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La truffa INPS ora usa l’Intelligenza Artificiale e controlla i documenti delle vittime

La truffa INPS ora usa l’Intelligenza Artificiale e controlla i documenti delle vittime

12 Agosto 2026 05:54
In sintesi

Una nuova campagna di smishing sfrutta il nome dell’INPS per rubare dati personali, documenti, buste paga, CUD e selfie. La novità è l’uso dell’Intelligenza Artificiale: il sito criminale analizza le immagini caricate, ne comprende il contenuto e scarta quelle non coerenti con il documento richiesto.

Il CERT-AGID ha pubblicato recentemente un articolo sul suo portale riportando un incremento delle campagne di phishing che sfruttano il nome, il logo e la grafica di INPS.

Gli SMS fraudolenti invitano l’utente a procedere al controllo dei propri dati per garantire la continuità dell’erogazione dei servizi, con un link che le pagine fraudolente riproducono fedelmente la grafica dei portali istituzionali e propongono un percorso guidato in cinque fasi, identico nella struttura a quello già documentato nelle precedenti campagne che hanno sfruttato il medesimo tema e finalizzato al caricamento delle seguenti informazioni: dettagli anagrafici, documenti identificativi, buste paga, CUD e selfie.

Ciò che cambia, in questa nuova ondata, è l’introduzione di un ulteriore livello di controllo sui file caricati dalla vittima basato su un modello di intelligenza artificiale.

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Il sistema integrato nel sito fraudolento è in grado di descrivere correttamente il contenuto dell’immagine caricata e di confrontarlo con il tipo di documento richiesto. Nei test condotti, il sistema ha rifiutato correttamente diversi tipi di illustrazioni, restituendo un messaggio di errore che ne descrive puntualmente il contenuto reale (ad es. “l’immagine mostra una macchina da caffè anziché un documento“).Si

tratta di un comportamento che va oltre i controlli euristici talvolta osservati nei kit di phishing (basati su risoluzione, sfocatura o luminosità dell’immagine) e che indica l’impiego di un modello di visione artificiale con reali capacità di comprensione semantica del contenuto.

È tuttavia da notare come il medesimo sistema ha accettato senza obiezioni documenti evidentemente non validi, come, ad esempio, una carta d’identità fittizia, recante un’evidente filigrana “FACSIMILE”.

L’adozione di un modello IA per la validazione dei documenti caricati non è casuale: scartando automaticamente i caricamenti manifestamente errati o casuali, il sistema riduce il “rumore” nella mole di dati raccolti dai criminali, rendendo più efficiente lo sfruttamento successivo delle informazioni sottratte. Allo stesso tempo, introduce nella vittima una percezione di rigore e serietà del processo (rinforzata anche dall’etichetta “Verifica AI in corso…” mostrata durante il caricamento), aumentando la probabilità che l’utente completi l’intera procedura fornendo materiale di qualità più alta e quindi più sfruttabile.

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Analisi tecnica del flusso di validazione

L’analisi delle risposte HTTP generate durante il caricamento mostra che l’endpoint upload_ajax.php utilizza un risultato strutturato riconducibile a una validazione semantica basata sui campi ok e motivo. Quando il file viene accettato, la risposta espone un oggetto ai contenente {“ok”:true,”motivo”:””}; in caso di rifiuto, invece, la motivazione prodotta dal sistema viene apparentemente trasferita nel campo pubblico error, accompagnata da ai_rifiuto:true e dal suffisso applicativo fisso “Ricarica una foto più chiara e leggibile“.

Ulteriori prove hanno dimostrato che il componente legge non soltanto la scena rappresentata, ma anche il testo incorporato nell’immagine. Quando tale testo conferma la decisione attesa, per esempio dichiarando che l’immagine raffigura un leone e deve essere rifiutata, e richiede di completare il campo motivo, il sistema può includere nella risposta anche le istruzioni presenti nel file.

Il comportamento evidenzia quindi una mancata separazione tra contenuto visivo non fidato e istruzioni di controllo, rendendo il processo vulnerabile a istruzioni veicolate attraverso il canale OCR/visivo.

In questo caso il sistema si è auto identificato come Gemini 1.5 PRO.

Attività di contrasto

Il CERT-AGID ha attivato le procedure di dismissione dei domini malevoli individuati e ha provveduto a informare l’Ente interessato. Gli Indicatori di Compromissione (IoC) relativi alla campagna sono stati diramati attraverso il feed del CERT-AGID verso tutte le organizzazioni accreditate.


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Luigi Zullo 300x300
Ricercatore di sicurezza informatica con esperienza nell’analisi delle vulnerabilità, nella mitigazione del rischio cyber, nelle attività di red teaming ed ethical hacking e nella protezione di sistemi complessi. Specializzato in penetration testing e Threat Intelligence, contribuisce al rafforzamento della resilienza digitale di infrastrutture e reti aziendali.
Aree di competenza: Penetration Testing, Threat Intelligence, Red Teaming, Vulnerability Assessment, Incident Response