Cybersecurity 2026: 6 trend che impattano strategia, compliance e governance IT

Nel 2026 la cybersecurity si muove lungo tre direttrici convergenti: industrializzazione dell’estorsione basata sul dato, automazione difensiva guidata dall’AI, pressione normativa “secure by design”. Le previsioni formulate dagli analisti di WatchGuard (Threat Lab) offrono un quadro utile per impostare piani di sicurezza, budget e controlli interni con un approccio orientato al rischio

1) Cybersecurity e ransomware: l’estorsione ruota attorno ai dati

Le analisi prevedono un calo del “crypto-ransomware” basato sulla cifratura e una crescita delle tattiche di furto dati + estorsione, con pressione reputazionale e regolatoria come leva principale. 

Implicazioni operative per le organizzazioni

• Data governance e classificazione: la protezione diventa data-centrica (identificazione dei dati “crown jewels”, mapping dei flussi, criteri di retention).
  La readiness dipende dalla capacità di dimostrare dove risiedono i dati, chi li tratta e con quali controlli.
• DLP, controllo esfiltrazione e logging: i controlli si spostano su canali di uscita (cloud storage, SaaS, DNS/HTTP, tool di collaborazione).
  I log assumono rilevanza anche in ottica forense e di gestione incidenti.
• Incident response orientata all’estorsione: playbook dedicati a data leak e negoziazione, gestione comunicazioni, attivazione legale e assicurativa.
  La velocità di contenimento e la qualità delle evidenze riducono impatto e incertezza.

2) Supply chain software: i repository open source adottano difese AI-driven

L’open source resta un punto di pressione strutturale: gli attacchi a repository e dipendenze inducono i gestori degli ecosistemi a introdurre difese automatizzate basate su AI, con capacità di rilevazione e risposta più “SOC-like”. 

Priorità per imprese e team di sviluppo

• SBOM e gestione dipendenze: inventario, versioni, provenienza e policy di aggiornamento.
  La cybersecurity diventa requisito di processo nello SDLC.
• Controlli su build e pipeline: firma degli artefatti, policy per i registri, scanning continuo, segregazione degli ambienti.
  La robustezza della pipeline riduce il rischio di compromissione “a monte”.
• Vendor e terze parti: clausole contrattuali, auditability, evidenze di secure development e patch management.
  La gestione terze parti diventa un presidio di governance misurabile.

3) Cyber Resilience Act: reporting e “secure by design” come standard di mercato

Il Cyber Resilience Act (CRA) si configura come acceleratore di secure by design, introducendo obblighi di segnalazione per vulnerabilità attivamente sfruttate e incidenti severi, con early warning entro 24 ore e successive notifiche secondo le tempistiche previste. 

Cosa cambia nel governo della cybersecurity

• Processo di vulnerability management tracciabile: dalla scoperta alla remediation, con evidenze e responsabilità chiare.
  La tracciabilità diventa requisito di compliance, non solo best practice.
• Capability di reporting: canali, formati, escalation e raccolta informazioni per rispettare le finestre temporali.
  Serve un modello operativo che integri IT, sicurezza, legale e comunicazione.
• Product security come funzione: per chi sviluppa o distribuisce prodotti digitali, la sicurezza entra nel ciclo di vita del prodotto con accountability interna. 

4) AI agentica: la prima violazione “end-to-end” eseguita da strumenti autonomi

Secondo WatchGuard, dopo la fase “assistita” del 2025, nel 2026 l’AI evolve verso capacità autonome e agentiche in grado di orchestrare l’intera kill chain (ricognizione, scanning, movimento laterale, esfiltrazione) alla velocità della macchina. 

Implicazioni per architetture e controlli

• Detection & response accelerata: strumenti difensivi basati su AI per ridurre il time-to-detect e il time-to-contain. 
• Controlli su identità e privilegi: l’automazione offensiva sfrutta credenziali e misconfigurazioni; l’accesso privileggiato richiede governance rigorosa.
• Hardening e riduzione superficie d’attacco: esposizioni inutili, porte legacy, servizi remoti e configurazioni deboli diventano moltiplicatori di impatto.

5) Fine dell’accesso remoto “legacy”: ZTNA come asse architetturale

Le previsioni indicano il declino delle VPN tradizionali e degli strumenti legacy di accesso remoto, spesso bersaglio per credenziali compromesse o assenza di MFA, e l’ascesa della Zero Trust Network Access (ZTNA), con accesso minimo necessario e segmentazione per servizio. 

Cosa significa “implementare ZTNA” in chiave professionale

• Accesso per applicazione/servizio: policy granulari per gruppi e ruoli, con riduzione del rischio di movimento laterale.
• Identità come perimetro: MFA robusta, posture device, controllo continuo delle sessioni.
• Semplificazione operativa per PMI: modelli cloud-based e policy centralizzate rendono adottabile la segmentazione anche fuori dai grandi enterprise. 

6) Competenze AI nella cybersecurity: requisito professionale minimo

Nel 2026, l’AI literacy diventa competenza strutturale per chi opera in cybersecurity: l’obiettivo è usare l’AI per automatizzare rilevamento e risposta e, insieme, gestire le vulnerabilità introdotte dai sistemi AI. 

Ambiti di competenza da presidiare

• Uso dell’AI in SOC e incident response: triage, correlazione eventi, detection engineering, automazioni controllate.
• Security dei sistemi AI: data poisoning, prompt injection, leakage, controlli su dataset e pipeline.
• Governance e accountability: regole d’uso, tracciabilità, audit interno dei modelli e dei flussi.