Il primo zero-day costruito con l’AI: Google sventava un attacco di massa con exploit generato da LLM

Per la prima volta nella storia documentata della cybersecurity, un gruppo criminale ha utilizzato un modello di intelligenza artificiale per identificare una vulnerabilità zero-day sconosciuta e trasformarla in un exploit funzionante, pianificando di impiegarla in un evento di compromissione di massa. Google Threat Intelligence Group (GTIG) ha svelato la scoperta l’11 maggio 2026, descrivendo quella che potrebbe essere un punto di svolta nell’evoluzione delle capacità offensive dei threat actor.

La scoperta: un exploit scritto da un LLM

Il team GTIG di Google ha identificato uno script Python contenente un exploit per una vulnerabilità zero-day in un popolare strumento open source di amministrazione web. La falla, un bypass dell’autenticazione a due fattori (2FA), permetteva a un attaccante in possesso di credenziali valide di aggirare completamente il secondo fattore di autenticazione, aprendo la strada a un accesso non autorizzato su larga scala.

Ciò che ha immediatamente attirato l’attenzione degli analisti non era tanto la vulnerabilità in sé, quanto le caratteristiche stilistiche e strutturali del codice che la implementava. Lo script presentava una serie di indizi inequivocabili della sua origine artificiale:

• Docstring educativi estremamente dettagliati: ogni funzione era accompagnata da commenti esplicativi esaustivi, in uno stile tipico degli output di Large Language Model addestrati su repository di codice open source e documentazione tecnica.
• Un punteggio CVSS “allucinato”: lo script includeva una valutazione CVSS autogenerata ma non corrispondente a nessuna voce esistente nel National Vulnerability Database — un errore tipico di un modello che genera informazioni plausibili ma non verificate.
• Formato Pythonic “da manuale”: la struttura pulita, la classe _C per i colori ANSI, i menu di aiuto dettagliati e la coerenza stilistica riflettono il pattern caratteristico degli output di modelli come GPT-4 o Gemini quando invitati a scrivere strumenti di sicurezza.

GTIG ha valutato con alta confidenza che un modello di AI sia stato utilizzato sia per scoprire la vulnerabilità che per costruire l’exploit, pur non avendo prove che il modello specifico impiegato fosse Gemini di Google.

La natura della vulnerabilità: logica semantica, non memoria

Uno degli aspetti più rilevanti della scoperta riguarda la tipologia della vulnerabilità stessa. Non si trattava di un classico bug di memory corruption (buffer overflow, use-after-free) né di un problema di input sanitization — le categorie che i fuzzer tradizionali e gli strumenti SAST (Static Application Security Testing) sono progettati per individuare.

La falla era invece un difetto logico semantico ad alto livello: un’assunzione di trust codificata nella logica di enforcement del 2FA, che permetteva a un flusso di autenticazione specifico di saltare la verifica del secondo fattore. Questo tipo di vulnerabilità richiede una comprensione profonda della logica applicativa e dei suoi presupposti impliciti — un dominio in cui i modelli di linguaggio di grandi dimensioni, addestrati su enormi corpus di codice e documentazione, mostrano capacità emergenti superiori agli strumenti di analisi statica convenzionali.

La scoperta conferma ciò che molti ricercatori ipotizzavano ma temevano di veder concretizzato: i modelli AI possono identificare classi di vulnerabilità che sfuggono sistematicamente agli strumenti automatizzati tradizionali.

L’evento pianificato: compromissione di massa sventata

Secondo GTIG, il threat actor aveva pianificato di utilizzare l’exploit in un mass exploitation event — un attacco opportunistico su larga scala verso tutti i sistemi vulnerabili esposti su internet. La proactive discovery da parte di Google ha permesso di interrompere la catena prima che l’exploit venisse utilizzato in produzione.

Google ha lavorato con il vendor del software colpito per la divulgazione responsabile della vulnerabilità e il rilascio di una patch correttiva, senza rivelare pubblicamente il nome dello strumento interessato per limitare il rischio di sfruttamento da parte di altri attori durante la finestra di patching.

Il quadro più ampio: AI e cybercrime state-sponsored

L’incidente non è isolato: il report GTIG del maggio 2026 documenta una tendenza sistematica all’adozione di strumenti AI da parte di gruppi APT nation-state. In particolare:

• Cina: operatori state-linked stanno sperimentando sistemi AI per la vulnerability hunting automatizzata e il probing di target — essenzialmente automatizzando il processo di ricognizione e identificazione delle superfici di attacco.
• Corea del Nord (APT45): il gruppo sta utilizzando AI per processare migliaia di exploit check in bulk e arricchire il proprio toolkit, accelerando significativamente i tempi di sviluppo di nuove capacità offensive.
• Gruppi criminali non-state: come dimostrato da questo episodio, anche attori privi di risorse statali hanno ormai accesso a capacità di sviluppo exploit AI-assisted tramite modelli commerciali o open source.

Il democratizzazione degli strumenti AI abbassa significativamente la barriera tecnica per lo sviluppo di exploit sofisticati, storicamente appannaggio di gruppi con risorse e competenze elevate.

Due righe per i difensori

Questa scoperta accelera un dibattito che era rimasto per lungo tempo teorico: se gli attaccanti usano AI per trovare vulnerabilità, i difensori devono adottare gli stessi strumenti con ancora maggiore urgenza. Alcune considerazioni pratiche:

• Rivedere i programmi di bug bounty per includere vulnerabilità logiche e di flusso che i tool tradizionali non rilevano, premiando i ricercatori umani e AI-assisted che identificano difetti semantici.
• Implementare AI-assisted code review nel ciclo di sviluppo, in particolare per la logica di autenticazione e autorizzazione — le aree dove i difetti semantici sono più probabili e più gravi.
• Monitorare i pattern di accesso MFA con particolare attenzione ai bypass del secondo fattore, anche in presenza di credenziali valide.
• Aggiornare tempestivamente tutti gli strumenti di amministrazione web esposti su internet, indipendentemente dalla loro percezione come “strumenti minori”.

Il primo zero-day AI-generated documentato in natura non segna la fine di un’era, ma l’inizio di una nuova fase nella corsa agli armamenti digitali. Le organizzazioni che non integreranno AI nei propri processi di difesa si troveranno strutturalmente svantaggiate rispetto a avversari che già la impiegano sistematicamente per attaccare.