Il 21 ottobre 2026 WIRED ha pubblicato i risultati di CrowdStrike su quattro gruppi che avrebbero usato agenti di intelligenza artificiale per condurre cyberattacchi e aggirare le salvaguardie dei modelli. CrowdStrike colloca l’attività tra maggio e agosto e descrive operazioni in cui gli agenti hanno aiutato gli operatori umani ad ampliare gli attacchi.
Persone al comando, agenti per ampliare le operazioni
Secondo Adam Meyers di CrowdStrike, gli operatori hanno svolto parte delle ricognizioni iniziali e poi hanno usato l’IA per aumentare la portata delle attività. Il resoconto riguarda quindi campagne criminali condotte con agenti, non prove che le macchine abbiano scelto autonomamente un obiettivo.
Meyers ha descritto attacchi basati sulla velocità e sul volume dell’attività automatizzata, diretta contro debolezze di sicurezza che si potevano prevenire. Secondo lui, i gruppi non hanno fatto ricorso a nuovi exploit o a vulnerabilità inedite.
Come i gruppi hanno aggirato le salvaguardie
CrowdStrike ha riferito che tutti e quattro i gruppi sono riusciti a eludere le salvaguardie dei modelli. Tra i metodi descritti ci sono richieste presentate come test di sicurezza autorizzati, narrazioni di jailbreak e, in alcuni casi, file inseriti nella cartella di lavoro di un agente per far apparire legittime le istruzioni.
I gruppi hanno combinato modelli con pesi aperti e chiusi. Per l’attore operativo in spagnolo e inglese sono stati indicati Claude Opus 4.5, Claude Haiku 4.5 e Deepseek V4 Pro. Quello operativo in cinese avrebbe usato soprattutto Claude Opus 4.8, oltre a Claude Sonnet 4.6 e Deepseek Chat.
L’attore operativo in cinese avrebbe inoltre usato ClawGod per tentare di rimuovere dal sistema di Claude Code l’istruzione CYBER_RISK_INSTRUCTION. Il resoconto descrive il tentativo, senza indicare che sia riuscito.
Gli obiettivi riferiti per i quattro gruppi
CrowdStrike ha descritto i gruppi in base alla lingua operativa. Le etichette non identificano la nazionalità degli operatori.
| Lingua operativa descritta | Obiettivi ed esiti riferiti |
| Spagnolo e inglese | Almeno 15 organizzazioni in Argentina compromesse. Per almeno una vittima sono emersi indizi del furto di credenziali e cartelle cliniche. |
| Cinese | Obiettivi governativi in Brasile e Colombia compromessi; organizzazioni private in Brasile e negli Stati Uniti prese di mira. |
| Indonesiano | Domini governativi in Indonesia e Bangladesh e obiettivi del settore privato. |
| Russo | Attività apparentemente orientata alla criminalità informatica a fini finanziari. |
Un caso distinto: Hugging Face e la difesa
Un episodio separato riguarda Hugging Face. In un’intervista del 2 agosto 2026, il CEO Clem Delangue ha detto che l’azienda ha usato un modello aperto sulla propria infrastruttura perché le salvaguardie delle API di modelli chiusi impedivano alcune attività difensive necessarie. È un problema operativo diverso dalle quattro campagne riferite da CrowdStrike: mostra perché, durante una risposta a un incidente, un’organizzazione possa aver bisogno di eseguire un modello nel proprio ambiente, ma non dimostra che i modelli aperti siano intrinsecamente più sicuri.
Anche un commento pubblicato su Nature ha descritto questa difficoltà di accesso agli strumenti difensivi come distinta dalle campagne criminali riferite da CrowdStrike.
