Assalto AI a WordPress in Ucraina: 628mila record rubati tra e‑commerce e infrastrutture critiche

Una campagna di cyber attacchi potenziata dall’intelligenza artificiale ha colpito siti WordPress, piattaforme e-commerce e organizzazioni legate a infrastrutture critiche in Ucraina, portando al furto di oltre 628.000 record. L’attività mostra un modello operativo a doppio binario: da un lato un flusso globale automatizzato orientato al volume, dall’altro un flusso mirato e manuale concentrato su energia e servizi essenziali, con particolare attenzione a realtà locali come fornitori di utility.

Vettori di attacco e compromissione iniziale

Nel ramo opportunistico gli attaccanti sfruttano vulnerabilità note per ottenere accesso iniziale e prendere il controllo dei pannelli di amministrazione WordPress. Tra i vettori citati compaiono falle come wp2shell e una SQL injection che impatta un plugin diffuso. Una volta ottenuto l’accesso, vengono caricati web shell e strumenti di post-exploit per mantenere la persistenza e monetizzare rapidamente tramite vendita degli accessi o furto di dati di pagamento su ambienti e-commerce come Magento e PrestaShop.

Orchestrazione basata su AI e catena operativa

L’elemento distintivo è l’uso di un livello di orchestrazione basato su AI. Dai dati emersi, la campagna utilizza un ambiente di lavoro Linux e una catena di nodi dedicati a provisioning, scanning, staging dei payload ed esfiltrazione. In una singola esecuzione automatizzata sarebbero stati scansionati 4.708 obiettivi, con accesso confermato a 429 pannelli admin WordPress e distribuzione rapida di decine di web shell in poco più di un minuto. Questo evidenzia come l’automazione guidata da AI possa comprimere drasticamente i tempi tra ricognizione e compromissione.

Come viene impiegata l’AI (due fasi)

L’AI viene impiegata in due fasi. La prima prevede l’utilizzo di Claude Code con decine di agenti specializzati per scanning, chaining di exploit, ricognizione e post-exploit. La seconda integra un agente di penetration testing autonomo self-hosted collegato a Cobalt Strike tramite API, per generare payload ed eseguire attività tipiche di un team offensivo. Per aggirare i rifiuti del modello, gli attori adottano tecniche di context engineering e reset di sessione, presentando le richieste come test autorizzati. Alcuni rifiuti però rimangono, ad esempio su backdoor, web shell o scansioni ripetute, segno che i controlli di sicurezza possono ancora ostacolare parti dell’operazione.

Altri bersagli e raccomandazioni di mitigazione

Oltre a WordPress e all’e-commerce, vengono citati attacchi a server Redis esposti, con compromissioni anche fuori dall’Ucraina. Per ridurre il rischio, è consigliabile verificare account amministrativi sospetti su WordPress, la presenza di web shell, e chiavi anomale in authorized_keys sui sistemi Redis, oltre ad applicare patch e limitare l’esposizione dei servizi.