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macOS.Gaslight: backdoor nordcoreana in Rust che inganna i tool AI degli analisti di sicurezza


@Informatica (Italy e non Italy)
SentinelOne ha scoperto un nuovo impianto macOS attribuito a threat actor nordcoreani che utilizza la prompt injection per sabotare i pipeline di analisi basati su LLM. Una tecnica inedita che attacca la percezione


macOS.Gaslight: backdoor nordcoreana in Rust che inganna i tool AI degli analisti di sicurezza


Il panorama delle minacce avanzate ha appena acquisito una dimensione inedita e preoccupante: un malware nordcoreano progettato specificamente per manipolare i tool di analisi basati su intelligenza artificiale, non per sfuggire ai sandbox tradizionali. macOS.Gaslight, scoperto e analizzato dai ricercatori di SentinelOne Labs, introduce una tecnica mai vista in natura: la prompt injection direttamente nel binario, indirizzata ai pipeline di triage assistiti da LLM che oggi affiancano il lavoro degli analisti di sicurezza.

Il contesto: l’escalation del malware DPRK per macOS


La Corea del Nord ha sviluppato negli anni una capacità offensiva su macOS di tutto rispetto, tipicamente orientata al furto di criptovalute e all’infiltrazione di aziende nel settore tecnologico e finanziario. I gruppi Lazarus, BlueNoroff e i loro cluster affiliati hanno già firmato strumenti come RustBucket, KANDYKORN e ObjCShellz. macOS.Gaslight si inserisce in questa filiera, ma aggiunge un elemento evolutivo significativo: la consapevolezza che i moderni workflow di analisi del malware si appoggiano sempre più a strumenti di triage automatizzato basati su LLM, e la volontà di sfruttare proprio questa dipendenza come vettore di evasione.

La tecnica centrale: prompt injection contro l’analista, non contro il sandbox


La caratteristica distintiva di macOS.Gaslight è un payload da 3,5 KB embedded direttamente nel binario: un blob in formato Markdown contenente 38 messaggi di sistema fasulli, delimitati da token {{DATA}}. Questa struttura imita deliberatamente lo scaffold di un harness LLM per il triage del malware, rendendo indistinguibile il confine tra dati campione non attendibili e istruzioni attendibili del sistema.

I messaggi fabricati simulano scenari di errore critici: scadenza del token, kill per esaurimento della memoria (OOM), esaurimento dello spazio su disco, ripetuti fallimenti operativi, avvisi di vulnerabilità da injection e flag da analisi statica. L’obiettivo, secondo SentinelOne, è far dubitare l’agente LLM della propria sessione di analisi, portandolo ad abortire o rifiutare l’esame del campione.

«La sua caratteristica più notevole è una cascata di messaggi di sistema fabbricati, progettata per far dubitare un agente di triage assistito da LLM della propria sessione. Attacca la percezione dell’agente, non il sandbox in cui opera.»
Phil Stokes, SentinelOne Labs


Architettura tecnica del malware


Linguaggio e firma: il binario è scritto in Rust, compilato per l’architettura macOS aarch64 (Apple Silicon). È firmato in modalità ad hoc e porta l’identificatore endpoint-macos-aarch64-5555494492fc075f441637fb9d894913dde3a2ea. Il campione era stato caricato su VirusTotal il 22 maggio 2026, prima che un aggiornamento di Apple XProtect lo intercettasse basandosi puramente sull’hash.

Persistenza: il malware installa un LaunchAgent nel profilo utente, usando il label com.apple.system.services.activity nel file .plist, volutamente progettato per mimetizzarsi tra i processi di sistema legittimi di Apple. Per ottenere il percorso assoluto di se stesso da inserire nell’array ProgramArguments, il binario risolve a runtime la propria posizione tramite __NSGetExecutablePath.

Comando e controllo: l’implant utilizza il Telegram Bot API come canale C2, entrando in un ciclo di polling con getUpdates che permette all’operatore di inviare istruzioni tramite una shell interattiva e ricevere i risultati. Una scelta operativa che sfrutta la legittimità del traffico Telegram per eludere blocchi di rete basati su reputazione dei dominio. Il malware si auto-censura eliminando il proprio token Telegram dall’output runtime, impedendo a chiunque catturi log o crash di recuperarlo.

Modulo infostealer: incorporato nel binario è presente uno script Python da 6,6 KB codificato in Base64 che funge da suite di raccolta informazioni. Raccoglie: cronologia dei comandi del terminale, lista delle applicazioni installate, snapshot dei processi in esecuzione, profilo hardware e software del sistema, il database Keychain di macOS e credenziali salvate nei browser Chrome, Brave, Firefox e Safari. I dati raccolti vengono compressi in un archivio ZIP (temp/collected_data.zip) e caricati su Telegram.

Due righe per i difensori


macOS.Gaslight segna un punto di svolta: per la prima volta in natura si documenta l’uso della prompt injection come tecnica di evasione nei confronti dei pipeline di analisi automatizzata del malware. Non è più sufficiente affidarsi esclusivamente all’AI-assisted triage per la classificazione di campioni sospetti; i team di sicurezza devono implementare approcci a difesa in profondità che combinino analisi statica tradizionale, sandbox comportamentali e revisione umana.

Per quanto riguarda la detection su endpoint macOS, è consigliabile monitorare creazioni di LaunchAgent con label che imitano naming convention Apple (com.apple.*), connessioni uscenti verso l’API di Telegram (api.telegram.org) da processi non familiari, accessi al database Keychain da processi non autorizzati, e la creazione di archivi ZIP in directory temporanee non standard.

Indicatori di compromissione (IoC)

# Identificatore binario
endpoint-macos-aarch64-5555494492fc075f441637fb9d894913dde3a2ea
# Persistenza LaunchAgent
Label: com.apple.system.services.activity
Path: ~/Library/LaunchAgents/com.apple.system.services.activity.plist
# File creato durante esfiltrazione
temp/collected_data.zip
# Traffico di rete C2
api.telegram.org (polling via getUpdates)
# Caratteristiche binario
Arch: macOS aarch64 (Apple Silicon)
Linguaggio: Rust
Firma: ad hoc signed

L’analisi completa con ulteriori indicatori tecnici è disponibile nel report originale di SentinelOne Labs. La scoperta rafforza la necessità di trattare qualsiasi output di analisi AI di campioni sconosciuti con un livello aggiuntivo di scetticismo, verificando manualmente le conclusioni quando i tool automatizzati segnalano errori di sessione o fallimenti operativi insoliti durante il triage.

Cybersecurity & cyberwarfare ha ricondiviso questo.

securitycryptographywhatever.c… is very very good.

If you read my vulnerabilities post, this podcast episode is much more worth listening to.

Cybersecurity & cyberwarfare ha ricondiviso questo.

NEW: Investigators have reportedly concluded that Russian hackers were behind the damaging, disrupting, and costly cyberattack against Jaguar Land Rover last year.

techcrunch.com/2026/06/26/russ…

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✨ macOS.Gaslight: backdoor nordcoreana in Rust che inganna i tool AI degli analisti di sicurezza
#CyberSecurity
insicurezzadigitale.com/macos-…

@informatica


macOS.Gaslight: backdoor nordcoreana in Rust che inganna i tool AI degli analisti di sicurezza


Il panorama delle minacce avanzate ha appena acquisito una dimensione inedita e preoccupante: un malware nordcoreano progettato specificamente per manipolare i tool di analisi basati su intelligenza artificiale, non per sfuggire ai sandbox tradizionali. macOS.Gaslight, scoperto e analizzato dai ricercatori di SentinelOne Labs, introduce una tecnica mai vista in natura: la prompt injection direttamente nel binario, indirizzata ai pipeline di triage assistiti da LLM che oggi affiancano il lavoro degli analisti di sicurezza.

Il contesto: l’escalation del malware DPRK per macOS


La Corea del Nord ha sviluppato negli anni una capacità offensiva su macOS di tutto rispetto, tipicamente orientata al furto di criptovalute e all’infiltrazione di aziende nel settore tecnologico e finanziario. I gruppi Lazarus, BlueNoroff e i loro cluster affiliati hanno già firmato strumenti come RustBucket, KANDYKORN e ObjCShellz. macOS.Gaslight si inserisce in questa filiera, ma aggiunge un elemento evolutivo significativo: la consapevolezza che i moderni workflow di analisi del malware si appoggiano sempre più a strumenti di triage automatizzato basati su LLM, e la volontà di sfruttare proprio questa dipendenza come vettore di evasione.

La tecnica centrale: prompt injection contro l’analista, non contro il sandbox


La caratteristica distintiva di macOS.Gaslight è un payload da 3,5 KB embedded direttamente nel binario: un blob in formato Markdown contenente 38 messaggi di sistema fasulli, delimitati da token {{DATA}}. Questa struttura imita deliberatamente lo scaffold di un harness LLM per il triage del malware, rendendo indistinguibile il confine tra dati campione non attendibili e istruzioni attendibili del sistema.

I messaggi fabricati simulano scenari di errore critici: scadenza del token, kill per esaurimento della memoria (OOM), esaurimento dello spazio su disco, ripetuti fallimenti operativi, avvisi di vulnerabilità da injection e flag da analisi statica. L’obiettivo, secondo SentinelOne, è far dubitare l’agente LLM della propria sessione di analisi, portandolo ad abortire o rifiutare l’esame del campione.

«La sua caratteristica più notevole è una cascata di messaggi di sistema fabbricati, progettata per far dubitare un agente di triage assistito da LLM della propria sessione. Attacca la percezione dell’agente, non il sandbox in cui opera.»
Phil Stokes, SentinelOne Labs


Architettura tecnica del malware


Linguaggio e firma: il binario è scritto in Rust, compilato per l’architettura macOS aarch64 (Apple Silicon). È firmato in modalità ad hoc e porta l’identificatore endpoint-macos-aarch64-5555494492fc075f441637fb9d894913dde3a2ea. Il campione era stato caricato su VirusTotal il 22 maggio 2026, prima che un aggiornamento di Apple XProtect lo intercettasse basandosi puramente sull’hash.

Persistenza: il malware installa un LaunchAgent nel profilo utente, usando il label com.apple.system.services.activity nel file .plist, volutamente progettato per mimetizzarsi tra i processi di sistema legittimi di Apple. Per ottenere il percorso assoluto di se stesso da inserire nell’array ProgramArguments, il binario risolve a runtime la propria posizione tramite __NSGetExecutablePath.

Comando e controllo: l’implant utilizza il Telegram Bot API come canale C2, entrando in un ciclo di polling con getUpdates che permette all’operatore di inviare istruzioni tramite una shell interattiva e ricevere i risultati. Una scelta operativa che sfrutta la legittimità del traffico Telegram per eludere blocchi di rete basati su reputazione dei dominio. Il malware si auto-censura eliminando il proprio token Telegram dall’output runtime, impedendo a chiunque catturi log o crash di recuperarlo.

Modulo infostealer: incorporato nel binario è presente uno script Python da 6,6 KB codificato in Base64 che funge da suite di raccolta informazioni. Raccoglie: cronologia dei comandi del terminale, lista delle applicazioni installate, snapshot dei processi in esecuzione, profilo hardware e software del sistema, il database Keychain di macOS e credenziali salvate nei browser Chrome, Brave, Firefox e Safari. I dati raccolti vengono compressi in un archivio ZIP (temp/collected_data.zip) e caricati su Telegram.

Due righe per i difensori


macOS.Gaslight segna un punto di svolta: per la prima volta in natura si documenta l’uso della prompt injection come tecnica di evasione nei confronti dei pipeline di analisi automatizzata del malware. Non è più sufficiente affidarsi esclusivamente all’AI-assisted triage per la classificazione di campioni sospetti; i team di sicurezza devono implementare approcci a difesa in profondità che combinino analisi statica tradizionale, sandbox comportamentali e revisione umana.

Per quanto riguarda la detection su endpoint macOS, è consigliabile monitorare creazioni di LaunchAgent con label che imitano naming convention Apple (com.apple.*), connessioni uscenti verso l’API di Telegram (api.telegram.org) da processi non familiari, accessi al database Keychain da processi non autorizzati, e la creazione di archivi ZIP in directory temporanee non standard.

Indicatori di compromissione (IoC)

# Identificatore binario
endpoint-macos-aarch64-5555494492fc075f441637fb9d894913dde3a2ea
# Persistenza LaunchAgent
Label: com.apple.system.services.activity
Path: ~/Library/LaunchAgents/com.apple.system.services.activity.plist
# File creato durante esfiltrazione
temp/collected_data.zip
# Traffico di rete C2
api.telegram.org (polling via getUpdates)
# Caratteristiche binario
Arch: macOS aarch64 (Apple Silicon)
Linguaggio: Rust
Firma: ad hoc signed

L’analisi completa con ulteriori indicatori tecnici è disponibile nel report originale di SentinelOne Labs. La scoperta rafforza la necessità di trattare qualsiasi output di analisi AI di campioni sconosciuti con un livello aggiuntivo di scetticismo, verificando manualmente le conclusioni quando i tool automatizzati segnalano errori di sessione o fallimenti operativi insoliti durante il triage.

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Chinese #APT CL-STA-1062 Expands Attacks on Southeast Asian Critical Infrastructure With Custom Malware
securityaffairs.com/194312/int…
#securityaffairs #hacking
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macOS.Gaslight: backdoor nordcoreana in Rust che inganna i tool AI degli analisti di sicurezza


SentinelOne ha scoperto un nuovo impianto macOS attribuito a threat actor nordcoreani che utilizza la prompt injection per sabotare i pipeline di analisi basati su LLM. Una tecnica inedita che attacca la percezione dell'analista, non il sandbox.
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Il panorama delle minacce avanzate ha appena acquisito una dimensione inedita e preoccupante: un malware nordcoreano progettato specificamente per manipolare i tool di analisi basati su intelligenza artificiale, non per sfuggire ai sandbox tradizionali. macOS.Gaslight, scoperto e analizzato dai ricercatori di SentinelOne Labs, introduce una tecnica mai vista in natura: la prompt injection direttamente nel binario, indirizzata ai pipeline di triage assistiti da LLM che oggi affiancano il lavoro degli analisti di sicurezza.

Il contesto: l’escalation del malware DPRK per macOS


La Corea del Nord ha sviluppato negli anni una capacità offensiva su macOS di tutto rispetto, tipicamente orientata al furto di criptovalute e all’infiltrazione di aziende nel settore tecnologico e finanziario. I gruppi Lazarus, BlueNoroff e i loro cluster affiliati hanno già firmato strumenti come RustBucket, KANDYKORN e ObjCShellz. macOS.Gaslight si inserisce in questa filiera, ma aggiunge un elemento evolutivo significativo: la consapevolezza che i moderni workflow di analisi del malware si appoggiano sempre più a strumenti di triage automatizzato basati su LLM, e la volontà di sfruttare proprio questa dipendenza come vettore di evasione.

La tecnica centrale: prompt injection contro l’analista, non contro il sandbox


La caratteristica distintiva di macOS.Gaslight è un payload da 3,5 KB embedded direttamente nel binario: un blob in formato Markdown contenente 38 messaggi di sistema fasulli, delimitati da token {{DATA}}. Questa struttura imita deliberatamente lo scaffold di un harness LLM per il triage del malware, rendendo indistinguibile il confine tra dati campione non attendibili e istruzioni attendibili del sistema.

I messaggi fabricati simulano scenari di errore critici: scadenza del token, kill per esaurimento della memoria (OOM), esaurimento dello spazio su disco, ripetuti fallimenti operativi, avvisi di vulnerabilità da injection e flag da analisi statica. L’obiettivo, secondo SentinelOne, è far dubitare l’agente LLM della propria sessione di analisi, portandolo ad abortire o rifiutare l’esame del campione.

«La sua caratteristica più notevole è una cascata di messaggi di sistema fabbricati, progettata per far dubitare un agente di triage assistito da LLM della propria sessione. Attacca la percezione dell’agente, non il sandbox in cui opera.»
Phil Stokes, SentinelOne Labs


Architettura tecnica del malware


Linguaggio e firma: il binario è scritto in Rust, compilato per l’architettura macOS aarch64 (Apple Silicon). È firmato in modalità ad hoc e porta l’identificatore endpoint-macos-aarch64-5555494492fc075f441637fb9d894913dde3a2ea. Il campione era stato caricato su VirusTotal il 22 maggio 2026, prima che un aggiornamento di Apple XProtect lo intercettasse basandosi puramente sull’hash.

Persistenza: il malware installa un LaunchAgent nel profilo utente, usando il label com.apple.system.services.activity nel file .plist, volutamente progettato per mimetizzarsi tra i processi di sistema legittimi di Apple. Per ottenere il percorso assoluto di se stesso da inserire nell’array ProgramArguments, il binario risolve a runtime la propria posizione tramite __NSGetExecutablePath.

Comando e controllo: l’implant utilizza il Telegram Bot API come canale C2, entrando in un ciclo di polling con getUpdates che permette all’operatore di inviare istruzioni tramite una shell interattiva e ricevere i risultati. Una scelta operativa che sfrutta la legittimità del traffico Telegram per eludere blocchi di rete basati su reputazione dei dominio. Il malware si auto-censura eliminando il proprio token Telegram dall’output runtime, impedendo a chiunque catturi log o crash di recuperarlo.

Modulo infostealer: incorporato nel binario è presente uno script Python da 6,6 KB codificato in Base64 che funge da suite di raccolta informazioni. Raccoglie: cronologia dei comandi del terminale, lista delle applicazioni installate, snapshot dei processi in esecuzione, profilo hardware e software del sistema, il database Keychain di macOS e credenziali salvate nei browser Chrome, Brave, Firefox e Safari. I dati raccolti vengono compressi in un archivio ZIP (temp/collected_data.zip) e caricati su Telegram.

Due righe per i difensori


macOS.Gaslight segna un punto di svolta: per la prima volta in natura si documenta l’uso della prompt injection come tecnica di evasione nei confronti dei pipeline di analisi automatizzata del malware. Non è più sufficiente affidarsi esclusivamente all’AI-assisted triage per la classificazione di campioni sospetti; i team di sicurezza devono implementare approcci a difesa in profondità che combinino analisi statica tradizionale, sandbox comportamentali e revisione umana.

Per quanto riguarda la detection su endpoint macOS, è consigliabile monitorare creazioni di LaunchAgent con label che imitano naming convention Apple (com.apple.*), connessioni uscenti verso l’API di Telegram (api.telegram.org) da processi non familiari, accessi al database Keychain da processi non autorizzati, e la creazione di archivi ZIP in directory temporanee non standard.

Indicatori di compromissione (IoC)

# Identificatore binario
endpoint-macos-aarch64-5555494492fc075f441637fb9d894913dde3a2ea
# Persistenza LaunchAgent
Label: com.apple.system.services.activity
Path: ~/Library/LaunchAgents/com.apple.system.services.activity.plist
# File creato durante esfiltrazione
temp/collected_data.zip
# Traffico di rete C2
api.telegram.org (polling via getUpdates)
# Caratteristiche binario
Arch: macOS aarch64 (Apple Silicon)
Linguaggio: Rust
Firma: ad hoc signed

L’analisi completa con ulteriori indicatori tecnici è disponibile nel report originale di SentinelOne Labs. La scoperta rafforza la necessità di trattare qualsiasi output di analisi AI di campioni sconosciuti con un livello aggiuntivo di scetticismo, verificando manualmente le conclusioni quando i tool automatizzati segnalano errori di sessione o fallimenti operativi insoliti durante il triage.

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Tecnologie emergenti e tutela dei minori: le autorità del G7 per la protezione dei dati concordano sui principi chiave.

Sono state discusse le problematiche relative all'utilizzo degli occhiali intelligenti in termini di protezione dei dati e privacy, in particolare su iniziativa della CNIL, che ha prodotto una sintesi (un compendio) degli approcci adottati dalle autorità di protezione dei dati del G7 su questo tema .

cnil.fr/en/emerging-technologi…

@privacypride@feddit.it

Se il Garante sanziona chi insegna il GDPR: il caso Lepida e il valore della privacy by design


@Informatica (Italy e non Italy)
Il Garante privacy ha sanzionato Lepida S.c.p.A., uno dei principali gestori SPID, per gravi violazioni di principi cardine del GDPR, tra cui privacy by design e by default, minimizzazione, limitazione della conservazione

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Data Breach Trenitalia: La notifica di oggi è il “colpo di coda” dell’attacco di Maggio?

📌 Link all'articolo : redhotcyber.com/post/data-brea…

A cura di Luca Stivali del gruppo DarkLab

#redhotcyber #news #violazionedatipersonali #gdpr #treniitalia #sicurezzainformatica

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La strategia di lobbying anti-DMA di Google e Apple punta tutto su sicurezza e privacy

La privacy e la sicurezza sono preoccupazioni legittime, ma i giganti della tecnologia sembrano approfittarne per difendere il loro potere di mercato. Visti i conflitti di interesse in gioco, le loro obiezioni non possono essere considerate la parola definitiva su come questi compromessi vengano risolti.

techpolicy.press/google-and-ap…

@privacypride

in reply to informapirata ⁂

e certo,finché qualcosa è conforme alle loro idee e non cozza con i loro concetto di democrazia,un esempio è l'accusa fatta da Anthropic che accusa Alibaba e tre laboratori cinesi di aver copiato il modello Claude tramite 25.000 account falsi e tecniche di distillazione illegale....proprio loro che hanno fatto man bassa a ufo saccheggiando tutto quanto disponibile senza pagare nulla per i diritti d'autore... 🤡👺🤐

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L'UE approva rinvii e altre modifiche ad alcuni obblighi previsti dalla legge europea sull'intelligenza artificiale: cosa devono sapere le imprese.

Il Parlamento europeo, il 16 giugno 2026, ha approvato alcune modifiche sostanziali all'Atto UE sulla IA. Tali modifiche includono il rinvio dell'applicazione di alcuni obblighi significativi relativi ai sistemi di IA ad alto rischio e la semplificazione di altre norme regolamentari previste dall'Atto.

morganlewis.com/pubs/2026/06/e…

@aitech

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L’euro digitale, spiegato

Chiariamo cos'è e soprattutto cosa non è, visto il dibattito e le mistificazioni che hanno preceduto la prima approvazione al Parlamento Europeo

ilpost.it/2026/06/25/euro-digi…

@politica

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Dopo il recente caso delle immagini registrate dalle telecamere di proprietà del comune di #Genova (che finiscono chissà dove e a chi), ora anche la sorveglianza dei cittadini con #droni e #AI. Alle brutte notizie non c’è mai fine.

🔗 genova24.it/2026/06/sicurezza-…

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Shai-Hulud Malware Expands to npm Ecosystem, Stealing Cloud and CI/CD Credentials From Developers
#CyberSecurity
securebulletin.com/shai-hulud-…
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Authentication Laundering e TonRAT: come il malware Node.js prende di mira il settore hospitality
#tech
spcnet.it/authentication-laund…
@informatica


Authentication Laundering e TonRAT: come il malware Node.js prende di mira il settore hospitality


Microsoft Threat Intelligence ha recentemente portato alla luce una campagna di attacco multi-stadio particolarmente sofisticata, attiva dall’aprile 2026 contro l’industria dell’ospitalità in Europa e Asia. Il vettore principale è il phishing, ma la tecnica di evasione usata — ribattezzata dagli analisti “authentication laundering” — rappresenta un salto di qualità rispetto ai metodi tradizionali.

Cos’è l’Authentication Laundering


Il termine prende spunto dal concetto di “money laundering”: come si riciclano fondi illeciti attraverso canali legittimi, gli attaccanti “riciclano” URL malevoli attraverso servizi reputati come Calendly e i redirect di Google. In pratica, il link inserito nell’email di phishing non punta direttamente al payload, ma a una pagina Calendly o a un redirect Google che a sua volta reindirizza alla risorsa malevola.

Il risultato è che i gateway email sicuri (SEG) vedono un dominio affidabile nel corpo del messaggio e lasciano passare il messaggio. La destinazione finale, quella pericolosa, viene raggiunta solo dopo che l’utente ha già cliccato. Questo approccio bypassa efficacemente:

  • Reputazione URL in tempo reale
  • Sandboxing statico dei link
  • Filtri basati su domain reputation


La catena di attacco passo per passo

Fase 1 – Il lure


Le email di phishing sono costruite per sembrare comunicazioni legittime da parte di ospiti: reclami fotografici su condizioni delle camere, richieste di prenotazione, o segnalazioni su oggetti smarriti. Tutte contengono un link che sfrutta l’authentication laundering descritto sopra. L’obiettivo è persuadere il personale dell’hotel — tipicamente non tecnico — ad aprire un archivio ZIP allegato o scaricato.

Fase 2 – Lo ZIP con shortcut fasulli


Il file ZIP contiene shortcut (.lnk) mascherati da immagini. Quando l’utente fa doppio clic sul presunto file JPG, in realtà esegue uno script PowerShell heavily obfuscated che dà il via alla catena di infezione.

# Esempio semplificato di obfuscation tipica nei dropper PowerShell
$encoded = "JABzAD0AIgBoAHQAdABwAHMAOi..."
[System.Text.Encoding]::Unicode.GetString([Convert]::FromBase64String($encoded)) | IEX

Gli script evolvono attraverso multiple iterazioni per evitare le signature statiche degli antivirus: ogni stage decodifica il successivo in memoria prima di eseguirlo.

Fase 3 – Deployment di TonRAT (Implant Node.js)


Il payload finale è TonRAT, un Remote Access Trojan scritto in Node.js. La scelta di Node.js è deliberata: viene eseguito da directory user-space (es. %APPDATA%), senza richiedere privilegi elevati, e sfrutta un runtime legittimo — il processo node.exe — che non desta sospetti ai controlli superficiali.

TonRAT dispone di capacità avanzate:

  • Modifica delle esclusioni di Microsoft Defender: aggiunge i propri processi temporanei alla lista delle esclusioni per operare indisturbato.
  • Compilazione .NET dinamica: genera ed esegue codice .NET in memoria per estendere le proprie capacità senza toccare il disco.
  • Download di componenti aggiuntivi: se un componente viene rimosso da un prodotto di sicurezza, l’implant si riconnette al C2 e lo riscarica automaticamente.


Fase 4 – Persistenza duale nel Registro


La persistenza viene garantita attraverso un meccanismo a doppio strato nel registro di Windows:

HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run
HKCU\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\RunOnce

Sia il componente Node.js principale che i payload secondari in ProgramData hanno proprie entry con percorsi randomizzati. Se la sicurezza rimuove uno dei due, l’altro sopravvive e provvede a ripristinare il componente eliminato.

Come difendersi: Indicatori e Contromisure

Monitoraggio comportamentale


Il punto critico da monitorare è l’esecuzione di node.exe da directory non standard. In un ambiente aziendale, Node.js non dovrebbe mai girare da %APPDATA%, %TEMP% o %LOCALAPPDATA%. Un alert su questo pattern è altamente indicativo.

# Query per trovare processi node.exe in esecuzione da directory sospette (PowerShell)
Get-CimInstance Win32_Process -Filter "Name = node.exe" |
  Select-Object ProcessId, CommandLine, @{
    Name=Path; Expression={$_.ExecutablePath}
  } |
  Where-Object { $_.Path -notlike "*\Program Files*" -and $_.Path -notlike "*\nodejs*" }

Audit delle Registry Run Keys


Verificare regolarmente la presenza di entry con nomi randomizzati (tipicamente 8-12 caratteri alfanumerici) nelle chiavi di autorun:

# Controllo chiavi Run e RunOnce per tutti gli utenti del sistema
$keys = @(
  "HKLM:\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run",
  "HKLM:\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\RunOnce",
  "HKCU:\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run",
  "HKCU:\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\RunOnce"
)
foreach ($key in $keys) {
  Write-Host "`n[$key]"
  Get-ItemProperty -Path $key -ErrorAction SilentlyContinue |
    Select-Object -Property * -ExcludeProperty PS*
}

Politiche di restrizione PowerShell


Abilitare la modalità Constrained Language di PowerShell e configurare le AMSI-based logging per catturare gli script decodificati prima dell’esecuzione:

# Abilitare la trascrizione di PowerShell (via GPO o direttamente)
Set-ItemProperty -Path "HKLM:\Software\Policies\Microsoft\Windows\PowerShell\Transcription" `
  -Name "EnableTranscripting" -Value 1 -Force
Set-ItemProperty -Path "HKLM:\Software\Policies\Microsoft\Windows\PowerShell\Transcription" `
  -Name "OutputDirectory" -Value "C:\PSLogs" -Force

Formazione del personale


Poiché il vettore iniziale è sociale, la formazione rimane fondamentale. Il personale dell’ospitalità deve essere addestrato a:

  • Non aprire allegati ZIP da email sconosciute, anche se contengono presunte foto di ospiti
  • Verificare il dominio reale di un link passando il mouse sopra prima di cliccare
  • Segnalare immediatamente comportamenti anomali dei propri dispositivi

La campagna TonRAT esemplifica l’evoluzione delle minacce verso un’evasione sempre più raffinata. L’authentication laundering rende inefficaci i controlli perimetrali basati sulla reputazione dei domini, spostando il punto di difesa verso il rilevamento comportamentale. Per i sysadmin, il takeaway principale è chiaro: non basta bloccare URL malevoli — occorre monitorare ciò che accade dopo il click, dentro i sistemi.

Fonte: 4sysops.com | Analisi tecnica originale: Microsoft Threat Intelligence


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FortiBleed: Over 73,000 Fortinet Firewalls Compromised in Industrial-Scale Cyber Espionage Campaign
#CyberSecurity
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Gestire Microsoft Defender Antivirus con PowerShell: cmdlet pratici per sysadmin
#tech
spcnet.it/gestire-microsoft-de…
@informatica


Gestire Microsoft Defender Antivirus con PowerShell: cmdlet pratici per sysadmin


Microsoft Defender Antivirus è il componente di sicurezza integrato in Windows 10, Windows 11 e Windows Server 2016 e successivi. Spesso gestito tramite interfaccia grafica o Group Policy, offre però un set completo di cmdlet PowerShell che permettono una gestione programmatica potente, particolarmente utile in ambienti server headless, pipeline di automazione e script di provisioning.

In questo articolo esploriamo i cmdlet principali, con esempi pratici di utilizzo per la gestione quotidiana da parte di amministratori di sistema.

Prerequisiti e Accesso


I cmdlet di Defender sono disponibili per impostazione predefinita su Windows 10/11 e Windows Server 2016+. Per usarli è necessario aprire PowerShell come amministratore.

# Verifica che il modulo Defender sia disponibile
Get-Module -ListAvailable -Name Defender

# Per visualizzare la documentazione completa di qualsiasi cmdlet
Get-Help <cmdlet> -Online

Nota importante: le modifiche apportate via PowerShell agiscono sulle impostazioni locali del dispositivo. Politiche distribuite tramite Microsoft Intune, Group Policy o Configuration Manager possono sovrascriverle. Pianificare di conseguenza nelle architetture gestite centralmente.

Verificare lo Stato della Protezione


Il punto di partenza è sempre capire in che stato si trova il sistema.

# Stato complessivo di Defender Antivirus
Get-MpComputerStatus

# Output selettivo: solo i campi più rilevanti
Get-MpComputerStatus | Select-Object `
  AntivirusEnabled, `
  RealTimeProtectionEnabled, `
  BehaviorMonitorEnabled, `
  IoavProtectionEnabled, `
  NISEnabled, `
  QuickScanAge, `
  FullScanAge, `
  AntivirusSignatureLastUpdated, `
  AntivirusSignatureVersion

QuickScanAge e FullScanAge indicano da quanti giorni non viene eseguita una scansione rapida o completa. Un valore molto alto può indicare un problema di pianificazione. AntivirusSignatureLastUpdated è critico: firme obsolete riducono drasticamente l’efficacia della protezione.

Configurare le Preferenze con Set-MpPreference


Set-MpPreference è il cmdlet centrale per la configurazione. Permette di intervenire su centinaia di parametri.

Protezione in Tempo Reale

# Abilitare la protezione in tempo reale (default: abilitata)
Set-MpPreference -DisableRealtimeMonitoring $false

# Abilitare il monitoraggio comportamentale
Set-MpPreference -DisableBehaviorMonitoring $false

# Abilitare la protezione cloud-delivered (MAPS)
Set-MpPreference -MAPSReporting Advanced
Set-MpPreference -SubmitSamplesConsent SendAllSamples

Gestire le Esclusioni


Le esclusioni sono necessarie in ambienti dove certi processi o directory generano falsi positivi, ma vanno gestite con attenzione: sono uno dei vettori sfruttati dagli attaccanti (come visto nel caso TonRAT).

# Aggiungere un percorso alle esclusioni
Add-MpPreference -ExclusionPath "C:\AppData\MyApp\cache"

# Aggiungere un processo alle esclusioni
Add-MpPreference -ExclusionProcess "msbuild.exe"

# Aggiungere un’estensione file alle esclusioni
Add-MpPreference -ExclusionExtension ".log"

# Verificare le esclusioni configurate
Get-MpPreference | Select-Object ExclusionPath, ExclusionProcess, ExclusionExtension

# Rimuovere una singola esclusione
Remove-MpPreference -ExclusionPath "C:\AppData\MyApp\cache"

Best practice: documentare ogni esclusione con il motivo tecnico e revisionarle periodicamente. Un’esclusione dimenticata è una superficie di attacco aperta.

Pianificazione delle Scansioni

# Impostare una scansione rapida giornaliera alle 03:00
Set-MpPreference -ScanScheduleDay Everyday
Set-MpPreference -ScanScheduleTime 03:00:00

# Impostare una scansione completa settimanale alla domenica alle 02:00
Set-MpPreference -ScanParameters FullScan
Set-MpPreference -ScanScheduleDay Sunday
Set-MpPreference -ScanScheduleTime 02:00:00

# Abilitare la scansione dei file email e degli archivi compressi
Set-MpPreference -DisableEmailScanning $false
Set-MpPreference -DisableArchiveScanning $false

Aggiornare le Definizioni Antivirus

# Aggiornare le signature immediatamente
Update-MpSignature

# Aggiornare da un percorso UNC condiviso (es. WSUS o share locale)
Update-MpSignature -UpdateSource InternalDefinitionUpdateServer

# Verificare la versione corrente delle signature
(Get-MpComputerStatus).AntivirusSignatureVersion
(Get-MpComputerStatus).AntivirusSignatureLastUpdated

In ambienti con dispositivi offline o in reti segmentate, la distribuzione delle signature tramite share UNC o WSUS è essenziale. Update-MpSignature supporta diversi source: MicrosoftUpdateServer, MMPC, InternalDefinitionUpdateServer, FileShares.

Avviare Scansioni Manuali

# Scansione rapida
Start-MpScan -ScanType QuickScan

# Scansione completa
Start-MpScan -ScanType FullScan

# Scansione di un percorso specifico (custom scan)
Start-MpScan -ScanType CustomScan -ScanPath "D:\Downloads"

# Avviare in modo asincrono (non blocca la shell)
Start-MpScan -ScanType QuickScan -AsJob

Rilevare e Gestire le Minacce

# Visualizzare le minacce rilevate attualmente attive
Get-MpThreat

# Visualizzare lo storico delle rilevazioni (incluse quelle già gestite)
Get-MpThreatDetection

# Output dettagliato di una singola minaccia per ID
Get-MpThreat | Where-Object { $_.ThreatID -eq 12345 } | Format-List *

# Rimuovere tutte le minacce attive in quarantena
Remove-MpThreat

Performance Analyzer: Individuare i Colli di Bottiglia


Se Defender causa rallentamenti, il Performance Analyzer integrato aiuta a identificare quali file, processi o estensioni impattano maggiormente sui tempi di scansione:

# Avviare la raccolta dati per 60 secondi
New-MpPerformanceRecording -RecordTo "C:\Temp\DefenderPerf.etl"

# Analizzare i risultati: top 10 file più lenti da scansionare
Get-MpPerformanceReport -Path "C:\Temp\DefenderPerf.etl" `
  -TopFiles 10 `
  -TopScansPerFile 5 `
  -TopProcessesPerFile 5

Automazione: Script di Audit Difensivo


Uno script di audit rapido da eseguire periodicamente su ogni macchina o tramite PSRemoting su più host:

function Get-DefenderAudit {
  $status = Get-MpComputerStatus
  $prefs  = Get-MpPreference

  [PSCustomObject]@{
    ComputerName            = $env:COMPUTERNAME
    AVEnabled               = $status.AntivirusEnabled
    RealTimeProtection      = $status.RealTimeProtectionEnabled
    SignatureAge_Days       = ((Get-Date) - $status.AntivirusSignatureLastUpdated).Days
    SignatureVersion        = $status.AntivirusSignatureVersion
    LastQuickScan_Days      = $status.QuickScanAge
    LastFullScan_Days       = $status.FullScanAge
    ExclusionPathCount      = @($prefs.ExclusionPath).Count
    ExclusionProcessCount   = @($prefs.ExclusionProcess).Count
    CloudProtection         = $prefs.MAPSReporting
  }
}

# Esecuzione locale
Get-DefenderAudit | Format-List

# Esecuzione remota su più host
$servers = @("SRV01", "SRV02", "SRV03")
Invoke-Command -ComputerName $servers -ScriptBlock ${Function:Get-DefenderAudit} |
  Sort-Object SignatureAge_Days -Descending |
  Format-Table -AutoSize

Conclusione


I cmdlet PowerShell di Microsoft Defender Antivirus offrono un controllo granulare e scriptabile su ogni aspetto della protezione, rendendoli uno strumento fondamentale per i sysadmin che gestiscono flotte di macchine Windows. Integrarli in pipeline di provisioning, script di audit periodici e runbook di incident response è una pratica che migliora significativamente la postura di sicurezza senza dipendere da interfacce grafiche.

Ricorda: le modifiche via PowerShell sono locali e possono essere sovrascritte da GPO o Intune. In ambienti gestiti centralmente, usa PowerShell per audit e diagnostica, e riserva la configurazione permanente agli strumenti di management centralizzato.

Fonte: 4sysops.com | Documentazione ufficiale: Microsoft Learn


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25-Year-Old cURL Vulnerability Patched in Record-Breaking Security Release Fixing 18 CVEs
#CyberSecurity
securebulletin.com/25-year-old…
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Activist Phone Hacked With #Cellebrite After Russia Contract Cancellation
securityaffairs.com/194302/sec…
#securityaffairs #hacking

Italia nel mirino del gruppo TX-NFC: la nuova tecnica di attacco punta alle carte di credito


@Informatica (Italy e non Italy)
Dopo aver operato per mesi in Cina e in Asia, il gruppo di cyber criminali ha allargato il suo raggio d’azione. La tecnica prende di mira Android e permette la clonazione delle carte di credito tramite NFC.
L'articolo Italia

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"Doppia minaccia" alla comunicazione privata: si riaccende la resistenza dopo gli accordi antidemocratici sottobanco per reintrodurre chatcontrol

Lunedi prossimo le élites politiche europee potrebbero approvare 👁️ la scansione di massa obbligatoria dei messaggi privati e 🆔la verifica dell'età per le app di messaggistica (= la fine dell'anonimato!)

pirati.io/2026/06/doppia-minac…

@privacypride@feddit.it

Qui il post di @echo_pbreyer
⬇️
digitalcourage.social/@echo_pb…


Montag droht der #Chatkontrolle-Worst-Case:
👁️ Verpflichtende Massenscans privater Nachrichten
🆔 Alterskontrolle für Messenger (= Ende der Anonymität!)

📰 Hintergrund im Blog: patrick-breyer.de/doppelte-gef…
🛡️ Noch bis Montag könnt ihr PROTESTIEREN: fightchatcontrol.de


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#Trenitalia, i chiodi, i breach e la politica del terrore nelle comunicazioni (sgrammaticate).

linkedin.com/posts/cgmongini_d…

In fuffarama, Salveene free!

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U.S. CISA adds Cisco and PTC Windchill and FlexPLM flaws to its Known Exploited Vulnerabilities catalog
securityaffairs.com/194290/sec…
#securityaffairs #hacking
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GitHub Is Becoming a Giant AI Code Dump
L: maref.cc/en/blog/vibe-coding-c…
C: news.ycombinator.com/item?id=4…
posted on 2026.06.24 at 04:21:59 (c=0, p=7)

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GLM-5.2: il modello open più potente è cinese e preoccupa l’Occidente


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Microsoft Secure Boot Certificates Expire — Over a Billion PCs and Linux Systems at Risk
#CyberSecurity
securebulletin.com/microsoft-s…
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Il presunto ritorno di Claude Fable 5: glitch UI o realtà?

📌 Link all'articolo : redhotcyber.com/post/il-presun…

A cura di Luigi Zullo

#redhotcyber #news #intelligenzaartificiale #claude #fable #malfunzionamento #tecnologia

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Third-Party Breach at #Polymarket Leads to $2.94M Crypto Theft
securityaffairs.com/194266/sec…
#securityaffairs #hacking
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macOS.Gaslight: North Korea-Linked Malware That Tries to Gaslight the Analyst
securityaffairs.com/194256/mal…
#securityaffairs #hacking #malware
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🔥 ULTIMI POSTI PER IL CORSO "DARK WEB E CYBER THREAT INTELLIGENCE" IN PARTENZA

📝Per INFO: WhatsApp al 379 163 8765 o academy@redhotcyber.com

#redhotcyber #cti #intelligence #minacce #cyberthreatintelligence #formazione #corso

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Alibaba accusata di aver distillato i modelli Anthropic: una mossa per riavvicinarsi a Trump?

📌 Link all'articolo : redhotcyber.com/post/alibaba-a…

A cura di Carolina Vivianti

#redhotcyber #news #intelligenzaartificiale #modellodia #claude #alibaba #antropica

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352 – Un giudice ha cancellato un intero processo per colpa dell’AI camisanicalzolari.it/352-un-gi…
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RHC Conference 2026 - Continuous Threat Exposure Management: Enables Proactive Risk Mitigation

📍Guarda il video: youtube.com/watch?v=dtyLv3BgW-…

#redhotcyber #rhcconference #conferenza #informationsecurity #ethicalhacking #dataprotection

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UE autorizza Ucraina ad accedere al Cybersecurity Reserve in caso di attacchi informatici gravi

📌 Link all'articolo : redhotcyber.com/post/ue-autori…

A cura di Luigi Zullo

#redhotcyber #news #cybersecurity #sicurezzainformatica #unioneeuropea #ucraina

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Oggi nasceva Mario Tchou, il genio dietro l'Olivetti ELEA

📌 Link all'articolo : redhotcyber.com/post/gaia-inte…

#MarioTchou #Olivetti #ELEA #Informatica #CyberSecurity #Tecnologia #MadeInItaly

Make That Smart TV into a Computer


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The smart TV is a fixture in most houses, variously an entertainment portal, corporate data gathering tool, or sometimes an outright spy. It’s a nice monitor with a computer built in, so can that computer be released to do something else? It’s a question [Xen’on] is answering, on an Android-based TV.

The guide is not too different from many others relating to Android phones, with a few quirks. An Android Debug Bridge (ADB) connection is established, root access is gained using Shizuku, and then it’s a case of installing a more conventional Linux front end with the Openbox window manager through Termux. There are some TV-specific things to do with handling power cycles, but the TV is now a usable Linux box.

It’s always good to see someone retrieve the Linux underneath a locked-down device, but the system spec tells the real story. By the looks of things this TV is a few years old as it had an Android version that’s a bit long in the tooth, and thus it also packs an aged version 4.x kernel. Couple that with a more seat-of-your-pants experience compared to a regular distro where many of the annoyances are taken care of, this isn’t an easy route to a trouble free desktop. Instead it has a lot of potential for making the TV what it was intend to be, an entertainment device. Merely one that gives much more software freedom.

Meanwhile, this isn’t the first Termux guide we’ve seen.


hackaday.com/2026/06/25/make-t…

Increasing Photon Upconversion Efficiency with Structural Exciton Localization


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In structures like photovoltaic cells there is only a limited spectrum of wavelengths that can perform useful work, with the remaining wavelengths of electromagnetic radiation effectively wasted. If the energy of such wavelengths could be coaxed into this useful spectrum, this could then correspondingly boost the performance of the devices, but doing so is not straightforward. Going from lower-energy photons to higher-energy photons is very inefficient, with a recent study by [Thilini Ishwara] et al. demonstrating a liquid triplet medium that has a conversion efficiency of about 8.2%.

Generally the absorption and emission of electromagnetic radiation involves a shift to a lower energy state, the Stokes shift, but the inverse anti-Stokes shift – the goal of photon upconversion – is decidedly less common, even if it finds uses today in for example industrial pigments that can absorb in the near-infrared and re-emit in the visible spectrum. This is practical in luminescent displays and anti-counterfeiting measures, where details like conversion efficiency aren’t paramount.

Unlike the Stokes shift, the mechanisms that underlie the anti-Stokes shift either require cooperation from the material’s lattice, or – in the case of organic molecules – what is termed triplet-triplet annihilation (TTA), also known as photochemical upconversion (PUC). This involves an absorbing species, a sensitizer and an emitting species, allowing for the summing of multiple lower-energy photons into a higher-energy photon, with this 2023 review article by [Jiale Feng] et al. providing a good primer.

In the study by [Ishwara] et al. this triplet medium is 9,10-bis(n-octyl-diisopropylsilylethynyl)anthracene (NODIPS-An), affixed to a nanostructured alumina scaffold (see top image). After characterizing the assembled device and taking internal losses due to e.g. reabsorption into account, the final conversion efficiency of 8.2% was established.

Of course, TTA isn’t the only way to do PUC, with SOMET (singlet oxygen mediated energy transfer) being an alternative approach, with [Roslyn Forecast] et al. comparing the two in a 2023 article. As noted in its conclusion SOMET is currently most suited to PUC to the red and infrared regions of the spectrum. For now research continues with no clear path to commercialization visible yet.


hackaday.com/2026/06/25/increa…

Fixing a Warped Paperback Spine With Gentle Heating


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Although paperbacks are a much-loved aspect of the literary world, they are not really intended to last the decades the way that hardcover books are. Beyond the typical ravaged covers, paperbacks also tend to suffer from a warped spine, where the formally flat spine gets a definite inwards curve due to the ravages of moisture, temperature, failing glue and the passing of time in general. If this bothers you, then [Book Care Studio] shows a simple technique using which these spines can be flattened again.

All that you need for this approach are two cutting boards and two clamps to provide some clamping force on the book, along with a heat gun and some patience.

The book is clamped between the two boards with the spine sticking out. By putting said spine flat on e.g. a table and pushing on the opposite side while alternatingly briefly releasing the clamps, the spine can be forced into a flatter state. Without forcing this and then flipping the paperback sandwich around to heat the spine with the heat gun, the glue of the binding in the spine can then be softened sufficiently that a few of these push-heat cycles should be enough to straighten the spine.

Other than rebinding the book as for example public libraries are wont to do with a hardcover conversion of flimsy paperbacks, this simple approach should clean up a ratty-looking paperback collection. While one can definitely argue that half the charm of old paperbacks are the wrinkles, curves and intense smell of acidifying paper, it’s always good to have options like this at one’s disposal.

youtube.com/embed/cwDkkQcX28I?…


hackaday.com/2026/06/25/fixing…