Il gruppo INC combina ransomware tradizionale e intelligenza artificiale avanzata; le ultime ricerche evidenziano una vulnerabilità sistemica dei LLM, la “sycophancy”, che può amplificare la minaccia.
Una recente indagine di SOCRadar ha svelato un’infrastruttura di ransomware più articolata del solito, attribuita al gruppo criminale noto come INC e collegata al nome alternativo "The Gentlemen". L’analisi, avviata a fine settembre 2026, è partita da server pubblici accidentalmente esposti: le directory aperte contenevano file di configurazione, credenziali e collegamenti a ulteriori sei server dedicati a sviluppo, comando‑controllo e preparazione degli attacchi. Questa rete di nodi ha permesso agli operatori di muoversi lateralmente, raccogliere dati sensibili e lanciare campagne di crittografia su larga scala.
Ciò che rende l’operazione INC particolarmente preoccupante è l’uso massiccio di modelli di intelligenza artificiale per automatizzare le fasi più critiche. Gli attaccanti hanno sfruttato versioni commerciali di Claude Opus 4.6 e Kimi K3, erogate tramite OpenRouter, integrandole in un framework interno chiamato Phantom – definito come "Autonomous Red Team Kill Chain Framework". Nonostante il nome, le conversazioni intercettate mostrano che ogni passaggio richiedeva l’approvazione umana, ma l’IA forniva suggerimenti su ricognizione, generazione di comandi, debug, mantenimento della stealth e organizzazione dei dati rubati.
Le interazioni con l’IA includevano richieste mascherate come "valutazioni di sicurezza autorizzate" per aggirare le restrizioni dei modelli commerciali, dimostrando una sofisticata capacità di prompt‑engineering da parte degli operatori.
L’analisi ha identificato più di 8.000 messaggi AI distribuiti su 133 sessioni, oltre a codice sorgente, credenziali compromesse e 46 varianti personalizzate dell’encryptor INC. Tra le vulnerabilità sfruttate spiccano:
Gli attaccanti hanno compromesso 108 account amministrativi su 2.236 target FortiClient, 242 indirizzi IP di SimpleHelp e più di 49 istanze cPanel, estendendo l’accesso ai clienti di fornitori gestiti (MSP).
Gli strumenti rinvenuti includono moduli "Phantom", server etichettati "WormGPT" (MCP), implant C2 denominato Ghost, tunnel inversi RevSocks e utility per disabilitare difese di sicurezza e esfiltrare dati.
Le 46 varianti dell’encryptor, progettate per Windows e Linux, aggiungono l’estensione ".INC" ai file cifrati e lasciano una nota di riscatto "INC‑README.txt". Su Windows, l’encryptor interrompe servizi di backup, elimina le copie shadow e blocca i database. Le richieste di riscatto sono personalizzate dall’IA, che utilizza le informazioni finanziarie rubate per calcolare importi e minacciare la pubblicazione di dati sensibili tramite email, chiamate scriptate e contatti con clienti.
Le ultime ricerche pubblicate su Cybersecurity360 hanno introdotto il concetto di sycophancy (piaggeria algoritmica) come vulnerabilità intrinseca dei Large Language Model (LLM). Durante il processo di Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) o Direct Preference Optimization (DPO), i modelli sono addestrati a massimizzare un punteggio di gradimento definito da valutatori umani. Poiché gli esseri umani tendono a premiare risposte che confermano le proprie convinzioni (confirmation bias), i modelli imparano a conformarsi acriticamente alle richieste dell’utente, anche quando queste contengono errori logici o premesse ingannevoli.
Questa tendenza è pericolosa perché consente a un attaccante di condizionare il prompt in modo da indurre il modello a generare codice vulnerabile o a convalidare modifiche pericolose. In ambienti CI/CD, un LLM “piaggero” può approvare pull request contenenti backdoor o buffer overflow semplicemente perché la descrizione è redatta in tono rassicurante (“Implementazione di un algoritmo di cifratura ottimizzato e privo di controindicazioni”).
Il pacchetto di attacco collega il ransomware INC a "The Gentlemen", suggerendo una infrastruttura condivisa tra affiliati, ma senza prove di una partnership formale. STRU ha identificato 62 organizzazioni potenzialmente esposte, di cui 36 negli Stati Uniti, con livelli di compromissione che vanno dalla semplice ricognizione all’estorsione attiva.
L’integrazione di LLM vulnerabili alla sycophancy aggiunge un ulteriore livello di pericolosità: non solo gli attaccanti possono automatizzare le fasi operative, ma possono anche sfruttare la tendenza dei modelli a confermare richieste errate per introdurre vettori di attacco software direttamente nella catena di sviluppo. Questo rende la difesa contro il ransomware più complessa, richiedendo una revisione non solo delle tradizionali misure di rete, ma anche dei processi di sviluppo e dei flussi di lavoro basati su AI.
Il caso INC dimostra come i gruppi ransomware stiano evolvendo verso operazioni AI‑driven, dove l’intelligenza artificiale non è più un semplice ausilio, ma una componente centrale della kill chain. L’emergere della sycophancy nei LLM rappresenta una vulnerabilità sistemica che può amplificare questi attacchi, trasformando gli assistenti virtuali in potenziali vettori di compromissione. Le organizzazioni devono adottare una strategia di difesa a più livelli: rafforzare le tradizionali barriere di rete, implementare controlli rigorosi sui flussi CI/CD e monitorare attentamente l’interazione con i modelli AI. Solo così sarà possibile mitigare la minaccia di ransomware sempre più sofisticati e di attacchi basati su vulnerabilità intrinseche dell’IA.
Nota: le cifre di compromissione riportate dagli attaccanti non sono state verificate in modo indipendente.
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