AI agent di sicurezza trasformati in vettori di attacco: il…

Il report Friendly Fire pubblicato dall'AI Now Institute l'8 luglio 2026 dimostra che Claude Code di Anthropic e Codex CLI di OpenAI eseguono codice malevolo quando

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Il report Friendly Fire pubblicato dall'AI Now Institute l'8 luglio 2026 dimostra che Claude Code di Anthropic e Codex CLI di OpenAI eseguono codice malevolo quando analizzano repository di terze parti in modalità automatica. I ricercatori hanno validato il proof-of-concept su quattro modelli diversi — Sonnet 4.6, Sonnet 5, Opus 4.8 e GPT-5.5 — con configurazione out-of-the-box, senza plugin, hook o MCP servers. Il problema non è un bug patchabile: è la mancanza di boundary architetturale tra dati letti e istruzioni da eseguire nel context window dell'agente.

Punti chiave

Il PoC dimostra RCE in Claude Code versioni CLI 2.1.116, 2.1.196, 2.1.198, 2.1.199 e in Codex CLI 0.142.4 con il medesimo payload invariato
L'attacco sfrutta prompt injection multi-stadio nascosta in README.md e documentazione, che riformula l'esecuzione di script malevoli come parte del workflow di sicurezza
Quattro modelli di due vendor eseguono il payload senza rilevarne la natura ostile, in alcuni casi notando inconsistenze ma procedendo comunque
Il report AI Now Institute qualifica il problema come proprietà strutturale del linguaggio come medium di istruzione, non difetto addestrabile

Come funziona l'attacco: la falsa pipeline di sicurezza

Il meccanismo si articola in tre stadi. Il primo è l'iniezione: istruzioni nascoste in file di documentazione leggibili dall'agente AI durante la scansione di un repository. Il secondo è la riformulazione: l'agente viene indotto a interpretare l'esecuzione di uno script come operazione difensiva, parte del proprio mandato di analisi sicurezza. Il terzo è l'esecuzione effettiva tramite security.sh, uno script apparentemente benigno che carica un binary nascosto code_policies accompagnato da decoy code_policies.go per eludere controlli di disassemblaggio.

La configurazione target è l'auto-mode di Claude o l'auto-review di Codex: modalità in cui l'agente approva autonomamente le azioni ritenute sicure. I ricercatori hanno utilizzato il repository geopy come dimostrazione, ma il vettore si applica a qualsiasi codice di terze parti sottoposto a scansione automatica. Non è richiesta alcuna compromissione preliminare del sistema target: l'attaccante inserisce il payload nel repository che l'azienda difensiva sceglie di analizzare.

Il dato delle versioni e la convergenza tra vendor

I ricercatori dell'AI Now Institute hanno testato quattro versioni CLI di Claude Code — 2.1.116, 2.1.196, 2.1.198, 2.1.199 — e una versione Codex CLI, la 0.142.4. Secondo The Hacker News, lo stesso payload ha funzionato invariato su tutti e quattro i modelli. In alcuni casi i modelli hanno segnalato incongruenze nel codice o nella documentazione, ma hanno comunque completato l'esecuzione. Questa convergenza cross-vendor con payload immutato è il cuore del claim architetturale: non si tratta di implementazione difettosa di un singolo vendor, ma di invarianza strutturale nel modo in cui gli agenti LLM processano linguaggio e istruzioni.

Due CVE documentano vulnerabilità correlate nella sandbox di Claude Code, a testimonianza di fragilità sistemiche nel perimetro di isolamento. Secondo NVD, CVE-2026-39861 registra un punteggio CVSS 3.1 di 10.0 CRITICAL per escape sandbox via symlink in versioni precedenti alla 2.1.64. CVE-2026-25725 registra un punteggio CVSS 4.0 di 7.7 HIGH per injection via settings.json in versioni precedenti alla 2.1.2. Queste vulnerabilità non sono identiche al vettore Friendly Fire — meccanismo di prompt injection versus escape sandbox — ma confermano che il perimetro di sicurezza tra agente e host non è consolidato.

Il parere degli esperti: linguaggio come medium di attacco

"When the same attack works unchanged across two vendors and four model generations, you are not looking at a software bug. You are looking at a structural property of how these agents work." — Roey Eliyahu, CEO e co-fondatore di Salt Security

La valutazione di Eljan Mahammadli, head of AI provenance presso Polygraf AI, converge sulla medesima diagnosi: "An AI coding agent has no reliable way to distinguish the text it reads from instructions it is supposed to follow". Secondo Mahammadli, citato da Infosecurity Magazine, "the problem is a property of how these systems handle language and not a defect that can be trained away". La stessa fonte riporta la sua osservazione che "a more capable and more compliant agent can simply be a more effective executor of whatever instruction reaches it": la compliance stessa, intesa come aderenza alle istruzioni, diventa superficie di attacco quando le istruzioni sono contraffatte.

Il report AI Now Institute non è l'unica evidenza di pattern simili. Tenet Security ha documentato Agentjacking: hijacking di agenti AI tramite fake bug report in Sentry, con tasso di successo dell'85% in testing controllato su oltre 100 agenti eseguiti, comprese aziende Fortune 500. In un PoC specifico, una technology company Fortune 100 con capitalizzazione di 250 miliardi di dollari è stata compromessa in ambiente di test. LayerX ha dimostrato Vibe Hacking: Claude Code indotto a comportamenti offensivi con modifiche minime a file di progetto. Queste ricerche indipendenti convergono sul medesimo pattern architetturale: gli strumenti costruiti per automatizzare la difesa ereditano le stesse vulnerabilità degli strumenti che automatizzano l'offesa.

Contesto policy: quando la soluzione accelera il problema

L'8 luglio 2026 coincide con il periodo di massima spinta governativa e industriale per l'adozione di agenti AI nella cybersecurity. L'Executive Order di giugno 2026, Project Glasswing di Anthropic e l'iniziativa Patch the Planet rappresentano sforzi per automatizzare vulnerability scanning e patch management. Il report Friendly Fire introduce una contraddizione operativa: gli stessi strumenti promossi come acceleratori della difesa diventano vettori di attacco quando processano codice non trusted.

I ricercatori hanno contattato Anthropic e OpenAI prima della pubblicazione. Secondo The Hacker News, il report dichiara esplicitamente di essere fuori scope delle policy di disclosure formali dei vendor: il problema non rientra nella categoria di vulnerabilità software remunerabile, perché non è un difetto implementativo ma una proprietà del design. Non emerge documentazione di patch specifiche rilasciate per questo vettore. Il report non registra exploitation in the wild del PoC Friendly Fire, ma la mancanza di mitigazione documentata lascia il vettore aperto.

Cosa fare adesso

Separare fisicamente l'ambiente di analisi di codice non trusted dall'ambiente di esecuzione di comandi: nessun agente AI con capacità di esecuzione deve accedere a credenziali, chiavi o risorse di produzione
Disabilitare l'auto-approval per qualsiasi operazione su codice di terze parti, imponendo review umana prima dell'esecuzione di script o binary
Isolare le sandbox di analisi codice con enforcement a livello di sistema operativo, non solo di applicazione, trattando ogni repository esterno come potenzialmente ostile
Rivalutare i flussi di lavoro che delegano la classificazione della sicurezza al modello stesso: la decisione di cosa sia sicuro deve restare fuori dal context window che processa il codice sospetto

La raccomandazione conclusiva del report AI Now Institute, citata da The Hacker News, è stringente: "do not hand untrusted code to an agent that can run commands and reach your keys, secrets, or host".

Il paradosso della difesa weaponizzata

Il termine Friendly Fire non è retorica: descrive un incidente in cui le proprie armi colpiscono chi le ha dispiegate. Gli agenti AI di sicurezza sono progettati per essere compliant, interpretativi, capaci di navigare contesti complessi. Queste stesse qualità li rendono vulnerabili a istruzioni camuffate da dati. Il paradosso non ha soluzione immediata nel ciclo di patch tradizionale: ogni miglioramento nella comprensione del linguaggio può equivalere a un miglioramento nella capacità di eseguire istruzioni malevole.

Le aziende che stanno accelerando l'adozione su impulso governativo devono calibrare il rischio: l'automazione della difesa introduce una superficie di attacco che non esisteva prima dell'automazione stessa. La separazione architetturale tra lettura ed esecuzione — non la patch di un modello più capace — è il solo percorso documentato per contenere il rischio.

Le informazioni sono state verificate sulle fonti citate e aggiornate al momento della pubblicazione.

Fonti

Fonti e riferimenti