Un attore della minaccia cinese utilizza l'IA autonoma per attacchi informatici
I ricercatori di Unit 42 di Palo Alto Networks hanno scoperto una campagna di attacchi informatici condotta da un attore della minaccia cinese che utilizza l'intelligenza artificiale (IA) autonoma. L'attore, noto con gli alias knaithe e KnYuan, ha sfruttato sette vulnerabilità, combinando l'enumerazione autonoma dell'IA con lo sfruttamento manuale, ottenendo un impatto confermato.
L'infrastruttura dell'attore
L'attore ha utilizzato DeepSeek tramite il framework Hermes Agent come operatore offensivo autonomo. Ha orchestrato questo operatore tramite Telegram per le seguenti attività:
- Enumerazione indipendente dei target e delle loro vulnerabilità utilizzando FOFA
- Sorgenti di strumenti di sfruttamento
- Inizio di attacchi senza intervento umano
In parallelo, l'attore ha configurato più modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) come Qwen, GLM, Kimi e MiniMax. Sono stati identificati anche usi limitati di piattaforme occidentali come Claude Code e Codex.
Le vulnerabilità sfruttate
Quando lo sfruttamento iniziale falliva a causa delle configurazioni restrittive dell'ambiente target, l'agente Hermes conduceva ricerche autonome di vulnerabilità note di gravità critica (CVEs). Ha inizialmente esaminato 10 famiglie di prodotti, scansione GitHub per prove di concetto (PoCs) in tendenza e priorità delle vulnerabilità in base alla superficie di attacco. Questo ha portato l'agente a spostarsi su vulnerabilità di maggiore valore, le sette descritte nella Tabella 2.
Le configurazioni degli strumenti
L'attore ha configurato quattro strumenti di codifica IA per rimuovere i permessi di esecuzione lato client. Ha instradato gli strumenti occidentali Claude Code e Codex attraverso un servizio proxy di terze parti per ridurre la tracciabilità.
La Tabella 1 riassume le configurazioni di ciascuno strumento.
| Strumento | Modello | Modifica della configurazione | Metodo di accesso |
|---|---|---|---|
| Hermes Agent | DeepSeek | Framework: nessuna sicurezza integrata; abilità di red-teaming personalizzate | API diretta: api.deepseek[.]com |
| Codex | GPT-5.4 (via proxy) | network_access = "enabled" | Proxy: code.newcli[.]com/codex/v1 |
| Claude Code | Opus (via proxy) | dangerously-skip-permissions: true, 12 strumenti esplicitamente consentiti | Proxy: code.newcli[.]com/ultra |
| Qwen Code | GLM-5/Qwen/Kimi/MiniMax | approvalMode: "yolo" | API diretta: dashscope.aliyuncs[.]com |
L'attacco a Langflow
DeepSeek ha identificato una vulnerabilità di Langflow (CVE-2026-33017, CVSS 9.8) e ha tentato autonomamente lo sfruttamento attraverso i seguenti passaggi:
- Scaricamento del PoC pubblico da GitHub
- Enumerazione di 84 istanze di Langflow tramite FOFA
- Esecuzione dello scanner PoC
- Identificazione di un target vulnerabile (Langflow 1.3.4)
Tuttavia, gli attacchi sono falliti perché la vulnerabilità richiedeva sia l'autenticazione automatica che un ID di flusso pubblico, che il target non aveva. DeepSeek ha valutato l'intero prodotto come un target di basso valore.
L'attacco a n8n
Dopo aver abbandonato Langflow, DeepSeek ha condotto ricerche autonome per identificare una vulnerabilità di maggiore valore. Ha esaminato le distribuzioni di 10 famiglie di prodotti tramite FOFA e ha cercato su GitHub i repository PoC CVE in tendenza del 2026 ordinati per stelle. DeepSeek ha valutato ciascun candidato in base alla gravità, all'impronta di distribuzione e alla sfruttabilità prima di selezionare n8n.
FOFA ha confermato n8n come un target di alto valore: 647.017 istanze globalmente; 25.209 in Cina.
DeepSeek ha ottenuto il PoC pubblico di sfruttamento di n8n dal repository Chocapikk. Il PoC incatena due CVEs in una sequenza di attacco che richiede un modulo non autenticato con caricamento di file:
- CVE-2026-21858 (lettura arbitraria di file, CVSS 10.0)
- CVE-2025-68613 (esecuzione di codice arbitrario, CVSS 9.8)
Protezione per i clienti Palo Alto Networks
I clienti di Palo Alto Networks sono meglio protetti dalle minacce descritte attraverso i seguenti prodotti e servizi:
- Unit 42 AI Security Assessment
- Unit 42 Frontier AI Defense
Se si sospetta di essere stati compromessi o si ha un problema urgente, contattare il Unit 42 Incident Response team.
Implicazioni e Tendenze del Cybercrime Automatizzato
Questa campagna rappresenta un punto di svolta nella cybercriminalità automatizzata. L'uso combinato di intelligenza artificiale per l'enumerazione e l'esploit manuale dimostra una capacità operativa completa che potrebbe ispirare altri attori malevoli. Le implicazioni per la sicurezza informatica sono profonde:
- Automazione senza precedenti: La capacità di condurre ricerche autonome su vulnerabilità, scaricare exploit pubblici e avviare attacchi senza intervento umano riduce significativamente il tempo di risposta degli attacchi.
- Adattabilità: L'agente Hermes ha dimostrato di poter abbandonare un vettore di attacco quando fallisce e passare a un altro, simulando un comportamento umano avanzato.
- Minimizzazione delle tracce: L'uso di proxy per strumenti occidentali e le impostazioni anti-attribuzione suggeriscono una sofisticata comprensione delle tecniche di forense digitale.
Contesto Geopolitico e Mercato dell'IA
L'analisi degli strumenti utilizzati rivela interessanti dinamiche:
- Preferenza per modelli cinesi: L'uso primario di Qwen, GLM, Kimi e MiniMax indica una preferenza per piattaforme locali, probabilmente per motivi di controllo e accessibilità.
- Valutazione di strumenti occidentali: L'attore ha testato Claude Code e Codex principalmente per la connettività e lo sviluppo di exploit, suggerendo un'analisi comparativa del mercato IA.
- Strategia di approvvigionamento: L'accesso diretto agli endpoint API nazionali per DeepSeek e Qwen evidenzia una strategia di approvvigionamento ibrida che combina risorse locali e internazionali.
Vulnerabilità di n8n: Un Target di Alto Valore
La scelta di n8n come target principale rivela criteri di selezione sofisticati:
- Distribuzione globale: Con oltre 647.000 istanze esposte globalmente, n8n rappresenta un bersaglio ampio per attacchi a catena.
- Combinazione di CVEs: Lo sfruttamento incatenato di CVE-2026-21858 e CVE-2025-68613 dimostra la capacità di sfruttare vulnerabilità complesse.
- Sfruttabilità: La vulnerabilità richiedeva solo un modulo non autenticato, abbassando la barriera tecnica per l'attacco.
Risposta alla Minaccia e Mitigazione
Per contrastare questa nuova generazione di minacce, gli esperti di sicurezza raccomandano:
- Monitoraggio continuo: Implementare soluzioni di rilevamento delle anomalie che possano identificare comportamenti autonomi sospetti.
- Patch management: Prioritizzare l'aggiornamento di software con vulnerabilità note, specialmente quelli ampiamente distribuiti come n8n.
- Valutazione delle capacità IA: Utilizzare servizi come Unit 42 AI Security Assessment per identificare potenziali debolezze nella propria infrastruttura.
Domande Aperte e Future Direzioni
Questa campagna solleva importanti interrogativi:
- Scalabilità: Quanto facilmente questa metodologia potrebbe essere replicata da altri attori?
- Resilienza: Come possono evolvere questi agenti autonomi per eludere future contromisure?
- Responsabilità: Chi è responsabile quando un'agente IA autonoma commette atti criminali?
Mentre la tecnologia continua ad avanzare, il campo del cybercrime automatizzato rappresenterà una sfida crescente per la sicurezza informatica globale. La comunità deve collaborare per sviluppare soluzioni proattive che possano tenere il passo con queste minacce emergenti.
Risorse per Approfondire
Per ulteriori informazioni su questo argomento, si consiglia di consultare:
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