
Due nuove varianti di WormGPT, un modello linguistico dannoso, sono state scoperte e analizzate nel 2025. Queste versioni sono basate sui modelli Grok e Mixtral e sono in grado di generare contenuti malevoli come email di phishing, truffe BEC e script malware senza alcuna restrizione. Sono state pubblicate sul forum criminale BreachForums tra ottobre 2024 e febbraio 2025.
CATO Networks ha confermato l’autenticità delle due nuove versioni, create dagli utenti xzin0vich e Keanu. Entrambe le varianti sono accessibili tramite Telegram e offrono modalità di utilizzo su abbonamento o con pagamento una tantum. A differenza della prima versione di WormGPT basata su GPT-J, queste nuove iterazioni sfruttano modelli LLM esistenti con un uso creativo e illecito dei prompt.

Recentemente, i ricercatori di Cato hanno impiegato tecniche di jailbreaking per ottenere informazioni interne sui modelli sottostanti. Le indagini hanno rivelato che xzin0vich-WormGPT utilizza Mixtral, mentre Keanu-WormGPT è costruito su Grok. Entrambi i modelli sono stati manipolati attraverso prompt di sistema nascosti, che guidano il comportamento dell’IA per evitare restrizioni e generare contenuti pericolosi.
Durante i test, le varianti hanno generato senza difficoltà email di phishing, script PowerShell e eseguibili dannosi volti a compromettere Windows 11. I prompt di sistema includevano istruzioni per mantenere segreta l’identità del modello e per non ammettere alcun tipo di filtro o vincolo.
Questo dimostra come i criminali possano sfruttare le API di modelli noti, aggirando le protezioni con prompt ingegnerizzati.

Gli esperti di CATO evidenziano come queste IA modificate rappresentino un rischio crescente per la cybersecurity. Raccomandano l’adozione di misure come il Threat Detection & Response (TDR), il Zero Trust Network Access (ZTNA) e la formazione alla sicurezza per i dipendenti.
Oltre a WormGPT, stanno emergendo anche altri modelli simili nel dark web, tra cui FraudGPT, EvilGPT e DarkGPT, che aumentano ulteriormente la superficie d’attacco.
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