Per anni la sicurezza informatica ha lavorato su un presupposto: se si controllano accessi, vulnerabilità e configurazioni, “i dati sono corretti”. Oggi quel presupposto non può più essere l’unico.
Un documento può essere in un repository ben protetto e comunque essere falso.
Oppure può essere autentico all’origine, ma leggermente modificato durante un passaggio: un numero cambiato, una clausola riscritta, un audio tagliato, un video rieditato.
Nel 2026, in un’epoca di contenuti sintetici, impersonazioni AI e manipolazioni scalabili, non ci si può più soltanto limitare a “proteggere i dati”.
Per costruire davvero digital trust, prima di tutto occorre interrogarsi su autenticità, origine e validità dell’informazione che abbiamo davanti agli occhi.
Questo articolo mappa i trend chiave che nel 2026 convergono verso un’idea semplice ma sempre più attuale: i contenuti devono essere autentici e difendibili.
Trend 1: Digital Provenance come baseline dell’integrità informativa
Il World Economic Forum ha indicato misinformation e disinformation come il rischio globale più severo nel breve periodo (orizzonte “next 2 years”) nel suo Global Risks Report 2024. In pratica, cresce una domanda molto concreta: non basta sapere che un contenuto “circola”, serve sapere da dove arriva, chi lo ha prodotto, se è stato modificato e con quali passaggi. (Fonte: World Economic Forum, Global Risks Report 2024 (PDF))
Qui entra in gioco la Digital Provenance.
In modo pratico, significa avere una storia verificabile del contenuto: origine, passaggi, modifiche, contesto e soggetti coinvolti. È una risposta sia tecnica sia organizzativa alla domanda che nei processi critici torna sempre: “Come lo provi?”.
La Digital Provenance diventa una baseline operativa perché impatta attività quotidiane come:
- validare un documento prima di approvarlo (es. revisioni, clausole, numeri, allegati);
- verificare una prova in caso di contestazione (email, screenshot, report, foto, registrazioni);
- ricostruire la catena di eventi dopo un incidente (chi ha condiviso cosa, quando e con quale versione).
Quello che cambia davvero è il metodo: si passa da “valuto se sembra autentico” a “verifico un percorso e i segni di integrità (tracciabilità, attestazioni, evidenza)”.
Inoltre, la Digital Provenance aiuta a risolvere un problema tipico della governance dell’informazione: quando un contenuto è “sensibile”, occorre dimostrare che la versione consultata oggi è la stessa che era valida ieri, e che ogni passaggio rilevante è ricostruibile.
Quando entrano in gioco sinistri, dispute e audit, la detection pura diventa fragile: anche se tecnicamente buona, genera comunque falsi positivi e falsi negativi. Nei flussi ad alto impatto serve prevenzione e contesto verificabile sin dall’origine: costruire un livello di fiducia che non dipenda da una singola analisi “a posteriori”, ma da segnali e dati che accompagnano il contenuto nel tempo.
Trend 2: Social engineering sempre più sofisticato
Il social engineering è una tecnica di attacco cyber sempre più sofisticata perché non punta solo a “bucare” un sistema, ma a pilotare decisioni umane: convincere una persona a pagare, approvare, condividere documenti, cambiare un IBAN, concedere un accesso o aggirare una procedura.
È un attacco a basso attrito e ad alta resa per l’attaccante, perché sfrutta il punto più complesso da blindare in ogni organizzazione: fiducia, urgenza e contesto.
Oggi questa minaccia colpisce direttamente i dipendenti con video, audio e foto sintetici che rendono le impersonazioni credibili: smishing, frodi vocali, falsi messaggi del CEO/CFO, finte call di fornitori o consulenti.
Con la GenAI, l’attaccante può generare comunicazioni su scala nella lingua giusta, con il tono giusto, adattate al ruolo della vittima e al momento.
Nel 2026 il social engineering diventerà ancora più difficile da gestire per tre motivi:
- Impersonazioni più realistiche e contestualizzate: l’attacco diventa credibile perché integra elementi reali come nomi, progetti, fornitori, riferimenti a ticket o conversazioni precedenti, e si presenta nel formato più efficace: nota vocale, audio in tempo reale, video breve, allegato “urgente”, screenshot “di prova”. Le persone non valutano più solo il contenuto, ma reagiscono al contesto, utilizzando scorciatoie cognitive come “sembra vero” o “suona giusto”.
- Abuso di strumenti legittimi: gli attaccanti useranno prompt del browser legittimi per aggirare i controlli tradizionali e indurre gli utenti a eseguire comandi dannosi. L’attaccante costruisce un percorso che appare come una normale operazione di lavoro (autenticazione, installazione di un aggiornamento, accesso a un documento condiviso, conferma di una transazione), assottigliando il confine tra esperienza legittima e azione dannosa.
- Velocità e varianti: la GenAI riduce il costo di creare varianti come cambio lingua, tono, mittente apparente, storia, allegato, call-to-action. Questo aumenta la probabilità che almeno una variante “passi” i filtri e soprattutto che agganci la vittima nel momento giusto.
Per questo, contro attacchi che sfruttano la fiducia umana combinata con contenuti GenAI indistinguibili, serve una verifica proattiva multi-livello: protocolli che superano l’occhio umano, con controlli e verifiche oggettive e ripetibili, ad esempio:
- verifica dell’autenticità e integrità dei contenuti che attivano decisioni come approvazioni, pagamenti, cambi dati bancari, autorizzazioni;
- controlli di provenienza e contesto: chi ha generato cosa, da dove, con quale catena di passaggi;
- analisi forense automatizzata su media sospetti (audio, video, immagini) per individuare segnali di manipolazione o generazione sintetica;
- regole di processo: escalation e “secondo canale” obbligatorio per azioni ad alto impatto (es. conferma telefonica su numero noto, verifica su sistema interno, approvazione a due persone).
Trend 3: AI transparency, dalla dichiarazione all’evidenza
Il mercato globale del software di rilevamento contenuti AI è previsto crescere da 1,79 miliardi USD nel 2025 a 6,96 miliardi USD entro il 2032 (con CAGR indicato al 21,4% nel report). (Fonte: Coherent Market Insights, AI Content Detection Software Market (2025-2032))
Nel 2026 non basta più dire “usiamo l’AI responsabilmente”: serve dimostrare come la usi, dove, e con quali controlli a stakeholder interni ed esterni.
A tal proposito si parla sempre di più di “AI-Transparency”, che si riferisce al grado in cui il funzionamento interno, i dati e i processi decisionali di un sistema di intelligenza artificiale sono aperti e comprensibili per utenti, autorità di regolamentazione e sviluppatori.
Questo diventa un vero e proprio tema di sicurezza perché:
- molte decisioni aziendali dipendono da output AI;
- un errore o una manipolazione diventano rischio reputazionale, legale e di frode.
In questo contesto, ci sono anche normative emergenti come l’EU AI Act. In particolare, l’Articolo 50 definisce obblighi di trasparenza per contenuti sintetici o manipolati (incluse forme assimilabili ai deepfake) e indica l’applicabilità di queste disposizioni al 2 agosto 2026.
A livello di implementazione, la Commissione europea sta lavorando anche a un Code of Practice su marking e labelling dei contenuti AI-generated per supportare la compliance con gli obblighi di trasparenza del regolamento.
Trend 4: Preemptive cybersecurity, prevenire prima dell’impatto
Gli attacchi GenAI evolvono troppo velocemente per risposte reattive, che intervengono solo dopo l’impatto.
La cybersecurity predittiva prova a cambiare la logica: trasforma la difesa da reattiva a proattiva, spostando il focus dalla sola risposta agli incidenti alla prevenzione anticipata delle minacce.
Questo approccio combina tre elementi:
- Predizione e anticipazione del rischio: uso di AI e analytics per identificare pattern, segnali deboli e anomalie prima che diventino incidenti. L’obiettivo è intercettare comportamenti e catene di eventi “compatibili” con un attacco (es. escalation anomale, accessi inusuali, deviazioni dai flussi normali), prima che si trasformino in esfiltrazione o blocco operativo.
- Deception e inganno controllato: creare asset e percorsi che non dovrebbero essere toccati in condizioni normali. Se vengono attivati, forniscono un segnale ad alta precisione: non stai più inseguendo indicatori generici, ma stai osservando un comportamento tipico dell’attaccante. Questo riduce i falsi positivi e accelera la risposta, perché l’allerta è più “qualificata”.
- Automazione e contenimento prima della propagazione: playbook e controlli capaci di intervenire in modo rapido e proporzionato quando emergono segnali predittivi. L’idea è bloccare o isolare “a monte” account, endpoint, sessioni e flussi prima che l’attacco possa scalare lateralmente o colpire asset critici.
Il motivo per cui questo trend accelera nel 2026 è anche economico: il costo reale di un incidente non è solo l’evento iniziale, ma la sua propagazione: downtime, ripristino, contenziosi, perdita di fiducia, impatto su clienti e supply chain. Un approccio preventivo mira a ridurre proprio “l’area” dell’incidente, quando ancora è piccola e gestibile.
In questa direzione, Gartner prevede che entro il 2030 le soluzioni di preemptive cybersecurity rappresenteranno il 50% della spesa IT security, rispetto a meno del 5% nel 2024. (Fonte: Gartner, press release 18 Sep 2025)
È un segnale importante: la difesa non viene più misurata solo su quanto velocemente ripristini dopo un impatto, ma su quanto spesso riesci a evitare che l’impatto avvenga.
TrueScreen: come rendere la fiducia nel digitale verificabile
Nel 2026, autenticità e integrità dei dati sono essenziali.
TrueScreen è la Data Authenticity Platform pensata per aiutare aziende e professionisti a proteggere, verificare e certificare origine, storia e integrità dei contenuti digitali, costruendo un livello di fiducia basato su Digital Provenance e processi verificabili.
In particolare, TrueScreen è già allineata a due trend chiave:
- Trend 1 (digital provenance): permette di certificare l’origine dei contenuti e rendere verificabile la loro storia in contesti critici.
- Trend 3 (AI transparency): permette di rilevare e identificare contenuti generati o manipolati da AI, supportando processi di governance e disclosure più solidi.
Questi trend chiedono alle aziende di costruire processi e strumenti che rendano la fiducia verificabile: ogni organizzazione deve dotarsi di meccanismi per farlo, e strumenti come TrueScreen vanno esattamente in questa direzione.
FAQ: le domande più frequenti su digital trust 2026
Una sintesi operativa dei dubbi più comuni quando si parla di autenticità, tracciabilità e contenuti sintetici nei processi aziendali.
Digital provenance e chain of custody sono la stessa cosa?
No. La Digital Provenance descrive la storia del contenuto (origine e trasformazioni).
La chain of custody descrive la storia del trattamento quando il contenuto diventa evidenza, quindi con logiche di gestione e tracciamento orientate a contestazioni, audit e procedimenti.
Perché la detection dei deepfake non basta per il digital trust 2026?
Perché può produrre falsi positivi e falsi negativi. Nei processi critici serve spesso qualcosa di più difendibile: tracciabilità, integrità e contesto verificabile nel tempo, non solo una valutazione “a posteriori”.
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