Al 17 settembre 2026, il database cve.icu aveva già registrato 66.401 CVE — Common Vulnerabilities and Exposures, le falle software ufficialmente riconosciute. Alla stessa data del 2025, il totale si fermava a 33.512. Per tutto il 2022, anno in cui OpenAI lanciò la prima versione di ChatGPT, i CVE erano stati appena 25.000 in dodici mesi. Il confronto è impietoso.
I numeri di quest’anno non sono un’anomalia statistica, ma il risultato di una trasformazione strutturale nel modo in cui vengono cercate e trovate le vulnerabilità. Mozilla ha dichiarato ad aprile di aver individuato 271 falle in Firefox nel corso di un singolo sprint di bug hunting condotto con il modello Claude Mythos di Anthropic. A luglio, Oracle ha distribuito 1.448 patch, contro le 309 dello stesso mese del 2025. Due release principali di Google Chrome a giugno hanno incluso 1.072 correzioni — più di tutte quelle spedite nelle 23 versioni precedenti messe insieme.
Il primo trimestre del 2026 è arrivato con un ritmo superiore del 33% rispetto al Q1 2025. A gennaio 2025 era già stato stabilito il record mensile assoluto con 4.278 CVE in un solo mese. Oggi quel dato sembra già datato: in aprile 2026 il tasso di scoperta ha sfiorato 192 CVE al giorno. I CVE legati specificamente all’AI hanno raggiunto il 4,42% di tutte le segnalazioni nel 2025, con oltre 2.100 nuove vulnerabilità relative a sistemi di intelligenza artificiale e una crescita anno su anno del 34,6%. Il totale cumulativo supera ormai i 6.000.
L’AI agisce da entrambi i lati del problema. Da un lato, i modelli linguistici e gli strumenti di scansione automatizzata trovano falle più in fretta di qualsiasi team umano. Dall’altro, il codice generato da AI introduce difetti a un ritmo elevato: secondo i dati disponibili, le pull request scritte da strumenti di generazione automatica producono 2,74 volte più problemi di sicurezza rispetto al codice scritto da sviluppatori umani. Con i sistemi agentici — capaci di scrivere, testare e inviare codice in autonomia — diventati prassi comune nel 2026, il debito di sicurezza si accumula più velocemente di quanto i team riescano a smaltirlo.
C’è un altro dato che pesa quanto i volumi: la velocità. Il tempo medio tra la divulgazione pubblica di una falla e la disponibilità di un exploit funzionante è crollato da 745 giorni nel 2020 a meno di 12 ore nel 2026. Le squadre di difesa che aspettano la pubblicazione del CVE per iniziare a reagire sono già in ritardo prima ancora di partire. L’81% dei CVE sfruttati nel 2025 era stato divulgato anni prima — il che significa che il problema non è solo trovare le nuove falle, ma gestire l’enorme coda di quelle vecchie mai risolte.
Il dibattito tra chi teme i rischi esistenziali dell’AI e chi vuole rallentare lo sviluppo dei modelli frontier rischia di distogliere l’attenzione da ciò che sta già accadendo. Le capacità AI già disponibili — inclusi i modelli open weight — stanno ridisegnando la superficie di attacco globale in tempo reale. I team di sicurezza, spesso sottodimensionati, si trovano a fronteggiare un flusso di segnalazioni che nessuna organizzazione umana può processare manualmente. Il passo successivo quasi obbligato è usare l’AI anche per la difesa, chiudendo un ciclo in cui la tecnologia combatte se stessa.
