Per anni la cybersecurity ha lavorato su un presupposto: se si controllano gli accessi, le vulnerabilità e le configurazioni, “i dati sono corretti”. Oggi questo presupposto non può più essere l'unico.
Un documento può essere conservato in un archivio ben protetto ed essere ancora falso.
Oppure può essere autentico alla fonte, ma leggermente modificato durante il passaggio di consegne: un numero cambiato, una clausola riscritta, un clip audio tagliato, un video rimontato.
Nel 2026, in un'epoca di contenuti sintetici, imitazioni dell'intelligenza artificiale e manipolazioni scalabili, non ci si può più limitare a “proteggere i dati”.”
Per costruire veramente la fiducia digitale, è necessario prima di tutto mettere in discussione la l'autenticità, l'origine e la validità delle informazioni davanti ai vostri occhi.
Questo articolo mappa il tendenze chiave che nel 2026 convergono verso un'idea semplice ma sempre più rilevante: i contenuti devono essere autentico e difendibile.
Tendenza 1: digital provenance come base per l'integrità delle informazioni
Il Forum economico mondiale ha individuato disinformazione e disinformazione come il rischio globale più grave nel breve termine (l'orizzonte dei “prossimi 2 anni”) nel suo Global Risks Report 2024. In pratica, si sta facendo strada una domanda molto concreta: non basta sapere che i contenuti “circolano”, occorre sapere da dove viene, che lo ha prodotto, se è stato modificato e attraverso quali passaggi. (Fonte: Forum economico mondiale, Rapporto sui rischi globali 2024 (PDF))
È qui Provenienza digitale arriva.
In termini pratici, significa avere una storia verificabile del contenuto: origine, passaggi, modifiche, contesto e parti coinvolte. È una risposta sia tecnica che organizzativa alla domanda che ritorna sempre nei processi critici: “Come lo dimostri?”.
Provenienza digitale diventa una linea di base operativa perché influisce su attività quotidiane quali:
- convalidare un documento prima di approvarlo (ad esempio, revisioni, clausole, numeri, allegati);
- verificare le prove in caso di controversia (e-mail, screenshot, rapporti, foto, registrazioni);
- ricostruire la catena degli eventi dopo un incidente (chi ha condiviso cosa, quando e in quale versione).
Ciò che cambia davvero è il metodo: si passa da “valuto se sembra autentico” a “verifico un percorso e i segnali di integrità (tracciabilità, attestazioni, prove)”.
Inoltre, Provenienza digitale aiuta a risolvere un tipico problema di information governance: quando un contenuto è “sensibile”, è necessario dimostrare che la versione consultata oggi è la stessa di quella valida ieri e che ogni passaggio rilevante è ricostruibile.
Quando entrano in gioco reclami, controversie e audit, il rilevamento puro diventa fragile: anche se tecnicamente valido, genera comunque falsi positivi e falsi negativi. Nei flussi di lavoro ad alto impatto è necessaria la prevenzione e un contesto verificabile dalla fonte: la costruzione di uno strato di fiducia che non dipende da una singola analisi “a posteriori”, ma da segnali e dati che seguono il contenuto nel tempo.
Tendenza 2: l'ingegneria sociale diventa sempre più sofisticata
L'ingegneria sociale è una tecnica di attacco informatico sempre più sofisticata perché non mira solo a “introdursi” in un sistema, ma a pilotare le decisioni umane: convincere qualcuno a pagare, approvare, condividere documenti, cambiare un IBAN, concedere l'accesso o bypassare una procedura.
Si tratta di un attacco a basso attrito e ad alto rendimento per l'attaccante, perché sfrutta il punto più difficile da bloccare in qualsiasi organizzazione: la fiducia, l'urgenza e il contesto.
Oggi questa minaccia si rivolge direttamente ai dipendenti con video, audio e foto sintetici che rendono credibili le impersonificazioni: smishing, frodi vocali, falsi messaggi di CEO/CFO, false chiamate di fornitori o consulenti.
Con GenAI, l'attaccante può generare comunicazioni su scala nella lingua giusta, con il tono giusto, su misura per il ruolo della vittima e per il momento.
Nel 2026, l'ingegneria sociale diventerà ancora più difficile da gestire per tre motivi:
- Impersonificazioni più realistiche e contestualizzateL'attacco diventa credibile perché integra elementi reali come nomi, progetti, fornitori, riferimenti a ticket o conversazioni precedenti, e arriva nel formato più efficace: nota vocale, audio in tempo reale, breve video, allegato “urgente”, screenshot “di prova”. Le persone non valutano più solo il contenuto, ma reagiscono al contesto, utilizzando scorciatoie cognitive come “sembra vero” o “sembra giusto”.
- Abuso di strumenti legittimiGli aggressori utilizzeranno le richieste legittime del browser per aggirare i controlli tradizionali e indurre gli utenti a eseguire comandi dannosi. L'aggressore costruisce un percorso che assomiglia a 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: GenAI riduce il costo della creazione di varianti come il cambio di lingua, il tono, il mittente apparente, la trama, l'allegato, la call-to-action. Questo aumenta la probabilità che almeno una variante “superi” i filtri e, soprattutto, agganci la vittima al momento giusto.
Per questo motivo, contro gli attacchi che sfruttano la fiducia umana combinata con contenuti GenAI indistinguibili, è necessaria una verifica proattiva a più livelli: protocolli che vanno oltre l'occhio umano, con controlli e verifiche oggettivi e ripetibili, ad esempio:
- verifica dell'autenticità e dell'integrità dei contenuti che attivano decisioni come approvazioni, pagamenti, modifiche dei dati bancari, autorizzazioni;
- controlli sulla provenienza e sul contesto: chi ha generato cosa, da dove, con quale catena di passaggi;
- analisi forense automatizzata su supporti sospetti (audio, video, immagini) per identificare segnali di manipolazione o generazione sintetica;
- regole di processo: escalation e un “secondo canale” obbligatorio per le azioni ad alto impatto (ad esempio, conferma telefonica su un numero noto, verifica in un sistema interno, approvazione da parte di due persone).
Tendenza 3: trasparenza dell'IA, dalla dichiarazione all'evidenza
Si prevede che il mercato globale del software di rilevamento dei contenuti AI crescerà da 1,79 miliardi di dollari nel 2025 a 6,96 miliardi di dollari entro il 2032 (con un CAGR del 21,4% indicato nel rapporto). (Fonte: Coherent Market Insights, AI Content Detection Software Market (2025-2032))
Nel 2026 non sarà più sufficiente dire “usiamo l'IA in modo responsabile”: dovrete dimostrare come la utilizzate, dove e con quali controlli agli stakeholder interni ed esterni.
A questo proposito, si parla sempre più spesso di “trasparenza dell'intelligenza artificiale”, 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 gli utenti, le autorità di regolamentazione e gli sviluppatori.
Questo diventa un vero e proprio problema di sicurezza perché:
- molte decisioni aziendali dipendono dai risultati dell'IA;
- Un errore o una manipolazione si traduce in un rischio di reputazione, legale e di frode.
In questo contesto, si inseriscono anche le normative emergenti, come l'EU AI Act.
In particolare, l'articolo 50 definisce gli obblighi di trasparenza per i contenuti sintetici o manipolati (comprese le forme assimilabili ai deepfake) e indica che tali disposizioni si applicheranno a partire da 2 agosto 2026.
A livello di attuazione, la Commissione europea sta anche lavorando a una Codice di condotta sulla marcatura e l'etichettatura dei contenuti generati dall'IA per favorire la conformità agli obblighi di trasparenza previsti dal regolamento.
Tendenza 4: cybersecurity preventiva, prevenire prima dell'impatto
Gli attacchi GenAI si evolvono troppo rapidamente per le risposte reattive, che intervengono solo dopo l'impatto.
La cybersecurity predittiva cerca di cambiare la logica: sposta la difesa da reattiva a proattiva, spostando l'attenzione dalla sola risposta agli incidenti alla prevenzione precoce delle minacce.
Questo approccio combina tre elementi:
- Previsione e anticipazione del rischioL'uso dell'intelligenza artificiale e dell'analisi per identificare schemi, segnali deboli e anomalie prima che si trasformino in incidenti. L'obiettivo è intercettare comportamenti e catene di eventi “compatibili” con un attacco (ad esempio, escalation anomale, accessi insoliti, deviazioni dai flussi normali), prima che si trasformino in esfiltrazioni o interruzioni operative.
- Inganno e depistaggio controllato: creare risorse e percorsi che non dovrebbero essere toccati in condizioni normali. Se vengono attivati, forniscono un segnale di alta precisione: non si inseguono più indicatori generici, ma si osserva un comportamento tipico di un attaccante. Questo riduce i falsi positivi e accelera la risposta, perché l'allarme è più “qualificato”.
- Automazione e contenimento prima della propagazione: playbook e controlli in grado di intervenire in modo rapido e proporzionato quando emergono segnali predittivi. L'idea è quella di bloccare o isolare account, endpoint, sessioni e flussi “a monte” prima che l'attacco possa scalare lateralmente o colpire asset critici.
Il motivo per cui questa tendenza accelera nel 2026 è anche economico: il vero costo di un incidente non è solo l'evento iniziale, ma la sua propagazione: tempi di inattività, recupero, controversie legali, perdita di fiducia, impatto sui clienti e sulla catena di fornitura. Un approccio preventivo mira a ridurre la “superficie” dell'incidente proprio quando è ancora piccolo e gestibile.
In questa direzione, Gartner prevede che entro il 2030 sicurezza informatica preventiva le soluzioni saranno in grado di 50% della spesa per la sicurezza IT, in aumento rispetto a meno di 5% nel 2024. (Fonte: Gartner, comunicato stampa 18 settembre 2025)
È un segnale importante: la difesa non si misura più solo in base alla rapidità con cui ci si riprende dopo un impatto, ma in base alla frequenza con cui si riesce a evitare che l'impatto avvenga.
TrueScreen: rendere verificabile la fiducia digitale
Nel 2026, l'autenticità e l'integrità dei dati sono essenziali.
TrueScreen è la piattaforma di autenticità dei dati progettata per aiutare le aziende e i professionisti a proteggere, verificare e certificare l'origine, la storia e l'integrità dei contenuti digitali, costruendo un livello di fiducia basato su Provenienza digitale e processi verificabili.
In particolare, TrueScreen è già allineato a due tendenze chiave:
- Tendenza 1 (digital provenance): consente di certificare l'origine dei contenuti e di rendere verificabile la loro storia in contesti critici.
- Tendenza 3 (trasparenza dell'IA)permette di rilevare e identificare i contenuti generati o manipolati dall'IA, supportando processi di governance e di divulgazione più rigorosi.
Queste tendenze richiedono che le aziende costruiscano processi e strumenti che rendano verificabile la fiducia: ogni organizzazione ha bisogno di meccanismi per farlo, e strumenti come TrueScreen si muovono esattamente in questa direzione.
FAQ: le domande più frequenti sulla fiducia digitale 2026
Una sintesi operativa dei dubbi più comuni quando si parla di autenticità, tracciabilità e contenuto sintetico nei processi aziendali.
La catena di custodia e l'digital provenance sono la stessa cosa?
No. Provenienza digitale descrive la storia del contenuto (origine e trasformazioni).
La catena di custodia descrive la storia del trattamento quando il contenuto diventa prova, con logiche di gestione e tracciamento orientate a controversie, audit e procedimenti.
Perché il rilevamento di deepfake non è sufficiente per la fiducia digitale del 2026?
Perché può produrre falsi positivi e falsi negativi. Nei processi critici è spesso necessario qualcosa di più difendibile: tracciabilità, integrità e contesto verificabile nel tempo, non solo una valutazione “a posteriori”.
Rendete incontestabili le vostre prove digitali
TrueScreen è una piattaforma di autenticità dei dati che aiuta le aziende e i professionisti a proteggere, verificare e certificare l'origine, la storia e l'integrità di qualsiasi contenuto digitale, trasformandolo in prove con valore legale.
