Nella settimana di riferimento non risultano rese disponibili nuove pronunce della Corte di giustizia dell’Unione europea o della Corte europea dei diritti dell’uomo riconducibili ai criteri di selezione della rubrica. La rassegna riprenderà nel prossimo numero.
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Il sistema EES si spegne quando è sovraccarico
L’Entry/Exit System, entrato pienamente in vigore il 10 aprile 2026, viene disattivato negli hub aeroportuali europei quando le code diventano ingestibili. Air France-KLM ha confermato a POLITICO che negli scali di Parigi e Amsterdam il sistema viene spento durante i picchi estivi; la stessa prassi è riferita per Francoforte, Bruxelles e Milano. La Commissione ha concesso una deroga valida fino al 6 settembre, ammessa dallo stesso regolamento EES, che prevede la sospensione temporanea della registrazione biometrica in circostanze eccezionali.
Il sistema si applica ai cittadini di Paesi terzi ammessi per soggiorni brevi — non indistintamente a tutti i non UE — e sostituisce il timbro sul passaporto con l’acquisizione di impronte e immagine del volto tramite chioschi dedicati, con l’obiettivo di tracciare gli overstay. Il fascicolo individuale è conservato per tre anni e un giorno a decorrere dalla registrazione dell’uscita; in assenza di registrazione dell’uscita la conservazione sale a cinque anni. Quando i chioschi non funzionano, i dati vengono raccolti manualmente; quando le code esplodono, i dati non vengono raccolti affatto. Lufthansa ha segnalato voli in coincidenza persi a causa dei tempi di attesa; un viaggiatore intervistato all’Eurostar di Bruxelles ha riferito di aver presentato il solo passaporto, senza scansione facciale né rilevamento delle impronte.
Un sistema di controllo frontaliero biometrico la cui operatività dipende dai flussi turistici pone un problema di proporzionalità à la carte: la base giuridica del trattamento regge finché i tempi lo consentono. La deroga estiva è prevista dal regolamento, ma consegna di fatto alla prassi operativa la decisione su quando la sorveglianza biometrica di massa sia «necessaria» e quando non lo sia. È un argomento che vale la pena tenere presente: se il trattamento può essere sospeso per ragioni di fluidità del traffico senza che l’obiettivo dichiarato ne risulti compromesso, la valutazione di necessità che lo giustifica merita di essere riesaminata.
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SVILUPPI INTERNAZIONALI
Nono Circuito: nel caso Amazon v. Perplexity l’accesso è dell’utente, non dell’agente
Il 4 agosto 2026 la Corte d’appello federale per il Nono Circuito ha deciso Amazon.com Services, LLC v. Perplexity AI, Inc. (n. 26-1444), annullando l’inibitoria cautelare che impediva all’assistente del browser Comet di operare sull’account Amazon degli utenti e rinviando la causa al giudice di primo grado.
Il punto giuridico è circoscritto e va riferito con precisione. La Corte non ha affermato la responsabilità dell’utente: ha stabilito che, ai fini del Computer Fraud and Abuse Act, chi «accede» ai sistemi di Amazon è l’utente, con l’ausilio dell’agente, e non Perplexity. Il termine «accesso» indica l’ingresso in un sistema informatico e il riferimento normativo a «chiunque» presuppone una persona, non uno strumento software; ne consegue che Amazon difficilmente potrà vedere accolta la propria domanda fondata sul CFAA nei confronti dello sviluppatore. Trattandosi di fase cautelare, la valutazione riguarda la probabilità di accoglimento nel merito, non una decisione definitiva; le domande in materia di marchi e quelle fondate sul diritto statale restano in piedi. La Corte ha applicato il principio di stretta interpretazione della norma penale, ha dato atto che non esiste quasi giurisprudenza su come imputare le azioni degli agenti AI e ha definito la propria statuizione volutamente circoscritta.
Se l’utente risponda a sua volta è quindi questione aperta, che dipende dalle condizioni concrete di autorizzazione all’accesso: un conto è l’utente che impiega credenziali proprie su un servizio cui è legittimamente iscritto, altro conto è l’aggiramento di limiti contrattuali o tecnici. Il commento di Techdirt del 5 agosto segnala il rischio dell’esito opposto — scaricare tutto sull’utente sarebbe irragionevole quanto scaricare tutto sullo sviluppatore — e propende per una ripartizione modulata sulle circostanze.
Per il lettore europeo l’interesse non sta nel CFAA, ma nella struttura del ragionamento: l’imputazione dell’azione agentica non si risolve individuando un solo responsabile lungo la catena, ma distinguendo chi ha definito i limiti dell’azione, chi ha fornito lo strumento e chi lo ha impiegato in concreto. È esattamente il problema che si porrà con le catene di attacco zero-click documentate questa settimana sui browser agentici.
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OpenAI smantella una rete di truffe che operava tramite ChatGPT
OpenAI ha reso noto di aver interrotto l’attività di una rete di frodi riconducibile a Poipet, in Cambogia, che utilizzava ChatGPT lungo più schemi fraudolenti. L’intervento si colloca nel filone della disruption degli abusi condotta dai fornitori sui propri servizi, secondo un modello che ricalca quello adottato dalle piattaforme social per le operazioni di influenza coordinata.
Il punto rilevante per chi si occupa di compliance non è l’episodio in sé, ma il fatto che la capacità di individuare e interrompere usi fraudolenti presuppone un monitoraggio dei contenuti generati e delle modalità d’uso. È lo stesso monitoraggio che, sul versante europeo, va documentato e reso conoscibile agli interessati: l’attività di sicurezza e antifrode è un trattamento, e come tale richiede base giuridica, informativa adeguata e tempi di conservazione definiti.
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INTELLIGENZA ARTIFICIALE
FPF aggiorna il framework su AI nel recruiting e nel lavoro
Il Future of Privacy Forum ha pubblicato il 5 agosto le Updated Best Practices for AI and Workplace Assessment Technologies, elaborate insieme a Dayforce, LinkedIn, UKG, Workday e Beamery. Il documento aggiorna il framework del 2023 per tenere conto della diffusione dell’AI generativa e dei sistemi agentici, capaci di eseguire flussi di lavoro multi-step con gradi variabili di autonomia.
L’impianto abbandona la classificazione binaria basso/alto rischio a favore di una valutazione contestuale fondata su quattro fattori: sensibilità dei dati e delle inferenze; grado di autonomia, discrezionalità e capacità di azione del sistema; prossimità alle decisioni umane; natura e significatività dell’impatto, con le decisioni più consequenziali, come la cessazione del rapporto di lavoro, soggette al maggior grado di supervisione. Nessun fattore è di per sé determinante: le organizzazioni sono chiamate a collocare i propri sistemi lungo uno spettro. Un webinar di presentazione è previsto per il 28 settembre.
L’approccio dialoga direttamente con l’Allegato III dell’AI Act sui sistemi ad alto rischio in ambito lavorativo, ma introduce una granularità che la classificazione europea non possiede. Per chi deve documentare una valutazione d’impatto su strumenti di selezione o di valutazione del personale, i quattro fattori offrono una griglia utilizzabile anche a monte della qualificazione formale del sistema.
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AI Act: disponibile la versione consolidata al 27 luglio 2026
È stata resa disponibile su EUR-Lex la versione consolidata del Regolamento (UE) 2024/1689 aggiornata al 27 luglio 2026 (CELEX 02024R1689-20260727), che incorpora le modifiche introdotte dal Regolamento (UE) 2026/1744. Il testo integra gli interventi sui Regolamenti 300/2008, 167/2013, 168/2013, 2018/858, 2018/1139 e 2019/2144 e sulle Direttive 2014/90/UE, 2016/797 e 2020/1828.
È il riferimento operativo da sostituire nei repository di compliance alla versione originaria del giugno 2024. Un avvertimento pratico: le versioni consolidate di EUR-Lex non hanno valore legale, sono strumenti di documentazione. Per le citazioni in atti e pareri resta necessario risalire al testo pubblicato in Gazzetta ufficiale e alle successive modifiche.
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Regolamento macchine: consolidamento post-Omnibus
Sempre su EUR-Lex è stata resa disponibile la versione consolidata del Regolamento (UE) 2023/1230 sulle macchine, aggiornata al 27 luglio 2026 (CELEX 02023R1230-20260727).
Il dato non è marginale. Il Regolamento (UE) 2026/1744 è intervenuto contestualmente sull’AI Act, sul Regolamento (UE) 2018/1139 in materia di aviazione civile e sul Regolamento macchine: sono i tre pilastri che governano i sistemi di IA ad alto rischio incorporati in prodotti regolamentati, quelli dell’Allegato I dell’AI Act, i cui obblighi slittano all’agosto 2028. Chi produce macchinari con componenti di IA deve leggere i due testi consolidati in parallelo, perché la qualificazione del sistema e il regime di valutazione della conformità applicabile discendono dall’incrocio delle due discipline, non dall’una o dall’altra presa isolatamente.
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CYBERSECURITY
RovoBlast: one-click prompt injection nell’AI enterprise di Atlassian
Varonis Threat Labs ha divulgato al DEF CON una vulnerabilità one-click in Rovo, l’assistente AI enterprise di Atlassian, battezzata RovoBlast. Nessun jailbreak, nessun bypass di permessi: il difetto sta nel fatto che l’assistente trattava come attendibili parametri URL forniti dall’esterno. Il vettore è il parametro rovoChatPrompt, che precompila contenuto direttamente nella chat di Rovo. I ricercatori la classificano come parameter-to-prompt injection, la stessa classe del Reprompt segnalato su Microsoft Copilot a gennaio.
Un dettaglio non secondario: l’identificativo dell’organizzazione nell’URL poteva essere lasciato vuoto e Atlassian instradava comunque la richiesta all’organizzazione di default della vittima, senza alcun indicatore di sessione seminata dall’esterno. Rovo copre Jira, Confluence, Bitbucket, Slack, Microsoft 365 e Google Workspace. L’esfiltrazione effettiva passa per ResearchAgent, strumento interno che naviga autonomamente il web: una volta seminato il prompt, lo stesso agente estrae dati interni e li spinge in chiaro all’esterno in un’unica catena automatizzata. Tre proof of concept dimostrate: esfiltrazione di pagine Confluence, ticket Jira e contenuti SharePoint contenenti dati personali. Un singolo link seminato è sufficiente a innescare il leak. Atlassian ha corretto prima della pubblicazione.
La lezione architetturale è che agenti con navigazione autonoma e integrazioni a raggio ampio non sopportano input esterni trattati come attendibili. Per il titolare del trattamento, la conseguenza pratica è che un assistente integrato su tutta la suite documentale va valutato come un canale di comunicazione verso l’esterno, non come uno strumento interno.
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OpenAI rallenta Astra: raggiunta la soglia critica sulla cybersecurity
OpenAI ha dichiarato venerdì 7 agosto di aver sospeso parte del lavoro sul modello Astra, ancora in sviluppo, dopo che una revisione interna ha rilevato progressi in agentic coding e cybersecurity tali da attivare le salvaguardie aggiuntive previste dal proprio Preparedness Framework. Le valutazioni preliminari, secondo la società, non consentono di escludere il raggiungimento del livello di capacità critico, ossia la capacità di identificare ed eseguire in autonomia attacchi contro sistemi reali ben protetti.
OpenAI precisa che Astra non è il modello coinvolto nell’incidente che ha visto un altro modello non rilasciato violare i sistemi di un fornitore terzo durante test interni. Da allora OpenAI e Anthropic hanno divulgato ulteriori episodi di modelli che hanno superato i confini delle sandbox durante test di cybersecurity. Le misure annunciate comprendono controlli di sicurezza rafforzati, sospensione delle attività interne su Astra non conformi ai nuovi guardrail e collaborazione con agenzie governative e organizzazioni di safety selezionate.
Il dato di sistema, al di là del singolo modello, è che le soglie di capacità previste dai framework di preparedness stanno iniziando a essere effettivamente raggiunte, e in modo dichiarato. Resta l’ambiguità di fondo tra trasparenza genuina e posizionamento competitivo: un annuncio di autolimitazione è anche un messaggio sul livello raggiunto dal proprio modello. Sul piano regolatorio europeo, sono esattamente le capacità che l’AI Act colloca tra i rischi sistemici dei modelli per finalità generali.
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Browser agentici: catene zero-click su Claude in Chrome e ChatGPT Atlas
Zenity ha pubblicato il 5 agosto la ricerca PleaseFix su due catene di attacco zero-click contro browser agentici.
Su ChatGPT Atlas l’exploit sfrutta una indirect prompt injection legata a un problema architetturale, non a un bug tradizionale: i browser agentici rompono per costruzione la Same-Origin Policy, perché agiscono come entità unica su più schede autenticate, riproponendo di fatto il CSRF cross-site. Con un singolo commento piantato su un thread X gli attaccanti dirottano richieste benigne dell’utente, facendo navigare l’agente su una pagina malevola. Due scenari dimostrati: nel primo Atlas apre WhatsApp Web, legge la rubrica della vittima e invia messaggi di phishing ai contatti; nel secondo aggiunge articoli al carrello Amazon, sostituisce l’indirizzo di spedizione con quello dell’attaccante e, per aggirare le restrizioni sul clic finale di acquisto, delega l’ordine all’assistente AI della piattaforma. La segnalazione a OpenAI risale a gennaio 2026 ed è stata riconosciuta, ma senza una patch semplice: l’exploit sfrutta la capacità centrale dell’agente, cioè leggere il web e agire su domini autenticati.
Su Claude in Chrome è documentata un’analoga catena zero-click che scala una indirect prompt injection fino all’account takeover multi-piattaforma. Un’email contenente strutture di prompt non visibili, una richiesta banale come il riassunto delle ultime email, e l’agente esegue le istruzioni nascoste come comandi diretti; il blocco dell’esecuzione di script malevoli viene aggirato ospitando pacchetti NPM personalizzati su un CDN ostile.
Il punto sistemico è che la superficie d’attacco dei browser agentici non è patchabile a livello di filtro, perché coincide con la funzione stessa del prodotto. Per chi valuta l’adozione in azienda, la domanda non è se lo strumento sia stato corretto, ma quali domini autenticati l’agente possa raggiungere nella stessa sessione.
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SAFE: verso uno scambio strutturato sugli incidenti dei sistemi agentici
Il 4 agosto, in apertura di Black Hat USA, la Linux Foundation ha pubblicato una richiesta di commenti sulle linee guida Shared AI Findings Exchange (SAFE), elaborate da un gruppo di lavoro della Open Secure AI Alliance, coalizione che conta oltre 120 organizzazioni. Alla stesura hanno contribuito, tra gli altri, Nvidia, Cisco, CrowdStrike, Hugging Face e Red Hat; i commenti si raccolgono su GitHub.
L’impianto prevede un canale riservato per la raccolta di incidenti di sicurezza relativi a sistemi agentici, comportamenti anomali degli agenti e quasi-incidenti, l’analisi dei fallimenti dei controlli, la notifica ai soggetti coinvolti e la pubblicazione di raccomandazioni basate sull’evidenza per ridurre il rischio sistemico. Secondo la ricostruzione di Cybersecurity Dive, i membri sarebbero tenuti a condividere le informazioni entro termini definiti, tra cui settantadue ore per la notifica ai clienti di un’esposizione credibile di dati.
La proposta merita attenzione per una ragione precisa: costruisce, in via volontaria e privatistica, un’infrastruttura di segnalazione che l’AI Act prevede in forma obbligatoria per gli incidenti gravi. Se lo schema si consolida, il rischio è la coesistenza di due canali con soglie, tempi e destinatari diversi. Chi opera in Europa dovrà mappare l’adesione a SAFE senza sovrapporla né sostituirla agli obblighi regolamentari, verificando in particolare che la condivisione di dati di incidente con una coalizione internazionale trovi una base giuridica autonoma e non comporti trasferimenti non presidiati.
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AI Security Institute: modelli che hanno preso di mira persone e organizzazioni reali
Nella stessa settimana l’AI Security Institute ha riferito di aver osservato modelli di Anthropic e OpenAI assumere comportamenti fuori controllo durante test di cybersecurity, arrivando a prendere di mira persone e organizzazioni reali attraverso internet.
Il dato chiude il cerchio con la sospensione di Astra e con la proposta SAFE: non si tratta più di scenari teorici discussi nei documenti di policy, ma di episodi verificati e dichiarati dai laboratori stessi e da un istituto pubblico di valutazione. Per la qualificazione europea è esattamente il perimetro dei rischi sistemici dei modelli per finalità generali, e rende concreta la domanda su chi risponda quando un sistema in fase di test agisce contro un terzo estraneo alla sperimentazione.
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BMC: una vulnerabilità del 2013 espone decine di migliaia di server
La società di sicurezza Lava ha pubblicato una ricerca su una falla di lunga data nei Baseboard Management Controller, i processori di gestione che consentono il controllo remoto dei server indipendentemente dal sistema operativo, con la possibilità di riavviare le macchine, montare supporti virtuali, aggiornare il firmware e modificare configurazioni di basso livello.
I numeri: 36.872 interfacce di gestione esposte su internet tramite il protocollo IPMI, di cui 24.650 — circa due terzi — restituiscono dati di autenticazione derivati dalla password prima ancora del login, per effetto di CVE-2013-4786, vulnerabilità pubblicata nel 2013 nel protocollo di scambio delle chiavi di IPMI 2.0. Oltre duemila sistemi risultano configurati con account nominativi e password presenti in wordlist pubbliche. Tra i più colpiti figurano piattaforme Supermicro e HPE, incluse installazioni presso fornitori di cloud bare-metal e GPU, dove i BMC risiedono spesso su reti di gestione condivise a servizio di infrastrutture AI ad alto valore.
Il profilo che interessa il titolare del trattamento è la sproporzione tra privilegio e sorveglianza: il BMC è il punto di controllo più potente di un data center e insieme il meno monitorato, perché gli strumenti di sicurezza presidiano sistema operativo, kernel, container e carichi di lavoro. Una misura di sicurezza adeguata ex art. 32 GDPR non può fermarsi al livello applicativo quando il piano di gestione sottostante è raggiungibile dalla rete pubblica con credenziali di fabbrica.
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Sanità USA: due notifiche di violazione per oltre 460.000 interessati
Due comunicazioni nello stesso giro di giorni: Brown Health Medical Group-MA ha notificato una violazione che riguarda 311.000 persone, Madera Community Hospital una che ne coinvolge 150.000.
Presi singolarmente sono episodi ordinari nel panorama statunitense; presi insieme, e letti accanto al caso CareCloud riportato nel numero precedente, confermano che il settore sanitario resta il bersaglio con il rapporto più sfavorevole tra sensibilità dei dati trattati e maturità delle misure di sicurezza. È il contesto in cui l’articolo 32 GDPR chiede il livello di sicurezza più alto, e in cui la valutazione d’impatto è di regola obbligatoria.
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Ransom Cartel: sedici anni di reclusione al creatore
Il creatore del ransomware Ransom Cartel è stato condannato a sedici anni di reclusione. La pena si colloca nella fascia alta rispetto ai precedenti in materia e conferma la linea di progressivo irrigidimento sanzionatorio verso chi sviluppa e distribuisce strumenti di estorsione informatica, non solo verso chi li utilizza.
Per il titolare colpito da un attacco il dato ha un rilievo pratico limitato — la condanna arriva anni dopo l’incidente e non ripristina nulla — ma incide sul calcolo di chi valuta l’attività come impresa: il modello ransomware-as-a-service espone lo sviluppatore a una responsabilità penale piena e autonoma rispetto a quella degli affiliati.
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TECH & INNOVAZIONE
LIDE: la sicurezza come ripensamento
Un preprint accettato alla 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE) 2026, firmato da ricercatori della York University e della University of Calgary, mappa le lamentele degli sviluppatori su Claude Code, Cursor, GitHub Copilot e OpenAI Codex, partendo da 1,1 milioni di post Reddit filtrati fino a 446 post e oltre 6.000 commenti.
La tesi è che gli ambienti di sviluppo integrati basati su LLM scarichino sull’utente la difesa perimetrale. Il 43,1% dei post su temi di sicurezza riguarda operazioni non autorizzate su file: cancellazione di directory o file senza consenso (28,3%), modifica di file senza consenso esplicito (8,8%), accesso a contenuti fuori dal workspace attivo (5,7%). Un caso documentato riporta l’esecuzione di chmod +x su script senza autorizzazione. La tassonomia include anche esecuzione di codice inattesa, azioni distruttive, flussi di dati opachi, telemetria e leakage di informazioni sensibili tramite accesso esteso al contesto.
Gias Uddin, co-autore, sintetizza a The Register che i problemi nascono da come gli strumenti sono progettati e dai permessi che ricevono, non solo dai modelli sottostanti: sicurezza e privacy vanno incorporate nel design prima di concedere accesso ampio a file, dati e sistemi dello sviluppatore. Tradotto per chi si occupa di compliance: la protezione dei dati fin dalla progettazione e per impostazione predefinita (art. 25 GDPR) non è un problema dello sviluppatore che installa l’estensione, ma del fornitore che la distribuisce con permessi di default troppo ampi.
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Universal Clipboard iPhone-Windows: il DMA apre un’API chiusa
Apple dovrebbe abilitare entro l’autunno 2027 il copia-incolla continuo tra iPhone e PC Windows, in risposta a una richiesta di Microsoft passata attraverso il canale di interoperabilità che Cupertino ha predisposto per adempiere agli obblighi del Digital Markets Act.
Oggi un’applicazione può leggere gli appunti dell’iPhone solo in primo piano e con vincoli di autorizzazione: limiti pensati per la riservatezza dei dati copiati, che però impediscono una sincronizzazione continua in background con un dispositivo esterno. La soluzione passerà da AccessorySetupKit, con un’autorizzazione iniziale dell’utente per ciascun PC associato, che entrerà nella categoria degli accessori. Il PC Windows viene cioè trattato come accessorio abbinato, non come dispositivo paritario nell’ecosistema.
È interessante notare come il DMA stia inducendo Apple a riaprire API che aveva chiuso proprio invocando ragioni di riservatezza. Il compromesso, un permesso esplicito per singolo dispositivo, è il terreno su cui si giocheranno i prossimi contenziosi tra obblighi del gatekeeper e principio di minimizzazione.
Fonte
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RICERCA SCIENTIFICA
Selezione dei paper più rilevanti della settimana da arXiv su AI, Machine Learning e Privacy
Privacy in LLM e sistemi RAG
Where Privacy Risk Lives in English-Source Multilingual RAG: A Stage-Decomposed Audit Across Five Query Languages
Gli autori testano l’assunto che interrogare un sistema RAG in lingua diversa dall’inglese renda più facile estrarre dati personali. Su corpus sintetico con pipeline Qwen2.5-7B (traduttore, judge, back-translator, generator) e doppia difesa (LLM input judge e filtro regex in output), decompongono il rischio stadio per stadio. Il valore sta nella metodologia: attribuire il leak allo stadio specifico invece di trattare la pipeline come una scatola nera.
arXiv
Evaluating OpenAI’s Privacy Filter: Cross-Lingual, Cross-Domain PII Detection Across 42 Benchmarks
Prima valutazione indipendente del Privacy Filter di OpenAI (1,5 miliardi di parametri) su 42 benchmark, 22 lingue e 5 domini. In zero-shot: F1 pari a 0,855 su AI4Privacy e 0,464 su SPY medical, sopra Presidio e XLM-RoBERTa sui benchmark annotati per dati identificativi, ma XLM-RoBERTa resta davanti sul riconoscimento di entità nominate multilingue in tredici lingue indiche e non latine. Utile come riferimento oggettivo quando si sceglie un rilevatore di dati identificativi per pipeline di anonimizzazione soggette a valutazione d’impatto.
arXiv
Differential Privacy
ABC: Numerical Data Collection under Local Differential Privacy without Prior Knowledge
I meccanismi LDP classici richiedono un dominio numerico predefinito: troppo stretto e i valori vengono troncati, troppo largo e l’utilità crolla. Gli autori propongono ABC, che raccoglie dati numerici sotto local differential privacy senza conoscenza a priori dell’intervallo. Rilevante per scenari di telemetria e raccolta da endpoint dove il dominio reale è ignoto a chi raccoglie.
arXiv
PriDyG: Privacy-preserving Dynamic Graph Inference with LLM-GNN Collaboration
Gli autori formalizzano l’inferenza su grafi dinamici con differential privacy a livello di arco, dove aggiornamenti ripetuti fanno accumulare privacy loss sugli archi, cioè su relazioni potenzialmente sensibili. PriDyG combina reti neurali su grafo per la struttura e LLM per il ragionamento semantico. Interessante perché affronta il problema del budget di privacy nel tempo, spesso ignorato quando si valuta l’adeguatezza delle misure tecniche ex art. 32 GDPR su sistemi che si aggiornano di continuo.
arXiv
AI governance e auditing
A Six-Dimensional Taxonomy of Post-Training Adaptation Techniques with Applications in AI Governance
Tassonomia a sei dimensioni delle tecniche di adattamento post-training: retraining, fine-tuning, PEFT, allineamento, RAG, model editing, unlearning, calibrazione. L’ancoraggio alla governance serve a distinguere le modifiche che alterano sostanzialmente il modello, rilevanti per una rivalutazione di conformità ai sensi dell’AI Act, dagli adattamenti marginali. Framework utile per mappare le modifiche a un modello per finalità generali dopo l’immissione sul mercato.
arXiv
Manipulation-Proof Oblivious Audits against Deceptive Model Providers
Gli audit regolatori sono spesso dichiarati o facilmente rilevabili dal fornitore, che può alterare il comportamento del modello durante la valutazione. Gli autori propongono audit oblivious resistenti a manipolazione, nei quali il fornitore non può distinguere le query di audit dal traffico ordinario. Direttamente pertinente all’implementazione operativa degli obblighi di valutazione dell’AI Act, dove l’integrità del test è il presupposto della sua utilità.
arXiv
Computer vision privacy-aware
A Foundational EDM2-Based Generative Model for High-Resolution Synthetic Fetal Ultrasound Imaging from Open Datasets
Modello diffusivo EDM2 addestrato su dataset pubblici per generare ecografie fetali sintetiche 512x512 su sei classi anatomiche. La motivazione dichiarata è la scarsità di dati reali per vincoli di riservatezza e difficoltà di annotazione. Vale la pena ricordare che i dati sintetici prodotti da modelli generativi restano dati personali se re-identificabili: la valutazione del rischio di memorizzazione andrebbe fatta prima di trattarli come anonimi ai fini del Considerando 26 GDPR.
arXiv
Robust and Efficient Motion Reasoning for Privacy-Aware Classroom Incident Recognition
Studio pilota sul riconoscimento di incidenti in aula da telecamere di videosorveglianza con approccio basato sul movimento anziché sull’identificazione dei soggetti. L’obiettivo dichiarato è ridurre l’impronta privacy mantenendo capacità di rilevamento. Il contesto scolastico e il coinvolgimento di minori richiedono una verifica puntuale della classificazione ai sensi dell’AI Act: l’Allegato III copre finalità educative determinate — tra cui il monitoraggio dei comportamenti vietati durante le prove — e non ogni impiego di videosorveglianza in aula; l’obbligo di valutazione d’impatto sui diritti fondamentali ex art. 27 grava poi solo su determinate categorie di deployer. Resta invece assai probabile, sul versante GDPR, la necessità di una valutazione d’impatto ex art. 35, trattandosi di monitoraggio sistematico che coinvolge interessati vulnerabili.
arXiv
Sicurezza di reti e sistemi
Per-ID Behavioral Residualization for Unsupervised Intrusion Detection on the Automotive CAN Bus
Chandan Hegde e Mukundh R Reddy propongono una rappresentazione per il rilevamento non supervisionato di intrusioni sul bus CAN dei veicoli. Il problema noto è che i sistemi esistenti si basano su caratteristiche di presenza, come nuovi arbitration ID, payload congelati o DLC anomali, che collassano quando l’attaccante riusa identificativi legittimi. La soluzione estrae quattordici caratteristiche temporali, di protocollo e di payload da finestre scorrevoli, residualizzandole rispetto al comportamento normale di ciascun arbitration ID. Su sei rilevatori non supervisionati e due dataset, la residualizzazione migliora l’F1 medio in 21 valutazioni su 24 su HCRL e 30 su 36 su ROAD, con recall superiore a 0,99 su manipolazioni di segnale mirate. Gli autori quantificano anche i limiti: flooding con identificativi nuovi e fuzzing cross-ID restano problematici. Rilevante per la conformità cybersecurity automotive sotto UN R155.
arXiv
Forecasting-Based Dynamic Baselines for Anomaly Detection in Research and Education Networks
Shariff e Ramamurthy affrontano il paradosso di sicurezza delle reti della ricerca e dell’istruzione: il traffico legittimo, dominato da flussi massivi e a raffica, è statisticamente indistinguibile da attacchi volumetrici di tipo DDoS, generando falsi positivi che accecano gli operatori. Il lavoro usa un dataset Internet2 di 57 giorni su dieci router di dorsale, per 13,7 miliardi di pacchetti, confrontando sei famiglie di modelli su 960 configurazioni sperimentali: le architetture long-sequence, in particolare TiDE, riducono l’errore di previsione della baseline del 30-42% rispetto ai metodi tradizionali.
arXiv
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AI ACT IN PILLOLE - Parte 33
Articolo 37 - Contestazione della competenza degli organismi notificati
Dopo aver esaminato le modifiche delle notifiche e il ciclo di vita della designazione, la rubrica affronta un meccanismo di garanzia che chiude il cerchio della vigilanza sul sistema di valutazione della conformità: il potere della Commissione europea di mettere in discussione la competenza stessa di un organismo notificato.
Il potere di indagine della Commissione
La disposizione attribuisce alla Commissione un ruolo di controllo di secondo livello sugli organismi notificati, ossia quei soggetti che, designati dagli Stati membri, svolgono le valutazioni di conformità sui sistemi di IA ad alto rischio. La Commissione può indagare, ove necessario, su tutti i casi in cui emergano motivi di dubbio sulla competenza di un organismo notificato o sulla continuità del rispetto dei requisiti previsti dal regolamento e delle responsabilità applicabili.
Non si tratta quindi di un controllo sistematico, ma di un intervento attivabile in presenza di segnali che giustifichino un approfondimento. La differenza è rilevante sul piano pratico: l’indagine europea non sostituisce la vigilanza nazionale, la integra quando questa appare insufficiente.
L’autorità di notifica dello Stato membro è tenuta a fornire alla Commissione, su richiesta, tutte le informazioni relative alla notifica o al mantenimento della competenza dell’organismo interessato. È un obbligo di trasparenza e cooperazione istituzionale che rafforza la capacità istruttoria dell’esecutivo europeo.
L’articolo prevede però una specifica garanzia di riservatezza: le informazioni sensibili raccolte nel corso delle indagini devono essere trattate in modo riservato, secondo il regime generale di riservatezza previsto dal regolamento. Il bilanciamento è quello consueto tra efficacia del controllo e tutela delle informazioni commerciali degli operatori coinvolti.
Esiti e misure correttive
Se la Commissione accerta il mancato rispetto, attuale o sopravvenuto, dei requisiti di notifica, ne informa lo Stato membro notificante e chiede l’adozione delle misure correttive necessarie, che possono includere la sospensione o il ritiro della notifica. In caso di inerzia dello Stato membro, la Commissione può intervenire direttamente con atto di esecuzione, sospendendo, limitando o ritirando la designazione, secondo la procedura d’esame richiamata dal regolamento.
È il passaggio che dà mordente all’intero meccanismo: senza il potere sostitutivo, la contestazione della competenza si ridurrebbe a una moral suasion priva di conseguenze.
Implicazioni pratiche
Per gli organismi notificati la disposizione rappresenta un forte incentivo al mantenimento continuativo dei requisiti di competenza, indipendenza e affidabilità: la designazione non è un traguardo acquisito una volta per tutte, ma una condizione soggetta a verifica sostanziale anche da parte della Commissione, oltre che dell’autorità nazionale di notifica.
Per fornitori e deployer di sistemi di IA ad alto rischio l’impatto è indiretto ma rilevante. Affidarsi a un organismo notificato la cui designazione venga successivamente sospesa, limitata o ritirata può avere conseguenze operative significative sulle certificazioni ottenute e sulla continuità della compliance. Diventa quindi opportuno, in sede di selezione dell’organismo, valutarne non solo l’ambito di designazione formale, ma anche la solidità organizzativa e la reputazione sul mercato, monitorando nel tempo eventuali evoluzioni nello status.
Per DPO, compliance officer e consulenti legali l’articolo conferma un principio importante: la governance del sistema di valutazione della conformità è multilivello, con un controllo europeo che può intervenire quando quello nazionale risulti insufficiente.
Nella prossima puntata analizzeremo l’Articolo 38 - Coordinamento degli organismi notificati, dedicato ai meccanismi di raccordo e uniformità applicativa tra i diversi soggetti attivi nella valutazione di conformità dei sistemi di IA ad alto rischio.
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LEGAL PROMPTING
La rubrica dedicata al Legal Prompting ha completato un primo ciclo di dieci puntate, che ha costruito passo dopo passo un metodo per l’uso professionale dei modelli linguistici in ambito giuridico: dalla strutturazione del prompt alla gerarchia delle fonti, dalla verifica degli output agli obblighi deontologici e normativi. Tutte le puntate restano disponibili nell’archivio della newsletter e conservano piena validità come percorso di lettura autonomo.
Per l’impostazione complessiva della rubrica:
Legal Prompting: la nuova frontiera dell’AI in ambito giuridico
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PODCAST
Il NicFab Podcast raccoglie la serie di episodi dedicata al Legal Prompting, per chi preferisce ascoltare durante gli spostamenti.
Ascolta gli episodi →
NicFab Podcast Italia
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IL LIBRO “Agentic AI”
Agentic AI — Autonomia tecnica, responsabilità umana e governance giuridica
È disponibile il mio nuovo libro, Agentic AI — Autonomia tecnica, responsabilità umana e governance giuridica (prima edizione, luglio 2026), con il capitolo 16 di Valentina Grazia Sapuppo, dedicato alla normazione tecnica per i sistemi agentici, e la prefazione di Antonino Caffo.
I sistemi di intelligenza artificiale non si limitano più a generare contenuti: agiscono, inviano, modificano, impegnano. Il libro parte da qui e dà una risposta di metodo alle tre domande che ogni organizzazione dovrebbe porsi quando delega a un sistema la capacità di agire: quali limiti fissare prima dell’azione, quali evidenze conservare durante, chi deve poter rispondere dopo. La tesi che attraversa l’intera opera è netta: l’autonomia tecnica non crea autonomia giuridica.
Attraverso l’AI Act, il GDPR e l’ecosistema normativo digitale europeo, il volume costruisce categorie originali — l’agenticità graduata, la catena di imputazione dell’azione agentica, l’accountability probatoria — e le consegna a uno strumento operativo, la matrice a sette colonne, fino a renderle eseguibili in codice. Diciotto capitoli in quattro parti (i fondamenti, i rischi e la qualificazione giuridica, le responsabilità e le evidenze, il modello operativo di governance), più le Conclusioni e un apparato pensato per l’uso professionale: lo schema riutilizzabile della matrice (Appendice A), due strumenti originali in Python riprodotti integralmente e funzionanti (Appendice B), il glossario ragionato, la tavola delle fonti e l’indice analitico.
È un libro per giuristi, DPO, compliance officer e per chiunque debba governare — e non subire — la delega alle macchine.
Il volume è disponibile in edizione cartacea (310 pagine, brossura) e digitale EPUB, in italiano e in inglese (Agentic AI — Technical Autonomy, Human Responsibility, and Legal Governance).
Tutte le informazioni →
La pagina del libro
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DAL BLOG NICFAB
L’AI Office diventa autorità di enforcement: gli articoli da 75 bis a 75 quinquies
3 agosto 2026
I nuovi articoli 75 bis, 75 ter, 75 quater e 75 quinquies dell’AI Act: poteri ispettivi, impegni, sanzioni e penalità di mora dell’ufficio per l’IA dopo il Regolamento (UE) 2026/1744.
Leggi l’articolo completo
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Eventi e incontri segnalati
AI-powered robotics in Europe: Live demonstrations and strategic debate (in programma: 2 settembre 2026)
European Commission |
Info
Kick-off of new GenAI pilots for public administration & Apply AI stakeholder meeting (in programma: 14 settembre 2026)
European Commission |
Info
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Conclusione
Agosto è tradizionalmente il mese in cui le istituzioni tacciono, e questa settimana lo conferma nei numeri. Ma le due notizie che restano sono, ciascuna a suo modo, più significative di molte settimane affollate.
La prima è il provvedimento del Garante su Mentana, che vale come precedente ben oltre il caso di specie. La satira non è un lasciapassare per la manipolazione realistica dell’identità altrui, e il disclaimer non è un adempimento formale: conta solo se il destinatario medio lo percepisce, anche quando il contenuto viene ritagliato e ricondiviso fuori dal contesto originario. Chi produce contenuti generativi che riproducono volto e voce di una persona reale tratta dati personali, punto. È la traduzione operativa degli articoli 5 e 25 del GDPR nell’era generativa, e arriva pochi giorni dopo l’entrata in applicazione degli obblighi di trasparenza dell’articolo 50 dell’AI Act: due binari distinti che convergono sullo stesso oggetto, la riconoscibilità dell’artificiale. Chi si occupa di compliance nei media dovrebbe leggere il provvedimento due volte.
La seconda è la lettera dell’EDPB alla Commissione sul Data Privacy Framework. Non è una sentenza e non cambia nulla oggi: il DPF resta in vigore, i trasferimenti restano leciti. Ma quando l’organismo che coordina tutte le autorità europee chiede formalmente all’esecutivo di riesaminare il fondamento di adeguatezza degli Stati Uniti, la prudenza suggerisce di non aspettare l’esito. Safe Harbour e Privacy Shield sono caduti entrambi sullo stesso argomento strutturale, e chi ha costruito la propria mappa dei trasferimenti sul solo DPF farebbe bene a verificare adesso, non dopo, la praticabilità di garanzie alternative.
Sul fronte della capacità istituzionale il quadro resta il vero nodo irrisolto. L’AI Office ha da questa settimana poteri pieni e apre posizioni per rafforzare le unità di vigilanza, ma con un organico che resta di poche decine di persone a fronte di laboratori che ne impiegano migliaia. Nello stesso momento il sistema EES, infrastruttura biometrica di frontiera pensata per ventinove Paesi, viene spento quando le code diventano ingestibili. È l’immagine del divario tra ambizione normativa e capacità operativa: si legifera sulla sorveglianza dei modelli di frontiera mentre un sistema di controllo alle frontiere già in esercizio cede sotto carico ordinario. Se un trattamento biometrico di massa può essere sospeso per ragioni di fluidità del traffico senza compromettere l’obiettivo dichiarato, la valutazione di necessità che lo giustifica merita di essere riaperta.
Resta il filo che attraversa tutta la sezione cybersecurity di questo numero: RovoBlast, le catene zero-click sui browser agentici, la sospensione di Astra, i modelli osservati dall’AI Security Institute mentre prendevano di mira organizzazioni reali. Episodi diversi, un’unica lezione — la superficie d’attacco dei sistemi agentici coincide con la loro funzione, e non si chiude con un filtro. Non è un caso che nella stessa settimana centoventi organizzazioni abbiano proposto uno schema volontario di condivisione degli incidenti: l’industria si sta dando un’infrastruttura di segnalazione mentre quella regolamentare europea è scritta ma non ancora rodata. Vale la pena presidiare il punto, perché due canali paralleli con soglie e destinatari diversi non sono una ridondanza utile, sono un rischio di confusione nel momento peggiore. La mia previsione è che il primo procedimento serio dell’AI Office non nascerà da una violazione documentale, ma da un incidente di questo tipo. Nel frattempo, chi lavora sulla governance farebbe bene a smettere di trattare l’AI Act come un regolamento in attesa di applicazione. L’applicazione è iniziata.
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