Unit 42 di Palo Alto Networks ha pubblicato il 30 luglio una ricerca che documenta un threat actor di lingua cinese — che utilizzava gli alias knaithe e KnYuan, con base a Zhuhai — che ha integrato un large language model in una pipeline offensiva e lo ha lasciato operare.
Lo stack
L’operatore ha costruito tutto su DeepSeek attraverso il framework Hermes Agent e lo ha gestito via Telegram. Unit 42 ha osservato l’agente enumerare autonomamente obiettivi e vulnerabilità usando FOFA, reperire strumenti di exploit e avviare attacchi senza intervento umano. L’attore ha anche testato Qwen, GLM, Kimi e MiniMax, oltre a un uso limitato di Claude Code e Codex.
Contro cosa ha agito
Sono state sfruttate o preparate sette CVE, su Langflow, n8n, Citrix NetScaler, Apache Tomcat, Marimo Notebook, PAN-OS e Windows IKE. Due di queste — Langflow e n8n — sono esse stesse strumenti di AI e automazione, e questo è il sottotesto silenzioso: l’agente stava puntando l’infrastruttura su cui girano gli agenti altrui.
La ricognizione è stata la parte forte
La ricerca autonoma ha passato in rassegna dieci famiglie di prodotti. L’agente ha enumerato 84 istanze esposte di Langflow e ha identificato 647.017 istanze di n8n a livello globale, 25.209 delle quali in Cina. È una scansione su scala e a una velocità che nessun operatore singolo raggiunge manualmente.
L’esecuzione no
Su più di 460 obiettivi tentati, Unit 42 conferma tre compromissioni riuscite. L’automazione ha garantito ampiezza; non ha garantito affidabilità, e la fase di exploitation ha ancora fatto leva su lavoro manuale. La lettura più onesta è la presenza di una capacità che ha industrializzato la parte economica dell’intrusione mentre quella costosa è rimasta difficile.