{"id":8390,"date":"2026-04-14T11:39:17","date_gmt":"2026-04-14T09:39:17","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bitmat.it\/specialesicurezza\/?p=8390"},"modified":"2026-04-14T11:39:17","modified_gmt":"2026-04-14T09:39:17","slug":"linkedin-sempre-piu-utilizzato-dai-cybercriminali","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bitmat.it\/specialesicurezza\/news\/8390\/linkedin-sempre-piu-utilizzato-dai-cybercriminali","title":{"rendered":"LinkedIn sempre pi\u00f9 utilizzato dai cybercriminali"},"content":{"rendered":"

I cybercriminali utilizzano l’intelligenza artificiale per automatizzare la raccolta di informazioni open source e trasformare le attivit\u00e0 pubbliche su LinkedIn in materiale di targeting. Il dato emerge da \u201c<\/strong><\/span>From LinkedIn to Tailored Attack in 30 Minutes, How AI Accelerates Target Profiling for Cybercrime<\/span><\/a><\/span>\u201d<\/strong>, l\u2019ultimo studio di\u00a0TrendAI<\/span><\/span><\/strong>, business unit di Trend Micro e specialista globale di AI security<\/a>. La ricerca mostra come post, immagini e metadati di profili professionali pubblici possano essere raccolti, analizzati e trasformati in contenuti personalizzati per attivit\u00e0 di spear-phishing, in modo totalmente automatizzato.<\/p>\n

Per anni, gli attacchi altamente mirati hanno richiesto operatori umani qualificati e un\u2019importante attivit\u00e0 di ricerca manuale. Lo studio dimostra che l\u2019intelligenza artificiale riduce drasticamente il tempo, i costi e le competenze necessarie per profilare dipendenti e responsabili aziendali. La fase di raccolta dati non \u00e8 pi\u00f9 una barriera. I cybercriminali possono automatizzare processi che un tempo erano manuali e creare campagne per colpire intere organizzazioni. Le attivit\u00e0 sui social professionali, prima considerate a basso rischio, sono ora informazioni sensibili facilmente leggibili dalle macchine.<\/p>\n

Risultati principali della ricerca:<\/b><\/h3>\n
    \n
  • L’intelligenza artificiale ha trasformato la raccolta, l\u2019elaborazione e l\u2019analisi di informazioni pubbliche da un lavoro manuale a una pipeline automatizzata<\/li>\n
  • I post e le immagini di LinkedIn possono essere trasformati in informazioni utili e strutturate<\/li>\n
  • I responsabili aziendali possono essere profilati in meno di 30 minuti, attraverso strumenti ampiamente disponibili<\/li>\n
  • \u00c8 possibile generare automaticamente e-mail personalizzate e creare siti di phishing convincenti<\/li>\n
  • La superficie di attacco di un’organizzazione ora include l’impronta digitale dei dipendenti<\/li>\n<\/ul>\n

    A supporto della ricerca, i ricercatori TrendAI hanno svolto anche una dimostrazione, che ha riguardato le seguenti attivit\u00e0:<\/p>\n

      \n
    • Raccolta di dati pubblici da LinkedIn senza login o accesso privilegiato<\/li>\n
    • Copie automatizzate di profili e analisi contestuale dei post<\/li>\n
    • Profilazione di dipendenti e responsabili<\/li>\n
    • Identificazione di temi di alto interesse per la creazione di messaggi mirati<\/li>\n
    • Generazione automatizzata di contenuti realistici in stile marketing, che potrebbero essere utilizzati per attivit\u00e0 di phishing<\/li>\n<\/ul>\n

      Lo studio si basa esclusivamente su informazioni pubbliche; i ricercatori non hanno avuto accesso a dati privati e nessun sistema \u00e8 stato violato.<\/p>\n

      Implicazioni per le organizzazioni<\/b><\/h3>\n

      Questa ricerca mette in discussione il presupposto secondo cui i cybercriminali operano in base a parametri e capacit\u00e0 umane. Nel momento in cui la raccolta dei dati pu\u00f2 essere automatizzata, l\u2019esposizione agli attacchi aumenta. L\u2019impronta digitale delle persone diventa un rischio strategico e i modelli di sicurezza che si concentrano solo sull\u2019infrastruttura trascurano un crescente livello di pericolosit\u00e0. Le organizzazioni, per difendersi, devono oltrepassare la semplice consapevolezza e includere nella propria strategia una gestione strutturata dell\u2019esposizione, politiche di igiene digitale e modelli per il riconoscimento delle minacce che presuppongano un\u2019efficace visibilit\u00e0 esterna.<\/p>\n

      \u201cNelle campagne cybercriminali, la parte pi\u00f9 preoccupante non \u00e8 quanto sia sofisticato un sistema di attacco, ma quanto sia realizzabile\u201d<\/em>. Afferma Marco Fanuli<\/strong>, Technical Director di TrendAI Italia, una business unit di Trend Micro. \u201cLe organizzazioni devono assolutamente prevedere contromisure prima che questo tipo di campagne cybercriminali automatizzate vengano sfruttate su larga scala\u201d.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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