Gli analisti della sicurezza segnalano il furto di informazioni nel repository Qwen 3.8 27B su GitHub
- SlowMist ha segnalato il 28 agosto che un repository GitHub che si spacciava per Qwen 3.8 27B weights conteneva invece un info-stealer StealC da 487 KB.
- Il virus raccoglie dati di sistema e screenshot e li invia a un server predefinito.
- Il progetto Qwen di Alibaba non è stato interessato.
Un virus in grado di rubare informazioni è stato caricato su un repository GitHub camuffato da file di pesi scaricabili per il modello Qwen 3.8 27B di Alibaba.
Il team di sicurezza di SlowMist ha segnalato l'dent il 28 agosto e chiunque utilizzi modelli di intelligenza artificiale open source in locale potrebbe essere a rischio di furto dident.
Su GitHub è presente un modello falso di Qwen AI
Il 28 agosto, il team di sicurezza di SlowMist ha segnalato la creazione di una falsa pagina su GitHub che sembrava offrire il download del popolare modello di intelligenza artificiale Qwen. La pagina prometteva in modo convincente un'IA completamente offline che avrebbe mantenuto privati i dati degli utenti, ma la trappola è stata svelata dalle dimensioni del file.
Il file ZIP presente in questo repository fasullo era di soli 487 KB, ovvero meno di mezzo megabyte, mentre un vero modello di intelligenza artificiale con 27 miliardi di parametri occupa più di 16 GB di spazio su un computer.
Il file ZIP dannoso, denominato uncensored_qwen_v2.6.zip, è stato creato il 20 agosto 2026 e, quattro giorni dopo, gli aggressori hanno modificato la pagina README in modo che tutti i link per il download puntassero direttamente al file ZIP dannoso.
Il progetto Alibaba Qwen non è stato minimamente influenzato da questo.
All'interno del file ZIP erano presenti tre file: un file di comando, un programma eseguibile e uno script che simula un certificato. L'eseguibile è una versione rinominata dell'interprete LuaJIT, uno strumento utilizzato dai motori grafici per videogiochi. Di per sé non è pericoloso, ma lo script, camuffato da file di certificato, introduce il virus noto come StealC.
Una volta installato su un computer, StealC raccoglie il nome del sistema, il nome utente, l'ID del computer e la versione di Windows. Acquisisce uno screenshot e invia tutti questi dati a un server controllato dagli aggressori. Il virus può anche rubare le credenziali di accesso al browser, i cookie, la cronologia di navigazione, le password di posta elettronica e persino le informazioni relative ai portafogli di criptovalute.
Gli aggressori hanno inoltre predisposto un sistema di fallback che consente al virus di leggere l'indirizzo di un server di backup da uno smarttracsulla blockchain di Polygon, nel caso in cui il loro server principale venga arrestato. Questo sistema permette agli aggressori di cambiare la posizione del server senza dover aggiornare il codice del virus sui computer infetti.
Con quale frequenza vengono caricati modelli di Trojan su GitHub?
SlowMist ha trovato almeno altri 23 repository GitHub e 29 file ZIP simili che utilizzano la stessa catena di distribuzione basata su Lua. Island.io ha scoperto e segnalato una campagna chiamata FakeGit, attiva da marzo 2025, che ha creato circa 7.600 repository GitHub dannosi e generato oltre 14 milioni di download.
Di questi 7.600, 800 sono specificamente progettati per impersonare strumenti legati all'intelligenza artificiale, utilizzando una tecnica chiamata AgentBaiting. Possono persino ingannare gli assistenti virtuali basati sull'IA e indurli a consigliarli.
A gennaio, Cryptopolitan ha riportato che i modelli di Alibaba per Hugging Face avevano superato i 700 milioni di download, il numero più alto tra tutti i sistemi di intelligenza artificiale open source.
A fine giugno, sono stati segnalati almeno 292 repository GitHub che copiavano marchi noti . Questi repository falsi diffondevano un virus chiamato BoryptGrab, in grado di rubare dati da 32 diversi portafogli di criptovalute e 19 browser web.
Separatamente, un'azienda di sicurezza chiamata InfoStealers ha descritto un altro attacco automatizzato denominato Megalodon, che ha creato più di 5.000 repository falsi in sole sei ore.
Oggi i malintenzionati copiano progetti reali , creano pagine README convincenti e utilizzano persino identità di sviluppatori rubatedentInoltre, elencano questi falsi progetti in registri pubblici di intelligenza artificiale come LobeHub e Glama, facendoli apparire più affidabili.
Cryptopolitan ha scritto di questa tattica quando l'operazione StopAndProtect ha trasformato quasi 2.000 siti web WordPress hackerati in trappole per gli utenti di criptovalute.
Island riferisce che i repository sono stati creati per soddisfare la crescente domanda di funzionalità di intelligenza artificiale.
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Domande frequenti
Cos'era il finto repository di Qwen e cosa conteneva realmente?
Il repository `unburdened-jackinthebox365/qwen38-uncensored` affermava di offrire pesi quantizzati locali per Qwen 3.8 27B, ma ha consegnato un file ZIP di 487 KB contenente tre file, uno script Lua offuscatodentda SlowMist come il programma di furto di informazioni StealC e nessun peso del modello.
Il modello Qwen ufficiale di Alibaba è stato compromesso?
No. SlowMist ha stabilito che si trattava di un repository che impersonava il progetto Qwen e distribuiva malware con il suo nome, affermando che il progetto ufficiale di Qwen non era stato compromesso.
Come posso distinguere un download di modello locale falso da uno autentico?
Verificate le dimensioni del file rispetto al numero di parametri: SlowMist segnala che un modello Q4_K_M da 27 byte occupa più di 16 GB, quindi un download di poche centinaia di kilobyte non può contenere pesi reali e i payload dannosi possono nascondersi nelle risorse scaricabili di un repository anziché nel suo codice sorgente visibile.
Hannah Collymore
Hannah è una scrittrice e redattrice con quasi dieci anni di esperienza nella scrittura di blog e nella cronaca di eventi nel settore delle criptovalute. Collabora con Cryptopolitan, occupandosi della pagina notizie e analizzando gli ultimi sviluppi in ambito DeFi, RWA, regolamentazione delle criptovalute, intelligenza artificiale e tecnologie all'avanguardia. Si è laureata in Economia aziendale presso l'Università di Arcadia.
