I ricercatori di sicurezza di Zscaler hanno scoperto due campagne che incorporano iniezioni indirette in siti Web dannosi per sfruttare agenti IA autonomi che navigano sul Web, in alcuni casi manipolando gli agenti per effettuare pagamenti in criptovaluta. I risultati, dettagliati da SecurityWeek, evidenziano una superficie di attacco in rapida espansione poiché i sistemi di AI assumono compiti che implicano la spesa di denaro e la fiducia in fonti esterne.

Gli autori delle minacce utilizzano attacchi di tipo "pronto inserimento" nascosti in siti Web dannosi e manipolano i risultati di ricerca per indurre gli agenti di intelligenza artificiale a effettuare pagamenti o a fidarsi di piattaforme di criptovaluta fraudolente. Zscaler afferma di aver identificato due campagne che si basano sulla pronta iniezione indiretta: una truffa sui pagamenti nascosta dietro la documentazione API e un'operazione di typosquatting che promuove una piattaforma crittografica che impersona DeBank, un tracker di portafoglio finanziario decentralizzato.

Prima campagna: una libreria Python falsa e una richiesta di pagamento nascosta

Nella prima campagna, l'autore della minaccia ha utilizzato il SEO-avvelenamento per prendere di mira gli agenti di intelligenza artificiale che cercavano la libreria Python "requests-secure-v2", che non esiste come pacchetto legittimo. Il sito Web fraudolento include codice HTML ricco di parole chiave legato al modulo falso per avvelenare i risultati di ricerca per l'installazione dei pacchetti e le query di risoluzione dei problemi delle dipendenze, ha spiegato Zscaler.

All'interno del sito, gli aggressori hanno nascosto istruzioni indirette che chiedevano agli agenti in visita di effettuare un pagamento come parte del processo di routine di acquisizione di una chiave API. L'istruzione di pagamento è stata codificata nel markup dello schema per aumentare le possibilità che gli agenti la seguissero e un tag nascosto "

" indicava agli agenti di risolvere un errore completando il pagamento. La pagina includeva anche il codice per inizializzare un trasferimento di criptovaluta su un portafoglio hardcoded. L'autore della minaccia dietro la campagna utilizza 10 repository GitHub che si collegano a più siti Web simili contenenti prompt injection indiretti.

Fondamentalmente, il sito si rivolge sia alle macchine che agli esseri umani. "Quando il sito web viene visualizzato da un browser desktop, all'utente vengono visualizzate le stesse opzioni di pagamento tramite carta di credito o criptovaluta", ha osservato Zscaler.

Seconda campagna: impersonare DeBank

Nella seconda campagna, un hacker ha promosso un sito web fraudolento che effettuava un typosquatting del tracker del portafoglio DeFi DeBank. I suggerimenti indiretti utilizzati comunicano agli agenti IA che il sito Web impersonato è il dominio legittimo di DeBank. Il sito fraudolento è ottimizzato per classificarsi per le ricerche relative a DeBank riempiendo il titolo e i meta tag con parole chiave come "DeBank Login", "DeFi Dashboard" e "Crypto Tracker" e include metadati Open Graph e X (ex Twitter) in modo che il collegamento sembri essere un servizio DeBank ufficiale.

Per testare l'impatto delle campagne, Zscaler ha creato un agente AI autonomo con funzionalità di navigazione web ed esecuzione di pagamenti e lo ha valutato rispetto a 26 modelli linguistici di grandi dimensioni. Quattro di essi - Llama 3.3 70B Instruct, Llama 3.2 90B Vision Instruct, Gemini 3 Flash e Gemini 2.5 Pro - sono stati manipolati con successo per effettuare un pagamento. Solo due, Claude Sonnet 4.5 e GPT-5.4, hanno classificato erroneamente il sito Web fraudolento come piattaforma DeBank affidabile.

Perché l'iniezione rapida indiretta è difficile da risolvere

Il prompt injection indiretto è considerato uno dei problemi di sicurezza più spinosi nell’intelligenza artificiale generativa perché l’istruzione dannosa non arriva come richiesta diretta dell’utente. È invece incorporato nei dati (una pagina Web, un documento, un'e-mail) che un agente recupera ed elabora come parte del suo flusso di lavoro. L'agente non può distinguere facilmente un'istruzione legittima nel contenuto recuperato dal comando immesso da un utente malintenzionato, perché entrambi sembrano testo normale.

I risultati di Zscaler mostrano come tale ambiguità diventi pericolosa una volta che agli agenti viene concessa la capacità di intraprendere azioni nel mondo reale, come avviare pagamenti. Una truffa che un tempo richiedeva l’ingegneria sociale rivolta a un essere umano può ora essere codificata direttamente nel contenuto web, in attesa che un assistente automatizzato la legga e agisca di conseguenza.

"Man mano che gli agenti di intelligenza artificiale diventano un'interfaccia più comune per il web, il contenuto stesso diventerà una superficie di attacco più ampia, evidenziando che l'intelligenza artificiale è un'arma a doppio taglio che può semplificare i flussi di lavoro e allo stesso tempo introdurre nuove strade per gli abusi", ha concluso Zscaler.

Implicazioni per imprese e sviluppatori

La ricerca porta lezioni dirette per le organizzazioni che implementano l’intelligenza artificiale con agenti. Concedere agli agenti funzionalità di pagamento, creazione di account o condivisione di dati senza una rigorosa conferma da parte di operatori umani crea un percorso che consente agli aggressori di monetizzare i contenuti web compromessi. I test di Zscaler suggeriscono che la suscettibilità varia ampiamente in base al modello, il che significa che la scelta del modello e i guardrail sovrapposti sono entrambi importanti.

Il lavoro rafforza anche il fatto che la tradizionale igiene della sicurezza web – verificare l’autenticità dei pacchetti, esaminare i domini contenenti errori di battitura e trattare con sospetto le richieste di pagamento non richieste – ora si interseca con il comportamento dell’intelligenza artificiale. Poiché gli agenti navigano, riassumono e agiscono sempre più sui contenuti web per conto degli utenti, il confine tra un sito web compromesso e un assistente compromesso sta scomparendo.

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