Gruppi hacker legati alla Cina usano l'AI agentica ARTEX per automatizzare il cyber spionaggio globale
Punti chiave
- •CrowdStrike riporta che il gruppo legato alla Cina noto come Vapor Panda utilizza il framework ARTEX dal 17 ottobre 2026 in attacchi contro più di 200 organizzazioni in almeno 14 paesi.
- •ARTEX automatizza l'hacking tramite un agente principale che supervisiona agenti planner e worker: in un singolo attacco i planner hanno consumato 1,4 miliardi di token di input, con le decisioni finali riservate agli esseri umani.
- •Microsoft ha collegato il gruppo Storm-0940 all'uso di ARTEX già a partire da settembre 2026, con centinaia di organizzazioni prese di mira e accessi cloud privilegiati ottenuti in meno di tre ore in diversi casi.
- •Zscaler ha valutato, con moderata confidenza, che un attaccante di madrelingua cinese motivato da interesse economico abbia usato ARTEX contro istituzioni finanziarie sudcoreane alla fine di settembre 2026, rubando i dati personali di circa 67.000 persone.
- •Attacchi sempre più rapidi e automatizzati spingono le aziende a reindirizzare la spesa per la sicurezza verso controlli delle identità più solidi, rilevamento più rapido e monitoraggio più stretto dei fornitori.

I gruppi hacker legati alla Cina stanno ampliando le proprie operazioni grazie ad ARTEX, un framework di penetration testing basato sull'AI — una categoria di software normalmente utilizzata dai team di sicurezza per verificare la presenza di vulnerabilità nei propri sistemi. Secondo CrowdStrike, il gruppo tracciato come Vapor Panda utilizza lo strumento dal 17 ottobre 2026 in attacchi contro più di 200 organizzazioni nel mondo. Gran parte del lavoro è svolto dall'AI, mentre le decisioni finali restano in mano agli esseri umani.
Agenti planner e worker che perseguono molteplici percorsi contemporaneamente
ARTEX è costruito attorno a un agente principale che supervisiona gli agenti "planner", che progettano gli attacchi, e gli agenti "worker", che li eseguono. Gli agenti condividono i risultati mentre scansionano i sistemi, sfruttano le vulnerabilità e si muovono attraverso le reti. CrowdStrike ha riportato che Vapor Panda ha combinato DeepSeek con un sistema di AI commerciale non identificato. In un singolo attacco, gli agenti planner hanno consumato 1,4 miliardi di token di input — le unità di testo elaborate dai modelli AI.
La campagna ha raggiunto almeno 14 paesi, con ministeri degli Esteri e operatori di telecomunicazioni tra gli obiettivi. Negli Stati Uniti, gli attaccanti hanno preso di mira 19 organizzazioni dei settori farmaceutico, dei semiconduttori, della difesa, nucleare e finanziario.
L'ampia scala non ha garantito il successo. CrowdStrike ha confermato attività post-exploitation in soli nove aziende, incluso l'impiego del backdoor BLOODALCHEMY. Gli operatori umani hanno poi preso il controllo, creando web shell, estraendo password e individuando macchine non protette.
Un secondo gruppo amplia le operazioni, da ConnectWise a Microsoft 365
ARTEX è stato utilizzato anche da Storm-0940, un altro gruppo hacker legato alla Cina. Secondo Microsoft, il gruppo ha iniziato a usare lo strumento già a settembre 2026, ha preso di mira centinaia di organizzazioni e in diversi casi ha ottenuto accessi cloud privilegiati in meno di tre ore. Microsoft ha inoltre collegato il gruppo alla compromissione di ConnectWise Cloud Backup.
Il volume di attività è stato notevole: Microsoft ha tracciato oltre 151.000 accessi falliti tra il 10 e il 14 ottobre contro 327 account di otto aziende, con un picco di 2.900 tentativi al minuto. Non è stato osservato alcun accesso riuscito.
La compromissione di ConnectWise era un filone separato dell'attività del gruppo. Dopo quella violazione, gli attaccanti hanno anche tentato di modificare le credenziali delle applicazioni cloud, come Cryptopolitan aveva precedentemente riportato.
Un attaccante motivato da interesse economico colpisce le banche sudcoreane
Una terza campagna ARTEX perseguiva un movente diverso. Alla fine di settembre 2026, gli attaccanti hanno usato lo strumento contro istituzioni finanziarie sudcoreane, secondo Zscaler, rubando le informazioni personali di circa 67.000 persone. Zscaler ha valutato, con moderata confidenza, che l'attaccante fosse di madrelingua cinese e motivato da interesse economico, senza confermare alcun patrocinio statale. CrowdStrike ha inoltre trovato file ARTEX e log di Claude Code su sistemi controllati dagli attaccanti.
Come l'hacking è diventato agentico
La svolta verso l'hacking automatizzato — guidata dall'AI agentica, sistemi che pianificano ed eseguono attività multi-step con una supervisione umana limitata — è iniziata molto prima di ARTEX. Nel 2025, Anthropic ha scoperto una campagna sponsorizzata dallo stato cinese che utilizzava Claude Code contro circa 30 obiettivi, con l'AI che gestiva una stima dell'80-90% del lavoro. Anche Google ha documentato come gli attaccanti stiano andando oltre i semplici prompt AI verso operazioni autonome. Queste attività precedenti erano separate dalle campagne ARTEX, ma illustrano la rapidità con cui sta evolvendo l'hacking basato sull'AI.
Cosa potrebbe significare per banche, produttori di chip e fornitori cloud
I rischi vanno oltre le organizzazioni già colpite. Le banche affrontano potenziali violazioni dei dati dei clienti, i produttori di chip potrebbero perdere proprietà intellettuale di valore, e i fornitori cloud affrontano una preoccupazione distinta: credenziali applicative compromesse che potrebbero esporre più clienti contemporaneamente.
I dati del settore mostrano perché gli attacchi più rapidi preoccupano le aziende. Verizon ha rilevato che l'intrusione nei sistemi ha rappresentato il 61% delle violazioni nel suo rapporto 2026, mentre Microsoft ha riportato che i carichi di lavoro cloud esposti hanno subito attacchi entro una media di 5,3 ore. Il World Economic Forum ha rilevato che il 65% delle grandi aziende considera le vulnerabilità di terze parti e della supply chain la loro principale sfida di cybersecurity, in aumento dal 54% del 2025.
Con attacchi sempre più rapidi e automatizzati, le aziende potrebbero reindirizzare la spesa per la sicurezza verso controlli delle identità più solidi, un rilevamento più rapido e un monitoraggio più stretto dei fornitori.