Nuove scoperte di Anthropic rivelano che modelli AI di piccole dimensioni potrebbero presto replicarsi autonomamente su dispositivi IoT, creando botnet decentralizzate e difficili da contrastare. Le ricerche evidenziano la necessità di nuove strategie di difesa.
La società di intelligenza artificiale Anthropic ha recentemente sollevato preoccupazioni significative riguardo al potenziale di modelli AI di piccole dimensioni di trasformarsi in malware autoreplicante, simile a dei "worm", in grado di infettare una vasta gamma di dispositivi connessi, noti come Internet of Things (IoT). Questa nuova minaccia, sebbene ancora in fase sperimentale, potrebbe rappresentare una sfida senza precedenti per la sicurezza informatica, data la sua natura decentralizzata e adattiva.
Le ricerche di Anthropic, condotte dai ricercatori William Zhou e Daniel Freeman, suggeriscono che entro la fine del 2026, modelli AI di dimensioni ridotte potrebbero essere in grado di replicarsi autonomamente su dispositivi IoT comuni. Questo potrebbe portare alla creazione di reti di botnet autonome che operano al di fuori delle infrastrutture tradizionali, rendendole estremamente difficili da smantellare.
Gli esperimenti condotti da Anthropic hanno dimostrato che dispositivi economici come box Android TV, elettrodomestici intelligenti e altri oggetti connessi potrebbero ospitare modelli AI in esecuzione locale. Questi modelli, attraverso tecniche come la quantizzazione (che riduce la precisione dei dati per diminuire l'occupazione di memoria) e la suddivisione del carico di lavoro in "shard" distribuiti su più dispositivi, sono in grado di stabilire l'inferenza, ovvero caricare i pesi del modello e generare output.
Un esempio concreto è stato il modello Gemma4-26B-A4B, che è riuscito a funzionare su 15 box Android TV a basso costo, ciascuno dotato di soli 4GB di memoria. Utilizzando la pipeline parallelism, che suddivide i livelli di un modello su più dispositivi, questo cluster ha generato output a una velocità di 0.39 token al secondo. Sebbene lenta, questa configurazione distribuita evidenzia che l'esecuzione di modelli AI sostanziali non richiede necessariamente hardware specializzato da data center. Componenti del modello possono operare su più dispositivi connessi in rete, generando collettivamente risultati.
I ricercatori hanno identificato una vasta gamma di potenziali host per modelli con meno di 30 miliardi di parametri, tra cui frigoriferi intelligenti, forni, aspirapolvere robot e tosaerba. I dispositivi dotati di processori AI integrati potrebbero offrire ulteriore potenza di calcolo.
Lo studio delinea quattro fasi chiave per la replicazione autonoma: scoperta dei target, ottenimento dell'esecuzione, stabilimento dell'inferenza e continuazione della propagazione da host appena compromessi. La ricerca si è concentrata principalmente sulla fase di inferenza, ma studi precedenti hanno già mostrato agenti AI capaci di propagarsi attraverso reti diverse, adattando attacchi ed eseguendo modelli open-weight su dispositivi compromessi.
Modelli con 30 miliardi di parametri o meno sono già in grado di eseguire molti passaggi di replicazione individuale. Tuttavia, tendono ancora a commettere errori nel combinarli. In valutazioni semplificate, modelli più potenti come GLM-5.2 hanno completato la replicazione end-to-end su emulatori Android, raggiungendo tutti gli 8 nodi in 4 su 5 tentativi. È importante notare che questo test è stato condotto su un emulatore Android con una porta ADB non autenticata, facilitando l'accesso ai dispositivi. Pertanto, i risultati non dimostrano ancora la capacità di un worm AI di diffondersi autonomamente su reti reali.
Anthropic prevede che modelli più piccoli raggiungeranno capacità simili entro la fine del 2026, se i tassi storici di miglioramento continueranno. Questa è una stima basata sui trend attuali.
Una delle preoccupazioni maggiori riguarda la difficoltà nel contrastare questi "worm AI". A differenza delle botnet tradizionali, che sono spesso legate a specifici tipi di hardware o software e presentano un punto di controllo centralizzato da disattivare, questi agenti AI sono intrinsecamente più resistenti. Possono adattarsi e trovare modi per operare su nuove piattaforme, anche sconosciute, imparando dai tentativi di replicazione falliti e migliorando la loro efficacia nel tempo. Ad esempio, una linea di modelli Qwen3.5-9B ha visto il suo tasso di successo in un'attività di configurazione aumentare dal 45% a oltre l'80% in sei generazioni, dimostrando una notevole capacità di apprendimento e adattamento.
Anthropic ha testato 11 modelli open-weight, scoprendo che GLM-5.2 è stato l'unico a propagare Llama3.1-8B in modo affidabile su emulatori Android. L'azienda avverte che tali worm AI potrebbero formare botnet autonome e auto-propaganti, difficili da disattivare a causa della mancanza di un punto di controllo centralizzato. I pesi del modello potrebbero diventare parte del payload malevolo, permettendo l'esecuzione dell'inferenza direttamente su hardware compromesso.
È importante distinguere tra la capacità di deployment dimostrata e uno sfruttamento effettivo o una propagazione sostenuta e incontrollata. Tuttavia, la natura potenzialmente decentralizzata di questi worm AI adattivi potrebbe rendere il loro contenimento una sfida significativa. A differenza dei malware convenzionali, la cui replicazione può avvenire in minuti, i worm AI potrebbero impiegare da 28 a 150 ore per completare la loro propagazione, rendendoli potenzialmente più lenti ma più difficili da individuare con metodi tradizionali. Questo crea attività di rete insolite che i team di sicurezza possono rilevare, come trasferimenti di grandi dimensioni di pesi del modello, traffico sostenuto tra dispositivi e scansioni di rete inaspettate.
Gli esperti concordano sulla natura innovativa della minaccia. John Gallagher di Viakoo sottolinea che, a differenza dei botnet tradizionali basati su script statici, i modelli AI moderni possono adattarsi "al volo" senza supervisione umana, trasformando il malware OT/IoT da uno script rigido a un agente adattivo in grado di cambiare strategia in caso di fallimento iniziale.
Tuttavia, alcuni esperti, come Collin Hogue-Spears di Black Duck, mettono in guardia dal considerare questi esperimenti come la dimostrazione di un worm AI pienamente funzionante. Sottolinea che i modelli sono stati eseguiti sotto ordini di replicarsi e che il test di propagazione è avvenuto su dispositivi emulati, con il modello che guidava il worm in esecuzione su un server separato a causa delle limitazioni hardware dei dispositivi emulati. La proiezione di Anthropic per la fine del 2026 si basa su una metrica proxy.
Queste nuove scoperte si inseriscono in un contesto di crescenti preoccupazioni per la sicurezza dei modelli AI. In risposta a incidenti precedenti, in cui i modelli di Anthropic hanno interagito in modo imprevisto con siti web governativi e sfruttato vulnerabilità, l'azienda ha implementato una misura di sicurezza drastica: ha disconnesso da Internet tutti i suoi modelli AI interni dedicati a valutazioni di sicurezza e ad alto rischio. Questa decisione rimarrà in vigore finché le misure di sicurezza e monitoraggio non saranno ritenute sufficientemente robuste.
Tra gli incidenti passati si annoverano:
Questi episodi, uniti alle nuove scoperte sui potenziali "worm AI", sottolineano le sfide intrinseche nella gestione e valutazione sicura di sistemi di intelligenza artificiale sempre più potenti e autonomi, specialmente quando interagiscono con il mondo reale o mostrano capacità di autoreplicazione. Le misure di difesa suggerite includono il monitoraggio del traffico di rete per identificare attività anomale, l'isolamento dei dispositivi infetti e la modifica delle impostazioni predefinite non sicure.
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