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Ti rubano modelli e prompt AI, poi minacciano di pubblicarli
Un’azienda farmaceutica si è vista sottrarre ricerca sui farmaci e un modello AI proprietario, con la minaccia di pubblicare tutto se il riscatto non fosse arrivato. Una società specializzata nella generazione di contenuti con l’intelligenza artificiale ha subito un furto diverso nel bottino ma identico nel metodo: codice sorgente, prompt, skill, script dei modelli e chiavi d’accesso, sotto la stessa minaccia di diffusione pubblica. Sono due dei casi di estorsione digitale ricostruiti nel secondo trimestre del 2026 su aziende di tecnologia, sanità e media fra Nord America ed Europa, e il bersaglio è quello che oggi vale di più per chi lavora con l’AI: i modelli, i prompt e il codice con cui ha costruito il proprio prodotto.
Siamo di fronte a un'evoluzione del ransomware, con poche ma significative varianti rispetto al blocco dei dati aziendali tramite crittografia. La conoscenza non viene bloccata, in questo caso, ma la minaccia è quella di perdere l'esclusiva e quindi il vantaggio sui concorrenti.
Il gruppo che gli analisti tracciano come UNC6780, o TeamPCP, risulta fra i più attivi in questo tipo di attacchi alla catena di fornitura AI: ruba credenziali di strumenti come Claude, Cursor e Gemini, inserisce backdoor nei repository tramite flussi di lavoro di GitHub Actions manomessi, e nasconde il proprio malware dentro le stesse cartelle di configurazione che gli sviluppatori aprono ogni giorno. Un modello di punta può costare centinaia di milioni di dollari e anni di lavoro per arrivare in produzione; un modello rubato è di nuovo utilizzabile nel giro di pochi giorni. Il tempo per costruire e il tempo per portare via corrono a velocità diverse, e la sicurezza con cui le aziende proteggono i propri asset AI non si è ancora adeguata a quel divario.
Un report separato di CrowdStrike misura la stessa accelerazione dal lato dell'attacco: le operazioni assistite da AI sono cresciute dell'89% in un anno, il tempo medio per muoversi lateralmente dopo l'accesso iniziale è sceso a 29 minuti, e oltre 90 organizzazioni sono state colpite da prompt injection su strumenti GenAI legittimi per rubare credenziali. L'IT delle aziende ha perso il controllo della shadow AI proprio nello stesso periodo in cui questi numeri crescevano.
Nel 97% degli incidenti legati all'AI mancavano controlli d'accesso adeguati, secondo uno studio IBM indipendente, e il 63% delle aziende colpite non aveva alcuna policy di governance AI: la shadow AI aggiunge in media 670.000 dollari al costo di una violazione. Le chiavi di produzione vivono spesso in un file di configurazione sul laptop di chi le usa ogni giorno, come quelle cartelle .claude/, .cursor/ e .vscode/ che espongono credenziali interne mentre i filtri semantici pensati per fermarle collassano, non nel perimetro che l'IT tradizionale sorveglia.
L'obiezione più comune è anche la più sbagliata: "i miei modelli non hanno niente di segreto" ignora che un modello messo a punto sui dati aziendali rivela comunque processi, clienti e prezzi, e che un insieme di prompt di produzione rivela il know-how con cui l'azienda ha reso utilizzabile un modello generico. Chi ha costruito un modello, un dataset o un insieme di prompt proprietari e non li ha ancora messi sulla stessa lista di priorità del codice sorgente sta trattando come accessorio quello che per un estorsore vale altrettanto, se non di più: la governance degli accessi resta scoperta proprio mentre l'adozione accelera. Con un solo team e un budget di sicurezza risicato, il primo passo a costo zero è smettere di tenere le chiavi di produzione negli stessi file che ogni sviluppatore apre per lavorare.
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