iFinder trova 84 falle nelle reti 5G e conferma il rischio sui core commerciali

🛡️ Executive Summary

• iFinder usa più agenti AI per scoprire 84 vulnerabilità nei core cellulari open source, con 81 CVE e impatti confermati su reti commerciali.
• Arch Linux sospende l’adozione dei pacchetti AUR dopo una nuova ondata di account e aggiornamenti malevoli contro progetti abbandonati.
• Fuyao trasforma economici TV box Android in falsi smartphone per frodi pubblicitarie e proxy residenziali sulla connessione degli acquirenti.

Un sistema multi-agente basato su LLM ha scoperto 84 vulnerabilità precedentemente sconosciute nelle implementazioni open source dei core cellulari 4G e 5G, ottenendo la conferma degli sviluppatori per 83 problemi e l’assegnazione di 81 CVE. La ricerca ha verificato anche attacchi contro due core 5G commerciali, dimostrando la possibilità di interrompere i servizi e dirottare le sessioni degli utenti. Nelle stesse ore, Arch Linux ha sospeso l’adozione dei pacchetti abbandonati nell’AUR per contenere una nuova ondata di modifiche malevole, mentre Bitsight ha ricostruito Fuyao, un’infrastruttura che trasforma economici TV box Android in falsi smartphone, strumenti per frodi pubblicitarie e nodi proxy collegati alla banda larga domestica.

iFinder scopre 84 falle nei core cellulari open source

Il sistema iFinder, sviluppato da ricercatori della Nanyang Technological University, utilizza più agenti AI per individuare una categoria di vulnerabilità definita implicit trust errors, abbreviata in iTrue. Il problema nasce dall’architettura storica delle reti cellulari, nelle quali i componenti interni del core erano collocati in ambienti fisicamente isolati e consideravano implicitamente affidabili i messaggi ricevuti dagli altri elementi della rete. La migrazione verso infrastrutture cloud-native, container, reti condivise e topologie più complesse indebolisce questo presupposto, perché interfacce un tempo irraggiungibili possono diventare esposte attraverso configurazioni errate, tunneling o collegamenti insufficientemente protetti. I ricercatori hanno identificato tre famiglie principali di errori: assenza di validazione sintattica dei messaggi, mancato controllo delle condizioni semantiche e allocazione di risorse senza verificarne la disponibilità. Un elemento informativo mancante, una lunghezza non controllata, un identificativo fuori intervallo o una richiesta ripetuta possono quindi provocare letture fuori dai limiti, assertion failure, esaurimento delle risorse e arresto delle funzioni di rete. La superficie era già emersa con RANsacked e le 119 vulnerabilità individuate nelle reti LTE e 5G, ma iFinder tenta di trasformare singoli casi tecnici in schemi riutilizzabili su protocolli e implementazioni differenti.

Il framework ha analizzato sette core network open source, tra cui Open5GS, free5GC e componenti dell’ecosistema OpenAirInterface, concentrandosi soprattutto sui protocolli PFCP e GTP-C. Il risultato comprende 84 vulnerabilità nuove, delle quali 83 confermate e 81 già associate a CVE. Il dato non deriva dalla semplice produzione di suggerimenti da parte di un chatbot: gli agenti generano proof of concept, li eseguono in ambienti di test, analizzano i log e correggono iterativamente il payload fino alla conferma dell’impatto o all’esaurimento del budget di prova. Il paper scientifico dedicato a iFinder e agli errori di fiducia implicita nei core cellulari descrive questa combinazione tra analisi del codice, specifiche 3GPP ed esecuzione controllata come il principale metodo utilizzato per ridurre le allucinazioni del modello.

Le falle permettono denial of service e dirottamento delle sessioni

La verifica non si è fermata agli ambienti open source. I ricercatori hanno trasferito alcuni proof of concept su due core 5G commerciali reali, individuando due vulnerabilità di denial of service e una falla di session hijacking. Una delle vulnerabilità DoS ha ricevuto l’identificativo CVE-2026-8232, mentre il problema di dirottamento della sessione è stato registrato come CVE-2026-8233 presso uno dei produttori coinvolti. Il secondo fornitore stava ancora completando la remediation al momento della pubblicazione del paper. L’attacco più grave consente di inviare una richiesta PFCP Session Modification manipolata alla User Plane Function, inducendola a inoltrare il traffico uplink della vittima verso l’aggressore. PFCP opera sull’interfaccia N4 tra Session Management Function e UPF e traduce le decisioni del piano di controllo in regole concrete di inoltro. Se il componente accetta una modifica senza verificare correttamente identità, stato e coerenza della sessione, l’attaccante può cambiare il percorso dei pacchetti senza compromettere preventivamente il dispositivo dell’utente.

Il modello di minaccia considera sia aggressori esterni capaci di raggiungere interfacce interne esposte, sia dispositivi mobili malevoli dotati di una SIM valida che nascondono messaggi PFCP o GTP-C dentro traffico GTP-U. I ricercatori hanno verificato la fattibilità del tunneling e del superamento dei confini di rete su cinque delle sette implementazioni open source analizzate. La ricerca evidenzia così un problema strutturale nella transizione al cloud delle telecomunicazioni: decomporre il core in più funzioni migliora flessibilità e scalabilità, ma aumenta il numero di relazioni interne nelle quali un componente si fida delle richieste ricevute. L’evoluzione verso reti autonome 5G-Advanced guidate dall’intelligenza artificiale rende ancora più importante applicare autenticazione reciproca, cifratura, segmentazione e validazione esplicita anche alle interfacce considerate interne.

Arch Linux sospende le adozioni dopo nuovi pacchetti malevoli

La sicurezza della supply chain torna intanto a colpire Arch Linux. Il team DevOps ha disabilitato temporaneamente l’adozione dei pacchetti nell’Arch User Repository, impedendo agli utenti di assumere la manutenzione dei progetti dichiarati orfani. La decisione segue una nuova ondata di adozioni sospette e commit malevoli contro pacchetti già esistenti, una tecnica più efficace della semplice creazione di nuovi nomi perché sfrutta installazioni, reputazione e base utenti accumulate dal progetto nel tempo. Un attaccante può attendere che un pacchetto venga abbandonato, adottarlo e pubblicare una modifica apparentemente normale nel PKGBUILD o negli script di installazione. Gli utenti che aggiornano con helper automatici possono eseguire il nuovo codice senza accorgersi del cambio di manutentore. Arch Linux aveva già bloccato nel mese precedente la registrazione di nuovi account in seguito a una precedente ondata di pacchetti ostili, riaprendola dopo aver introdotto verifica obbligatoria dell’indirizzo email, rifiuto dei servizi di posta temporanei e token di conferma con validità limitata. Le nuove misure hanno aumentato il costo della creazione massiva di account, ma non hanno eliminato il rischio collegato agli utenti già registrati o agli account preparati prima dell’irrigidimento. La piattaforma aveva affrontato a giugno una più ampia compromissione della supply chain Arch Linux con centinaia di pacchetti e l’infostealer Atomic Arch, confermando che l’AUR deve essere trattato come un archivio di ricette non verificate e non come un repository ufficiale. La comunicazione del team Arch Linux sulla sospensione delle adozioni AUR chiede agli utenti di segnalare adozioni e commit sospetti e di controllare ogni modifica prima dell’aggiornamento. Il giorno successivo alla comunicazione, la community aveva già individuato un account registrato con un’email usa e getta che aveva adottato un singolo pacchetto, segnale che i controlli introdotti sulla registrazione richiedono ulteriori verifiche operative.

Fuyao trasforma i TV box in smartphone e proxy residenziali

La terza operazione riguarda Fuyao, un ecosistema individuato da Bitsight all’interno di economici TV box basati su Android Open Source Project. Le applicazioni appaiono preinstallate su alcuni dispositivi della famiglia H96 e modificano proprietà hardware, identificativi e caratteristiche del browser per far apparire i box come smartphone Samsung, Huawei, Xiaomi o Vivo. Lo scopo è ottenere impression e clic pubblicitari più remunerativi, riducendo la probabilità che i sistemi antifrode riconoscano l’origine reale del traffico. Bitsight ha scoperto l’operazione registrando un dominio scaduto utilizzato come backdoor di fabbrica e canale di telemetria. In 24 ore il sinkhole ha ricevuto 65.957 comunicazioni riconducibili a circa 38.000 indirizzi MAC unici, ma il numero non equivale necessariamente alla quantità fisica di dispositivi perché Fuyao può alterare gli identificativi. Il sistema combina Accessibility Service, Google ML Kit OCR e un modello YOLOv8s addestrato a riconoscere pulsanti, banner e widget pubblicitari. Gli operatori costruiscono le campagne con un editor visuale basato su Blockly, esportano la logica in JavaScript e la inviano ai box attraverso l’infrastruttura di comando e controllo. Quando rileva un collegamento HDMI, il dispositivo può passare alla modalità proxy e inoltrare traffico di terzi attraverso la connessione domestica del proprietario; quando lo schermo non è in uso, torna disponibile per attività di ad fraud. Questo doppio modello consente di monetizzare sia i clic falsi sia la vendita dell’indirizzo IP come proxy residenziale, esponendo l’abbonato al rischio che la propria linea venga associata a frodi, credential stuffing e altre attività criminali. L’operazione si inserisce nel mercato già sfruttato da TuxBot v3 e dalle botnet IoT multi-architettura e dalle reti che usano dispositivi domestici come proxy difficili da distinguere dal traffico legittimo. Nel rapporto primario di Bitsight sulla Fuyao Enterprise, i ricercatori attribuiscono l’infrastruttura alla società cinese Zhejiang Fengwo IoT Technology, sulla base di certificati TLS, documentazione interna esposta, email riutilizzate, brevetti e relazioni economiche. L’analisi non stabilisce però in quale punto della supply chain le applicazioni siano state inserite né fornisce ancora un elenco completo dei modelli e dei firmware coinvolti.

Fiducia implicita e aggiornamenti automatici uniscono i tre casi

Core 5G, pacchetti AUR e TV box appartengono a ecosistemi differenti, ma condividono lo stesso errore operativo: una componente viene considerata affidabile per posizione, provenienza o funzione, senza verificarne continuamente il comportamento. Nei core cellulari il messaggio è accettato perché arriva da un’interfaccia interna; nell’AUR l’aggiornamento può apparire legittimo perché conserva il nome del pacchetto; nei TV box il software viene eseguito con privilegi elevati perché inserito nel firmware o nelle applicazioni di sistema. La difesa richiede quindi controlli che non si fermino all’identità dichiarata. Le reti mobili devono autenticare e validare ogni messaggio tra funzioni, isolando PFCP e GTP dalle reti non fidate. Gli utenti Arch devono esaminare diff, sorgenti e script di installazione, soprattutto dopo un cambio di maintainer. I TV box economici e privi di certificazione Play Protect devono essere separati dagli altri dispositivi domestici e disconnessi quando generano traffico anomalo. L’FBI aveva già avvertito che dispositivi Android non certificati, marketplace sconosciuti e streaming box pubblicizzati come “sbloccati” possono diventare parte di botnet e servizi proxy residenziali. La disponibilità di strumenti AI rende più rapida sia la scoperta delle vulnerabilità, come dimostra iFinder, sia l’automazione delle frodi, come mostra Fuyao. Il vantaggio difensivo dipenderà dalla capacità di trasformare la stessa automazione in verifiche ripetibili, senza sostituire la validazione tecnica con una nuova forma di fiducia implicita.