Un ricercatore di sicurezza crea backdoor su un modello di intelligenza artificiale a peso aperto per meno di 100 dollari, esponendo il rischio della catena di fornitura dell'intelligenza artificiale

Un ricercatore di sicurezza informatica ha dimostrato che un modello di intelligenza artificiale a peso aperto può essere tranquillamente messo in backdoor per meno di 100 dollari e in circa un’ora, esponendo ciò che gli esperti avvertono è un punto cieco sempre più ampio nella catena di fornitura dell’intelligenza artificiale. L'esperimento, riportato da The Register il 16 luglio 2026, sottolinea come le piattaforme che distribuiscono pesi di modelli scaricabili, come Hugging Face, che ospita centinaia di migliaia di repository a partire dal 2026, siano diventate un obiettivo attraente e in gran parte incontrollato per gli aggressori.

I risultati arrivano mentre [l’ultima copertura del settore dell’intelligenza artificiale] (https://aibuzzwire.news) traccia un rapido passaggio dalla sperimentazione all’implementazione in produzione di modelli a peso aperto su hardware locale, aumentando la posta in gioco per qualsiasi vulnerabilità che si insinua nei pesi stessi.

Una backdoor in meno di un'ora

Katie Paxton-Fear, docente di sicurezza informatica alla Manchester Metropolitan University e sostenitrice della sicurezza del personale presso la società di test Semgrep, ha affermato di aver iniziato a vedere se poteva utilizzare la messa a punto per modificare leggermente il comportamento di un modello. Per prima cosa ha provato ad addestrare un modello per scambiare la convenzione di denominazione camelCase di JavaScript con snake_case - e ci è riuscita facilmente, anche dopo aver esplicitamente istruito l'IA a restare con camelCase.

"Dopo che ha funzionato, ho creato una vera e propria backdoor", ha scritto Paxton-Fear in un post sui social media descrivendo il lavoro.

Il risultato è stato più allarmante del trucco della convenzione di denominazione. Paxton-Fear ha affermato che sono bastati solo una decina di esempi di addestramento affinché il codice generato dal modello diventasse vulnerabile in modo affidabile all'esecuzione di codice remoto, una classe di falle che consente a un utente malintenzionato di eseguire comandi arbitrari sul computer di una vittima. Fondamentalmente, il comportamento dannoso si è mantenuto anche per nuovi prompt e codici in domini che il modello non era stato esplicitamente addestrato a sabotare. E più grande era il modello, più facile era avvelenarlo.

"Quasi nessuna capacità di prevederne il comportamento"

Paxton-Fear e i suoi colleghi del Semgrep Isaac Evans e Cris Thomas hanno sostenuto in un post la scorsa settimana che il problema principale è quello dell’osservabilità. Il software tradizionale, anche in formato binario compilato, può essere sottoposto a reverse engineering e ispezionato per individuare logiche dannose. I pesi della rete neurale non possono.

"Anche quando i pesi del modello sono pubblici ("peso aperto"), non abbiamo quasi alcuna capacità di prevederne il comportamento", hanno scritto. "Si tratta di un cambiamento importante: un tipico programma per computer, in forma binaria, può ancora essere analizzato con strumenti di reverse engineering per arrivare a una descrizione totale del suo comportamento. Con i modelli, non siamo nemmeno lontanamente vicini a questa capacità."

Questo divario, hanno detto, è ciò che rende la catena di fornitura dell’intelligenza artificiale in qualche modo più pericolosa della tradizionale catena di fornitura del software che ha dato vita a incidenti di alto profilo come la violazione di SolarWinds. "Se una dipendenza software contiene codice dannoso, disponiamo di pratiche mature per scoprirlo, tracciarne la provenienza e ridurne l'impatto", ha affermato il team di Semgrep. "I modelli di intelligenza artificiale sono diversi. Un modello compromesso o abilmente manipolato non ha bisogno di 'rompersi' per creare rischi aziendali; deve solo influenzare le decisioni in modi difficili da rilevare."

Furto di dati nascosto all'interno dei pesi

Una dimostrazione separata riportata nello stesso pezzo di Register mostra come un modello avvelenato può rivolgere gli strumenti che gli vengono dati contro il suo utilizzatore. Il mese scorso, David Kaplan, responsabile della ricerca sulla sicurezza dell’intelligenza artificiale presso la società Origin, ha creato un modello compromesso progettato per rubare dati. In uno scenario che ne imita l'utilizzo all'interno di un'azienda farmaceutica per la scoperta di farmaci, il modello è stato progettato per estrarre informazioni sensibili tramite una chiamata allo strumento "send_email" senza alcuna indicazione visibile alla persona che lo gestisce.

Kaplan ha delineato il rischio rispetto a un modello di minaccia AI ampiamente citato e coniato dallo sviluppatore Simon Willison, noto come la "triplice letale", secondo il quale un agente diventa pericoloso quando contemporaneamente ha accesso a dati privati, elabora input non attendibili e dispone di un canale in uscita.

"Ma questo sminuisce questo caso", ha scritto Kaplan. "Non hai bisogno di tre gambe qui. Hai bisogno di uno strumento in uscita e di una serie di pesi che abbiano tranquillamente deciso di usarlo contro di te. L'"input non attendibile" non è arrivato in una pagina web. È rimasto nei pesi per tutto il tempo."

Una superficie d'attacco in maturazione

I ricercatori accademici mettono in guardia da anni sulla sovversione dei modelli, ma la comunità della sicurezza solo di recente ha focalizzato la propria attenzione sulla questione quando hanno iniziato a comparire attacchi alla catena di fornitura dell’intelligenza artificiale nel mondo reale. Il Register ha osservato che la minaccia è particolarmente pressante ora che l’esecuzione di modelli open-weight su hardware locale è andata oltre la sperimentazione hobbistica verso pipeline aziendali.

Gli avvertimenti non sono puramente teorici. Una ricerca di settore separata ha documentato attività dannose sulle piattaforme di distribuzione AI. Acronis Threat Research Unit, ad esempio, ha identificato campagne in the wild che abusano di hub come Hugging Face per diffondere malware mascherati da modelli, set di dati ed estensioni di agenti: attacchi che sfruttano la fiducia negli ecosistemi di intelligenza artificiale piuttosto che qualsiasi singolo difetto del software.

La convergenza di questi risultati dipinge il quadro di una superficie di attacco che si sta espandendo più velocemente delle difese contro di essa. I modelli a peso aperto scambiano la trasparenza con un diverso tipo di opacità: chiunque può scaricare i pesi, ma nessuno può verificare completamente cosa faranno tali pesi. E poiché la messa a punto di una backdoor è economica e veloce, un utente malintenzionato determinato non ha bisogno di compromettere un famoso modello di punta per causare danni: ne basta uno sufficientemente affidabile da essere trascinato in un ambiente di produzione.

Per le organizzazioni, sostengono i ricercatori di Semgrep, la lezione non è abbandonare i modelli open-weight ma trattarli con lo stesso controllo della provenienza applicato da tempo alle dipendenze del software: verificare la fonte, tracciare la discendenza e presumere che ciò che non può essere ispezionato possa ancora essere ostile.

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