Minacce · 55 giorni fa
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.
1 fonte che coprono questa storia
Attackers Expose Ongoing AI Tool Use Targeting Organizations in Latin America
Explore how attackers targeting Latin American entities use AI for data exfiltration and how basic OpSec errors allow defenders to disrupt operations.
Part of the PlainSec briefing for 2026-09-04