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Un hacker ha trasformato il jailbreak di Anthropic Claude in un servizio di attacco commerciale

1 Agosto 2026 07:27
In sintesi

Un hacker noto come Trim ha creato una piattaforma commerciale che sfrutta modelli di intelligenza artificiale pubblici per automatizzare attacchi ai siti web, secondo una pubblicazione su un forum sulla criminalità informatica. Trim ha descritto sei metodi per costringere il modello Claude Opus a eseguire richieste proibite, inclusa la scrittura di codice dannoso, con un tasso di successo del 90%. La piattaforma AI Pentest Checker utilizza il modello Opus 4.8 e GLM-5 per identificare vulnerabilità e generare report dettagliati.

Un aggressore sotto lo pseudonimo di Trim ha creato una piattaforma commerciale che utilizza modelli di intelligenza artificiale accessibili al pubblico per automatizzare gli attacchi ai siti web.

Trim è apparso in un forum sulla criminalità informatica il 13 marzo 2026. Nella prima pubblicazione, ha descritto in dettaglio sei modi per costringere Claude Opus a eseguire richieste proibite, inclusa la scrittura di codice dannoso. Invece di cercare vulnerabilità tecniche, l’aggressore ha modificato il contesto della conversazione, la formulazione delle richieste e le istruzioni nascoste per il modello.

Una delle tecniche consisteva nel “riscaldare” gradualmente il dialogo con domande innocue da parte dello specialista della sicurezza. Dopo diverse richieste neutre, Trim è passato all’attività dannosa. Un altro metodo costringeva il modello a valutare solo la struttura del codice del programma, senza tenere conto dello scopo del programma creato.

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Se Claude rifiutava, l’aggressore consigliava di avviare un nuovo dialogo e di presentare la richiesta precedente in una forma attenuata. Secondo lui questo approccio ha funzionato nel 90% dei casi. Trim denominato Kimi AI, GLM-5 e MiniMax 2.5 come opzioni di backup. Per rimuovere completamente le restrizioni, ha proposto di affittare un potente server e di eseguire una versione locale del modello. L’accesso all’interfaccia del software Claude, come sostiene l’autore della pubblicazione, potrebbe essere acquistato tramite un intermediario illegale per 4 dollari.

Entro il 21 giugno Trim era passato dalle istruzioni al prodotto finito. Ha presentato la piattaforma AI Pentest Checker, che controlla automaticamente le vulnerabilità dei siti, cerca di confermare i problemi riscontrati e genera un report. Il modello Opus 4.8 gioca un ruolo centrale nel sistema e GLM-5 descrive i difetti riscontrati e spiega come possono essere sfruttati.

Secondo Trim, le istruzioni nascoste per Opus erano basate su una configurazione modificata di Fable 5, precedentemente resa pubblica. Conoscendo l’esatta formulazione dei divieti, un utente malintenzionato può selezionare le richieste per aggirare le singole condizioni, anziché cercare un approccio alla cieca.

La piattaforma combina inoltre 14 controlli di sicurezza comuni. Tra questi ci sono Nuclei con più di 3000 template, ffuf, katana, subfinder e gitleaks. Il kit consente di raccogliere informazioni sull’obiettivo, cercare directory aperte, trovare fughe di notizie chiave e altri punti deboli. Secondo l’autore bastano meno di dieci minuti per verificare un dominio e preparare un report in PDF.

Trim ha offerto chiavi di accesso gratuite ai primi 50 utenti che hanno testato la piattaforma. Allo stesso tempo, stava cercando partner per guadagnare con il servizio e ha pubblicato esempi di assegni già pronti. In tre mesi l’aggressore è passato da pubblicazione di formazione a piattaforma commerciale per attacchi automatizzati.

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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