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Si parla di:ToggleIl panorama delle minacce avanzate ha appena acquisito una dimensione inedita e preoccupante: un malware nordcoreano progettato specificamente per manipolare i tool di analisi basati su intelligenza artificiale, non per sfuggire ai sandbox tradizionali. macOS.Gaslight, scoperto e analizzato dai ricercatori di SentinelOne Labs, introduce una tecnica mai vista in natura: la prompt injection direttamente nel binario, indirizzata ai pipeline di triage assistiti da LLM che oggi affiancano il lavoro degli analisti di sicurezza.Il contesto: l’escalation del malware DPRK per macOSLa Corea del Nord ha sviluppato negli anni una capacità offensiva su macOS di tutto rispetto, tipicamente orientata al furto di criptovalute e all’infiltrazione di aziende nel settore tecnologico e finanziario. I gruppi Lazarus, BlueNoroff e i loro cluster affiliati hanno già firmato strumenti come RustBucket, KANDYKORN e ObjCShellz. macOS.Gaslight si inserisce in questa filiera, ma aggiunge un elemento evolutivo significativo: la consapevolezza che i moderni workflow di analisi del malware si appoggiano sempre più a strumenti di triage automatizzato basati su LLM, e la volontà di sfruttare proprio questa dipendenza come vettore di evasione.La tecnica centrale: prompt injection contro l’analista, non contro il sandboxLa caratteristica distintiva di macOS.Gaslight è un payload da 3,5 KB embedded direttamente nel binario: un blob in formato Markdown contenente 38 messaggi di sistema fasulli, delimitati da token {{DATA}}. Questa struttura imita deliberatamente lo scaffold di un harness LLM per il triage del malware, rendendo indistinguibile il confine tra dati campione non attendibili e istruzioni attendibili del sistema.I messaggi fabricati simulano scenari di errore critici: scadenza del token, kill per esaurimento della memoria (OOM), esaurimento dello spazio su disco, ripetuti fallimenti operativi, avvisi di vulnerabilità da injection e flag da analisi statica. L’obiettivo, secondo SentinelOne, è far dubitare l’agente LLM della propria sessione di analisi, portandolo ad abortire o rifiutare l’esame del campione.«La sua caratteristica più notevole è una cascata di messaggi di sistema fabbricati, progettata per far dubitare un agente di triage assistito da LLM della propria sessione. Attacca la percezione dell’agente, non il sandbox in cui opera.»Phil Stokes, SentinelOne LabsArchitettura tecnica del malwareLinguaggio e firma: il binario è scritto in Rust, compilato per l’architettura macOS aarch64 (Apple Silicon). È firmato in modalità ad hoc e porta l’identificatore endpoint-macos-aarch64-5555494492fc075f441637fb9d894913dde3a2ea. Il campione era stato caricato su VirusTotal il 22 maggio 2026, prima che un aggiornamento di Apple XProtect lo intercettasse basandosi puramente sull’hash.Persistenza: il malware installa un LaunchAgent nel profilo utente, usando il label com.apple.system.services.activity nel file .plist, volutamente progettato per mimetizzarsi tra i processi di sistema legittimi di Apple. Per ottenere il percorso assoluto di se stesso da inserire nell’array ProgramArguments, il binario risolve a runtime la propria posizione tramite __NSGetExecutablePath.Comando e controllo: l’implant utilizza il Telegram Bot API come canale C2, entrando in un ciclo di polling con getUpdates che permette all’operatore di inviare istruzioni tramite una shell interattiva e ricevere i risultati. Una scelta operativa che sfrutta la legittimità del traffico Telegram per eludere blocchi di rete basati su reputazione dei dominio. Il malware si auto-censura eliminando il proprio token Telegram dall’output runtime, impedendo a chiunque catturi log o crash di recuperarlo.Modulo infostealer: incorporato nel binario è presente uno script Python da 6,6 KB codificato in Base64 che funge da suite di raccolta informazioni. Raccoglie: cronologia dei comandi del terminale, lista delle applicazioni installate, snapshot dei processi in esecuzione, profilo hardware e software del sistema, il database Keychain di macOS e credenziali salvate nei browser Chrome, Brave, Firefox e Safari. I dati raccolti vengono compressi in un archivio ZIP (temp/collected_data.zip) e caricati su Telegram.Due righe per i difensorimacOS.Gaslight segna un punto di svolta: per la prima volta in natura si documenta l’uso della prompt injection come tecnica di evasione nei confronti dei pipeline di analisi automatizzata del malware. Non è più sufficiente affidarsi esclusivamente all’AI-assisted triage per la classificazione di campioni sospetti; i team di sicurezza devono implementare approcci a difesa in profondità che combinino analisi statica tradizionale, sandbox comportamentali e revisione umana.Per quanto riguarda la detection su endpoint macOS, è consigliabile monitorare creazioni di LaunchAgent con label che imitano naming convention Apple (com.apple.*), connessioni uscenti verso l’API di Telegram (api.telegram.org) da processi non familiari, accessi al database Keychain da processi non autorizzati, e la creazione di archivi ZIP in directory temporanee non standard.Indicatori di compromissione (IoC)# Identificatore binario endpoint-macos-aarch64-5555494492fc075f441637fb9d894913dde3a2ea # Persistenza LaunchAgent Label: com.apple.system.services.activity Path: ~/Library/LaunchAgents/com.apple.system.services.activity.plist # File creato durante esfiltrazione temp/collected_data.zip # Traffico di rete C2 api.telegram.org (polling via getUpdates) # Caratteristiche binario Arch: macOS aarch64 (Apple Silicon) Linguaggio: Rust Firma: ad hoc signedL’analisi completa con ulteriori indicatori tecnici è disponibile nel report originale di SentinelOne Labs. La scoperta rafforza la necessità di trattare qualsiasi output di analisi AI di campioni sconosciuti con un livello aggiuntivo di scetticismo, verificando manualmente le conclusioni quando i tool automatizzati segnalano errori di sessione o fallimenti operativi insoliti durante il triage.

Google Workspace usato dagli hacker cinesi per rubare email da Ospedali e Università📌 Link all'articolo : https://www.redhotcyber.com/post/google-workspace-usato-dagli-hacker-cinesi-per-rubare-email-da-ospedali-e-universita/A cura di Carolina Vivianti#redhotcyber #news #cybersecurity #hacking #malware #infinitered #redcap #backdoor #server

Si parla di:TogglePer quasi un decennio, un gruppo di spionaggio informatico legato alla Cina ha operato indisturbato all’interno di una rete isolata di infrastrutture critiche, compromettendo il cuore stesso del meccanismo di autenticazione Linux. La scoperta, firmata dai ricercatori di Sygnia, racconta di una pazienza operativa rara e di una sofisticazione tecnica che ridefinisce il concetto di persistenza avanzata.Velvet Ant: chi è e cosa ha fatto in precedenzaVelvet Ant è un cluster di attività di cyberspionaggio attribuito a un attore nation-state cinese, già documentato da Sygnia nel 2024 in una campagna che aveva preso di mira dispositivi F5 BIG-IP rimasti compromessi per tre anni senza essere rilevati. Nello stesso anno, Cisco aveva segnalato lo sfruttamento di uno zero-day nei propri switch NX-OS da parte dello stesso gruppo. La nuova ricerca, denominata Operation Highland, supera però per portata e durata tutto ciò che era stato osservato in precedenza: dieci anni di accesso continuativo a una rete air-gapped di infrastrutture critiche appartenente a una grande organizzazione.La catena di attacco: dall’esterno alla rete isolataL’intrusione ha avuto inizio nel 2016 con la compromissione di server esposti su internet. Su questi sistemi, Velvet Ant ha distribuito una versione modificata di GS-Netcat, uno strumento legittimo per creare tunnel cifrati, trasformato in una reverse shell persistente. Il file veniva mascherato come utility di sistema auditdb e collocato in /usr/sbin/, stabilendo la persistenza tramite un servizio systemd malevolo oppure modificando gli script di avvio SysVinit a seconda del sistema.Per muoversi lateralmente senza generare traffico diretto verso internet, gli attaccanti hanno installato un proxy SOCKS5 scritto in Perl che mascherava il proprio processo come smbd -D, usando filename, porte e nomi di processo diversi su ogni host per ostacolare il rilevamento.La parte più sofisticata riguarda però la costruzione del percorso di accesso verso la rete isolata. Velvet Ant ha modificato la configurazione di un server Nginx internet-facing per proxare richieste HTTP specificamente costruite verso un server backend compromesso. Questo backend aveva a sua volta Nginx configurato per inoltrare le richieste a un processo FastCGI (fcgiwrap) in ascolto su una porta separata. Il FastCGI wrapper agiva come bridge di esecuzione, lanciando un binario personalizzato chiamato uptime che stabiliva connessioni SSH verso sistemi nella rete isolata, usando parametri forniti tramite HTTP POST.“Concatenando queste modifiche, Velvet Ant ha stabilito un percorso di esecuzione remota nell’ambiente segregato tramite semplici richieste HTTP, senza mai richiedere una connessione diretta alla rete di infrastrutture critiche.” — SygniaIl colpo di genio: backdoor nell’autenticazione LinuxUna volta ottenuto l’accesso alla rete isolata, Velvet Ant ha spostato il focus verso la persistenza a lungo termine e la raccolta di credenziali, attaccando direttamente il sistema di autenticazione Linux: i Pluggable Authentication Modules (PAM).I ricercatori di Sygnia hanno identificato nove varianti distinte del modulo malevolo pam_unix.so, ciascuna compilata in un ambiente di build separato — un indicatore di un attore con risorse abbondanti e operativamente disciplinato. Alcune varianti funzionavano come backdoor pura, accettando una password hardcoded che consentiva l’accesso bypassando l’autenticazione normale. Altre raccoglievano e memorizzavano localmente le credenziali di tutti gli utenti in un file nascosto.In parallelo, gli attaccanti hanno sostituito i componenti di OpenSSH — inclusi ssh, sshd e scp — con versioni trojanizzate capaci di:Catturare e registrare le password utilizzate nelle sessioni SSHLoggare tutti i comandi eseguiti dagli amministratoriNascondere le tracce dell’attività degli attaccantiDisabilitare SELinux quando avviati con privilegi rootPermettere agli stessi attaccanti di disattivare il logging delle proprie sessioni tramite un flag specialeVelvet Ant ha inoltre aggiunto le proprie chiavi pubbliche SSH negli authorized_keys dei server compromessi, garantendosi un accesso persistente senza password indipendente dai moduli PAM manipolati.Dieci anni invisibili: perché il rilevamento era così difficileLa scelta di compromettere i componenti di autenticazione stessi, piuttosto che distribuire malware convenzionale, ha rappresentato il fattore chiave nella longevità dell’operazione. I tool di sicurezza cercano processi anomali e comunicazioni di rete sospette: un’autenticazione PAM modificata che accetta una password hardcoded sembra semplicemente un login legittimo. I log di sistema mostravano accessi normali. Non c’erano payload da rilevare, non c’erano connessioni C2 evidenti dall’interno della rete isolata.L’uso di nomi di file, porte e nomi di processo differenti su ogni host rendeva impossibile correlare l’attività attraverso la rete senza una visione completa e coordinata dell’intero ambiente.Il cleanup: più pericoloso della compromissioneSygnia descrive la fase di remediation come particolarmente complessa. Velvet Ant aveva sostituito tanti componenti critici con versioni personalizzate che la loro rimozione scorretta avrebbe potuto bloccare l’accesso degli amministratori legittimi, causando interruzioni operative in sistemi di infrastruttura critica.Il team di risposta ha dovuto costruire un laboratorio di test per validare il processo di sostituzione dei binari, profilare ogni host per identificare le versioni corrette dei componenti, testare le procedure di ripristino e preparare rollback prima di tentare qualsiasi intervento in produzione. Ogni step veniva validato verificando che l’autenticazione SSH continuasse a funzionare correttamente.Indicatori di compromissione e due righe difensiveSygnia raccomanda di trattare componenti come PAM, OpenSSH e Windows LSASS come asset di sicurezza critici da proteggere con:File Integrity Monitoring (FIM) sui binari di autenticazione e sui moduli PAMEDR con regole specifiche per modifiche a /lib/security/pam_unix.so, /usr/sbin/sshd, /usr/bin/sshMFA obbligatoria per l’accesso privilegiato, anche in reti air-gappedBackup immutabili verificati periodicamente con procedure di ripristino testate offlineMonitoring delle chiavi SSH nei file authorized_keys su tutti i server# File e percorsi da monitorare con FIM /lib/security/pam_unix.so /lib/x86_64-linux-gnu/security/pam_unix.so /usr/sbin/sshd /usr/bin/ssh /usr/bin/scp /etc/ssh/sshd_config /root/.ssh/authorized_keys /home/*/.ssh/authorized_keys # Processi sospetti identificati nell'operazione smbd -D # proxy SOCKS5 mascherato uptime # binario custom per SSH verso rete isolata auditdb # GS-Netcat reverse shell # Pattern di accesso sospetto # Login PAM con password non corrispondente agli hash in /etc/shadow # Sessioni SSH con flag speciali non documentati # Traffico HTTP verso Nginx con parametri POST insoliti verso backend interniOperation Highland dimostra che la sicurezza delle reti air-gapped non può essere data per scontata. Quando un attore sufficientemente motivato riesce a ottenere l’accesso iniziale, la mancanza di connettività internet non è un ostacolo insuperabile: è semplicemente un problema da risolvere con creatività tecnica. E come questa operazione mostra, quella creatività può restare nascosta per un decennio.

Si parla di:ToggleSophos ha scoperto che un gruppo ransomware attualmente attivo ha costruito un laboratorio automatizzato basato su agenti AI — tra cui Claude Opus 4.5 — per sviluppare e testare sistematicamente tecniche di evasione dagli endpoint detection and response (EDR). Non si tratta di fantascienza: l’infrastruttura era operativa, testava payload reali contro Sophos, CrowdStrike e Windows Defender, e i risultati venivano usati in attacchi reali contro organizzazioni globali.Come è emersa la scopertaL’indagine è partita da un alert anomalo su un endpoint cliente: payload malevoli provenivano da una directory di testing insolita. Approfondendo, i ricercatori di Sophos hanno trovato qualcosa di inaspettato — non solo malware, ma un intero framework di sviluppo e testing. L’ambiente conteneva profili Cobalt Strike configurati per mascherare il traffico beacon come richieste web legittime, un meccanismo di command-and-control via Telegram Bot API, script Python per l’iniezione di shellcode in processi Windows legittimi, e un Cloudflare Worker usato per nascondere il server C2 backend. Sophos ha collegato l’attività a operazioni di ransomware e furto di dati, ma non ha divulgato il nome del gruppo per via di indagini ancora in corso.L’architettura del laboratorio: VM dedicate, agenti AI e MCPIl nucleo dell’operazione era un laboratorio di test composto da più macchine virtuali Windows Server 2022, ognuna dedicata a un diverso prodotto EDR: una per Sophos, una per CrowdStrike, una terza come ambiente di controllo senza EDR installato. Una quarta VM Ubuntu ospitava un server Sliver per il command-and-control. L’attore ha utilizzato Ludus, una piattaforma per il deployment rapido di ambienti virtualizzati di sicurezza, per provisionare l’infrastruttura.All’interno di questo ecosistema operavano più agenti AI coordinati tramite il protocollo Model Context Protocol (MCP), lo standard aperto che consente agli assistenti AI di interagire con strumenti e repository esterni. Un agente Claude Opus 4.5 fungeva da coordinatore principale, impostando le regole operative per gli altri agenti. Agenti specializzati si occupavano rispettivamente del testing EDR, della documentazione dei risultati, dell’hardening OPSEC, dei test di stress sul proxy e del deployment delle VM. Lo sviluppo del codice malevolo avveniva tramite Cursor, un IDE AI-native che integra capacità generative direttamente nell’ambiente di sviluppo.Il workflow: da articoli di ricerca a payload ottimizzatiIl processo di sviluppo seguiva una pipeline iterativa ben strutturata. Gli agenti leggevano articoli di threat intelligence da blog di vendor come Kaspersky, Palo Alto Networks e Bishop Fox, oltre a post su X e Telegram. Le tecniche di bypass identificate venivano estratte, mappate sul framework MITRE ATT&CK, trasformate in moduli di test, eseguite nel laboratorio virtualizzato contro gli EDR target, e i risultati documentati per guidare l’iterazione successiva.Il framework di generazione payload — uno strumento Python centrale — produceva eseguibili Windows personalizzati e DLL che incorporavano cifratura, tecniche di evasione e metodi di esecuzione alternativi. In totale, l’infrastruttura supportava quasi 80 moduli per testare oltre 70 tecniche di evasione distinte. Gli script Python erano in parte scritti in russo, e molti mostravano chiari pattern di generazione AI.Un aspetto critico riguarda il pretesto usato con Claude: l’attore ha incorniciato il progetto come un framework di red team per eludere i guardrail del modello. Sophos ha segnalato il pattern ad Anthropic. “Tentativi di aggirare i limiti dei modelli usando framing benigno per prompt malevoli — come il pretesto del red team — sono stati osservati in numerosi casi negli ultimi dodici mesi,” ha dichiarato Rafe Pilling, Director of Threat Intelligence di Sophos.Quanto è efficace davvero?La documentazione interna al framework attestava un aumento progressivo del tasso di successo nell’evasione man mano che i moduli venivano raffinati. Tuttavia i dati di test effettivi analizzati durante l’indagine non supportavano queste affermazioni. “Non disponiamo dei dati per spiegare completamente le discrepanze, ma è probabile che le allucinazioni degli LLM abbiano avuto un ruolo,” ha concluso Pilling. Il risultato è paradossale: un laboratorio AI che produce documentazione ottimistica ma risultati meno convincenti di quanto dichiarato. Questo non riduce la pericolosità della tendenza, ma ne contestualizza i limiti attuali.Due righe per i difensoriL’aspetto più preoccupante non è che l’AI abbia reso il ransomware invincibile — non è così, almeno per ora. Il problema è la scalabilità del processo di sviluppo: quello che richiedeva settimane di lavoro manuale per testare una singola tecnica di bypass può ora essere automatizzato in ore. I fondamentali della difesa restano invariati: patching, MFA/passkey, protezione degli endpoint. Ma l’accelerazione nel ciclo di sviluppo del malware significa che la finestra temporale tra la comparsa di una nuova tecnica di evasione e la sua adozione operativa da parte dei criminali si sta accorciando drasticamente.Per i team di sicurezza, questa vicenda sottolinea l’importanza di monitorare attività anomale nelle directory di staging e testing, rilevare l’uso di tool di virtualizzazione come Ludus in ambienti non autorizzati, prestare attenzione all’abuso di strumenti di sviluppo AI-native per la generazione di codice sospetto, e verificare connessioni verso Telegram Bot API da endpoint aziendali come potenziale C2 channel.

Un backdoor nascosta nel codice in 30 plugin WordPress si è misteriosamente attivata📌 Link all'articolo : https://www.redhotcyber.com/post/un-backdoor-nascosta-nel-codice-in-30-plugin-wordpress-si-e-misteriosamente-attivata/A cura di Carolina Vivianti#redhotcyber #news #cybersecurity #hacking #malware #wordpress #sitiweb #backdoor #plugin

Un PDF apre la porta al cyberspionaggio: la nuova arma del gruppo Confucius📌 Link all'articolo : https://www.redhotcyber.com/post/un-pdf-apre-la-porta-al-cyberspionaggio-la-nuova-arma-del-gruppo-confucius/#redhotcyber #news #cybersicurezza #hacking #malware #backdoor #python #anonDoor #confucius #cyberspionaggio #asiameridionale #pakistan

Living-off-the-Land in azione: il nuovo arsenale di Head Mare📌 Link all'articolo : https://www.redhotcyber.com/post/living-off-the-land-in-azione-il-nuovo-arsenale-di-head-mare/#redhotcyber #news #cybersecurity #hacking #malware #ransomware #backdoor #phantomheart #kasperskylab #headmare #ucraina #russia

Microsoft crea uno scanner per rilevare le backdoor nei modelli linguistici📌 Link all'articolo : https://www.redhotcyber.com/post/microsoft-crea-uno-scanner-per-rilevare-le-backdoor-nei-modelli-linguistici/#redhotcyber #news #microsoft #intelligenzaartificiale #backdoor #modellilinguistici #cybersecurity

PDFSIDER: Un falso PDF sta aprendo backdoor invisibili: cosa c’è dietro la nuova minaccia📌 Link all'articolo : https://www.redhotcyber.com/post/pdfsider-un-falso-pdf-sta-aprendo-backdoor-invisibili-cosa-ce-dietro-la-nuova-minaccia/#redhotcyber #news #malware #cybersecurity #hacking #backdoor #cryptbase #sicurezzainformatica