Nel mondo della sicurezza informatica, dove la battaglia tra cyber‑attaccanti e difensori è un continuo evolversi di strumenti e tecniche, una rivelazione recente ha messo in luce un nuovo tipo di minaccia: un malware per macOS realizzato con l’aiuto di modelli generativi di intelligenza artificiale. Mosyle, noto fornitore di soluzioni di gestione e sicurezza per dispositivi Apple, è stato il primo a descrivere pubblicamente questa innovativa offensiva, aprendo la porta a una nuova era di attacchi più intelligenti e difficili da rilevare.

La scoperta, condivisa esclusivamente con 9to5Mac, porta alla luce un esempio di malware che, oltre a compiere attività di mining di criptovalute, incorpora codice generato da modelli di intelligenza artificiale. Questo rappresenta una pietra miliare: è la prima prova concreta di un Mac‑malware che sfrutta la potenza di una rete neurale per costruire parti del suo codice, rendendo più complesso il lavoro dei rilevatori tradizionali.

In questo articolo analizzeremo il contesto che ha reso possibile questa evoluzione, le caratteristiche tecniche del malware, le implicazioni per la sicurezza degli utenti macOS e le strategie che le organizzazioni possono adottare per proteggersi da questa nuova minaccia.

Il contesto della minaccia AI‑assisted

Nel passato decennio, i minatori di criptovalute su macOS non sono stati di per sé un nuovo fenomeno. Tuttavia, l’uso di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per generare codice dannoso ha cambiato radicalmente il panorama della sicurezza. Il 2023, Moonlock Lab ha già avvertito la comunità su discussioni nei forum del dark web che descrivevano l’impiego di LLM per creare malware mirati a macOS. Queste conversazioni, seppur criptate, hanno indicato una tendenza emergente: gli aggressori stanno sfruttando l’IA per accelerare lo sviluppo di codice dannoso, ridurre la dipendenza da script “pre‑scritti” e generare varianti più resistenti contro i sistemi di difesa.

La tecnologia generativa di IA, come GPT‑4 o altri modelli proprietari, consente ai programmatori di generare blocchi di codice complessi in pochi minuti. Per i cybercriminali, ciò significa poter creare rapidamente nuove versioni di malware, adattandole a sistemi operativi specifici, bypassando signature e comportamenti noti. Quando questo potenziale viene applicato a macOS, la sfida diventa ancora più difficile: la sicurezza di Apple è tradizionalmente più robusta grazie a sandboxing, sandboxing, sandboxing, ma un codice “randomizzato” dall’IA può introdurre comportamenti inattesi che sfuggono ai filtri più comuni.

Il malware scoperto da Mosyle: caratteristiche e funzionamento

Il core di mining di criptovalute

Il malware in questione è un miner di criptovalute, progettato per sfruttare le risorse di calcolo del computer vittima e generare profitti per l’attaccante. A differenza dei miner più “classici” che si affidano a script scriptati e librerie di mining pubbliche, questo malware integra codice generato dall’IA che gestisce la logica di comunicazione con il server di controllo, la gestione della crittografia delle comunicazioni e la cifratura dei dati di configurazione.

Il ruolo dell’IA nel generare il codice

Il team di Mosyle ha analizzato il codice sorgente del malware e ha identificato sezioni che presentano strutture tipiche di output AI: commenti ambigui, variabili con nomi casuali, blocchi di codice che cambiano leggermente ad ogni compilazione. Questa diversità rende quasi impossibile costruire una singola signature che copra tutte le varianti generate dall’IA. Inoltre, l’IA è stata usata per ottimizzare l’efficienza del miner, riducendo la latenza di comunicazione e massimizzando l’utilizzo delle GPU presenti nei Mac più recenti.

Rilevamento e rilevanza per i sistemi di sicurezza

All’epoca della scoperta, Mosyle ha verificato che il malware non fosse stato rilevato da nessuno dei principali motori di antivirus commerciali. Questo risultato non è sorprendente: la maggior parte dei motori si basa su signature, comportamenti notevoli e sandboxing. Il codice generato dall’IA, grazie alla sua variabilità e all’uso di tecniche di “poisoning” (intenzionalmente inserisce frammenti di codice innocui per confondere l’analisi automatizzata), riesce a evitare questi livelli di protezione. L’unico modo per intercettare tali minacce è l’analisi dinamica avanzata e l’uso di sistemi di rilevamento basati su comportamenti, che osservano il traffico di rete, l’uso delle risorse e le interazioni con il sistema operativo.

Implicazioni per gli utenti e le organizzazioni macOS

Questa scoperta ha diverse implicazioni sia per gli utenti individuali sia per le organizzazioni che gestiscono più dispositivi Apple. In primo luogo, la minaccia di un malware AI‑assisted aumenta la necessità di aggiornare costantemente gli ambienti di sicurezza, inclusi i sistemi di rilevamento comportamentale e le policy di restrizione delle applicazioni.

Inoltre, la presenza di un miner di criptovalute significa che le prestazioni del dispositivo possono diminuire drasticamente, con conseguente riduzione della durata della batteria, rallentamenti dell’interfaccia e potenziali danni a lungo termine al hardware. Per le organizzazioni, questo traduce in un rischio di interruzione operativa, costi di riparazione e pericolate esposizioni di dati sensibili se il malware è in grado di spostarsi lateralmente all’interno della rete.

Strategie di mitigazione

Ecco alcune misure proattive che le aziende e gli utenti possono adottare:

• Implementare soluzioni di endpoint detection and response (EDR) basate su AI: Queste piattaforme possono rilevare anomalie di comportamento, come un elevato utilizzo di CPU o GPU in assenza di processi legittimi.
• Limitare l’installazione di software da fonti non verificate: L’uso di Gatekeeper e la gestione delle autorizzazioni di app consentono di bloccare l’esecuzione di applicazioni non firmate da Apple.
• Monitorare il traffico di rete verso indirizzi di mining noti: I firewall di livello 7 e i sistemi di prevenzione delle intrusioni possono bloccare comunicazioni con server di controllo di malware di criptovalute.
• Eseguire regolarmente audit di sicurezza e scansioni di vulnerabilità: Questo aiuta a individuare punti deboli che potrebbero essere sfruttati da malware generati dall’IA.

Il futuro della sicurezza dei Mac nel contesto AI

Il caso Mosyle è solo l’inizio di una nuova fase nella lotta contro i malware. Con l’avanzare della capacità di generare codice con IA, le minacce potranno evolversi rapidamente, rendendo la sicurezza una corsa continua. Apple stessa ha iniziato a integrare meccanismi di protezione più intelligenti nei suoi sistemi, come la verifica delle firme di kernel e la protezione della memoria a livello di hardware.

Tuttavia, la responsabilità non ricade solo sui produttori di hardware. Gli amministratori di sistema, i team di sicurezza e gli utenti devono adottare un approccio multilivello: combinare tecnologie di rilevamento comportamentale, best practice di gestione delle identità, controllo delle autorizzazioni e formazione continua. Solo con una difesa a più livelli sarà possibile contenere l’impatto di malware generati da AI.

Conclusione

La scoperta di Mosyle di un malware per macOS realizzato con l’aiuto di modelli generativi di intelligenza artificiale segnala un’evoluzione significativa nel panorama delle minacce informatiche. Questa nuova forma di malware sfida le tradizionali tecniche di rilevamento, richiedendo soluzioni più sofisticate basate su AI e comportamenti. Per proteggere i propri dispositivi e le proprie informazioni, gli utenti e le organizzazioni devono adottare un approccio proattivo, basato su tecnologie avanzate, politiche di sicurezza rigorose e una cultura della sicurezza informatica.

Resta al passo con le ultime novità, aggiorna regolarmente i tuoi sistemi e considera l’adozione di soluzioni di sicurezza che sfruttano l’IA per rilevare e neutralizzare minacce emergenti. Solo così potrai garantire la sicurezza del tuo ecosistema macOS in un mondo dove l’intelligenza artificiale continua a ridefinire i confini della criminalità informatica.