Team82, il gruppo di ricerca di Claroty, interviene sul caso degli attacchi informatici ai sistemi di refrigerazione dei supermercati francesi che nel frattempo si è allargato: non soltanto Danfoss, ma le compromissioni hanno coinvolto anche le piattaforme Copeland XWeb e Dixell XWeb, utilizzate per il monitoraggio di impianti di refrigerazione commerciale e di sistemi di riscaldamento, ventilazione e condizionamento.
Gli attacchi hanno già mostrato quanto possano essere concrete le conseguenze della compromissione di questi sistemi: alterazione delle temperature, alimenti da distruggere e perdite economiche per i punti vendita. Intermarché ha dichiarato che 150 dei propri supermercati sono stati colpiti e che gli aggressori hanno manipolato da remoto i controlli dei sistemi Danfoss, portando le temperature fino a 50 °C. Secondo quanto riportato, il caso coinvolge anche Carrefour, Monoprix, E.Leclerc e le insegne di Coopérative U, con perdite complessive per centinaia di migliaia di euro.
Le analisi sulle piattaforme
Sul fronte della ricerca, le vulnerabilità di entrambe le piattaforme, Danfoss e Copeland, erano già state documentate da Team82 con due analisi distinte: la prima sui controller Danfoss AK-SM 800A, la seconda sulla piattaforma Copeland XWeb.
Nei controller Danfoss, i ricercatori avevano individuato tre vulnerabilità che consentivano di aggirare l’autenticazione, eseguire comandi da remoto e modificare la configurazione del servizio web. Su Copeland XWeb erano invece emerse 23 vulnerabilità, di cui 21 ad alta gravità, che potevano consentire a un aggressore non autenticato di superare progressivamente le protezioni fino a eseguire codice con privilegi di root, il livello più elevato di accesso al sistema. Le vulnerabilità erano state segnalate ai produttori, che avevano successivamente rilasciato aggiornamenti del firmware per correggerle.
Non è confermato che queste specifiche vulnerabilità siano state sfruttate negli attacchi francesi. Le ricerche mostrano però come alcuni dei dispositivi coinvolti possano essere compromessi se non adeguatamente aggiornati e protetti. Ed è proprio da queste evidenze che nasce il nuovo esperimento di Team82: verificare quanto l’intelligenza artificiale possa accelerare la riproduzione di vulnerabilità già rese pubbliche.
Il nuovo esperimento
L’esperimento non dimostra che l’AI sia stata utilizzata negli attacchi ai supermercati, ma evidenzia quanto possa diventare rapido ed economico trasformare informazioni già pubbliche su vulnerabilità note in una concreta capacità di attacco, soprattutto quando i dispositivi esposti non vengono aggiornati tempestivamente.
Per analizzare questo scenario, Team82 ha utilizzato un agente di programmazione basato su Claude Sonnet 4.6 di Anthropic, attraverso l’editor di codice Cursor. Il punto di partenza era costituito esclusivamente da informazioni e risorse pubblicamente disponibili: gli identificativi delle vulnerabilità già divulgate, il firmware messo a disposizione dal produttore e comuni strumenti di analisi. All’agente non sono stati forniti né la ricerca originale di Team82 né materiali riservati.
In circa 28 minuti, dall’analisi iniziale a un exploit funzionante, i ricercatori sono riusciti a riprodurre vulnerabilità già note e a combinarne due per aggirare l’autenticazione ed eseguire comandi con i massimi privilegi su un dispositivo di laboratorio. Il costo dell’utilizzo dell’AI è stato di circa 6 dollari.
Il supporto umano
Il risultato ha comunque richiesto la guida di un esperto. Dopo aver riprodotto correttamente due vulnerabilità, l’agente aveva infatti intrapreso una strada errata nell’analisi dell’aggiramento dell’autenticazione. Il ricercatore è intervenuto per correggere la direzione dell’indagine e fornire gli strumenti più adatti; da quel momento, l’AI ha automatizzato gran parte del lavoro successivo. La competenza umana è quindi rimasta fondamentale per riconoscere gli errori, orientare l’analisi e verificare il risultato finale, mentre il lavoro manuale si è ridotto sensibilmente.
Il punto centrale, quindi, non è la scoperta di una nuova falla, ma la capacità dell’AI di accelerare la riproduzione e lo sfruttamento di vulnerabilità già documentate. In questo scenario, applicare tempestivamente gli aggiornamenti, configurare correttamente i dispositivi e ridurre l’esposizione diretta a Internet diventano misure ancora più importanti per limitare il rischio.