Fino a poco tempo fa parlare di malware che usano l’intelligenza artificiale sembrava quasi fantascienza. Oggi è un tema molto concreto, e chi si occupa di sicurezza informatica deve capire in fretta come riconoscerli. Cisco Talos, il gruppo di Cisco che si occupa di intelligence sulle minacce informatiche, ha appena presentato CAIRN, un progetto open source (cioè con codice sorgente pubblico, che chiunque può consultare e usare) pensato proprio per questo: scovare le tracce che l’IA lascia dentro gli strumenti degli attaccanti.

Cisco Talos CAIRN – lo strumento open source che va a caccia dei malware con l’IA

Cos’è CAIRN e come funziona

Il nome sta per Cognitive Artifact Intelligence Research Network, che in italiano suonerebbe più o meno come “rete di ricerca sugli indizi lasciati dall’intelligenza artificiale”. L’idea è semplice da spiegare, meno da realizzare: se un malware usa l’IA, da qualche parte lascerà degli indizi. Possono essere riferimenti a servizi e strumenti di IA, istruzioni specifiche scritte per i modelli oppure tecniche studiate per aggirare i sistemi di analisi.

CAIRN raccoglie questi elementi e li mette in relazione tra loro, e la parte che secondo me è più interessante è che lo fa senza dover per forza scaricare o eseguire il malware. Per gli analisti significa poter trovare nuovi campioni, collegarli ad altri già noti e ricostruire i legami tra campagne di attacco e infrastrutture usate dai criminali informatici, lavorando in modo più rapido e con meno rischi.

Malware sempre più autonomi

Le prime ricerche fatte da Cisco Talos con CAIRN riguardano i malware sviluppati da luglio 2025 in poi, cioè da quando sono stati segnalati i primi campioni che sfruttavano l’IA. Il quadro che ne esce è piuttosto chiaro: in circa un anno si è passati da un’IA usata come funzione accessoria a malware capaci di agire in modo sempre più indipendente. Nei casi più evoluti si arriva a sistemi che usano più modelli contemporaneamente e che non hanno bisogno di un intervento umano diretto, come succede con LAMEHUG e CLOSEDQUORUM.

C’è poi un altro aspetto che fa riflettere: le tecniche basate sull’IA passano da un gruppo di attaccanti all’altro molto velocemente. Talos cita il caso di una tecnica di evasione che usa istruzioni in linguaggio naturale per cercare di ingannare i sistemi di analisi automatica. Era nata nell’ambito di un’attività di red teaming (le simulazioni di attacco fatte da esperti per mettere alla prova le difese), ma nel giro di 12 mesi è comparsa anche in malware creati da gruppi diversi e senza legami tra loro.

Un indizio non è una prova

Talos stessa mette le mani avanti su un punto importante: trovare in un malware elementi che fanno pensare all’IA non basta a dire che l’IA venga davvero usata. Alcuni di questi segnali possono dipendere dall’ambiente software o dalla struttura stessa del codice, e generare quindi falsi positivi.

Secondo i ricercatori siamo in una fase di transizione, in cui non basta più chiedersi se un malware contiene tracce di IA: bisogna capire quale ruolo abbia davvero. CAIRN serve proprio a questo, cioè a passare al setaccio grandi quantità di dati e far emergere possibili collegamenti, che poi andranno verificati con analisi più approfondite.

Va detto chiaramente che non si tratta di un antivirus o di un sistema per bloccare minacce attive: è uno strumento pensato per la ricerca. Può però dare una mano concreta nel rilevamento, nella threat intelligence (la raccolta e l’analisi di informazioni sulle minacce) e nella risposta agli attacchi. E il fatto che sia open source, secondo me, è la scelta giusta: più ricercatori lo useranno, più sarà facile tenere il passo con criminali che stanno imparando a usare l’IA piuttosto in fretta.