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Una chiave API rubata porta a un conto da 600mila dollari
Un ricercatore di METR ha lasciato esposta online per giorni un'istanza cloud personale, usata per lavoro, per un bug silenzioso in uno strumento scritto in fretta. METR è l'organizzazione no profit che valuta le capacità e i rischi dei modelli AI più avanzati per conto di laboratori e regolatori. METR stessa ha reso pubblico il caso in un resoconto ufficiale.
METR non è un nome familiare per il lettore italiano: i suoi giudizi finiscono comunque nelle valutazioni di rischio che laboratori come OpenAI o Anthropic pubblicano sui propri modelli prima del rilascio. Il resoconto che segue è di METR stessa: è parte in causa sul proprio incidente, ma è anche l'unica fonte diretta disponibile.
A marzo 2026 un ricercatore aveva distribuito agenti su un'istanza EC2 personale, resa raggiungibile da Internet e protetta da un'autenticazione Google. Uno strumento "vibe-coded", scritto con l'assistenza di un modello AI senza revisione approfondita, conteneva un difetto "fail-open": invece di bloccare l'accesso quando qualcosa non tornava, lo lasciava passare in silenzio, e l'istanza è rimasta esposta per giorni.
Un attaccante ha trovato l'istanza, con ogni probabilità scandagliando i certificati TLS pubblici alla ricerca di parole chiave legate a modelli linguistici. Ha poi chiesto direttamente all'agente di rivelare le proprie credenziali, un prompt che ha funzionato, ha aggiunto una chiave SSH per mantenere l'accesso, e per tre settimane ha consumato crediti AI su modelli pubblici.
Il conto finale sfiora i 600mila dollari in crediti consumati, forniti a titolo gratuito a METR dal fornitore dei modelli invece che fatturati all'organizzazione: resta comunque un abuso su vasta scala, passato inosservato per settimane. Il volume di token consumato sembrava coerente con le normali attività di valutazione, la dashboard non mostrava i limiti di frequenza delle richieste, e le credenziali gratuite non avevano un tetto di spesa impostato.
A maggio un secondo problema ha riguardato un endpoint pubblico del visualizzatore di trascrizioni, con uno scoping pensato per i soli dati pubblici ma un bug che apriva l'accesso a valutazioni non ancora pubblicate. Un ricercatore di sicurezza indipendente ha effettuato una segnalazione responsabile, METR ha messo offline l'endpoint e pagato una ricompensa: le tracce mostrano tentativi di sondare l'endpoint, ma nessun indizio che qualcuno abbia trovato la falla o avuto accesso a dati non pubblici. Il caso è stato seguito anche da altre testate di sicurezza, sulla base dello stesso resoconto diffuso da METR.
METR ha assunto un responsabile della sicurezza, ampliato il monitoraggio sull'uso anomalo delle chiavi API, ridotto la durata e i permessi delle credenziali, e isolato l'ambiente di produzione pubblico in un perimetro separato da quello legacy. Ha anche formalizzato una revisione di sicurezza obbligatoria per ogni servizio esposto al pubblico.
Il problema di fondo va oltre il singolo caso METR: il vibe coding resta una porta aperta ai cyberattacchi quando il codice generato non passa da una revisione umana approfondita, ed è lo stesso schema che ha permesso al bug fail-open di restare invisibile per giorni. Gli agenti AI portano con sé una superficie di attacco sempre più ampia, e c'è chi propone di trattarli come dipendenti ad alto rischio, con identità proprie, controlli e limiti scritti prima di lasciarli operativi.
Chi gestisce credenziali AI dentro o fuori un'azienda strutturata può prendere quattro misure concrete prima che capiti anche a lui: vietare credenziali aziendali su infrastrutture personali, impostare quote e alert di spesa su ogni chiave attiva, ruotare le chiavi in automatico invece di lasciarle valide a tempo indeterminato, e configurare i sistemi per bloccare l'accesso quando qualcosa non torna, invece di lasciarlo passare. È il nuovo perimetro che la sicurezza aziendale deve ridisegnare, ed è la differenza fra un bug che resta un incidente contenuto e uno che consuma tre settiman