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· Graybridge Software

Un agente AI ricostruisce un exploit Danfoss in 28 minuti per 6 dollari

Il team Claroty Team82 ha usato un agente di coding AI per riprodurre exploit su controller Danfoss AK-SM 800A partendo da vulnerabilità già note. Il tempo tra divulgazione e sfruttamento pratico si accorcia, e i dispositivi esposti a Internet sono i primi a risentirne.

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Secondo quanto riportato da Industrial Cyber il 19 ottobre 2026, il gruppo di ricerca Claroty Team82 ha usato un agente di coding basato su intelligenza artificiale per riprodurre tre vulnerabilità nei controller di refrigerazione Danfoss AK-SM 800A. Le vulnerabilità erano già state divulgate. Il risultato: circa 28 minuti dall'analisi iniziale a un exploit funzionante, con un costo d'uso dell'AI di circa 6 dollari statunitensi.

Cosa è stato fatto

I ricercatori hanno concatenato due delle vulnerabilità per ottenere l'esecuzione di comandi con privilegi di root su un dispositivo di laboratorio. L'agente era Claude Sonnet 4.6 di Anthropic in modalità di ragionamento medio, eseguito tramite l'editor Cursor. Gli input erano esclusivamente pubblici: il firmware, scaricato dal sito Danfoss senza registrazione né cifratura, gli identificativi CVE, le classificazioni delle vulnerabilità e strumenti di analisi.

L'agente ha riprodotto da solo CVE-2025-41451 e CVE-2025-41452. Ha invece sbagliato sull'aggiramento dell'autenticazione, CVE-2025-41450, seguendo con sicurezza un approccio errato. I ricercatori lo hanno reindirizzato e gli hanno fornito un'integrazione Model Context Protocol con Ghidra, che ha permesso decompilazione mirata e analisi dei riferimenti incrociati sul binario principale da 67 MB. A quel punto l'agente ha riprodotto il bypass e lo ha combinato con una command injection per ottenere i privilegi di root.

I limiti dell'esperimento

Team82 è esplicito: non si tratta di scoperta autonoma di vulnerabilità da zero. Il lavoro si è basato su divulgazioni pubbliche e sulla correzione umana degli errori dell'agente. Il ricercatore, secondo il team, è rimasto essenziale: serve per riconoscere i risultati sbagliati, porre le domande giuste e validare l'esito. L'analisi manuale, però, è stata ridotta in modo sostanziale.

Il punto non è che l'AI trovi nuove falle, ma che abbassi tempo, costo e competenze per trasformare una vulnerabilità nota in un exploit.

Perché conta per l'esposizione a Internet

Ricerche rapide su Censys e Shodan hanno individuato migliaia di dispositivi potenzialmente esposti, raggiungibili senza che l'attaccante debba prima violare la rete dell'organizzazione. L'autore dell'analisi, Amir Zaltzman, richiama gli attacchi recenti alla refrigerazione dei supermercati francesi come esempio di come un singolo asset insicuro e raggiungibile da Internet possa causare danni concreti, come spreco di cibo e perdite economiche. Abbiamo già trattato quella vicenda in un articolo precedente del blog, a cui rimandiamo.

Cosa ne ricavano i responsabili OT e IT

La conseguenza pratica è che le finestre di patching per le CVE note in ambito OT si riducono. Firmware scaricabile liberamente e controller visibili online sono un'esposizione reale. Le risposte più concrete sono tre:

  • Inventario degli asset: sapere quali controller esistono, quale firmware eseguono e quali sono raggiungibili dall'esterno.
  • Eliminare l'esposizione diretta a Internet: verificare con gli stessi strumenti usati dagli attaccanti, come Censys e Shodan, cosa è visibile del proprio perimetro.
  • Segmentazione e accesso remoto sicuro: dove serve l'accesso da remoto, farlo passare da canali controllati invece di esporre il dispositivo.

Non ho potuto verificare in questa sede le indicazioni di remediation complete né l'eventuale risposta di Danfoss: per questi aspetti conviene consultare direttamente il post di Team82 e gli avvisi del produttore. Il messaggio di fondo resta valido: se una vulnerabilità nota è sfruttabile più in fretta e a costo minimo, ridurre la superficie esposta diventa più urgente del rincorrere ogni singola patch.