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Malware autonomo creato con i LLM? Questa è la nuova frontiera della minaccia cyber

Malware autonomo creato con i LLM? Questa è la nuova frontiera della minaccia cyber

9 Dicembre 2025 07:08

I ricercatori dei Threat Labs di Netskope hanno appena pubblicato una nuova analisi sulla possibilità di creare malware autonomo creato esclusivamente da dai Large Language Model (LLM), eliminando la necessità di codificare istruzioni rilevabili.

Gli LLM hanno rapidamente rivoluzionato il settore, diventando strumenti preziosi per l’automazione, l’assistenza alla codifica e la ricerca. Tuttavia, la loro diffusa adozione solleva una serie di sfide critiche per la sicurezza informatica.

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È possibile oggi fare interagire i malware con GPT-3.5-Turbo e GPT-4, il che stabilisce la possibilità di una minaccia autonoma alimentata dagli LLM.

  • Sebbene le difese integrate di GPT-4 impediscano le richieste dirette di codice dannoso, queste difese possono essere aggirate tramite prompt basati sui ruoli, consentendo la generazione di codice attraverso “Process Injection” e l’interruzione dei processi correlati ad antivirus/EDR.
  • Le difese di GPT-4 e GPT-3.5-Turbo possono essere facilmente aggirate, ma non riescono a generare codice affidabile per il rilevamento di ambienti virtuali, il che ne limita la fattibilità operativa.
  • Al contrario, i test preliminari mostrano che GPT-5 migliora significativamente l’affidabilità del codice e sposta la sfida principale dall’efficacia del codice alla necessità di superare misure di sicurezza avanzate.

Netskope Threat Labs si è prefissato di testare la fattibilità e l’affidabilità di malware completamente autonomi generati dai LLM.

I loro test hanno confermato che questo tipo di software basato su LLM può generare codice in modo dinamico, dimostrando che gli aggressori potrebbero eliminare l’uso di istruzioni rilevabili.

Tuttavia, la loro analisi di affidabilità ha rivelato che affidarsi a LLM per generare codice di evasione è operativamente inefficiente.

Il basso tasso di successo di questi script dimostra che il malware basato su LLM è attualmente limitato dalla sua stessa inaffidabilità, rappresentando un ostacolo significativo alla completa automazione del ciclo di vita del malware.

Netskope Threat Labs intende proseguire questa linea di ricerca e dedicarsi alla fase successiva ovvero la creazione e la convalida dei requisiti necessari per realizzare un malware robusto e completamente autonomo utilizzando unicamente i LLM.



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Agostino Pellegrino 300x300
E’ un libero professionista, insegnante e perito di informatica Forense, Cyber Security ed Ethical Hacking e Network Management. Ha collaborato con importanti istituti di formazione a livello internazionale e ha esercitato teaching e tutorship in tecniche avanzate di Offensive Security per la NATO ottenendo importanti riconoscimenti dal Governo degli Stati Uniti. Il suo motto è “Studio. Sempre”.
Aree di competenza: Cybersecurity architecture, Threat intelligence, Digital forensics, Offensive security, Incident response & SOAR, Malware analysis, Compliance & frameworks