AI self-hosted su infrastrutture compromesse: nuovo punto debole nelle campagne latinoamericane
Unit 42 ha analizzato due campagne ancora in corso in America Latina. Una colpisce trasporti, ministeri federali e acquedotti in Messico ed Ecuador. L’altra punta il settore finanziario brasiliano. In entrambi i casi, gli attaccanti usano AI per coordinare l’esfiltrazione e lasciano errori operativi che rendono più facile seguirne la traccia.
Nel cluster messicano, gli operatori combinano tecniche LotL con script batch iterativi e con istanze NextChat self-hosted messe in piedi sulla stessa infrastruttura compromessa usata per l’operazione. Questo sposta parte del controllo dell’attacco su un nodo visibile: traffico e attività dell’host possono tradire il flusso di furto dati, anche quando il resto dell’intrusione resta rumorosamente basso. Nel cluster brasiliano, Unit 42 vede proxy SOCKS5 e tool di accesso remoto che fanno pensare a un uso simile di AI per orchestrare l’operazione.
Il punto per chi difende ambienti con AI self-hosted è questo: lo strato AI non è solo uno strumento dell’attaccante, ma può diventare il suo centro operativo esposto. Se quella istanza ha accesso a dati interni o vive su sistemi compromessi, può trasformarsi in un choke point da cercare e interrompere, non in un semplice dettaglio della catena d’attacco.