Più di cinquanta vulnerabilità macOS scovate in tre settimane dall’italiana Bynario grazie a ChatGPT, ma il bug più critico — un exploit che darebbe il controllo totale del Mac — è rimasto bloccato. Apple ha infatti appena messo un tetto alle segnalazioni nel suo programma bug bounty, sommerso da valanghe di falsi report generati dall’intelligenza artificiale. La decisione, che introduce limiti mai visti prima nel programma di taglie, rischia di lasciare fuori proprio le minacce più serie mentre i team di sicurezza faticano a distinguere il segnale dal rumore.
Un sistema al collasso: limite di invii e pausa di 30 giorni
Da giugno 2026 Apple ha introdotto un tetto massimo di segnalazioni aperte per ogni ricercatore e un periodo di raffreddamento di 30 giorni durante il quale non è possibile inviare nuovi report. La misura è stata confermata al Financial Times e punta a gestire il volume insostenibile di “AI slop”: segnalazioni di bug inesistenti, frutto di allucinazioni dei modelli linguistici, che intasano i sistemi di revisione. I ricercatori che raggiungono il limite possono richiedere un aumento della quota, ma il processo di validazione resta in gran parte affidato a controlli umani, anche se Apple ha iniziato a usare l’intelligenza artificiale per smistare le richieste in prima battuta.
La portata del fenomeno è evidente nei numeri. L’ultimo aggiornamento iOS 26.6 ha corretto circa 90 vulnerabilità di sicurezza, in parte scoperte grazie a strumenti AI come Anthropic Claude e OpenAI Codex Security. E, come riportato da Cult of Mac, le patch recenti contengono quasi cinque volte più fix rispetto ai cicli di rilascio precedenti. L’AI sta funzionando da formidabile amplificatore: sia per i cacciatori di bug, sia per il caos che riesce a generare.
Il caso Bynario: 50 bug trovati, il più grave bloccato
La storia della startup milanese Bynario — sette persone — illustra il cortocircuito. Usando ChatGPT, il team ha individuato oltre 50 possibili vulnerabilità su macOS in appena tre settimane. Tra queste, una catena di exploit per l’escalation dei privilegi in grado di concedere a un attaccante l’accesso completo a un Mac. Un bug che, da regolamento, avrebbe potuto valere fino a 2 milioni di dollari (più bonus che portano il totale oltre i 5 milioni per catene sofisticate).
Peccato che Bynario avesse già inviato 8 segnalazioni nel 2025 e altre 5 nel 2026 prima di scontrarsi con il nuovo tetto. Il fondatore ha descritto al Financial Times un “momento molto difficile per l’industria”, con le aziende “inondate dalla quantità pura di bug”. Apple, dopo le segnalazioni della stampa, ha avviato un contatto diretto con la startup e sta esaminando le sue scoperte.
L’altra faccia dell’AI: bug veri e tempi di reazione accelerati
Il paradosso è che l’AI non produce solo spazzatura. Oltre ad aiutare Apple nel triage, i modelli generativi stanno scovando falle reali a velocità impensabili per un essere umano. Calif.io ha costruito con Anthropic’s Mythos Preview un exploit funzionante per la corruzione della memoria del kernel macOS su chip M5 in soli 5 giorni. E le note di sicurezza di iOS 26.6 ringraziano esplicitamente ricercatori che hanno usato strumenti di OpenAI, Anthropic e altri.
Questa accelerazione ha spinto Apple a ridurre l’intervallo tra la scoperta di un exploit e il rilascio della patch. Resta però il problema del throughput: ogni segnalazione, per quanto generata da AI, ha bisogno di un essere umano che ne confermi la validità. E i modelli attuali non sono ancora abbastanza affidabili da eliminare il passaggio umano senza rischiare di archiviare minacce vere.
Il moltiplicatore AI è anche una trappola per i programmi bounty
I dati in gioco delineano un equilibrio fragile. Da una parte, le taglie milionarie continuano ad attrarre professionisti e dilettanti armati di chatbot; dall’altra, il sistema di quote rischia di penalizzare chi usa l’AI in modo serio, trasformando ogni invio in una risorsa scarsa da centellinare. GitHub ha già seguito una strada simile, introducendo un sistema a livelli per il proprio bug bounty e distinguendo i ricercatori verificati. La direzione è chiara: i programmi di ricompensa dovranno ripensare le proprie infrastrutture, altrimenti la capacità di intercettare le vulnerabilità critiche dipenderà da una corsa a ostacoli burocratica.
Per chi usa un dispositivo Apple, il contraccolpo è concreto: un bug pericoloso potrebbe restare fuori dal radar più a lungo del necessario, non perché nessuno l’abbia trovato, ma perché il canale per segnalarlo è intasato da fantasmi digitali. La sfida, per Apple come per l’intera industria, non è più solo tecnica ma architetturale: distinguere il rumore dal segnale senza trasformare la cassetta della posta in un collo di bottiglia.
