Nel 2026, il Google Threat Intelligence Group (GTIG) ha documentato e bloccato il primo zero-day generato da un LLM utilizzato in un attacco informatico reale. Si tratta di un evento senza precedenti nella storia della cybersecurity. Un gruppo criminale ha armato l’intelligenza artificiale per scoprire e sfruttare una vulnerabilità critica.
Cosa è successo: i fatti dell’incidente
La vulnerabilità e il bersaglio
Il bersaglio era un popolare strumento di amministrazione web open-source. La vulnerabilità permetteva di aggirare l’autenticazione a due fattori (2FA). Per sfruttarla, l’attaccante necessitava comunque di credenziali valide.
Google ha allertato il vendor prima che la campagna di sfruttamento di massa partisse. L’intervento tempestivo ha impedito danni su larga scala. Questo ha rappresentato un esempio positivo di divulgazione responsabile.
Le impronte digitali dell’intelligenza artificiale
Il codice exploit era scritto in Python. Mostrava caratteristiche inequivocabili di generazione automatica tramite LLM. In particolare, presentava:
- Docstring eccessivamente didattiche, inusuali per codice offensivo reale
- Formattazione da manuale, tipica dei modelli linguistici addestrati su testi accademici
- Un punteggio CVSS allucinato, ovvero inventato dal modello senza base reale
Questi elementi hanno permesso ai ricercatori di attribuire la creazione del codice a un sistema di intelligenza artificiale generativa.
Il threat actor: un gruppo criminale finanziariamente motivato
Chi c’è dietro l’attacco
Google non ha rivelato il nome del gruppo responsabile. Lo descrive, tuttavia, come un’organizzazione criminale di alto profilo. Il gruppo ha una storia documentata di campagne di sfruttamento di massa.
Vale la pena sottolineare una distinzione importante. Il threat actor non è collegato a gruppi state-sponsored come quelli cinesi (PRC) o nordcoreani (DPRK). Si tratta di un’organizzazione a motivazione finanziaria. Questo cambia il profilo del rischio: l’AI offensiva non è più esclusivo appannaggio degli stati.
Un contesto in rapida evoluzione
In questo contesto, l’incidente non è isolato. A novembre 2025, Anthropic aveva segnalato hacker legati a Pechino che automatizzavano completamente attacchi con l’AI. Già alla fine del 2024, il progetto Big Sleep di Google aveva dimostrato che un agente AI poteva scoprire autonomamente zero-day. Quella era però un’applicazione difensiva. Il 2026 segna il primo caso di armamento avversariale di questa capacità.
Parallelamente, APT45 nordcoreano aveva già utilizzato strumenti agentici come Strix e Hexstrike contro aziende tecnologiche giapponesi. Gruppi legati alla Russia avevano impiegato AI per colpire reti ucraine. I criminali informatici hanno semplicemente seguito l’esempio degli stati.
Implicazioni difensive per CISO e team di sicurezza
Priorità immediate
Di conseguenza, le organizzazioni devono agire su più fronti. Le priorità immediate includono:
- Rafforzare l’implementazione della 2FA. Eliminare eccezioni hardcoded nella logica di autenticazione. Verificare la presenza di bug dormienti che sembrano corretti ma aggirano i controlli.
- Monitorare gli strumenti di amministrazione open-source. Applicare le patch immediatamente al rilascio. Questi tool sono ora bersagli provati di campagne massive.
- Implementare RASP e monitoraggio comportamentale sui servizi di autenticazione. Rilevare tentativi anomali di bypass in tempo reale.
Threat hunting per codice AI-generato
Tuttavia, la novità più rilevante per i blue team riguarda la caccia agli indicatori. I team di sicurezza devono ora cercare nei log e nel traffico di rete le impronte dell’AI. Docstring eccessive, formattazione da manuale, metadati inventati: questi sono i nuovi indicatori di compromissione.
Inoltre, nel lungo termine le organizzazioni dovrebbero adottare internamente strumenti di vulnerability discovery basati su AI. L’obiettivo è raggiungere la parità con gli attaccanti. Modelli come Mythos di Anthropic, in ambienti sandbox controllati, rappresentano una direzione concreta.
Conclusioni: l’era dell’AI offensiva è iniziata
Il primo zero-day generato da un LLM e usato in un attacco reale rappresenta un punto di svolta. Non è più una possibilità teorica. È un fatto documentato.
Gli strumenti di amministrazione web open-source restano bersagli ad alto valore. Centralizzano il controllo dell’infrastruttura IT e spesso operano con privilegi elevati. La combinazione tra questi target e l’AI offensiva sistematizza lo sfruttamento su scala industriale.
I CISO devono aggiornare i propri modelli di rischio adesso. L’intelligenza artificiale non è solo uno strumento difensivo. È già un’arma nelle mani degli avversari.
Fonti:
- Gomoot – Google blocca il primo zero-day generato da un LLM
- SpazioiTech – 2026: AI vs AI, Google blocca il primo zero-day
- Cybersecurity360 – Fonte originale
Fonte: Articolo originale
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