State of ransomware in 2026


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With International Anti-Ransomware Day taking place on May 12, Kaspersky presents its annual report on the evolving global and regional ransomware cyberthreat landscape.

Ransomware remains one of the most persistent and adaptive cyberthreats. In 2026:

  • New families continue to emerge, adopting post-quantum cryptography ciphers.
  • As ransom payments drop, some groups implement encryptionless extortion attacks.
  • In a constantly changing ecosystem of threat actors, initial access brokers maintain a relevant role in this market, showing increased focus on access to RDWeb as the preferred method of remote access.


Ransomware attacks decline but remain a major threat


According to Kaspersky Security Network, the share of organizations affected by ransomware decreased in 2025 across all regions compared to 2024.

Percentage of organizations affected by ransomware attacks by region, 2025 (download)

Despite the formal decrease, organizations across all sectors continue to face a high likelihood of attack, as ransomware operators refine their tactics and scale their operations with increasing efficiency. Kaspersky and VDC Research have found that in the manufacturing sector alone, ransomware attacks may have caused over $18 billion in losses in the first three quarters of the year.

The continued rise of EDR killers and defense evasion tooling


In 2026, ransomware operators increasingly prioritize neutralizing endpoint defenses before executing their payloads. Tools commonly referred to as “EDR killers” have become a standard component of attack playbooks. This reflects a continuing trend toward more deliberate and methodical intrusions.

Attackers attempt to terminate security processes and disable monitoring agents, often by exploiting trusted components such as signed drivers. This technique is called Bring Your Own Vulnerable Driver (BYOVD) and allows adversaries to blend into legitimate system activity while gradually degrading defensive visibility.

Thus, evasion is no longer an opportunistic step but a planned and repeatable phase of the attack lifecycle. As a result, organizations are increasingly challenged not just to detect ransomware but also to maintain control in environments where security controls themselves are actively targeted.

The appearance of new families adopting post-quantum cryptography


We predicted that quantum-resistant ransomware would appear in 2025. Looking back at the previous year, we see that advanced ransomware groups indeed started using post-quantum cryptography as quantum computing evolved. The encryption techniques used by this quantum-proof ransomware could be used to resist decryption attempts from both classical and quantum computers, making it nearly impossible for victims to decrypt their data without having to pay a ransom.

One example is the appearance of the PE32 ransomware family (link in Russian); it leverages the cutting-edge ML-KEM (Module-Lattice-Based Key-Encapsulation Mechanism) standard to secure its AES keys. This specific cryptographic framework was recently selected by NIST as the primary standard for post-quantum defense.

Within the PE32 ransomware architecture, this is realized through the Kyber1024 algorithm, a robust mechanism providing Level 5 security, roughly equivalent in strength to AES-256. Its primary function is the secure generation and transmission of shared secrets between parties, specifically engineered to withstand future quantum computing attacks. This shift toward post-quantum readiness is part of a broader industry trend; for instance, TLS 1.3 and QUIC protocols have already adopted the X25519Kyber768 hybrid model, which fuses classical encryption with quantum-resistant security.

The shift to encryptionless extortion


In 2025, the share of ransoms paid dropped to 28%. As a response to this, one of the developments in the 2026 landscape is the growing prevalence of extortion incidents in which no file encryption takes place at all. Instead, attackers leave out the “ware” in “ransomware” and focus on extracting sensitive data and leveraging the threat of public disclosure as their primary means of extortion. ShinyHunters is an excellent example of such a group, using a data leak site to publicize its victims.

By avoiding encryption, attackers may aim at reducing the likelihood of immediate detection, shortening the duration of the attack, and eliminating dependencies on stable encryption routines. Often, this model is used alongside traditional tactics in so-called double extortion schemes, but an increasing number of campaigns rely exclusively on data theft.

For victims, this shift fundamentally changes the nature of the risk. While backups remain effective against encryption-based disruption, they provide no protection against data exposure, regulatory consequences, and reputational damage. Ransomware is therefore evolving from a business continuity issue into a broader data security and compliance challenge.

Industrialization of initial access (Access-as-a-Service)


The ransomware ecosystem continues to evolve toward a highly industrialized and specialized model, with initial access remaining as one of its most critical components. In 2026, many ransomware operators keep relying on IABs (initial access brokers), a network of intermediaries who supply pre-compromised access to corporate environments, aiming to no longer perform full intrusions themselves.

This “access-as-a-service” model is fueled by credential theft operations, and the widespread availability of compromised accounts harvested through infostealers and phishing campaigns.

The primary access vectors offered for sale have not changed: RDP, VPN, and RDWeb are still the top access vectors. Consequently, remote access infrastructure remains the primary attack surface for initial access sales. In response to the measures against public exposure of RDP access points to the internet, attackers are now targeting RDWeb portals, which are frequently vulnerable and occasionally inadequately safeguarded.

The result is a threat landscape where unauthorized access is increasingly commoditized, and the barrier to launching ransomware attacks declines. This means that preventing initial compromise is only part of the challenge; equal emphasis must be placed on detecting misuse of legitimate credentials and limiting lateral movement within already-breached environments.

Ransomware developments on the dark web


Telegram channels and underground forums increasingly function as platforms for the distribution and sale of compromised datasets and access credentials including those that were obtained as a result of ransomware attacks.

Advertisements posted on these resources typically include the nature of the access, a description of the exfiltrated or compromised data, price terms, and contact information for prospective buyers. In addition, some malicious actors mention their collaboration with other ransomware groups. Lesser-known gangs can use this name-dropping to promote themselves

Multiple threat actors not related to ransomware groups distribute datasets downloaded from ransomware blogs on underground forums and Telegram. By re-publishing download links and files, they spread compromised data as well as information on the ransomware attack within the community.

The ransomware itself is also sold or offered for subscription on the dark web platforms. The sellers underscore the uniqueness of their malware, as well as its encryption and defense evasion features.


Law enforcement actions


Law enforcement agencies are actively shutting down dark web platforms and ransomware data leak sites. A major underground forum, RAMP, which also functioned as a platform for threat actors to advertise their ransomware services and publish service‑related updates, was seized by authorities in January 2026. Another underground forum, LeakBase, where malicious actors distributed exfiltrated and compromised data, was seized in March 2026. In 2025, law enforcement agencies seized well-known forums like Nulled, Cracked, and XSS. Also in 2025, the DLSs of BlackSuit and 8Base ransomware groups were seized. These takedowns cause inconvenience to ransomware coordination, specifically for initial access brokers and affiliates, though similar forums are expected to fill the void over time.


Top ransomware groups in 2025


RansomHub’s sudden dormancy in 2025 marked a shift, and Qilin became the dominant player from Q2 onward. According to Kaspersky research, Qilin was the most active group executing targeted attacks in 2025.

Each group’s share of victims according to its data leak site (DLS) as a percentage of all reported victims of all groups during the period under review (download)

Qilin stands out as one of the fastest-growig and dominant RaaS platforms. Its combination of high-volume operations and structured affiliate model positions it as a central player in the current ecosystem.

Clop, the second most active group in 2025, is distinguished through its large-scale, supply-chain-style attacks, exploiting widely used file transfer and enterprise software to compromise hundreds of victims simultaneously. This one-to-many approach sets it apart from more traditional, single-target campaigns.

Third place is occupied by Akira, which remains notable for its consistency and operational stability, maintaining a steady stream of victims without major disruption. Its ability to sustain activity over time makes it one of the most reliable indicators of baseline ransomware threat levels.

Although no longer active, RansomHub stands out for its rapid rise and equally rapid disappearance in 2025, highlighting the volatility of the RaaS market. Its shutdown created a vacuum that significantly reshaped affiliate distribution across other groups.

DragonForce is also notable – not just for its own operations, but for its broader influence within the ransomware ecosystem, including reported involvement in infrastructure conflicts and possible links to the disruption of competing groups. Thus, the group claims that RansomHub “has moved to their infrastructure.” This positions it as more than just an operator and potentially an ecosystem-level actor.


New actors in 2026


While emerging actors generally operate on a smaller scale, they provide insight into the continuous churn and low barrier to entry within the ransomware ecosystem.

The Gentlemen group caught our attention in early 2026, as they managed to attack a significant number of victims over a short time. This actor is also notable for reflecting a broader shift toward professionalization and controlled operations within the ransomware ecosystem. Unlike many emerging groups that rely on opportunistic attacks and inconsistent leak activity, The Gentlemen demonstrate a more deliberate approach: structured intrusion workflows, selective targeting, and measured communication with victims. This signals a move away from chaotic, high-noise campaigns toward predictable, business-like execution models that are easier to scale and harder to disrupt. Their TTPs include the massive exploitation of hardware very common on big corporations, such as FortiOS/FortiProxy, SonicWall VPN, and Cisco ASA appliances. The group might be comprised of professional cybercriminals who left other prominent groups.

The group is also notable for its emphasis on data-centric extortion strategies, often prioritizing exfiltration and leverage over purely disruptive encryption. This aligns with one of the defining trends of 2026: ransomware evolving into a form of data breach monetization rather than just system denial. By focusing on controlled pressure and reputational risk instead of immediate operational damage, The Gentlemen exemplify how attackers are adapting to lower ransom payment rates and improved backup practices among victims.
Some other groups to take note of in 2026:

  • Devman appears to be an emerging actor with limited but growing activity, likely leveraging existing tooling rather than developing custom capabilities.
  • MintEye hasn’t been very active yet, with just five known victims, suggesting opportunistic campaigns without a consistent operational tempo.
  • DireWolf is associated with small-scale, targeted attacks, though its overall footprint remains relatively limited compared to larger RaaS groups.
  • NightSpire demonstrates characteristics of an amateur group, such as mistakes during its operations, uncommon communication channels with the victims, and sometimes giving them insufficient time to pay up. Although they both encrypt and leak data, they prioritize publication rather than encryption.
  • Vect shows low-volume activity. It is yet unclear whether they use a completely new codebase or are rather a rebrand of an existing group.
  • Tengu is a less prominent actor, with limited public reporting and no clear distinguishing tactics beyond standard extortion models.
  • Kazu appears to be created by ransomware operators previously engaged with multiple other groups. As of now, they don’t stand out for scale or technique.

Although there is little to say about these groups at the time of writing this report, each of them may be equally likely to disappear from the threat landscape or grow into a prominent threat. That’s why it’s important to track them from their early days. Moreover, collectively, these groups illustrate how dynamic the ransomware landscape is, with new entrants constantly replenishing it.

Conclusion and protection recommendations


Despite the growing effort by law enforcement agencies across the globe to seize and disrupt dark web platforms and threat actor infrastructures, ransomware operations remain stable, with new groups quickly taking the place of those who went silent. In 2026, we see a shift towards encryptionless extortion, with data leaks increasingly becoming the main threat to target organizations. At the same time, data encryption is also upgrading to the next level with the emergence of post-quantum ransomware.

To resist the evolving threat, Kaspersky recommends organizations:

Prioritize proactive prevention through patching and vulnerability management. Many ransomware attacks exploit unpatched systems, so organizations should implement automated patch management tools to ensure timely updates for operating systems, software, and drivers. For Windows environments, enabling Microsoft’s Vulnerable Driver Blocklist is critical to thwarting BYOVD attacks. Regularly scan for vulnerabilities and prioritize high-severity flaws, especially in widely used software.

Strengthen remote access: RDP and RDWeb connections should never be directly exposed to the internet, only through VPN or ZTNA (Zero Trust Network Access). It’s highly recommended to adopt multi-factor authentication on everything; the architecture may require continuous authentication for access, as one valid credential captured is enough to cause a breach. Monitoring the underground for stolen employee credentials is essential. Audit open ports across the entire attack surface. The adoption of the “Principle of Least Privilege” (PoLP), where users, systems, or processes are granted only the minimum access rights, such as read, write, or execute permissions, necessary to perform their specific job functions, is highly recommended.

Strengthen endpoint and network security with advanced detection and segmentation. Deploy robust endpoint detection and response solutions such as Kaspersky NEXT EDR to monitor for suspicious activity like driver loading or process termination. Network segmentation is equally important. Limit lateral movement by isolating critical systems and using firewalls to restrict traffic. Complete and immediate offboarding for employees is necessary as well as periodic permission reviews, with automatic revocation of unused access. Sessions with complete logging for privileged accounts are more than necessary. Monitoring the traffic divergence to new sites or even to legitimate endpoints can help the defenders to spot a new insider threat.

Invest in backups, training, and incident response planning. Maintain offline or immutable backups that are tested regularly to ensure rapid recovery without paying a ransom. Backups should cover critical data and systems and be stored in air-gapped environments to resist encryption or deletion. User education is essential to combatting phishing, which remains one of the top attack vectors. Conduct simulated phishing exercises and train employees to recognize AI-crafted emails. Kaspersky Global Emergency Response Team (GERT) can help develop and test an incident response plan to minimize potential downtime and costs.

The recommendation to avoid paying a ransom remains robust, especially given the risk of unavailable keys due to dismantled infrastructure, affiliate chaos, or malicious intent. By investing in backups, incident response, and preventive measures like patching and training, organizations can avoid funding criminals and mitigate the impact.

Kaspersky also offers free decryptors for certain ransomware families. If you get hit by ransomware, check to see if there’s a decryptor available for the ransomware family used against you.


securelist.com/state-of-ransom…

DK 10x30 - Fanfaroni e cantori


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Manifesti, e "costituzioni" sono fanfaronate di chi essendosi arricchito vuole anche sentirsi importante. E come sempre non c'è carenza di cantori che diano a questi ignoranti una dignità culturale.
Da oggi, lo script dell'episodio su dk.dataknightmare.eu!


dk.dataknightmare.eu/dk-10x30-…


DK10x30 - Fanfaroni e cantori


Ascolta l'episodio su Spreaker.com

Prima di tutto una notiziola di servizio. Dopo anni mi sono deciso a mettere online gli script di DataKnightmare. C'è voluto un po', per trovare un software e un provider che dipendessero il minimo possibile dagli Stati Uniti. Soprattutto se siete come me e, se non siete incazzati, l'inutilità di tutto vi fa perdere d'animo. Non esattamente l'atteggiamento per un marketing vincente.

Per fortuna c'è Elena Rossini, che si è posta lo stesso problema e ha condiviso con me la sua soluzione. Quindi, da oggi, se DataKnightmare ha finalmente una casa testuale su dk.dataknightmare.eu, lo dobbiamo anche a Elena. Per ora ho caricato due stagioni in inglese e l'ultima in italiano. Ci vorrà un po', ma non altri dieci anni.

Veniamo a noi. Nel rumore infernale delle novità inutili che escono ogni quarto d'ora, mi è sembrato di cogliere qualcosa di interessante.

Avrete letto e straletto del cosiddetto "manifesto di Palantir", quella ventina di punti su Twitter che riassumono il libro di Alex Karp, CEO di Palantir. E avrete letto e straletto della cosiddetta "intervista a Claude" fatta nientemeno che da Walter Veltroni sul Corriere.

Prima che smettiate di ascoltare vi dico subito che non ho nessuna intenzione di entrare nel dettaglio dell'una né dell'altra. I tweet di Palantir li ho letti di sfuggita, e l'intervista di Veltroni, qualsiasi cosa contenga, non la valuto il tempo che mi ci vorrebbe per leggerla.

E quindi?

E quindi voglio parlare non dell'una o dell'altra cosa, perché sono chiaramente due stupidate, ma di quello che rappresentano, che invece secondo me è interessante.

Partiamo da lontano.

La mia generazione ha portato l'informatica in azienda. Siccome non ho combattuto a Waterloo, l'automazione in azienda c'era già, ma è la mia generazione che ha visto sparire macchine per scrivere e fax e arrivare prima Wordstar, Word e poi tutto il cucuzzaro.

Sono stati decenni tumultuosi durante i quali è stato digitalizzato tutto il digitalizzabile, alcune volte bene, altre così così, altre ancora, citando René Ferretti, a cazzo di cane.

È stato un periodo in cui ognuno ha sognato una propria versione della mitologica "organizzazione piatta" su cui le varie business school scrivevano interi scaffali di trattati.

Ma il punto è che un'organizzazione non è una struttura tecnologica. È una struttura socio-tecnica complessa, in cui la tecnologia gioca una parte. Il risultato è che il semplice arrivo di una tecnologia non determina cambiamenti automatici nei processi e nella struttura sociale dell'organizzazione, per via delle interazioni e delle retroazioni fra tutte le componenti del sistema.

Detto in termini più diretti: qualsiasi cosa ne pensino i tecnologi, non ci sono soluzioni esclusivamente tecnologiche ai problemi di un sistema socio-tecnico.

Una delle dimostrazioni più lampanti può essere per esempio "il superamento della carta", tema sul quale personalmente ho speso molti anni e molto sangue. Credo che possiamo essere tutti d'accordo sul fatto che non c'è mai stata tanta carta negli uffici da quando i documenti sono diventati digitali.

E siccome i documenti sono diventati digitali, ne esistono innumerevoli versioni, tutte sottilmente incompatibili tra loro, che continuano la loro vita indipendente in diverse parti dell'organizzazione.

Per fare un esempio semplice, una volta esisteva la carta intestata (spoiler alert, esiste ancora, ma solo per i contratti firmati dai megadirettori); oggi ogni singola sede locale, e ogni ufficio dentro quella, ha la propria versione "ufficiale" della carta intestata, con una specifica versione del logo, diversa da tutte le altre.

Se invece vi sentite troppo tecnologici per la carta intestata, possiamo parlare di processi, software, API e della relativa documentazione, di cui esistono tante versioni quanti sono i gruppi di developer.

Ogni incompatibilità che emerge durante un progetto viene risolta ad hoc, e a volte documentata, dai diversi gruppi che devono collaborare, con il solo risultato che alla fine esisterà un'altra versione in più del codice, e a volte anche della documentazione. E non venitemi a raccontare che il vostro Confluence o il vostro github sono in ordine.

Quello che è successo con i documenti è successo con tutto, ovviamente. Processi, mansioni, gerarchie.

La questione della gerarchia è interessante. Dicevamo prima che tutti hanno sognato una propria versione della mitologica "organizzazione piatta" che le business school ci assicuravano essere il futuro.

Per me e per quelli come me, organizzazione piatta significava un vertice che avrebbe dettato le linee strategiche, e subito sotto una linea di operativi ad altissima competenza con completa autonomia, eliminando ogni intromissione del top management nelle decisioni tecniche e liberandosi dell'inutile terzo del middle management.

Per il middle management, "organizazione piatta" significava automatizzare o esternalizzare, ma comunque eliminare l'inutile terzo degli operativi, con la loro fissazione di avere obiezioni tecniche alle direttive strategiche del vertice e alle loro interpretazioni da parte del middle management.

Per i vertici, "organizzazione piatta" significava eliminare l'inutile terzo degli operativi e interfacciarsi esclusivamente con il middle management, così da superare finalmente il bisogno di considerare i cosiddetti "dettagli tecnici".

Se vi guardate attorno oggi, non è difficile capire chi ha vinto. I vertici sono ancora tutti lì, e il middle management ha ranghi più pieni che mai. L'appiattimento delle organizzazioni, se c'è stato, ha significato estromettere ed esternalizzare perlopiù le competenze tecniche.

Allo stesso tempo, c'è stata una evoluzione notevole nei ruoli apicali. Con l'avvento del venture capital dagli anni 2000 in poi, le figure apicali sono passate dall'essere figure gestionali ad essere figure sempre più performative. In nessun ruolo questo è più evidente che nel ruolo del CEO. Oggi, il CEO è sopratuttto qualcuno in grado di intessere una narrazione convincente della propria visione del futuro, per poter raccogliere, sul mercato o da investitori privati, i finanziamenti necessari a costruirlo.

Che quel futuro abbia tecnicamente o economicamente senso, che sia perfino possibile, o che abbia una qualche relazione col futuro raccontato nell'ultimo esercizio, non ha alcuna importanza.

Quello che conta è che la figura del CEO, e la narrazione che propone per questo semestre, continui a ispirare la fiducia degli investitori. Null'altro conta.

Il CEO oggi non deve essere capace di "fare", e nemmeno più di dirigere. Deve solo saper convincere. Incessamente, cambiando storia ogni volta che serve senza battere ciglio. Le sue qualità distintive sono la testardaggine e un'inflazionato senso del proprio valore, che purtroppo sono caratteristiche distintive anche del narcisista patologico.

Pensate a Zuckerberg, partito con l'idea geniale di fare un social dove i suoi compagni di corso potevano votare la scopabilità delle studentesse, fortuna che poi è arrivata Sheryl Sandberg a fargli fare davvero i soldi; poi ha cercato di reinventare il denaro (ricordate Libra?), poi ha venduto il metaverso, e adesso è in coda al carrozzone dell'AI dopo il disastroso esordio con chiusura in 72 ore di Galactica.

Pensate a Musk, che ha l'immaginario di un adolescente mediocre nel 1975, e alle puttanatein serie su macchine a guida autonoma, colonizzazione di Marte, e megacostellazioni di satelliti.

Pensate al migliore di tutti, Sam Altman, un altro che scrive un blog e sembra che Giovanni Evangelista abbia dato alle stampe una versione aggiornata. Altman ha imbonito l'intero mondo del venture capital con l'unica promessa di bruciare tutti i soldi degli investitori per poi raccoglierne ancora di più.

Da una fanfaronata alla successiva, tutti loro pensano che il proprio successo non sia frutto di fortuna, conoscenze, contratti pubblici e monopolio, ma del loro essere speciali e visionari. Quando Taleb ci insegna che mentre un buon successo si spiega con capacità e impegno, un successo travolgente si spiega con la varianza.

Non divaghiamo. Oggi un CEO del digitale deve poter sentenziare:

“Guidiamo l’evoluzione sinergica del nostro ecosistema valoriale attraverso un approccio olistico e data-driven, abilitando paradigmi scalabili di innovazione sostenibile orientata alla centralità del cambiamento.”


e farlo con un'aria di profonda convinzione. È ovviamente solo aria fritta, ma chi si mette a ridere o pensa che la frase non abbia alcun senso, non sarà mai un C-level, e non otterrà mai un'intervista.

Di pari passo con la virata performativa di CEO e founder, anche il sistema mediatico si è adattato. Con fallimenti, ristrutturazioni, acquisizioni, oggi i media sono, con poche eccezioni, marketing esternalizzato in mano agli stessi industriali che i media dovrebbero tenere sotto indagine. Intendiamoci, ogni potente ha sempre avuto sicofanti e agiografi in ogni testata, ma oggi ai media viene richiesto di limitarsi a dare risonanza alla narrazione aziendale.

A questo ha contribuito, e non poco, anche una certa lettura mitica, molto statunitense, del settore digitale e dei suoi attori. Dai "cowboy della tastiera" di William Gibson, agli "eroi della frontiera digitale" di Steven Levy, si è fatto ogni sforzo per riproporre il mito fondativo della frontiera, con tutto il suo bagaglio tossico, in salsa digitale.

Il risultato è che oggi sono gli stessi protagonisti a vedere se stessi in termini mitici. E d'altronde non potrebbe essere altrimenti, nessuno vuole pensare di essere soltanto un fortunato raccontatore di favolette semestrali, per quanto bravo.

No, sono invece tutti "visionari", "costruttori del futuro" quando non addirittura "rivoluzionari", ovviamente nel senso capitalistico del termine, ovvero distruttori di industrie e comunità a esclusivo vantaggio proprio e dei propri investitori.

Questo ci porta finalmente a Palantir e a Karp. Che non si accontenta di aver fondato un'azienda che si ingrassa di commesse militari, perché ai capitalisti lo Stato piace ridotto ai minimi termini tranne che come cliente, ma propone la propria immagine mitica di difensore di un occidente convenientemente assediato soltanto da quei problemi che i suoi prodotti dichiarano di affrontare.

E non, per dire, da una disparità economica e sociale senza precedenti, da mutamenti sociali e climatici globali e da una casta di miliardari esentasse in fregola oligarchica. Di nuovo, assistiamo alle fanfaronate di qualcuno che non ha un'idea originale in testa e per questo ha fatto fortuna.

Che Karp, come tutti gli altri miliardari amichetti suoi, ritenga di avere una "visione" da comunicare al pubblico, al di là della trimestrale di cassa, non stupisce. E non stupisce nemmeno che ribadisca i temi del libro in una serie di tweet, forse per compensare vendite meno che travolgenti: tutti, alla fine, vogliono essere visti.

Ma se si gratta appena la superficie delle narrazioni dei CEO, ci si accorge che la Silicon Valley produce soltanto variazioni sul tema di chi l'ha creata e finanziata da sempre: il Pentagono della Guerra Fredda.

Leggete fin che volete Amodei, Altman, Karp, Zuckerberg, Thiel. Ci troverete sempre supremazia statunitense attraverso la tecnologia, esportazione dei valori del capitalismo a stelle e strisce, controllo sociale, contenimento dello sviluppo di qualsiasi potenza concorrente sulla placca euroasiatica.

Roba che non è cambiata di una virgola dal 1946, scritta e sistematizzata da fior di cervelli come Bush (Vannevar, consigliere scientifico di Roosevelt e Truman, omonimo ma non parente dei successivi presidenti George Bush e George Bush il Minore), Kissinger, Brzezinski, Cheney, gente che ha guidato la politica statunitense per decenni mentre i presidenti di turno facevano i fighi in TV recitando le parole chiave di stagione.

Questo non significa che i deliri oligarchici di Karp e compagnia siano innocui, tutt'altro. Ma non sono geni del male. Sono solo attori che, fuori dal teatro, credono ancora di essere Giulio Cesare.

Questi finti campioni della libera iniziativa con i soldi pubblici questo autonominati "inventori del futuro", stanno solo scimmiottando le parole chiave di chi li ha fatti nascere e li mantiene.

Ora, il potere attira servi e sicofanti, l'ho già detto. Ma non si accontenta di quelli, che in fondo disprezza. Ogni potente, e a maggior ragione ogni fanfarone arricchito, ha bisogno di sentirsi validato da qualcuno di cui segretamente invidia la statura, sociale o culturale.

Ed ecco arrivare il cantore. Quello che nel XX secolo si chiamava "intellettuale organico", il cui compito è di usare la propria cultura per dare un po' di densità e di smalto alle narrazioni del potente di turno. Il cantore è più astuto del sicofante, e si può perfino permettere un atteggiamento superficialmente critico, perché il suo ruolo non è confermare punto per punto la narrazione del potente, quello lo fanno già servi e sicofanti, ma validarla dandola completamente per scontata, e distrarre l'attenzione dai problemi con una discussione molto colta su qualche dettaglio insignificante.

Così, mentre gli AI bro imboniscono gli investitori con favole di macchine senzienti e di eliminazione dei lavoratori, pardon, superamento del lavoro, il cantore non si abbassa a entrare nel merito, ma intervista l'intelligenza artificiale. Da Veltroni mi sarei aspettato, se non più dignità, almeno più tempismo. L'intervista con l'Intelligenza Artificiale fa tanto autunno-inverno 2023.

Il cantore è più subdolo del sicofante, perché non si spende pro o contro. Si limita a includere la narrazione del potente nel dibattito "colto".

Se il potente di turno parla di nucleare di nuova generazione, il servo griderà ai quattro venti che il solare e l'eolico sono superati, il sicofante farà notare che l'area verde attorno alla centrale è l'ideale per un picnic con la famiglia.

Il cantore, invece, si mette a discorrere di come le torri di raffreddamento possano rappresentare l'evoluzione dei cipressi del Carducci che "van da San Vito in duplice filar".

Il cantore del digitale, con tutta la sua cultura, non ha niente da dire di specifico, ma lo dice con parole ricercate e citazioni altisonanti. Il suo compito non è discutere o confutare la narrazione del potente, ma tagliare le gambe a ogni dibattito serio dandola per scontata e costruendo una apparente discussione dotta su dettagli completamente marginali.

E in questo, Veltroni ha fatto il suo lavoro. Il fatto stesso di "intervistare" (si sentono le virgolette?) un generatore automatico di testo, e scegliere di farlo su questioni che sarebbero profonde se l'interlocutore fosse un essere umano e non uno specchio retorico, è quanto di più devastante si possa mettere in campo a supporto dei deliri millenaristici dei fanfaroni del digitale.

Se ha ancora un senso l'intellettuale pubblico, il pezzo di Veltroni è il completo tradimento di quel ruolo, l'asservimento della cultura alle ragioni di chi cultura non ne ha nessuna, ma ha soldi a valanghe.

Mentre da sempre chi ha competenza sul tema fa notare quanto sia dannoso, e quali interessi sostenga, antropomorfizzare una tecnologia come la cosiddetta Intelligenza Artificiale, Veltroni arriva bel bello e l'Intelligenza Artificiale te la intervista sul senso dell'esistenza. Non importa che non abbia nulla da dire al riguardo, perché non ce l'ha. Importa solo che un generatore di testo improvvisamente passa per qualcosa con cui si può addirittura "parlare" del senso della vita.

Veltroni avrebbe potuto fare davvero l'intellettuale, e parlare di che senso abbia un'Europa che vuole rincorrere gli Stati Uniti in una bolla speculativa. Avrebbe potuto parlare dei problemi dell'uso dell'Intelligenza Artificiale nelle professioni, nei media, nell'istruzione.

Avrebbe perfino potuto fare l'intellettuale di sinistra e parlare di oligopoli e rendite di posizione, di tecnofeudalesimo, del ruolo politico dell'Intelligenza Artificiale nella demolizione del potere contrattuale del lavoro.

Avrebbe potuto parlare di tutto questo e di molto altro.

Invece ha scelto di fare il cantore dei fanfaroni arricchiti e, facendolo, credo abbia stabilito quale sia il suo posto nella gerarchia in cui Sciascia annoverava uomini, mezz'uomini, ominicchi, pigliainculo e quaqquaraqquà.

Io un'idea ce l'ho.


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Il 12 maggio 2017 il mondo cambiò per sempre.

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Sei FOBO? La paura di essere rimpiazzati da un prompt inizia a farsi sentire!

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Reverse-Engineering and Documenting the Fisher Price Pixter


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Between 2000 and 2002 the Fisher Price Pixter was sold to children as an educational handheld toy with a touch screen that enabled drawing and listening to music in addition to cartridge-based games and more. It was followed up by multiple new iterations of the system, but as an ecosystem didn’t last beyond 2007. This has left much of the system in obscurity, with people like [Dmitry] doing their best to reverse-engineer, dump and document what they can, such as recently for the entire range of Pixter devices and most of the games.

One of the reasons why [Dmitri] got interested in the second-generation Pixter Color originally was as a potential PalmOS porting target, which gives somewhat of an idea of how these devices were meant to be used.

With absolutely no remaining known official documentation on how to develop software for the hardware reverse-engineering posed somewhat of a challenge. Fortunately this was made somewhat easier by the Pixter Color using the ARM-based LH7541, but worse by just how much of a minimal ARM7 implementation the SoC is. This was meant to go into a cheap-ish kid’s toy after all.

Where things got wild was that the firmware implements a 16-bit stack-based virtual machine, possibly due to initially having selected a completely different SoC. From here things get even crazier with how audio output is implemented, with [Dmitry] descending into a long-winded rant on this and all the weird things encountered during reverse-engineering.

After the Color Pixter its Multimedia sibling with slightly better SoC was also reverse-engineered, as well as the Classic device that started it all. This particular device uses an 8-bit VM, but a black-blob 6502 processor, which is rather astounding for a 2000-era device, but then again it was meant to be a toy.

In addition to getting a lot of reverse-engineering woes off his chest, [Dmitri] also details how he reverse-engineered and dumped the cartridges, as well as writing emulators to ensure that the Pixter legacy will endure, for better or worse.

Top image: Pixter with opened case. (Credit: Raimond Spekking, Wikimedia)


hackaday.com/2026/05/11/revers…

The Walls Don’t Have Ears, But Fiber Optic Does


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You normally think of fiber optic as something used in network cables. However, scientists employ dedicated fibers to detect earthquakes. In simple terms, they fire a laser down the fiber and watch reflections caused by imperfections. When vibrations hit the cable, it changes the defects, which show up in the return pattern. However, with the right techniques, those vibrations could just as easily be from people speaking near the cable.

If you are alarmed, there’s good news and bad news. The good news is that the technique seems to be limited to coils of fiber that are not buried, and you have to be within about 5 meters of the fiber. The bad news is that there is plenty of dark cable all over the place. Besides, if researchers can do this successfully, you would imagine three-letter agencies around the world could do it even better.

There have been several recent papers about the same topic. Of course, you can also read laser bounces from windows. Noisy keyboards can also give you away.

Title image from [Compare Fibre] via Unsplash.


hackaday.com/2026/05/11/the-wa…

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Can Someone Please Explain Whether Cloudflare Blackmailed Canonical? flyingpenguin.com/can-someone-…

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in reply to Fi 🏳️‍⚧️

Now, whether or not cloudflare can be actually punished -for- racketeering, given they "just" "host" the service instead of running it directly? prrrobably not under this administration.

But y'know.

en.wikipedia.org/wiki/Racketee…

It's pretty obvious that this is a racket.

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In this 3,000+ word deep-dive for my blog and newsletter ~ this week in security ~ I explore the most pressing threats to face the internet this year. This includes surveillance and choking online access to governments going rogue, and more, and why they pose a risk.

this.weekinsecurity.com/the-mo…

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Honda Wants to Complicate Your E-Motorcycle


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If you ride a motorcycle, you know it is a bit of an art to manage the transmission on a typical bike. Electric motorcycles lose some of that. You usually just have a throttle and a brake. No transmission and, crucially, no clutch. Honda just patented a simulated clutch for those who want the old-school experience, according to [Ben Purvis], writing for Australian Motorcycle News.

This isn’t just a do-nothing lever on the handlebar. There’s haptic feedback to feel when the clutch engages. The motor responds to your actions on the lever. If you pull the clutch in part of the way, the motor loses power up to the point where there is no engine power with the clutch fully in.

Most interestingly, the software understands that when you raise the throttle with the clutch in and then release the clutch, you expect a sudden burst of torque, and it will accommodate the request.

If you are a casual driver, this may seem like a gimmick. However, according to the post, motocross racers rely on precise power control like this.

If you do your own conversion, you could probably do something similar. Or, we suppose, a new build, if you prefer.


hackaday.com/2026/05/11/honda-…

It’s a Water Clock, Jim, But Not as We Know It — It Has Digits


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Guess what time it is– that’s right, clock time! It’s always clock time, and when it’s clock time at Hackaday the weirder the better. So, how about a water clock that’s not actually a water clock? The water here has nothing to do with timekeeping, but is what’s driving the display. Fair to say that [Strange Inventions] is living up to the name of his YouTube channel.

You can get the idea from the header image: each digit is formed by a fifteen-segment display made up of glass bottles. A stepper-driven peristaltic pump and some membrane-pump boosters fills the bottles as needed with dyed water, while emptying is accomplished simply by having a servo dump the water into a trough. It’s an interesting, albeit messy, way to generate a display.

It wasn’t the original idea– well, the bottles were the original concept, but flipping them was not. Dumping the bottles has the advantage of not needing oodles of pumps or taking five minutes to sequentially fill and drain the bottles at each digit. The linkage to get the servo to flip all nine bottles in one go took some troubleshooting– we can relate, since the physical half of such projects usually is the hard part– but after many modifications the 3D printed mechanism worked, and we think the results are worth it.

If you’re looking for the other kind of water clock, we featured one of those before, too. This one is also of ancient style, but makes use of modern electronics. It occurs to us that if one was really, really ambitious, they could expand this [Strange] project into a very damp flip-dot style display.

youtube.com/embed/YKB5-sgexI0?…


hackaday.com/2026/05/11/its-a-…

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Copilot Studio accelera con .NET 10 su WebAssembly: fingerprinting automatico e AOT ottimizzato
#tech
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@informatica


Copilot Studio accelera con .NET 10 su WebAssembly: fingerprinting automatico e AOT ottimizzato


Microsoft Copilot Studio è uno strumento di low-code per la creazione di agenti AI, e uno dei suoi punti di forza è l’esecuzione di logica C# direttamente nel browser tramite .NET WebAssembly (WASM). Di recente, il team di Copilot Studio ha completato la migrazione del motore WASM da .NET 8 a .NET 10 — e i risultati sono più che soddisfacenti. In questo articolo analizziamo in dettaglio cosa è cambiato, perché vale la pena migrare anche per le vostre applicazioni Blazor e WebAssembly, e quali ottimizzazioni concrete offre .NET 10 in questo ambito.

Il contesto: C# nel browser con .NET WebAssembly


Qualche mese fa il team di Copilot Studio aveva già pubblicato un post tecnico su come utilizzano .NET e WebAssembly per eseguire codice C# nel browser, mostrando i guadagni ottenuti passando da .NET 6 a .NET 8. Ora il ciclo si ripete con il salto a .NET 10, e la migrazione è stata descritta come sorprendentemente semplice.

Aggiornare un’applicazione WASM da .NET 8 a .NET 10 è sostanzialmente una questione di modificare il TargetFramework nei file .csproj e verificare la compatibilità delle dipendenze. Per Copilot Studio, il percorso è stato esattamente questo, e il build .NET 10 è già in produzione.

Fingerprinting automatico degli asset: addio script PowerShell personalizzati


Una delle novità più apprezzate di .NET 10 per le applicazioni WebAssembly è il fingerprinting automatico degli asset WASM. Quando si pubblica un’applicazione WebAssembly, ogni risorsa include ora un identificatore univoco nel nome del file, garantendo sia il cache-busting che l’integrità senza alcun intervento manuale.

Prima di .NET 10, Copilot Studio — come molte app WASM — doveva:

  • Leggere il manifest blazor.boot.json pubblicato per enumerare tutti gli asset.
  • Eseguire uno script PowerShell personalizzato per rinominare ogni file aggiungendo un hash SHA256.
  • Passare un argomento integrity esplicito lato JavaScript al momento del caricamento di ogni risorsa.

Con .NET 10, tutto questo è storia. Le risorse vengono importate direttamente da dotnet.js, i fingerprint fanno parte dei nomi di file pubblicati, e l’integrità è validata automaticamente. Il team ha potuto eliminare lo script di rinomina personalizzato e rimuovere l’argomento integrity dal loader JavaScript lato client.

Tip: Se caricate il runtime .NET WASM all’interno di un WebWorker, impostate dotnetSidecar = true durante l’inizializzazione per garantire il corretto avvio nel contesto worker.


Output AOT più piccolo con WasmStripILAfterAOT


L’altra novità di spicco per .NET WASM in .NET 10 è che WasmStripILAfterAOT è ora abilitato per default per le build AOT. Dopo la compilazione ahead-of-time dei metodi .NET in WebAssembly, il codice IL (Intermediate Language) originale non è più necessario a runtime: .NET 10 lo elimina dall’output pubblicato per default. In .NET 8 questa impostazione esisteva ma era disattivata.

Copilot Studio adotta una strategia di packaging più sofisticata. Per ottenere il meglio sia in termini di avvio rapido che di performance a regime, spedisce un singolo pacchetto NPM che contiene sia un motore JIT (per l’avvio veloce) che un motore AOT (per la massima velocità di esecuzione). A runtime, Copilot Studio carica JIT e AOT in parallelo: il motore JIT gestisce le interazioni iniziali, poi cede il controllo all’AOT non appena è pronto. I file identici tra i due modi vengono deduplicati per mantenere il pacchetto compatto.

Poiché WasmStripILAfterAOT produce assembly AOT che non corrispondono più alle controparti JIT, meno file possono essere condivisi tra i due motori:

  • Su .NET 8: 59 file condivisi tra JIT e AOT.
  • Su .NET 10: solo 22 file condivisi.

L’effetto netto sul pacchetto Copilot Studio è un aumento di dimensione di circa il 15%. In pratica l’impatto per gli utenti finali è contenuto, poiché il motore JIT resta quello scaricato ed eseguito per primo: l’interattività iniziale non è compromessa. Il download AOT è circa 6% (~200 ms) più lento su una LAN veloce e circa 17% (~5 secondi) più lento su una connessione 4G — tutto in background, dopo che l’app è già operativa.

I risultati di performance


I benefici a runtime superano ampiamente il costo in termini di packaging per i workload di Copilot Studio:

  • ~20% più veloce nell’esecuzione alla prima chiamata (cold path).
  • ~5% più veloce nelle chiamate successive (warm path).

I guadagni sono più visibili negli agenti grandi e complessi (“big bots”), dove il codice AOT compilato fa il grosso del lavoro. Per workload più semplici i miglioramenti sono comunque presenti ma più contenuti.

Come migrare la vostra app a .NET 10


Se avete un’applicazione Blazor o .NET WebAssembly su .NET 8, vale la pena provare .NET 10. Ecco i passi essenziali:

  1. Aggiornate <TargetFramework> a net10.0 e aggiornate i riferimenti a pacchetti Microsoft.AspNetCore.*, Microsoft.Extensions.* e System.*.
  2. Rimuovete eventuale logica personalizzata di rinomina degli asset o plumbing per l’integrity — il fingerprinting è ora integrato.
  3. Se compilate in AOT, beneficerete automaticamente del nuovo default WasmStripILAfterAOT.

Se avete bisogno di supporto per l’aggiornamento, GitHub Copilot app modernization for .NET può analizzare la soluzione, pianificare l’aggiornamento e applicare le modifiche necessarie.

Conclusione


La migrazione di Copilot Studio a .NET 10 è l’ennesima conferma che ogni release di .NET porta WebAssembly a essere più veloce, più leggero e più semplice da distribuire. La rimozione dello script di fingerprinting personalizzato è un piccolo ma significativo esempio di come il framework stia maturando: quello che prima richiedeva custom tooling è ora built-in. Se state ancora su .NET 8, questo è il momento giusto per valutare il salto.

Fonte: Copilot Studio gets faster with .NET 10 on WebAssembly — Daniel Roth, .NET Blog


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Identity security firm #SailPoint discloses GitHub repository breach
securityaffairs.com/191997/dat…
#securityaffairs #hacking
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Durable Workflows nel Microsoft Agent Framework: da console app ad Azure Functions
#tech
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@informatica


Durable Workflows nel Microsoft Agent Framework: da console app ad Azure Functions


Il Microsoft Agent Framework (MAF) è un framework open source multi-linguaggio pensato per costruire, orchestrare e distribuire agenti AI. Con le ultime versioni, il framework ha introdotto un modello di programmazione a workflow che permette di comporre più agenti e unità di lavoro in pipeline multi-step. In questo articolo vedremo come funziona questo modello, come aggiungere durabilità ai workflow e come fare il deploy su Azure Functions.

Il modello di programmazione a Workflow


Il sistema si basa su due concetti fondamentali: Executor e WorkflowBuilder.

Executor: l’unità di lavoro


Un Executor è la granularità minima del workflow. Riceve un input tipizzato, lo elabora e produce un output. Si crea estendendo Executor<TInput, TOutput>:

internal sealed class OrderLookup() : Executor<OrderCancelRequest, Order>("OrderLookup")
{
    public override async ValueTask<Order> HandleAsync(
        OrderCancelRequest message,
        IWorkflowContext context,
        CancellationToken cancellationToken = default)
    {
        await Task.Delay(TimeSpan.FromMilliseconds(100), cancellationToken);
        return new Order(
            Id: message.OrderId,
            OrderDate: DateTime.UtcNow.AddDays(-1),
            IsCancelled: false,
            CancelReason: message.Reason,
            Customer: new Customer(Name: "Mario", Email: "mario@example.com"));
    }
}

internal sealed class OrderCancel() : Executor<Order, Order>("OrderCancel")
{
    public override async ValueTask<Order> HandleAsync(
        Order message, IWorkflowContext context,
        CancellationToken cancellationToken = default)
    {
        await Task.Delay(TimeSpan.FromMilliseconds(200), cancellationToken);
        return message with { IsCancelled = true };
    }
}

internal sealed class SendEmail() : Executor<Order, string>("SendEmail")
{
    public override ValueTask<string> HandleAsync(
        Order message, IWorkflowContext context,
        CancellationToken cancellationToken = default)
    {
        return ValueTask.FromResult(
            $"Email di cancellazione inviata per l'ordine {message.Id} a {message.Customer.Email}.");
    }
}

I parametri di tipo definiscono il contratto: TInput è ciò che riceve dal passo precedente, TOutput è ciò che passa al passo successivo. Il framework verifica la compatibilità dei tipi a compile time.

WorkflowBuilder: il grafo di esecuzione


Il WorkflowBuilder collega gli executor in un grafo diretto. Si definiscono gli archi tra executor e si ottiene un oggetto Workflow immutabile:

OrderLookup orderLookup = new();
OrderCancel orderCancel = new();
SendEmail sendEmail = new();

Workflow cancelOrder = new WorkflowBuilder(orderLookup)
    .WithName("CancelOrder")
    .WithDescription("Cancella un ordine e notifica il cliente")
    .AddEdge(orderLookup, orderCancel)
    .AddEdge(orderCancel, sendEmail)
    .Build();

Esecuzione in-process


Per eseguire il workflow senza dipendenze esterne si usa InProcessExecution.RunStreamingAsync. Restituisce uno StreamingRun che emette eventi man mano che ogni step completa:

var cancelRequest = new OrderCancelRequest(OrderId: "123", Reason: "Colore errato");

await using StreamingRun run = await InProcessExecution.RunStreamingAsync(
    cancelOrder, input: cancelRequest);

await foreach (WorkflowEvent evt in run.WatchStreamAsync())
{
    if (evt is ExecutorCompletedEvent completed)
        Console.WriteLine($"{completed.ExecutorId}: {completed.Data}");
}

Bastano i pacchetti NuGet Microsoft.Agents.AI e Microsoft.Agents.AI.Workflows. Nessuna infrastruttura, nessun Docker, solo una console app .NET.

Aggiungere la durabilità con DurableTask


L’esecuzione in-process perde lo stato se il processo termina. Per workflow di produzione — che devono sopravvivere ai riavvii, girare per ore e rimanere osservabili — si aggiunge il pacchetto Microsoft.Agents.AI.DurableTask:

dotnet add package Microsoft.Agents.AI.DurableTask --prerelease
dotnet add package Microsoft.DurableTask.Client.AzureManaged
dotnet add package Microsoft.DurableTask.Worker.AzureManaged
dotnet add package Microsoft.Extensions.Hosting

Il runtime durable fornisce:
  • Esecuzione stateful e durabile: il workflow sopravvive ai riavvii del processo
  • Checkpointing automatico: il progresso viene salvato dopo ogni step
  • Esecuzione distribuita: gli executor possono girare su macchine diverse
  • Orchestrazioni long-running: i workflow possono durare minuti, ore o giorni
  • Osservabilità: dashboard integrata per monitorare e gestire le esecuzioni

Il punto chiave è che la definizione del workflow non cambia. Si usa lo stesso WorkflowBuilder, cambia solo l’hosting:

string dtsConnectionString = "Endpoint=http://localhost:8080;TaskHub=default;Authentication=None";

IHost host = Host.CreateDefaultBuilder(args)
    .ConfigureServices(services =>
    {
        services.ConfigureDurableWorkflows(
            workflowOptions => workflowOptions.AddWorkflow(cancelOrder),
            workerBuilder: builder => builder.UseDurableTaskScheduler(dtsConnectionString),
            clientBuilder: builder => builder.UseDurableTaskScheduler(dtsConnectionString));
    })
    .Build();

await host.StartAsync();

IWorkflowClient workflowClient = host.Services.GetRequiredService<IWorkflowClient>();
IAwaitableWorkflowRun run = (IAwaitableWorkflowRun)await workflowClient
    .RunAsync(cancelOrder, new OrderCancelRequest("12345", "Colore errato"));

string? result = await run.WaitForCompletionAsync<string>();
Console.WriteLine($"Workflow completato: {result}");

Per lo sviluppo locale si avvia il DTS Emulator in Docker:
docker run -d --name dts-emulator   -p 8080:8080 -p 8082:8082   mcr.microsoft.com/dts/dts-emulator:latest

La dashboard è disponibile su http://localhost:8082 e mostra la timeline di ogni executor, gli input/output per ciascun step e lo stato delle esecuzioni.

Fan-Out / Fan-In con agenti AI


Uno dei pattern più potenti è il fan-out/fan-in: più agenti AI elaborano lo stesso input in parallelo, poi un executor aggrega i risultati. MAF supporta l’uso diretto di agenti AI come executor tramite il metodo estensione AsAIAgent:

AIAgent physicist = chatClient.AsAIAgent(
    "Sei un esperto di fisica. Rispondi in 2-3 frasi concise.", "Physicist");

AIAgent chemist = chatClient.AsAIAgent(
    "Sei un esperto di chimica. Rispondi in 2-3 frasi concise.", "Chemist");

Workflow workflow = new WorkflowBuilder(parseQuestion)
    .WithName("ExpertReview")
    .AddFanOutEdge(parseQuestion, [physicist, chemist])
    .AddFanInBarrierEdge([physicist, chemist], aggregator)
    .Build();

Con il runtime durable, il fisico potrebbe eseguire su una VM e il chimico su un’altra. Se il processo si riavvia a metà esecuzione, gli agenti già completati non vengono rieseguiti grazie al checkpointing.

Deploy su Azure Functions


Per il deploy serverless si aggiunge il pacchetto Microsoft.Agents.AI.Hosting.AzureFunctions. I vantaggi:

  • Scaling serverless: Azure Functions scala automaticamente in base al carico
  • HTTP endpoint automatici: ogni workflow registrato ottiene un HTTP trigger, senza scrivere controller o routing
  • Supporto MCP: i workflow possono essere esposti come MCP tool con un singolo flag, rendendoli scopribili da altri agenti AI
  • Zero boilerplate: il pacchetto genera orchestratori e activity function automaticamente


Conclusioni


Il Microsoft Agent Framework propone un’astrazione pulita per costruire workflow di agenti AI: si definisce il grafo una volta sola, e si sceglie il runtime — in-process per lo sviluppo, durable per la produzione, Azure Functions per il serverless. La separazione netta tra definizione del workflow e modalità di hosting è il punto di forza dell’approccio: consente di passare da un prototipo locale a un’orchestrazione distribuita con modifiche minime al codice.

Il framework è open source e in evoluzione rapida. Il codice di esempio completo è disponibile nella repository GitHub del Microsoft Agent Framework.

Fonte originale: Durable Workflows in the Microsoft Agent Framework — .NET Blog, Shyju Krishnankutty


This Credit Card Computer Follows All Dimensions


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A computer the size of a credit card is nothing new. There have been many single-board computers following the familiar dimensions. [Krauseler]’s credit card computer is different, though. It packs an ESP32-C3, e-paper display, NFC reader, and, incredibly, a Li-Po battery into a credit card form factor in three dimensions rather than two. That’s right, this computer is only 1mm thick.

To ensure perfect compliance with the form factor, the enclosure, if that’s what it can be called, is a real NFC card with the middle cut out to take the electronics. The PCB is flexible, and the battery is the thinnest available. The e-paper display is an ultra-thin, flexible variant. A display connector would have been too thick, so a very fine wire-and-solder job was required.

On its own, an ESP32-C3-based computer with an NFC reader and an e-paper display would be a pretty cool project, depending on what software was on it. This one, however, redefines the term “credit card-sized.”

It’s not the first piece of electronics we’ve seen that tries for the full credit card format, but it’s certainly the only one so far to slim down to 1 millimetre.

Thanks [Joey] for the tip!


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💀 Il reparto IT sta per aprire una denuncia contro la Cybersecurity per molestie continuative 💀

Pare che tutto sia iniziato con una semplice domanda: “Hai fatto il backup?”

#redhotcyber #meme4cyber #meme #comico #cyber #hacking #hacker #infosec #infosecurity

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ShinyHunters viola Canvas: 275 milioni di studenti nel mirino nel più grande data breach educativo della storia


@Informatica (Italy e non Italy)
ShinyHunters ha violato Instructure (Canvas) sottraendo 3,65 TB di dati di 275 milioni di studenti e insegnanti in 8.809 istituzioni di 8 Paesi, con deadline di riscatto al 12 maggio 2026. Il


ShinyHunters viola Canvas: 275 milioni di studenti nel mirino nel più grande data breach educativo della storia


Il gruppo di estorsione digitale ShinyHunters ha violato Instructure, la società madre della piattaforma di e-learning Canvas, sottraendo 3,65 terabyte di dati relativi a circa 275 milioni di studenti e insegnanti distribuiti in 8.809 istituzioni scolastiche in tutto il mondo. L’attacco, rivendicato il 3 maggio 2026 e tuttora in evoluzione con un ultimatum di riscatto fissato al 12 maggio, è già classificato come il più grande data breach della storia nel settore dell’istruzione — con implicazioni che vanno ben oltre la semplice esfiltrazione di dati anagrafici.

La timeline dell’attacco


La prima anomalia rilevata è datata 29 aprile 2026, quando alcuni strumenti di Canvas iniziarono a mostrare malfunzionamenti. Il giorno successivo, Instructure confermò internamente una violazione criminale in corso e ingaggiò esperti forensi esterni. Il 3 maggio, ShinyHunters rivendicò pubblicamente l’attacco su forum underground, pubblicando campioni dei dati come prova. Il 7 maggio — in un’escalation particolarmente aggressiva — il gruppo defacciò le pagine di login di numerose istituzioni scolastiche clienti di Canvas, sostituendole con un messaggio di estorsione visibile a milioni di studenti nel pieno del periodo degli esami di fine anno accademico.

La scelta del momento non è casuale: colpire a maggio, durante le sessioni d’esame universitarie negli USA, nel Regno Unito e in Australia, massimizza la pressione mediatica e istituzionale, aumentando la probabilità che la vittima ceda alle richieste di riscatto.

Il vettore d’attacco: account Free-For-Teacher e abuso OAuth


Secondo le prime ricostruzioni rese note da Instructure, il punto d’ingresso iniziale è stato un’vulnerabilità legata agli account Free-For-Teacher, un tipo di account gratuito offerto da Canvas agli insegnanti per uso personale o sperimentale, con autorizzazioni API più ampie rispetto agli account studente standard. ShinyHunters, noto per la sua expertise nell’abuso di piattaforme cloud enterprise attraverso tecniche di vishing, furto di credenziali e abuso OAuth, ha sfruttato questo vettore per ottenere token di accesso con privilegi elevati all’infrastruttura di Instructure.

Il modus operandi del gruppo in operazioni precedenti — tra cui le violazioni di Snowflake (2024) e Salesforce — segue uno schema consolidato: compromissione di account cloud di terze parti con accesso API, escalation dei privilegi tramite token OAuth mal configurati o rubati, esfiltrazione massiva di dati in formato strutturato (database dump, CSV), e infine doppia estorsione con pubblicazione progressiva di campioni come leva negoziale.

La scala senza precedenti: chi è stato colpito


Con 8.809 istituzioni coinvolte in almeno otto Paesi — Stati Uniti, Canada, Regno Unito, Nuova Zelanda, Australia, Svezia, Paesi Bassi e Singapore — il breach Canvas supera qualsiasi precedente nella storia delle violazioni del settore education. Tra le istituzioni nominalmente esposte figurano MIT, Oxford, Duke University, University of Pennsylvania e centinaia di altre università di primo piano a livello globale.

I dati sottratti confermati includono: nomi e cognomi, indirizzi email istituzionali, numeri di matricola, iscrizioni ai corsi e — particolarmente sensibile — messaggi privati scambiati tra studenti e docenti. Instructure ha dichiarato che non risultano compromesse password, date di nascita, documenti d’identità governativi o informazioni finanziarie, ma l’entità dell’esfiltrazione — 3,65 TB — suggerisce che il quadro completo dei dati sottratti non sia ancora del tutto chiaro.

ShinyHunters: il profilo del gruppo


ShinyHunters è un gruppo di estorsione digitale attivo almeno dal 2020, noto per operazioni ad alto impatto contro piattaforme cloud. Nel curriculum del gruppo figurano violazioni di Tokopedia (91 milioni di record), Wattpad, Mathway, Pluto TV, e la già citata campagna Snowflake del 2024 che colpì centinaia di aziende Fortune 500 tramite furto di credenziali di clienti cloud. Il gruppo non dispone di una struttura ransomware con cifratura dei file: la loro arma primaria è la minaccia di pubblicazione dei dati, amplificata da azioni di defacement visibili (come le pagine login di Canvas sostituite) che generano massima pressione mediatica.

La deadline del 12 maggio 2026 per il pagamento del riscatto è in scadenza nei prossimi giorni. Non è noto l’importo richiesto. Instructure non ha confermato né smentito trattative in corso.

Cosa devono fare istituzioni e utenti


Le istituzioni che utilizzano Canvas devono agire immediatamente su più fronti: rotazione di tutte le API key Canvas, revoca e re-emissione di tutti i token OAuth attivi, verifica delle integrazioni SSO con provider di identità istituzionali, e audit degli account Free-For-Teacher attivi nella propria istanza. Per gli utenti finali, il rischio principale nelle settimane successive sarà quello di campagne di phishing personalizzate, che sfrutteranno i dati esfiltrati (email istituzionali, nomi dei corsi, messaggi privati) per costruire lure altamente credibili. La ricezione di email apparentemente provenienti da docenti, segreterie o piattaforme universitarie deve essere trattata con massima cautela per almeno i prossimi 90 giorni.

## Indicatori e dati chiave del breach Canvas/ShinyHunters
Data prima anomalia: 29 aprile 2026
Data rivendicazione: 3 maggio 2026
Data defacement login pages: 7 maggio 2026
Deadline riscatto: 12 maggio 2026
Volume dati sottratti: ~3,65 TB
Record compromessi (claim ShinyHunters): ~275 milioni
Istituzioni coinvolte: 8.809 (in 8+ Paesi)
Vettore iniziale: account Free-For-Teacher + abuso OAuth API
Dati confermati compromessi: nome, email, student ID, messaggi privati
Dati NON compromessi (Instructure): password, date nascita, ID gov., dati finanziari

## Azioni immediate per amministratori Canvas
1. Ruotare tutte le Canvas API key
2. Revocare e re-emettere i token OAuth attivi
3. Verificare integrazioni SSO e provider identità
4. Auditare account Free-For-Teacher attivi
5. Abilitare MFA per tutti gli account amministrativi

Want Driving Simulator Feedback? Make The Robot Do It


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Humanoid robots are a thing now, and here’s an interesting research project that explores using one as a form of haptic media. Specifically, using a humanoid robot to move a chair while one plays a VR driving simulator.

Here’s how it works: a Unitree G1 robot sits behind a player’s chair and grasps it with its hands. Spherical markers on the chair help the robot’s depth camera know the chair’s position, and real-time G-force signals fed from the simulator (Assetto Corsa, running on PC) tell the robot how much and in what direction to shift the chair to match in-simulator events.

While a humanoid robot (especially one equipped with articulated, human-like hands) makes for an awfully expensive force feedback chair, this approach is interesting because it specifically explores using an already-existing humanoid robot as a general-purpose device. It sits in a chair, looks with its camera, grasps with its hands, and moves the player’s chair in response to game events; no hardware modifications required.

So how well does it work? Pretty well, apparently! Participants found the synchronized motion feedback accurate and highly enjoyable, although it does seem like there were some rough edges. Some testers reported that the sustained motion and constant vibration were tiring, and in some cases seemed to worsen VR sickness.

Still, using a robot in this way seems to be a conceptual success and showcases the potential of humanoid robots as flexible, general-purpose devices. We’ve seen a robot used to provide interactive force feedback in VR before, but a driving simulator makes for a pretty fun demonstration.

The video is embedded below, and for more information, check out the team’s research paper.

youtube.com/embed/ggsCDhQv6Hg?…


hackaday.com/2026/05/11/want-d…

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ShinyHunters made a phone call.
Then another to the vendor next door, eight months later.

Cost of the exploit kit: zero.
Not the sexiest, not the one that gets a DEFCON talk, just the cheapest one.

Why spend three weeks looking for a way in when a phone call gets you a session token in 12 minutes?

blog.baited.io/2026/shinyhunte…

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Kubernetes v1.36: Sharded List and Watch lato server per cluster ad alta scala
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@informatica


Kubernetes v1.36: Sharded List and Watch lato server per cluster ad alta scala


Con la crescita dei cluster Kubernetes verso decine di migliaia di nodi, i controller che osservano risorse ad alta cardinalità come i Pod si scontrano con un limite di scalabilità ben preciso. Kubernetes v1.36 introduce in alpha una soluzione elegante: il Server-Side Sharded List and Watch (KEP-5866), che sposta il filtraggio upstream nell’API server, riducendo drasticamente il traffico verso ogni replica di un controller.

Il problema: scaling client-side


Alcuni controller, come kube-state-metrics, supportano già lo sharding orizzontale: ogni replica è assegnata a una porzione dello spazio delle chiavi e scarta gli oggetti che non le appartengono. Questo approccio funziona dal punto di vista della correttezza, ma non risolve il problema di scala:

  • N repliche × stream completo: ogni replica deserializza ed elabora ogni evento, poi scarta ciò che non le compete
  • La banda di rete scala con le repliche, non con la dimensione dello shard
  • CPU sprecata: il costo di deserializzazione è sostenuto per la frazione scartata

In sintesi, scalare orizzontalmente il controller moltiplica il costo per replica invece di ridurlo.

La soluzione: sharding lato server


Il Server-Side Sharded List and Watch risolve il problema spostando il filtraggio nell’API server. Ogni replica comunica all’API server quale intervallo di hash è di sua competenza, e l’API server invia solo gli eventi corrispondenti.

La feature aggiunge un campo shardSelector a ListOptions. I client specificano un intervallo di hash tramite la funzione shardRange():

shardRange(object.metadata.uid, '0x0000000000000000', '0x8000000000000000')

L’API server calcola un hash FNV-1a a 64 bit deterministico del campo specificato e restituisce solo gli oggetti il cui hash ricade nell’intervallo [start, end). Questo vale sia per le risposte di list che per i flussi di eventi watch.

La funzione di hash produce lo stesso risultato su tutte le istanze dell’API server, quindi la feature è sicura anche con più repliche dell’API server.

I percorsi di campo attualmente supportati sono object.metadata.uid e object.metadata.namespace.

Utilizzo pratico nei controller


I controller tipicamente usano informer per fare list e watch sulle risorse. Per fare lo sharding del carico, ogni replica inietta il shardSelector nelle ListOptions usate dai suoi informer tramite WithTweakListOptions:

import (
    metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1"
    "k8s.io/client-go/informers"
)

shardSelector := "shardRange(object.metadata.uid, '0x0000000000000000', '0x8000000000000000')"

factory := informers.NewSharedInformerFactoryWithOptions(
    client,
    resyncPeriod,
    informers.WithTweakListOptions(func(opts *metav1.ListOptions) {
        opts.ShardSelector = shardSelector
    }),
)

Per un deployment con 2 repliche, i selettori dividono lo spazio degli hash a metà:
// Replica 0: metà inferiore dello spazio di hash
"shardRange(object.metadata.uid, '0x0000000000000000', '0x8000000000000000')"

// Replica 1: metà superiore dello spazio di hash
"shardRange(object.metadata.uid, '0x8000000000000000', '0x10000000000000000')"

Una singola replica può anche coprire range non contigui usando ||:
"shardRange(object.metadata.uid, '0x0000000000000000', '0x4000000000000000') || " +
"shardRange(object.metadata.uid, '0x8000000000000000', '0xc000000000000000')"

Verificare che il server supporti il selettore


Quando l’API server onora un shard selector, la risposta list include un campo shardInfo nel metadata della risposta che riporta il selettore applicato:

{
  "kind": "PodList",
  "apiVersion": "v1",
  "metadata": {
    "resourceVersion": "10245",
    "shardInfo": {
      "selector": "shardRange(object.metadata.uid, '0x0000000000000000', '0x8000000000000000')"
    }
  },
  "items": [ ... ]
}

Se shardInfo è assente, il server non ha applicato il shard selector e il client ha ricevuto la collezione completa non filtrata. In questo caso, il client deve essere pronto a gestire il risultato completo — ad esempio applicando un filtraggio client-side per scartare gli oggetti fuori dal proprio shard.

Come abilitarla e stato della feature


Questa feature è in alpha in Kubernetes v1.36 e richiede di abilitare il feature gate ShardedListAndWatch sull’API server:

--feature-gates=ShardedListAndWatch=true

Non è ancora consigliata per ambienti di produzione, ma rappresenta un’opportunità preziosa per i team che gestiscono cluster di grandi dimensioni di iniziare i test e fornire feedback al SIG API Machinery.

Implicazioni architetturali


L’impatto di questa feature va oltre la semplice riduzione del traffico di rete. Cambia il modello mentale con cui si progettano controller scalabili:

  • Efficienza reale: il costo per replica diminuisce proporzionalmente al numero di shard, invece di aumentare
  • Scalabilità lineare: aggiungere repliche riduce effettivamente il carico su ciascuna
  • Semplicità implementativa: lo sharding è dichiarativo — si specifica l’intervallo, l’API server fa il resto
  • Compatibilità hash deterministica: FNV-1a garantisce distribuzione uniforme e risultati coerenti su più API server


Conclusioni


Il Server-Side Sharded List and Watch è una di quelle feature che risolvono un problema reale per chi opera cluster Kubernetes di grandi dimensioni. Spostare il filtraggio nell’API server è la scelta architetturalmente corretta: elimina il lavoro inutile alla radice invece di cercare di ottimizzarlo lato client.

Per i controller author e gli operatori di cluster grandi, vale la pena iniziare a sperimentare con questa feature sin da ora, contribuendo feedback al team di SIG API Machinery tramite il canale #sig-api-machinery su Kubernetes Slack.

Fonte originale: Kubernetes v1.36: Server-Side Sharded List and Watch — Kubernetes Blog, Jeffrey Ying


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Costruire un MCP Server in C#: agenti AI con contesto reale usando il Model Context Protocol
#tech
spcnet.it/costruire-un-mcp-ser…
@informatica


Costruire un MCP Server in C#: agenti AI con contesto reale usando il Model Context Protocol


Uno degli ostacoli più concreti nel lavorare con agenti AI è la mancanza di contesto reale: i modelli linguistici hanno una conoscenza “congelata” nel tempo e non hanno accesso ai vostri dati aziendali, alle vostre API interne o agli strumenti specifici del dominio. Il Model Context Protocol (MCP) nasce per risolvere esattamente questo problema, standardizzando il modo in cui applicazioni e agenti AI si scambiano contesto e strumenti. In questo articolo vediamo come i developer .NET possono costruire un MCP Server in C# e integrarlo con agenti AI come GitHub Copilot.

Cos’è il Model Context Protocol


MCP è un protocollo aperto — originariamente sviluppato da Anthropic e ora supportato da numerose aziende tech — che definisce un linguaggio comune tra agenti AI e endpoint specializzati. L’idea è semplice: un MCP Server espone tool (funzioni invocabili), resource (dati strutturati) e prompt (template riutilizzabili) che un agente AI può scoprire e usare dinamicamente. Il risultato è un’integrazione grounded e sicura, in cui l’agente sa cosa può fare e con quali dati lavorare.

Per i developer .NET c’è una buona notizia: esiste un SDK C# ufficiale per MCP che rende la costruzione di server e client MCP relativamente semplice, integrabile con il familiare ecosistema di Microsoft.Extensions.

Struttura base di un MCP Server in C#


Il punto di partenza è un’applicazione console .NET. Le dipendenze NuGet necessarie nel file .csproj sono:

<ItemGroup>
  <PackageReference Include="ModelContextProtocol" Version="*" />
  <PackageReference Include="Microsoft.Extensions.Hosting" Version="*" />
</ItemGroup>

Il pacchetto ModelContextProtocol fornisce le API per creare server e client MCP, mentre l’integrazione con Microsoft.Extensions.AI consente di collegare i tool a modelli AI tramite le astrazioni standard di .NET.

Definire i Tool con gli attributi MCP


La magia di MCP in C# passa attraverso due attributi principali: [McpServerToolType] applicato alla classe e [McpServerTool] applicato ai metodi. Ecco un esempio minimale con un tool Echo:

using ModelContextProtocol.Server;
using System.ComponentModel;

[McpServerToolType]
public static class EchoTool
{
    [McpServerTool, Description("Restituisce il messaggio ricevuto al mittente.")]
    public static string Echo(string message) => $"Hai detto: {message}";
}

L’attributo [Description] è fondamentale: il testo viene esposto all’agente AI come documentazione del tool, influenzando direttamente se e quando l’agente decide di invocarlo. Scrivete descrizioni chiare e precise.

Vediamo ora un tool più realistico che chiama un’API HTTP e restituisce dati JSON:

using System.ComponentModel;
using System.Net.Http.Json;
using System.Text.Json;
using ModelContextProtocol.Server;

[McpServerToolType]
public static class PostDataTool
{
    [McpServerTool, Description("Recupera un elenco di post di esempio dall'API.")]
    public static async Task<string> GetSamplePosts()
    {
        using var client = new HttpClient
        {
            BaseAddress = new Uri("https://jsonplaceholder.typicode.com")
        };
        var posts = await client.GetFromJsonAsync<List<Post>>("/posts");
        return JsonSerializer.Serialize(posts ?? new List<Post>());
    }
}

public class Post
{
    public int Id { get; set; }
    public string? Title { get; set; }
    public string? Body { get; set; }
}

Configurare il server in Program.cs


La configurazione del server MCP avviene in Program.cs, sfruttando il generic host di .NET:

using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Hosting;

var builder = Host.CreateApplicationBuilder(args);

builder.Services
    .AddMcpServer()
    .WithStdioServerTransport()   // trasporto stdio per uso locale / VS Code
    .WithToolsFromAssembly();     // scoperta automatica di tutti i [McpServerToolType]

await builder.Build().RunAsync();

Il trasporto stdio è il più comune per server locali e per l’integrazione con VS Code. Per scenari più avanzati (server HTTP remoti, autenticazione OAuth) l’SDK supporta trasporti SSE e altri meccanismi.

Registrare il server in VS Code


Per rendere il server MCP disponibile a VS Code e a GitHub Copilot, create un file .vscode/mcp.json nella root del progetto:

{
  "servers": {
    "MyMcpServer": {
      "type": "stdio",
      "command": "dotnet",
      "args": [
        "run",
        "--project",
        "/percorso/completo/MyMcpServer.csproj"
      ]
    }
  }
}

VS Code legge questo file e avvia automaticamente il server MCP quando necessario. I tool vengono esposti nella chat di GitHub Copilot con il prefisso #NomeServer.

Testare con l’MCP Inspector


Prima di integrare il server con un agente AI reale, è utile verificarne il funzionamento con l’MCP Inspector, uno strumento interattivo basato su Node.js con frontend React. Non richiede installazione: basta eseguire:

npx @modelcontextprotocol/inspector

Dall’Inspector potete connettervi al vostro server .NET, esplorare i tool esposti, invocarli con parametri di test e verificare le risposte JSON — tutto senza dover aprire VS Code.

Integrazione con GitHub Copilot in modalità agente


Con il server registrato in mcp.json, GitHub Copilot in modalità Agent può scoprire e invocare i vostri tool. Nella chat è sufficiente fare riferimento a un tool con #NomeServer_NomeTool, oppure chiedere all’agente di completare un compito e lasciare che sia lui a decidere quali tool usare.

L’agente chiederà conferma prima di eseguire qualsiasi tool (a meno che non abbiate abilitato l’approvazione automatica per la sessione), e il risultato viene usato come contesto per la risposta successiva. Questo pattern è particolarmente potente quando il tool restituisce dati specifici del dominio — configurazioni di sistema, query a database interni, stati di pipeline CI/CD — che il modello non potrebbe altrimenti conoscere.

Scenari pratici per developer .NET


Alcuni use case concreti per un MCP Server in C#:

  • Query al database aziendale: esporre viste o stored procedure come tool MCP per permettere all’agente di rispondere a domande sui dati reali.
  • Integrazione con sistemi interni: wrappare API REST o servizi WCF legacy come tool MCP senza riscrivere nulla.
  • Automazione DevOps: tool per interrogare lo stato di pipeline, deployment o metriche di monitoring direttamente dalla chat dell’agente.
  • Contesto di progetto: esporre convenzioni architetturali, ADR (Architecture Decision Records) o specifiche di dominio come risorse MCP per guidare la generazione di codice.


Conclusione


Il Model Context Protocol è ancora in evoluzione, ma le fondamenta sono solide e l’adozione sta crescendo rapidamente. Per i developer .NET, l’SDK C# rende la costruzione di MCP Server accessibile e naturale, senza allontanarsi dalle convenzioni del framework. Investire oggi nel capire MCP significa essere pronti quando gli agenti AI diventeranno parte integrante del workflow di sviluppo quotidiano — e quel momento è già più vicino di quanto sembri.

Fonti: MCP Magic: Building Tool-Enabled AI Agents with C# — Visual Studio Magazine; Build & Leverage MCP Servers in C# for AI-Driven Development — Uno Platform


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Ivanti: scoperta una nuova falla critica con esecuzione di codice remoto

📌 Link all'articolo : redhotcyber.com/post/ivanti-sc…

A cura di Bajram Zeqiri

#redhotcyber #news #cybersecurity #hacking #vulnerabilita #sicurezzainformatica #endpointmanager

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UAT-8302: il nuovo APT cinese con arsenale condiviso che spia governi su tre continenti
#CyberSecurity
insicurezzadigitale.com/uat-83…


UAT-8302: il nuovo APT cinese con arsenale condiviso che spia governi su tre continenti


Cisco Talos ha svelato UAT-8302, un gruppo APT con nexus cinese che condivide un toolkit malware con almeno sei altri threat actor legati a Pechino. Dalla fine del 2024 a oggi, il gruppo ha silenziosamente compromesso enti governativi in Sud America e Sud-Est Europa, usando una catena d’attacco modulare che combina backdoor .NET personalizzate, strumenti Rust e impianti RAT avanzati — tutti con radici nell’ecosistema cyber-offensivo della Cina.

Un gruppo nuovo, un arsenale già conosciuto


Il 5 maggio 2026, i ricercatori di Cisco Talos hanno pubblicato l’analisi completa di UAT-8302, un cluster di attività che operava nell’ombra da oltre diciotto mesi prima di essere formalmente identificato. Ciò che rende questo threat actor particolarmente interessante non è solo chi ha colpito, ma come lo ha fatto: il gruppo ha fatto largo uso di malware già documentato in campagne di altri attori cinesi, costruendo un arsenale di strumenti condivisi che suggerisce un ecosistema coordinato tra hacking group legati allo Stato.

Talos valuta con alto grado di confidenza che UAT-8302 sia un APT a nexus cinese il cui obiettivo primario è ottenere e mantenere accessi persistenti e a lungo termine presso entità governative e organizzazioni correlate in tutto il mondo. Le vittime documentate includono ministeri e agenzie governative in Sud America (attive dalla fine del 2024) e Europa sud-orientale (documentate nel 2025).

La catena d’infezione: dall’exploit iniziale alla persistenza


I ricercatori sospettano che UAT-8302 sfrutti vulnerabilità zero-day e N-day in applicazioni web per ottenere l’accesso iniziale, anche se i vettori precisi non sono stati confermati in tutti i casi analizzati. Una volta ottenuto il foothold, la kill chain si sviluppa con metodologia da manuale per operazioni di spionaggio a lungo termine:

  • Ricognizione estensiva: mapping della rete, enumerazione degli host e dei servizi esposti usando lo scanner open-source gogo, strumento popolare nell’ecosistema offensivo sinofono.
  • Lateral movement: sfruttamento di Impacket per movimento laterale, accesso a credenziali e persistenza attraverso protocolli Windows.
  • Distribuzione del payload finale: deployment di una o più famiglie malware personalizzate a seconda del target e dell’obiettivo dell’operazione.


L’arsenale malware: cinque famiglie per un unico attore


L’elemento più significativo di UAT-8302 è la varietà e la sofisticazione del suo toolkit. Il gruppo ha impiegato almeno cinque famiglie malware distinte, molte delle quali condivise con altri gruppi a nexus cinese:

NetDraft / NosyDoor


NetDraft (noto anche come NosyDoor) è una backdoor .NET che Talos descrive come una variante portata in C# del malware FINALDRAFT (alias Squidoor), sviluppato originariamente dal cluster Jewelbug/REF7707/CL-STA-0049. La caratteristica tecnica più rilevante è il suo meccanismo di C2: NetDraft utilizza la Microsoft Graph API per comunicare con il suo server di comando e controllo, usando OneDrive come canale covert. Un eseguibile legittimo viene usato per side-load una DLL malevola, che a sua volta decodifica NetDraft da un file di dati allegato ed esegue il codice nel contesto del processo corrente — una tecnica che rende l’impianto invisibile a molti prodotti EDR non configurati per monitorare l’uso anomalo delle API Microsoft.

SNOWRUST e VShell


Talos ha identificato SNOWRUST, una variante Rust di SNOWLIGHT, come stager di secondo livello. SNOWRUST decodifica ed esegue il shellcode di SNOWLIGHT incorporato per scaricare il payload finale — VShell (alias VSHELL) — da un server C2 in formato XOR-encoded. VShell è un RAT (Remote Access Trojan) documentato in numerose campagne cinesi precedenti e offre capacità complete di controllo remoto della macchina vittima.

CloudSorcerer v3.0


CloudSorcerer (versione 3.0) è una famiglia malware che Kaspersky aveva già documentato nel 2024 in attacchi contro entità governative russe. La comparsa della stessa famiglia in operazioni di UAT-8302 contro target diversi suggerisce non solo condivisione di codice, ma potenzialmente condivisione di infrastruttura o almeno di sviluppatori tra gruppi diversi dell’ecosistema APT cinese.

SNAPPYBEE / DeedRAT e ZingDoor


Le famiglie SNAPPYBEE (noto anche come DeedRAT) e ZingDoor sono state deployate congiuntamente in alcune campagne. SNAPPYBEE è una backdoor modulare con capacità di caricamento di plugin, già associata ad altri gruppi cinesi. ZingDoor, scritto in Go, completa il quadro con funzionalità di tunneling e proxy che facilitano la creazione di canali C2 resilienti.

Un ecosistema APT condiviso: la vera novità


Il dato più preoccupante che emerge dall’analisi Talos riguarda il modello operativo sottostante: UAT-8302 condivide il proprio arsenale con almeno sei altri gruppi APT a nexus cinese. Questo non è solo un’indicazione di affiliazione statale, ma suggerisce un’infrastruttura di sviluppo e distribuzione malware centralizzata, probabilmente gestita da un’entità governativa — plausibilmente correlata al Ministero della Sicurezza dello Stato (MSS) o all’Esercito Popolare di Liberazione (PLA).

Questa condivisione ha implicazioni pratiche per i difensori: il rilevamento di una singola famiglia (ad es. NetDraft) in un’organizzazione non significa necessariamente stare di fronte a UAT-8302 — potrebbe essere qualsiasi altro degli attori che usano lo stesso toolkit. Questo rende l’attribuzione più difficile e richiede un approccio di detection basato sul comportamento piuttosto che sulle singole firme malware.

Implicazioni geopolitiche


La scelta dei target — governi sudamericani e dell’Europa sud-orientale — riflette le priorità strategiche della Cina in due aree geografiche di crescente importanza. Il Sud America è al centro degli interessi economici e diplomatici di Pechino (BRI, accordi bilaterali, infrastrutture). L’Europa sud-orientale, con paesi come Serbia, Bulgaria e Romania, rappresenta un nodo critico per le ambizioni cinesi di influenza in Europa orientale, specialmente in un contesto di tensioni con NATO e UE.

Indicatori di compromissione (IoC)


Cisco Talos ha pubblicato IoC completi nel report ufficiale. Di seguito i principali indicatori tecnici associati alle famiglie malware di UAT-8302:

# Famiglie malware associate a UAT-8302
NetDraft / NosyDoor  — .NET backdoor, C2 via MS Graph API / OneDrive
SNOWRUST             — stager Rust, variante di SNOWLIGHT
VShell / VSHELL      — RAT multi-funzione, C2 XOR-encoded payload
CloudSorcerer v3.0   — backdoor condivisa con campagne Russia-targeting
SNAPPYBEE / DeedRAT  — backdoor modulare Go, plugin-based
ZingDoor             — tunneling/proxy Go-based

# Tecniche MITRE ATT&CK osservate
T1190 — Exploit Public-Facing Application (initial access)
T1574.002 — DLL Side-Loading (NetDraft loader)
T1071.001 — Application Layer Protocol: Web (MS Graph C2)
T1027 — Obfuscated Files or Information
T1078 — Valid Accounts (post-compromise credential abuse)
T1021 — Remote Services / Lateral Movement (Impacket)
T1082 — System Information Discovery
T1083 — File and Directory Discovery

# Tool open-source utilizzati
gogo      — scanner di rete popolare nell'ecosistema offensivo sinofono
Impacket  — toolkit Python per SMB/Kerberos/lateral movement

Due righe per i difensori


Dati i vettori e le tecniche osservate, le organizzazioni governative e le infrastrutture critiche dovrebbero prioritizzare le seguenti misure difensive. In primo luogo, monitorare il traffico verso Microsoft Graph API e OneDrive per accessi anomali da processi di sistema o applicazioni non standard — NetDraft usa questo canale per mascherare il C2 tra traffico legittimo. In secondo luogo, implementare controlli di DLL sideloading verificando che gli eseguibili firmati non carichino DLL da percorsi non standard. In terzo luogo, rilevare l’uso di Impacket attraverso il monitoraggio di traffico SMB/DCE-RPC anomalo, autenticazioni Kerberos insolite e creazione di servizi remoti. Infine, tenere aggiornate le applicazioni web esposte su internet, poiché UAT-8302 sfrutta CVE noti e zero-day per l’accesso iniziale.

Il report completo di Cisco Talos con IoC estesi è disponibile su blog.talosintelligence.com.


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ShinyHunters viola Canvas: 275 milioni di studenti nel mirino nel più grande data breach educativo della storia
#CyberSecurity
insicurezzadigitale.com/shinyh…


ShinyHunters viola Canvas: 275 milioni di studenti nel mirino nel più grande data breach educativo della storia


Il gruppo di estorsione digitale ShinyHunters ha violato Instructure, la società madre della piattaforma di e-learning Canvas, sottraendo 3,65 terabyte di dati relativi a circa 275 milioni di studenti e insegnanti distribuiti in 8.809 istituzioni scolastiche in tutto il mondo. L’attacco, rivendicato il 3 maggio 2026 e tuttora in evoluzione con un ultimatum di riscatto fissato al 12 maggio, è già classificato come il più grande data breach della storia nel settore dell’istruzione — con implicazioni che vanno ben oltre la semplice esfiltrazione di dati anagrafici.

La timeline dell’attacco


La prima anomalia rilevata è datata 29 aprile 2026, quando alcuni strumenti di Canvas iniziarono a mostrare malfunzionamenti. Il giorno successivo, Instructure confermò internamente una violazione criminale in corso e ingaggiò esperti forensi esterni. Il 3 maggio, ShinyHunters rivendicò pubblicamente l’attacco su forum underground, pubblicando campioni dei dati come prova. Il 7 maggio — in un’escalation particolarmente aggressiva — il gruppo defacciò le pagine di login di numerose istituzioni scolastiche clienti di Canvas, sostituendole con un messaggio di estorsione visibile a milioni di studenti nel pieno del periodo degli esami di fine anno accademico.

La scelta del momento non è casuale: colpire a maggio, durante le sessioni d’esame universitarie negli USA, nel Regno Unito e in Australia, massimizza la pressione mediatica e istituzionale, aumentando la probabilità che la vittima ceda alle richieste di riscatto.

Il vettore d’attacco: account Free-For-Teacher e abuso OAuth


Secondo le prime ricostruzioni rese note da Instructure, il punto d’ingresso iniziale è stato un’vulnerabilità legata agli account Free-For-Teacher, un tipo di account gratuito offerto da Canvas agli insegnanti per uso personale o sperimentale, con autorizzazioni API più ampie rispetto agli account studente standard. ShinyHunters, noto per la sua expertise nell’abuso di piattaforme cloud enterprise attraverso tecniche di vishing, furto di credenziali e abuso OAuth, ha sfruttato questo vettore per ottenere token di accesso con privilegi elevati all’infrastruttura di Instructure.

Il modus operandi del gruppo in operazioni precedenti — tra cui le violazioni di Snowflake (2024) e Salesforce — segue uno schema consolidato: compromissione di account cloud di terze parti con accesso API, escalation dei privilegi tramite token OAuth mal configurati o rubati, esfiltrazione massiva di dati in formato strutturato (database dump, CSV), e infine doppia estorsione con pubblicazione progressiva di campioni come leva negoziale.

La scala senza precedenti: chi è stato colpito


Con 8.809 istituzioni coinvolte in almeno otto Paesi — Stati Uniti, Canada, Regno Unito, Nuova Zelanda, Australia, Svezia, Paesi Bassi e Singapore — il breach Canvas supera qualsiasi precedente nella storia delle violazioni del settore education. Tra le istituzioni nominalmente esposte figurano MIT, Oxford, Duke University, University of Pennsylvania e centinaia di altre università di primo piano a livello globale.

I dati sottratti confermati includono: nomi e cognomi, indirizzi email istituzionali, numeri di matricola, iscrizioni ai corsi e — particolarmente sensibile — messaggi privati scambiati tra studenti e docenti. Instructure ha dichiarato che non risultano compromesse password, date di nascita, documenti d’identità governativi o informazioni finanziarie, ma l’entità dell’esfiltrazione — 3,65 TB — suggerisce che il quadro completo dei dati sottratti non sia ancora del tutto chiaro.

ShinyHunters: il profilo del gruppo


ShinyHunters è un gruppo di estorsione digitale attivo almeno dal 2020, noto per operazioni ad alto impatto contro piattaforme cloud. Nel curriculum del gruppo figurano violazioni di Tokopedia (91 milioni di record), Wattpad, Mathway, Pluto TV, e la già citata campagna Snowflake del 2024 che colpì centinaia di aziende Fortune 500 tramite furto di credenziali di clienti cloud. Il gruppo non dispone di una struttura ransomware con cifratura dei file: la loro arma primaria è la minaccia di pubblicazione dei dati, amplificata da azioni di defacement visibili (come le pagine login di Canvas sostituite) che generano massima pressione mediatica.

La deadline del 12 maggio 2026 per il pagamento del riscatto è in scadenza nei prossimi giorni. Non è noto l’importo richiesto. Instructure non ha confermato né smentito trattative in corso.

Cosa devono fare istituzioni e utenti


Le istituzioni che utilizzano Canvas devono agire immediatamente su più fronti: rotazione di tutte le API key Canvas, revoca e re-emissione di tutti i token OAuth attivi, verifica delle integrazioni SSO con provider di identità istituzionali, e audit degli account Free-For-Teacher attivi nella propria istanza. Per gli utenti finali, il rischio principale nelle settimane successive sarà quello di campagne di phishing personalizzate, che sfrutteranno i dati esfiltrati (email istituzionali, nomi dei corsi, messaggi privati) per costruire lure altamente credibili. La ricezione di email apparentemente provenienti da docenti, segreterie o piattaforme universitarie deve essere trattata con massima cautela per almeno i prossimi 90 giorni.

## Indicatori e dati chiave del breach Canvas/ShinyHunters
Data prima anomalia: 29 aprile 2026
Data rivendicazione: 3 maggio 2026
Data defacement login pages: 7 maggio 2026
Deadline riscatto: 12 maggio 2026
Volume dati sottratti: ~3,65 TB
Record compromessi (claim ShinyHunters): ~275 milioni
Istituzioni coinvolte: 8.809 (in 8+ Paesi)
Vettore iniziale: account Free-For-Teacher + abuso OAuth API
Dati confermati compromessi: nome, email, student ID, messaggi privati
Dati NON compromessi (Instructure): password, date nascita, ID gov., dati finanziari

## Azioni immediate per amministratori Canvas
1. Ruotare tutte le Canvas API key
2. Revocare e re-emettere i token OAuth attivi
3. Verificare integrazioni SSO e provider identità
4. Auditare account Free-For-Teacher attivi
5. Abilitare MFA per tutti gli account amministrativi

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Piccoli strumenti web gratuiti: spazi bianchi, simboli, testo grassetto e altro


Ciao a tutti! 👋

Sto lavorando su una serie di piccoli strumenti web gratuiti e open-access, pensati per chi vuole usare internet in modo più semplice e senza lasciare dati personali ovunque.

L'idea di base è: nessuna registrazione, nessuna pubblicità invasiva, nessun tracciamento. Solo strumenti utili che funzionano nel browser.

Ecco quello che ho costruito finora:

space blank — Spazi bianchi e caratteri speciali
simbolos — Emoji e simboli da copiare con un click
🅱️ bold text — Generatore di testo in grassetto, corsivo, bubble, ecc.
💼 linkedin bold — Testo in grassetto per LinkedIn
🔢 counter online — Contatore semplice online
🎵 ta ptempo — Misura BPM toccando a tempo
📋 copy image — Incolla immagini e ottieni un link istantaneo

Sono tutti multilingue e accessibili da chiunque, senza installare nulla.

Se provate qualcuno di questi strumenti e avete feedback o suggerimenti, sono ben accetti! 🙂

#tools #privacy #webtools #fediverse

in reply to lemoon

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Ciao @lemoon ,
vorrei condividere con te degli appunti su una questione che riguarda i post Friendica con il titolo

Formattazione post con titolo leggibili da Mastodon

Come forse saprai già, con Friendica possiamo scegliere di scrivere post con il titolo (come su WordPress) e post senza titolo (come su Mastodon). Uno dei problemi più fastidiosi per chi desidera scrivere post con il titolo è il fatto che gli utenti Mastodon leggeranno il tuo post come se fosse costituito dal solo titolo e, due a capi più in basso, dal link al post originale: questo non è di certo il modo miglior per rendere leggibili e interessanti i tuoi post!

Gli utenti Mastodon infatti hanno molti limiti di visualizzazione, ma sono pur sempre la comunità più grande del Fediverso e perciò è importante che vedano correttamente i vostri post: poter contare sulla loro visibilità è un'opportunità per aggiungere ulteriori possibilità di interazioni con altre persone.

Ecco infatti come un utente Mastodon leggerebbe il tuo post:


Deprimente? Sì, decisamente... In fondo è per questo che stiamo su Friendica e non su Mastodon! 🤣🤣🤣

Fortunatamente, con le ultime release di Friendica abbiamo la possibilità di modificare un'impostazione per rendere perfettamente leggibili anche i post con il titolo. Ecco come fare:

A) dal proprio account bisogna andare alla pagina delle impostazioni e, da lì, alla voce "Social Network" al link poliverso.org/settings/connect…
B) Selezionando la prima sezione "Impostazione media sociali" e scorrendo in basso si può trovare la voce "Article Mode", con un menu a cascataC) Delle tre voci disponibili bisogna scegliere "Embed the title in the body"

Ecco che adesso i nostri post saranno completamente leggibili da Mastodon!

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UAT-8302: il nuovo APT cinese con arsenale condiviso che spia governi su tre continenti


@Informatica (Italy e non Italy)
Cisco Talos svela UAT-8302, APT a nexus cinese attivo dal 2024 contro governi in Sud America ed Europa sud-orientale. Il gruppo condivide un arsenale di cinque famiglie malware — NetDraft, VShell, CloudSorcerer, SNAPPYBEE, SNOWRUST — con


UAT-8302: il nuovo APT cinese con arsenale condiviso che spia governi su tre continenti


Cisco Talos ha svelato UAT-8302, un gruppo APT con nexus cinese che condivide un toolkit malware con almeno sei altri threat actor legati a Pechino. Dalla fine del 2024 a oggi, il gruppo ha silenziosamente compromesso enti governativi in Sud America e Sud-Est Europa, usando una catena d’attacco modulare che combina backdoor .NET personalizzate, strumenti Rust e impianti RAT avanzati — tutti con radici nell’ecosistema cyber-offensivo della Cina.

Un gruppo nuovo, un arsenale già conosciuto


Il 5 maggio 2026, i ricercatori di Cisco Talos hanno pubblicato l’analisi completa di UAT-8302, un cluster di attività che operava nell’ombra da oltre diciotto mesi prima di essere formalmente identificato. Ciò che rende questo threat actor particolarmente interessante non è solo chi ha colpito, ma come lo ha fatto: il gruppo ha fatto largo uso di malware già documentato in campagne di altri attori cinesi, costruendo un arsenale di strumenti condivisi che suggerisce un ecosistema coordinato tra hacking group legati allo Stato.

Talos valuta con alto grado di confidenza che UAT-8302 sia un APT a nexus cinese il cui obiettivo primario è ottenere e mantenere accessi persistenti e a lungo termine presso entità governative e organizzazioni correlate in tutto il mondo. Le vittime documentate includono ministeri e agenzie governative in Sud America (attive dalla fine del 2024) e Europa sud-orientale (documentate nel 2025).

La catena d’infezione: dall’exploit iniziale alla persistenza


I ricercatori sospettano che UAT-8302 sfrutti vulnerabilità zero-day e N-day in applicazioni web per ottenere l’accesso iniziale, anche se i vettori precisi non sono stati confermati in tutti i casi analizzati. Una volta ottenuto il foothold, la kill chain si sviluppa con metodologia da manuale per operazioni di spionaggio a lungo termine:

  • Ricognizione estensiva: mapping della rete, enumerazione degli host e dei servizi esposti usando lo scanner open-source gogo, strumento popolare nell’ecosistema offensivo sinofono.
  • Lateral movement: sfruttamento di Impacket per movimento laterale, accesso a credenziali e persistenza attraverso protocolli Windows.
  • Distribuzione del payload finale: deployment di una o più famiglie malware personalizzate a seconda del target e dell’obiettivo dell’operazione.


L’arsenale malware: cinque famiglie per un unico attore


L’elemento più significativo di UAT-8302 è la varietà e la sofisticazione del suo toolkit. Il gruppo ha impiegato almeno cinque famiglie malware distinte, molte delle quali condivise con altri gruppi a nexus cinese:

NetDraft / NosyDoor


NetDraft (noto anche come NosyDoor) è una backdoor .NET che Talos descrive come una variante portata in C# del malware FINALDRAFT (alias Squidoor), sviluppato originariamente dal cluster Jewelbug/REF7707/CL-STA-0049. La caratteristica tecnica più rilevante è il suo meccanismo di C2: NetDraft utilizza la Microsoft Graph API per comunicare con il suo server di comando e controllo, usando OneDrive come canale covert. Un eseguibile legittimo viene usato per side-load una DLL malevola, che a sua volta decodifica NetDraft da un file di dati allegato ed esegue il codice nel contesto del processo corrente — una tecnica che rende l’impianto invisibile a molti prodotti EDR non configurati per monitorare l’uso anomalo delle API Microsoft.

SNOWRUST e VShell


Talos ha identificato SNOWRUST, una variante Rust di SNOWLIGHT, come stager di secondo livello. SNOWRUST decodifica ed esegue il shellcode di SNOWLIGHT incorporato per scaricare il payload finale — VShell (alias VSHELL) — da un server C2 in formato XOR-encoded. VShell è un RAT (Remote Access Trojan) documentato in numerose campagne cinesi precedenti e offre capacità complete di controllo remoto della macchina vittima.

CloudSorcerer v3.0


CloudSorcerer (versione 3.0) è una famiglia malware che Kaspersky aveva già documentato nel 2024 in attacchi contro entità governative russe. La comparsa della stessa famiglia in operazioni di UAT-8302 contro target diversi suggerisce non solo condivisione di codice, ma potenzialmente condivisione di infrastruttura o almeno di sviluppatori tra gruppi diversi dell’ecosistema APT cinese.

SNAPPYBEE / DeedRAT e ZingDoor


Le famiglie SNAPPYBEE (noto anche come DeedRAT) e ZingDoor sono state deployate congiuntamente in alcune campagne. SNAPPYBEE è una backdoor modulare con capacità di caricamento di plugin, già associata ad altri gruppi cinesi. ZingDoor, scritto in Go, completa il quadro con funzionalità di tunneling e proxy che facilitano la creazione di canali C2 resilienti.

Un ecosistema APT condiviso: la vera novità


Il dato più preoccupante che emerge dall’analisi Talos riguarda il modello operativo sottostante: UAT-8302 condivide il proprio arsenale con almeno sei altri gruppi APT a nexus cinese. Questo non è solo un’indicazione di affiliazione statale, ma suggerisce un’infrastruttura di sviluppo e distribuzione malware centralizzata, probabilmente gestita da un’entità governativa — plausibilmente correlata al Ministero della Sicurezza dello Stato (MSS) o all’Esercito Popolare di Liberazione (PLA).

Questa condivisione ha implicazioni pratiche per i difensori: il rilevamento di una singola famiglia (ad es. NetDraft) in un’organizzazione non significa necessariamente stare di fronte a UAT-8302 — potrebbe essere qualsiasi altro degli attori che usano lo stesso toolkit. Questo rende l’attribuzione più difficile e richiede un approccio di detection basato sul comportamento piuttosto che sulle singole firme malware.

Implicazioni geopolitiche


La scelta dei target — governi sudamericani e dell’Europa sud-orientale — riflette le priorità strategiche della Cina in due aree geografiche di crescente importanza. Il Sud America è al centro degli interessi economici e diplomatici di Pechino (BRI, accordi bilaterali, infrastrutture). L’Europa sud-orientale, con paesi come Serbia, Bulgaria e Romania, rappresenta un nodo critico per le ambizioni cinesi di influenza in Europa orientale, specialmente in un contesto di tensioni con NATO e UE.

Indicatori di compromissione (IoC)


Cisco Talos ha pubblicato IoC completi nel report ufficiale. Di seguito i principali indicatori tecnici associati alle famiglie malware di UAT-8302:

# Famiglie malware associate a UAT-8302
NetDraft / NosyDoor  — .NET backdoor, C2 via MS Graph API / OneDrive
SNOWRUST             — stager Rust, variante di SNOWLIGHT
VShell / VSHELL      — RAT multi-funzione, C2 XOR-encoded payload
CloudSorcerer v3.0   — backdoor condivisa con campagne Russia-targeting
SNAPPYBEE / DeedRAT  — backdoor modulare Go, plugin-based
ZingDoor             — tunneling/proxy Go-based

# Tecniche MITRE ATT&CK osservate
T1190 — Exploit Public-Facing Application (initial access)
T1574.002 — DLL Side-Loading (NetDraft loader)
T1071.001 — Application Layer Protocol: Web (MS Graph C2)
T1027 — Obfuscated Files or Information
T1078 — Valid Accounts (post-compromise credential abuse)
T1021 — Remote Services / Lateral Movement (Impacket)
T1082 — System Information Discovery
T1083 — File and Directory Discovery

# Tool open-source utilizzati
gogo      — scanner di rete popolare nell'ecosistema offensivo sinofono
Impacket  — toolkit Python per SMB/Kerberos/lateral movement

Due righe per i difensori


Dati i vettori e le tecniche osservate, le organizzazioni governative e le infrastrutture critiche dovrebbero prioritizzare le seguenti misure difensive. In primo luogo, monitorare il traffico verso Microsoft Graph API e OneDrive per accessi anomali da processi di sistema o applicazioni non standard — NetDraft usa questo canale per mascherare il C2 tra traffico legittimo. In secondo luogo, implementare controlli di DLL sideloading verificando che gli eseguibili firmati non carichino DLL da percorsi non standard. In terzo luogo, rilevare l’uso di Impacket attraverso il monitoraggio di traffico SMB/DCE-RPC anomalo, autenticazioni Kerberos insolite e creazione di servizi remoti. Infine, tenere aggiornate le applicazioni web esposte su internet, poiché UAT-8302 sfrutta CVE noti e zero-day per l’accesso iniziale.

Il report completo di Cisco Talos con IoC estesi è disponibile su blog.talosintelligence.com.


The Vacuum Tube’s Last Stand(s)


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When most people think about vacuum tubes, they picture big glass bottles glowing inside antique radios or early computers. History often treats tubes as a dead-end technology that was suddenly swept away by the transistor in the 1950s. But the reality is much more interesting. Vacuum tube technology did not simply stop evolving when the transistor appeared. In fact, some of the most sophisticated and technically impressive tube designs emerged after the transistor had already been invented.

During the final decades of mainstream tube development, manufacturers pushed the technology in remarkable directions. Tubes became smaller, faster, quieter, more rugged, and more specialized. Designers experimented with exotic geometries, ceramic construction, metal envelopes, ultra-high-frequency operation, and even hybrid tube-semiconductor systems. Devices such as acorn tubes, lighthouse tubes, compactrons, and nuvistors represented a last gasp of thermionic electronics.

Ironically, many of these innovations arrived just as solid-state electronics were becoming commercially practical. Vacuum tubes were improving rapidly right up until the market abandoned them.

The Pressure to Improve


By the 1930s and 1940s, vacuum tubes dominated electronics. Radios, radar systems, military communications, industrial controls, and the first digital computers all depended on them. But everyone was painfully aware of their problems.

Traditional tubes were fragile, generated heat, consumed significant power, and suffered from limitations at high frequencies. Internal lead lengths created parasitic inductance and capacitance. At radio frequencies and especially microwave frequencies, those unwanted effects made design difficult.

Military requirements during World War II accelerated development dramatically. Radar systems needed tubes capable of operating at VHF, UHF, and microwave frequencies. Vehicle equipment required devices that could withstand punishment. Computers with tubes suffered from frequent failures, took up entire rooms, and needed special cooling equipment, often bigger than the computer. These pressures drove tube designers into an intense period of innovation.

Acorn Tubes: Tiny Tubes for High Frequencies


One of the earliest major departures from conventional tube geometry was the acorn tube. Developed in the 1930s by RCA, the acorn tube got its name from its distinctive shape, which resembled an acorn with wire leads protruding from the base and sides. Unlike ordinary tubes, where the internal elements had relatively long leads, the acorn design minimized lead length to reduce parasitic capacitance and inductance. At high frequencies, this reduction was crucial.

One famous example was the 955 acorn triode. These tubes found use in experimental television receivers, military radios, and laboratory equipment. Acorn tubes also reflected an important trend in late tube development: engineers were increasingly treating tubes not merely as amplifying devices, but as microwave structures requiring careful electromagnetic design.

youtube.com/embed/POeim3qf5Sw?…

The Lighthouse Tube


If acorn tubes were specialized, lighthouse tubes were positively futuristic. Lighthouse tubes abandoned the classic cylindrical glass form almost entirely. Instead, they used stacked disk-like electrodes arranged in a compact coaxial structure. The resulting geometry minimized transit times and parasitic reactances, allowing operation into microwave frequencies.

The tubes vaguely resembled a lighthouse tower. These tubes became essential in radar systems during World War II and the early Cold War period. Some lighthouse designs could operate in the gigahertz range, something impossible for conventional receiving tubes.

Their construction also introduced new manufacturing techniques. Many used ceramic and metal rather than large glass envelopes. This improved heat resistance and mechanical stability while reducing losses at high frequencies.
In many ways, lighthouse tubes represented the transition from classic vacuum tubes and true microwave devices like klystrons and traveling-wave tubes.

youtube.com/embed/S1lFS_N0kaY?…

Metal Tubes and Ruggedization


Another path of tube evolution focused on durability and compactness. Early tubes used fragile glass envelopes that were easily broken and susceptible to microphonics and vibration. During the 1930s, manufacturers introduced all-metal tube designs. These tubes replaced the glass envelope with a metal shell, improving shielding and mechanical ruggedness.

Metal tubes were particularly attractive for military and automotive applications. Shielding reduced interference, while the smaller physical size allowed more compact equipment layouts.

Hybrid glass-metal constructions also became common. Engineers experimented constantly with new materials and packaging approaches to reduce noise, improve reliability, and extend tube lifespan.

Subminiature Tubes


One of the most impressive developments was the subminiature tube. These tiny devices often looked more like oversized resistors than conventional tubes. Some were less than an inch long and designed to be soldered directly into circuits rather than plugged into sockets.

Subminiature tubes emerged largely from military demands during and after World War II. Proximity fuzes for artillery shells required electronics small enough to survive being fired from a cannon. Traditional tubes would simply shatter under the acceleration.

The resulting ruggedized miniature tubes were shock-resistant and compact enough for portable military electronics. After the war, subminiature tubes appeared in hearing aids, portable radios, test instruments, and early miniaturized computers.

youtube.com/embed/jegSJ0039-A?…

The Nuvistor: The Ultimate Receiving Tube


One of the most interesting late-stage vacuum tube was the RCA Nuvistor. Introduced by RCA in 1959, the nuvistor represented an attempt to create a truly modern vacuum tube for the transistor age.

Unlike classic glass tubes, nuvistors used a compact metal-and-ceramic construction. They were extremely small, highly reliable, vibration-resistant, and capable of excellent high-frequency performance. They also exhibited very low noise characteristics. At first glance, a nuvistor hardly resembles a traditional tube at all. You could easily mistake these for some other component in a metal can.

Technically, nuvistors were excellent devices. They offered superior performance in many RF applications compared to early transistors, particularly in television tuners, instrumentation, and aerospace electronics.

High-end studio microphones also adopted nuvistors because of their low noise and desirable electrical behavior. Some audiophiles still use nuvistor-based equipment today.

But despite their capabilities, nuvistors arrived too late. Semiconductor technology was improving rapidly. Silicon transistors were becoming cheaper, more reliable, and easier to manufacture in large quantities. Integrated circuits loomed on the horizon. The nuvistor may have been the best small receiving tube ever made, but it was competing against a technology whose economics would soon become overwhelming.

youtube.com/embed/5NJbeDd6sJ4?…

Compactrons


As semiconductor electronics advanced, tube manufacturers attempted another strategy: integration. The Compactron, introduced by General Electric in the early 1960s, combined multiple tube functions into a single envelope. A compactron might contain several triodes, pentodes, or diode sections in one package. This reduced component count, simplified wiring, and lowered manufacturing costs for television sets and other consumer electronics. Of course, tubes with multiple electrodes weren’t new. They dated back to at least 1926. However, GE’s aggressive marketing of the brand was an attempt to prevent designers from defecting to the solid-state camp.

In some sense, compactrons were the vacuum tube answer to integrated circuits. Engineers were trying to achieve greater functional density while keeping tube-based designs economically competitive. GE’s Porta-Color, the first portable color television, used 13 tubes, including 10 Compactrons. They usually have 12-pin bases and an evacuation tip at the bottom of the tube rather than at the top.

Compactrons saw widespread use in televisions, stereos, and industrial electronics during the 1960s and early 1970s. But again, semiconductor integration advanced even faster. The battle was becoming impossible to win.

Specialized Tubes Survived


Even after transistors took over consumer electronics, vacuum tubes remained important in specialized fields. Microwave tubes such as klystrons, magnetrons, and traveling-wave tubes continued to dominate high-power RF applications. Radar systems, satellite communications, particle accelerators, and broadcast transmitters all relied on advanced vacuum devices. In some areas, they still do.

A modern microwave transmitter aboard a communications satellite may still use a traveling-wave tube amplifier because tubes can handle very high frequencies and power levels efficiently.

No Instant Win


One misconception about electronics history is that the transistor immediately rendered tubes obsolete after its invention at Bell Labs in 1947. That is not what happened.

Early transistors had many limitations. They were noisy, temperature-sensitive, low-power, and expensive. Tubes often outperformed them in RF circuits, audio applications, and high-power systems well into the 1960s.

For a significant period, designers genuinely did not know which technology would dominate certain markets. Tube designers were still making substantial advances. Nuvistors and Compactrons were not desperate relics; they were serious engineering efforts intended to compete in a changing world.

Ultimately, however, semiconductors possessed overwhelming long-term advantages. Transistors required less power, generated less heat, occupied less space, and could be manufactured using scalable photolithographic processes. Once integrated circuits became practical, the economics shifted decisively. Vacuum tubes could evolve, but they could not shrink into millions of devices on a silicon chip.

The final years of vacuum tube development are often overlooked because history tends to focus on winners. Yet this period produced some of the most elegant and specialized electronic devices ever created. By the late tube era, vacuum tube manufacturing had become quite refined. Engineers could produce tubes with tightly controlled characteristics and surprisingly long operating lives.

youtube.com/embed/Ycr8EJUpKw0?…

Some early transistorized devices still retained subminiature tubes in certain high-frequency or low-noise stages because transistors had not yet surpassed tube performance in every application. This overlap period is often forgotten today. Electronics did not instantly switch from tubes to semiconductors. For years, many systems used both. For many years, a typical ham radio transmitter, for example, would be all solid-state except for the power amplifier finals, which were often a pair of 6146 tubes.

You can, of course, make your own tubes. If you’ve had enough of making your own tubes, maybe try reproducing some of these advanced models.


hackaday.com/2026/05/11/the-va…

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#Google warns #artificial #intelligence is accelerating cyberattacks and zero-day exploits
securityaffairs.com/191984/ai/…
#securityaffairs #hacking
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Quando i prompt diventano shell: vulnerabilità RCE negli AI agent framework
#tech
spcnet.it/quando-i-prompt-dive…
@informatica


Quando i prompt diventano shell: vulnerabilità RCE negli AI agent framework


Gli agenti AI hanno cambiato radicalmente il modello di minaccia delle applicazioni basate su LLM. Finché un modello si limita a generare testo, le vulnerabilità rimangono nel dominio del contenuto. Ma non appena lo si dota di plugin (o tool) — lettura di file, query su database, esecuzione di script — il perimetro si espande. Una prompt injection non è più un problema di risposta inappropriata: può diventare un primitivo di esecuzione di codice arbitrario.

Il team di Microsoft Defender Security Research ha pubblicato un’analisi dettagliata di due vulnerabilità critiche scoperte in Semantic Kernel, il framework open source di Microsoft per la costruzione di agenti AI. Entrambe le vulnerabilità — già corrette — avrebbero consentito a un attaccante di ottenere RCE (Remote Code Execution) sul sistema che eseguiva l’agente, partendo semplicemente da un prompt malevolo.

Il problema di fondo: i framework AI si fidano troppo dell’output del modello


I framework come Semantic Kernel, LangChain e CrewAI agiscono come “sistema operativo” per gli agenti AI: astraggono l’orchestrazione del modello, gestiscono il routing verso i plugin e traducono il linguaggio naturale in chiamate a funzione strutturate. Questa convenienza ha un costo nascosto: ogni vulnerabilità nel modo in cui il framework mappa l’output del modello verso i tool di sistema porta un rischio sistemico.

Il modello AI stesso non è il problema — si comporta esattamente come progettato, parsando il linguaggio naturale in schemi di tool calling. Il problema sta nel fatto che il framework e i tool si fidano ciecamente dei dati così ottenuti.

CVE-2026-26030: In-Memory Vector Store e la pericolosità di eval()


La prima vulnerabilità riguarda il Search Plugin di Semantic Kernel quando usa l’In-Memory Vector Store con la configurazione predefinita.

Lo scenario di attacco richiede due condizioni:

  1. L’attaccante deve avere un vettore di prompt injection — ovvero la capacità di influenzare gli input dell’agente
  2. L’agente deve usare il Search Plugin con l’In-Memory Vector Store come backend


Radice tecnica del problema


La funzione di filtro predefinita dell’In-Memory Vector Store è implementata come espressione lambda Python eseguita tramite eval(). Per una ricerca tipica come “Find hotels in Paris”, il filtro generato è:

new_filter = "lambda x: x.city == 'Paris'"

Il parametro kwargs[param.name] — il valore di city — è controllato dall’output del modello AI, senza alcuna sanitizzazione. È un classico injection sink. Chiudendo la stringa e aggiungendo codice Python arbitrario, l’attaccante può trasformare una semplice query in payload eseguibile.

Il tentativo di mitigazione con blocklist — e il suo fallimento


I developer di Semantic Kernel avevano anticipato il rischio e implementato una blocklist che parsava il filtro in un Abstract Syntax Tree (AST) prima dell’esecuzione. Il validator:

  • Permetteva solo espressioni lambda
  • Rifiutava import e definizioni di classi
  • Cercava identificatori pericolosi (eval, exec, open, __import__…)
  • Eseguiva il codice in un ambiente ristretto con __builtins__ svuotati

I ricercatori hanno trovato un bypass completo. Il payload di exploit sfruttava quattro debolezze architetturali della blocklist:

  1. Nomi mancanti nella blocklist: attributi come __name__, load_module, system e la classe BuiltinImporter non erano presenti nella lista nera
  2. Il check strutturale passava: il payload era avvolto in una lambda valida, quindi isinstance(tree.body, ast.Lambda) restituiva True
  3. __builtins__ vuoto era irrilevante: il payload partiva da tuple(), che esiste indipendentemente dall’ambiente dei builtin, e risaliva la gerarchia dei tipi Python per raggiungere funzionalità pericolose senza mai chiamare una builtin direttamente
  4. Nessun controllo su ast.Subscript: anche se un nome bloccato fosse stato necessario, si sarebbe potuto accedere con notazione bracket (obj['__class__'] invece di obj.__class__), creando un nodo ast.Subscript ignorato dalla validazione

Il risultato pratico: un singolo prompt malevolo era sufficiente per lanciare calc.exe sul sistema che eseguiva l’agente, senza exploit del browser, allegati malevoli o memory corruption.

La lezione generale: le blocklist nei linguaggi dinamici sono fragili


Python (e linguaggi dinamici in generale) offre troppa flessibilità per essere gestita efficacemente con una lista nera. La gerarchia di classi del runtime, la riflessione, i dunders e le notazioni alternative rendono qualsiasi blocklist incompleta per definizione.

CVE-2026-25592: scrittura arbitraria di file tramite SessionsPythonPlugin


La seconda vulnerabilità riguarda il SessionsPythonPlugin, che permette agli agenti di eseguire codice Python in sessioni di Azure Container Apps. Il plugin accetta un nome di file come parametro controllato dall’LLM — senza validazione del percorso — e lo usa per scrivere file nel filesystem del container. Attraverso path traversal (es. ../../etc/cron.d/payload), un attaccante con accesso al vettore di prompt injection potrebbe scrivere file arbitrari in posizioni sensibili del sistema.

La mitigazione applicata da Semantic Kernel


Dopo la responsible disclosure al MSRC, il team di Semantic Kernel ha implementato una correzione multilivello per CVE-2026-26030, sostituendo la blocklist con un approccio allowlist a quattro strati:

  1. Allowlist dei tipi AST: solo costrutti sicuri sono permessi — comparazioni, logica booleana, aritmetica, letterali
  2. Allowlist delle chiamate a funzione: anche i nodi di chiamata AST permessi vengono verificati per assicurarsi che invochino solo funzioni sicure
  3. Blocklist degli attributi pericolosi: traversata della gerarchia di classi bloccata esplicitamente (__class__, __subclasses__)
  4. Restrizione sui nodi Name: solo il parametro della lambda (es. x) è accettabile come identificatore; riferimenti a os, eval, type e simili vengono rifiutati


Come sapere se si è vulnerabili


Si è esposti a CVE-2026-26030 se:

  • Si usa il pacchetto Python semantic-kernel
  • La versione del framework è precedente alla 1.39.4
  • L’agente usa l’In-Memory Vector Store con funzionalità di filtro abilitata come backend per il Search Plugin

Per verificare la versione installata:

pip show semantic-kernel

Per aggiornare:
pip install --upgrade semantic-kernel

Raccomandazioni per gli sviluppatori di agenti AI


Questa ricerca offre lezioni importanti per chiunque stia costruendo applicazioni con agenti AI:

  • Non trattare l’output del modello come dati fidati: qualsiasi valore che passa dal modello AI a un tool deve essere trattato come input non fidato, validato e sanitizzato come si farebbe con input da un utente esterno
  • Preferire allowlist alle blocklist: nelle valutazioni di codice dinamico, le blocklist sono intrinsecamente incomplete. Un allowlist di costrutti permessi è molto più robusto
  • Evitare eval() con input derivati dall’LLM: se il requisito è eseguire espressioni dinamiche, usare AST parsing con validazione rigorosa o, meglio, un motore di espressioni dedicato con capacità limitate
  • Applicare il principio del minimo privilegio: i plugin degli agenti dovrebbero avere solo le autorizzazioni strettamente necessarie; un plugin che scrive file non dovrebbe mai avere accesso all’intero filesystem
  • Monitorare i vettori di prompt injection: qualsiasi fonte esterna che l’agente legge (email, documenti, pagine web, risultati di ricerca) è un potenziale vettore di attacco
  • Tenere aggiornati i framework: le vulnerabilità nei framework AI si stanno moltiplicando rapidamente; aggiornare regolarmente e seguire i bollettini di sicurezza dei vendor è essenziale


Un challenge per mettersi alla prova


Microsoft ha anche pubblicato un CTF challenge interattivo che permette di testare l’exploit su un agente Semantic Kernel di esempio in modo sicuro e controllato. È un ottimo modo per capire concretamente il vettore di attacco senza rischiare sistemi reali.

Conclusione


La transizione degli agenti AI da generatori di testo a sistemi che operano attivamente sull’infrastruttura richiede un cambio di mentalità nella sicurezza. Le vulnerabilità come CVE-2026-26030 e CVE-2026-25592 mostrano che i rischi sono reali e concreti: un prompt malevolo può diventare RCE. Aggiornare Semantic Kernel alla versione 1.39.4 o superiore è la priorità immediata; rivedere l’architettura dei propri agenti alla luce del principio di minimo privilegio è il passo successivo.

Microsoft ha annunciato una serie di ricerche simili su altri framework AI (LangChain, CrewAI e altri) — ulteriori pubblicazioni sono previste nelle prossime settimane.

Fonte: When prompts become shells: RCE vulnerabilities in AI agent frameworks — Microsoft Defender Security Research Team (7 maggio 2026)


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DAEMON Tools compromesso: supply chain attack dal sito ufficiale con backdoor QUIC RAT e 100+ paesi colpiti
#CyberSecurity
insicurezzadigitale.com/daemon…


DAEMON Tools compromesso: supply chain attack dal sito ufficiale con backdoor QUIC RAT e 100+ paesi colpiti


Si parla di:
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Dal 8 aprile 2026, chiunque abbia scaricato DAEMON Tools dal sito ufficiale ha potuto ricevere un installer trojanizzato — firmato digitalmente dal produttore — che installa silenziosamente una backdoor con capacità di comunicazione su sette protocolli diversi, tra cui QUIC e HTTP/3. Kaspersky ha svelato l’operazione a maggio: migliaia di tentativi di infezione in oltre 100 paesi, con targeting chirurgico su enti governativi, scientifici e industriali in una seconda fase. Sullo sfondo, i ricercatori puntano verso un attore di lingua cinese.

Il vettore d’attacco: il sito ufficiale come arma


DAEMON Tools è uno dei software di emulazione dischi più diffusi al mondo, con decine di milioni di utenti. La sua ubiquità lo rende un bersaglio ideale per un attacco supply chain: compromettere il sito ufficiale significa trasformare uno strumento di fiducia in un vettore di distribuzione malware su scala globale.

Secondo l’analisi pubblicata da Kaspersky su Securelist, i ricercatori hanno identificato che le versioni da 12.5.0.2421 a 12.5.0.2434 di DAEMON Tools distribuite dal sito ufficiale del produttore — AVB Disc Soft — contenevano componenti binari modificati con codice malevolo. La finestra di compromissione è iniziata almeno dall’8 aprile 2026 e l’attacco era ancora attivo al momento della divulgazione pubblica avvenuta intorno al 6 maggio 2026.

Anatomia tecnica: tre binari compromessi, un’unica catena d’attacco


Gli attaccanti hanno manomesso tre componenti specifici all’interno del pacchetto di installazione:

  • DTHelper.exe — componente helper principale del software
  • DiscSoftBusServiceLite.exe — servizio di sistema lanciato all’avvio del sistema
  • DTShellHlp.exe — helper per le funzioni di shell integration

L’elemento più insidioso è che tutti e tre i file risultano ancora firmati digitalmente con certificati validi di AVB Disc Soft. Questo significa che i controlli di firma digitale standard — inclusi quelli di Windows SmartScreen e la maggior parte degli antivirus basati su reputazione — non avrebbero segnalato nulla di anomalo al momento dell’installazione. Solo una soluzione EDR con analisi comportamentale avanzata avrebbe potuto identificare l’attività malevola in fase di esecuzione.

Ogni volta che uno di questi binari viene lanciato — e dato che DiscSoftBusServiceLite.exe è un servizio Windows, ciò avviene automaticamente ad ogni avvio del sistema — la backdoor si attiva e stabilisce comunicazione con il server C2.

Il payload di prima fase: information stealer silenzioso


Nella maggior parte dei sistemi infetti, l’attivazione della backdoor comporta innanzitutto l’esecuzione di un info-stealer di prima fase che raccoglie i seguenti dati di profilazione del sistema:

  • Indirizzo MAC e hostname della macchina
  • Software installato ed elenco processi in esecuzione
  • Configurazione di rete (interfacce, IP, gateway)
  • Locale di sistema e impostazioni geografiche

Questi dati vengono trasmessi al server C2 e con ogni probabilità utilizzati per selezione e triage delle vittime: non tutti i sistemi infetti ricevono il payload avanzato. Kaspersky ha rilevato che solo un numero limitato di macchine — stimato in una dozzina di sistemi su migliaia di infezioni — ha ricevuto il secondo stage, il che indica targeting altamente selettivo.

QUIC RAT: la backdoor di secondo livello


I sistemi selezionati ricevono QUIC RAT, un impianto avanzato che prende il nome dal protocollo di trasporto di Google su cui si basa come canale C2 preferenziale. La caratteristica tecnica distintiva di QUIC RAT è la sua resilienza nei canali di comunicazione: il malware supporta ben sette protocolli C2 distinti, da usare in modo adattivo a seconda dell’ambiente della vittima:

  • HTTP e HTTPS — per ambienti con proxy web standard
  • UDP e TCP raw — per connessioni dirette a bassa latenza
  • WSS (WebSocket Secure) — per bypassare firewall che bloccano connessioni non-HTTP
  • QUIC (HTTP/3 su UDP) — il protocollo eponimo, difficile da ispezionare con DPI tradizionale
  • DNS — per ambienti con filtering aggressivo, usando richieste DNS come canale covert

Questa flessibilità rende QUIC RAT particolarmente difficile da bloccare con soluzioni di network security tradizionali: anche in ambienti con firewalling aggressivo, il malware può adattarsi dinamicamente al protocollo consentito.

Sul fronte delle funzionalità offensive, QUIC RAT è capace di iniettare payload malevoli nei processi notepad.exe e conhost.exe — due processi legittimi di Windows particolarmente adatti al process injection per la loro ubiquità e bassa visibilità in ambienti non monitorati.

La scala dell’operazione


A partire dall’inizio di aprile 2026, Kaspersky ha rilevato diverse migliaia di tentativi di installazione di payload malevoli attraverso DAEMON Tools compromesso, con vittime distribuite in oltre 100 paesi e territori. La distribuzione geografica è significativa: il maggior numero di infezioni è stato rilevato in Russia, Brasile, Turchia, Spagna, Germania, Francia, Italia e Cina.

La composizione delle vittime rivela la natura dell’operazione: circa il 90% dei sistemi infetti appartiene a utenti privati, mentre il restante 10% corrisponde a sistemi aziendali e organizzativi. È plausibile che la grande massa di utenti privati funzionasse come copertura e rumore di fondo, mentre gli attaccanti erano in realtà interessati alla percentuale aziendale — che in termini assoluti, su migliaia di infezioni, rappresenta comunque centinaia di potenziali target di interesse.

Kaspersky ha specificato che tra le organizzazioni colpite dalla seconda fase con QUIC RAT figurano enti governativi, istituti di ricerca scientifica e aziende manifatturiere.

Attribuzione: tracce verso un attore sinofono


Kaspersky non attribuisce formalmente l’attacco a un gruppo specifico, ma i ricercatori hanno rilevato stringhe in lingua cinese nel payload di prima fase. Questo, combinato con la sofisticazione operativa dell’attacco, la selezione dei target di seconda fase e la natura delle vittime prioritizzate, suggerisce un attore di lingua cinese — potenzialmente un gruppo APT state-sponsored, anche se al momento non è possibile escludere un cybercriminale con capacità avanzate.

Il pattern di targeting selettivo e il profilo delle vittime di alto valore sono però più coerenti con operazioni di intelligence che con motivazioni puramente economiche.

Indicatori di compromissione (IoC)

# Versioni DAEMON Tools compromesse
Versioni affette: 12.5.0.2421 — 12.5.0.2434

# Binari manomessi (firmati da AVB Disc Soft)
DTHelper.exe
DiscSoftBusServiceLite.exe
DTShellHlp.exe

# Protocolli C2 usati da QUIC RAT
HTTP, HTTPS, UDP, TCP, WSS (WebSocket Secure), QUIC/HTTP3, DNS

# Tecniche MITRE ATT&CK
T1195.002 — Supply Chain Compromise: Software Supply Chain
T1553.002 — Subvert Trust Controls: Code Signing (signed malicious binaries)
T1071     — Application Layer Protocol (multi-protocol C2)
T1572     — Protocol Tunneling (QUIC/DNS channels)
T1055     — Process Injection (notepad.exe / conhost.exe)
T1082     — System Information Discovery (first-stage profiling)
T1018     — Remote System Discovery

# Nota: IoC hash completi disponibili su Securelist
# https://securelist.com/daemon-tools-backdoor/

Come verificare se si è stati colpiti


Chi ha installato o aggiornato DAEMON Tools tra aprile e inizio maggio 2026 dovrebbe verificare urgentemente la versione installata. Se rientra nell’intervallo 12.5.0.2421-12.5.0.2434, è necessario procedere come segue: disinstallare immediatamente DAEMON Tools e aggiornare all’ultima versione disponibile dal sito ufficiale (già corretta al momento della disclosure). Eseguire una scansione completa con una soluzione EDR aggiornata, monitorando in particolare attività anomale di notepad.exe e conhost.exe. Verificare la presenza di connessioni insolite su porta UDP 443 (QUIC) o traffico DNS anomalo verso domini non riconosciuti. Controllare il registro di sistema per servizi sospetti aggiunti da DiscSoftBusServiceLite.exe o varianti.

Il report tecnico completo di Kaspersky con hash SHA256 e IoC di rete è disponibile su Securelist. La press release ufficiale è su kaspersky.com.


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DAEMON Tools compromesso: supply chain attack dal sito ufficiale con backdoor QUIC RAT e 100+ paesi colpiti


@Informatica (Italy e non Italy)
Dal 8 aprile 2026 il sito ufficiale di DAEMON Tools distribuisce installer trojanizzati con firma digitale valida. Kaspersky svela l'operazione: migliaia di infezioni in 100+ paesi, backdoor QUIC RAT


DAEMON Tools compromesso: supply chain attack dal sito ufficiale con backdoor QUIC RAT e 100+ paesi colpiti


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Dal 8 aprile 2026, chiunque abbia scaricato DAEMON Tools dal sito ufficiale ha potuto ricevere un installer trojanizzato — firmato digitalmente dal produttore — che installa silenziosamente una backdoor con capacità di comunicazione su sette protocolli diversi, tra cui QUIC e HTTP/3. Kaspersky ha svelato l’operazione a maggio: migliaia di tentativi di infezione in oltre 100 paesi, con targeting chirurgico su enti governativi, scientifici e industriali in una seconda fase. Sullo sfondo, i ricercatori puntano verso un attore di lingua cinese.

Il vettore d’attacco: il sito ufficiale come arma


DAEMON Tools è uno dei software di emulazione dischi più diffusi al mondo, con decine di milioni di utenti. La sua ubiquità lo rende un bersaglio ideale per un attacco supply chain: compromettere il sito ufficiale significa trasformare uno strumento di fiducia in un vettore di distribuzione malware su scala globale.

Secondo l’analisi pubblicata da Kaspersky su Securelist, i ricercatori hanno identificato che le versioni da 12.5.0.2421 a 12.5.0.2434 di DAEMON Tools distribuite dal sito ufficiale del produttore — AVB Disc Soft — contenevano componenti binari modificati con codice malevolo. La finestra di compromissione è iniziata almeno dall’8 aprile 2026 e l’attacco era ancora attivo al momento della divulgazione pubblica avvenuta intorno al 6 maggio 2026.

Anatomia tecnica: tre binari compromessi, un’unica catena d’attacco


Gli attaccanti hanno manomesso tre componenti specifici all’interno del pacchetto di installazione:

  • DTHelper.exe — componente helper principale del software
  • DiscSoftBusServiceLite.exe — servizio di sistema lanciato all’avvio del sistema
  • DTShellHlp.exe — helper per le funzioni di shell integration

L’elemento più insidioso è che tutti e tre i file risultano ancora firmati digitalmente con certificati validi di AVB Disc Soft. Questo significa che i controlli di firma digitale standard — inclusi quelli di Windows SmartScreen e la maggior parte degli antivirus basati su reputazione — non avrebbero segnalato nulla di anomalo al momento dell’installazione. Solo una soluzione EDR con analisi comportamentale avanzata avrebbe potuto identificare l’attività malevola in fase di esecuzione.

Ogni volta che uno di questi binari viene lanciato — e dato che DiscSoftBusServiceLite.exe è un servizio Windows, ciò avviene automaticamente ad ogni avvio del sistema — la backdoor si attiva e stabilisce comunicazione con il server C2.

Il payload di prima fase: information stealer silenzioso


Nella maggior parte dei sistemi infetti, l’attivazione della backdoor comporta innanzitutto l’esecuzione di un info-stealer di prima fase che raccoglie i seguenti dati di profilazione del sistema:

  • Indirizzo MAC e hostname della macchina
  • Software installato ed elenco processi in esecuzione
  • Configurazione di rete (interfacce, IP, gateway)
  • Locale di sistema e impostazioni geografiche

Questi dati vengono trasmessi al server C2 e con ogni probabilità utilizzati per selezione e triage delle vittime: non tutti i sistemi infetti ricevono il payload avanzato. Kaspersky ha rilevato che solo un numero limitato di macchine — stimato in una dozzina di sistemi su migliaia di infezioni — ha ricevuto il secondo stage, il che indica targeting altamente selettivo.

QUIC RAT: la backdoor di secondo livello


I sistemi selezionati ricevono QUIC RAT, un impianto avanzato che prende il nome dal protocollo di trasporto di Google su cui si basa come canale C2 preferenziale. La caratteristica tecnica distintiva di QUIC RAT è la sua resilienza nei canali di comunicazione: il malware supporta ben sette protocolli C2 distinti, da usare in modo adattivo a seconda dell’ambiente della vittima:

  • HTTP e HTTPS — per ambienti con proxy web standard
  • UDP e TCP raw — per connessioni dirette a bassa latenza
  • WSS (WebSocket Secure) — per bypassare firewall che bloccano connessioni non-HTTP
  • QUIC (HTTP/3 su UDP) — il protocollo eponimo, difficile da ispezionare con DPI tradizionale
  • DNS — per ambienti con filtering aggressivo, usando richieste DNS come canale covert

Questa flessibilità rende QUIC RAT particolarmente difficile da bloccare con soluzioni di network security tradizionali: anche in ambienti con firewalling aggressivo, il malware può adattarsi dinamicamente al protocollo consentito.

Sul fronte delle funzionalità offensive, QUIC RAT è capace di iniettare payload malevoli nei processi notepad.exe e conhost.exe — due processi legittimi di Windows particolarmente adatti al process injection per la loro ubiquità e bassa visibilità in ambienti non monitorati.

La scala dell’operazione


A partire dall’inizio di aprile 2026, Kaspersky ha rilevato diverse migliaia di tentativi di installazione di payload malevoli attraverso DAEMON Tools compromesso, con vittime distribuite in oltre 100 paesi e territori. La distribuzione geografica è significativa: il maggior numero di infezioni è stato rilevato in Russia, Brasile, Turchia, Spagna, Germania, Francia, Italia e Cina.

La composizione delle vittime rivela la natura dell’operazione: circa il 90% dei sistemi infetti appartiene a utenti privati, mentre il restante 10% corrisponde a sistemi aziendali e organizzativi. È plausibile che la grande massa di utenti privati funzionasse come copertura e rumore di fondo, mentre gli attaccanti erano in realtà interessati alla percentuale aziendale — che in termini assoluti, su migliaia di infezioni, rappresenta comunque centinaia di potenziali target di interesse.

Kaspersky ha specificato che tra le organizzazioni colpite dalla seconda fase con QUIC RAT figurano enti governativi, istituti di ricerca scientifica e aziende manifatturiere.

Attribuzione: tracce verso un attore sinofono


Kaspersky non attribuisce formalmente l’attacco a un gruppo specifico, ma i ricercatori hanno rilevato stringhe in lingua cinese nel payload di prima fase. Questo, combinato con la sofisticazione operativa dell’attacco, la selezione dei target di seconda fase e la natura delle vittime prioritizzate, suggerisce un attore di lingua cinese — potenzialmente un gruppo APT state-sponsored, anche se al momento non è possibile escludere un cybercriminale con capacità avanzate.

Il pattern di targeting selettivo e il profilo delle vittime di alto valore sono però più coerenti con operazioni di intelligence che con motivazioni puramente economiche.

Indicatori di compromissione (IoC)

# Versioni DAEMON Tools compromesse
Versioni affette: 12.5.0.2421 — 12.5.0.2434

# Binari manomessi (firmati da AVB Disc Soft)
DTHelper.exe
DiscSoftBusServiceLite.exe
DTShellHlp.exe

# Protocolli C2 usati da QUIC RAT
HTTP, HTTPS, UDP, TCP, WSS (WebSocket Secure), QUIC/HTTP3, DNS

# Tecniche MITRE ATT&CK
T1195.002 — Supply Chain Compromise: Software Supply Chain
T1553.002 — Subvert Trust Controls: Code Signing (signed malicious binaries)
T1071     — Application Layer Protocol (multi-protocol C2)
T1572     — Protocol Tunneling (QUIC/DNS channels)
T1055     — Process Injection (notepad.exe / conhost.exe)
T1082     — System Information Discovery (first-stage profiling)
T1018     — Remote System Discovery

# Nota: IoC hash completi disponibili su Securelist
# https://securelist.com/daemon-tools-backdoor/

Come verificare se si è stati colpiti


Chi ha installato o aggiornato DAEMON Tools tra aprile e inizio maggio 2026 dovrebbe verificare urgentemente la versione installata. Se rientra nell’intervallo 12.5.0.2421-12.5.0.2434, è necessario procedere come segue: disinstallare immediatamente DAEMON Tools e aggiornare all’ultima versione disponibile dal sito ufficiale (già corretta al momento della disclosure). Eseguire una scansione completa con una soluzione EDR aggiornata, monitorando in particolare attività anomale di notepad.exe e conhost.exe. Verificare la presenza di connessioni insolite su porta UDP 443 (QUIC) o traffico DNS anomalo verso domini non riconosciuti. Controllare il registro di sistema per servizi sospetti aggiunti da DiscSoftBusServiceLite.exe o varianti.

Il report tecnico completo di Kaspersky con hash SHA256 e IoC di rete è disponibile su Securelist. La press release ufficiale è su kaspersky.com.