Pocket-sized Test Pattern Generator Helps Check those CRTs

[Nicholas Murray]’s Composite Test Pattern Generator is a beautifully-made, palm-sized tool that uses an ESP32-based development board to output different test patterns in PAL/NTSC. If one is checking out old televisions or CRTs, firing up a test pattern can be a pretty handy way to see if the hardware is healthy or not.

The little white add-on you see attached to the yellow portion is a simple circuit (two resistors and an RCA jack) that allows the microcontroller to output a composite video signal. All one needs to do is power on the device, then press the large button to cycle through test patterns. A small switch on the side toggles between NTSC and PAL video formats. It’s adorable, and makes good use of the enclosures that came with the dev board and proto board.

In a pinch a hacker could use an original Raspberry Pi, because the original Pi notably included a composite video output. That feature made it trivial to output NTSC or PAL video to a compatible display. But [Nicholas]’s device has a number of significant advantages: it’s small, it’s fast, it has its own battery and integrated charger, and the little color screen mirroring the chosen test pattern is a great confirmation feature.

This is a slick little device, and it’s not [Nicholas]’s first test pattern generator. He also created a RP2040-based unit with a VGA connector, the code of which inspired a hacker’s home-grown test pattern generator that was used to service a vintage arcade machine.

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26 dicembre 1965

"Io non sono di proprietà di nessuno"
Franca Viola rappresenta un simbolo di coraggio e cambiamento nella storia italiana recente, il suo rifiuto del matrimonio riparatore nel 1965 ha contribuito a smantellare una norma arcaica che perpetuava la violenza sulle donne.

Negli anni Sessanta, in Sicilia, il matrimonio riparatore era previsto dall'articolo 544 del Codice Rocco: chi rapiva una donna a scopo di matrimonio poteva evitare la condanna sposandola, estinguendo il reato. Questa pratica rifletteva una cultura patriarcale che vedeva la donna come "proprietà" familiare, specialmente in contesti rurali e mafiosi come Alcamo, in provincia di Trapani.

Franca Viola, una ragazza di 17 anni, sfidò questa logica con il suo "no", aprendo la strada alla legge Fortuna-Baslini del 1968 che abolì tale istituto.

Ad Alcamo, negli anni '60, il clan Rimi dominava: Filippo Melodia, nipote del boss, incarnava quel mix di potere criminale e codici d'onore arcaici.

Il 26 dicembre 1965, Filippo Melodia, ex fidanzato di Franca, irruppe nella casa della ragazza ad Alcamo con 12 complici, devastarono l'abitazione, aggredendo la madre che tentava di difenderla e rapirono anche il fratellino di 8 anni, poi rilasciato.

Franca fu segregata per otto giorni in un casolare isolato e poi nella casa della sorella di Melodia: subì violenze fisiche, sessuali e fu lasciata a digiuno.

Il giorno di Capodanno, i parenti di Melodia contattarono il padre di Franca per la "paciata", un incontro per imporre le nozze riparatorie. I genitori, in accordo segreto con la polizia, finsero di accettare e all'alba del 2 gennaio 1966, le forze dell'ordine fecero irruzione, liberando la ragazza e arrestando il rapitore e i complici.​

A giugno del 1966, il tribunale di Alcamo processa Melodia per ratto, violenza carnale e legami mafiosi: il PM chiede oltre 22 anni. Condannato a 11 anni, esce nel 1976 ma muore assassinato nel 1978 vicino Modena, forse per vendette mafiose.

Il "no" di Franca ispirò la legge 442/1968, abolendo il matrimonio riparatore e aprendo al divorzio (1970).

Simbolo femminista, la sua storia educa generazioni su consenso e autonomia, specie in Sicilia dove mafia e patriarcato si intrecciano ancora.

Oggi, a 76 anni, Franca vive serena con la sua famiglia, ma il suo coraggio resta indelebile.

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Retrotechtacular: IBM’s The World of OCR

Optical Character Recognition (OCR) forms the bridge between the analog world of paper and the world of machines. The modern-day expectation is that when we point a smartphone camera at some characters it will flawlessly recognize and read them, but OCR technology predates such consumer technology by a considerable amount, with IBM producing OCR systems as early as the 1950s. In a 1960s promotional video on the always delightful Periscope Film channel on YouTube we can get an idea of how this worked back then, in particular the challenge of variable quality input.

What drove OCR was the need to process more paper-based data faster, as the amount of such data increased and computers got more capable. This led to the design of paper forms that made the recognition much easier, as can still be seen today on for example tax forms and on archaic paper payment methods like checks in countries that still use it. This means a paper form optimized for reflectivity, with clearly designated sections and lines, thus limiting the variability of the input forms to be OCR-ed. After that it’s just a matter of writing with clear block letters into the marked boxes, or using a typewriter with a nice fresh ink ribbon.

These days optical scanners are a lot more capable, of course, making many of such considerations no longer as relevant, even if human handwriting remains a challenge for OCR and human brains alike.

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Villager: il framework di pentesting basato su AI che preoccupa la sicurezza globale

Il team AI Research (STAR) di Straiker ha individuato Villager, un framework di penetration testing nativo basato sull’intelligenza artificiale, sviluppato dal gruppo cinese Cyberspike. Lo strumento, presentato come soluzione red team, è progettato per automatizzare in modo completo le attività di test di sicurezza, combinando tool di Kali Linux e modelli AI DeepSeektramite protocollo MCP.

Villager è stato pubblicato sul Python Package Index (PyPI.org) ed è liberamente accessibile a livello globale. Nei primi due mesi dalla pubblicazione ha superato i 10.000 download, un dato che ha attirato l’attenzione degli analisti per il potenziale rischio di abuso.

Secondo Straiker, la combinazione tra automazione avanzata e bassa barriera di accesso potrebbe portare Villager a seguire una traiettoria simile a quella di strumenti come Cobalt Strike, nati per usi legittimi ma successivamente adottati su larga scala da attori malevoli.

Un framework a doppio uso

Villager riduce drasticamente il livello di competenza necessario per condurre attività offensive complesse. Automatizzando l’intera catena di strumenti di penetration testing, consente anche a operatori meno esperti di eseguire intrusioni avanzate.

La distribuzione attraverso PyPI rappresenta inoltre un potenziale vettore di supply chain, offrendo agli attaccanti un canale affidabile per ottenere e integrare lo strumento nei propri flussi operativi.

Dal punto di vista operativo, l’uso improprio di Villager potrebbe tradursi in un aumento significativo delle attività automatizzate di scansione, sfruttamento e post-exploitation, con un conseguente aggravio per i team di rilevamento e risposta agli incidenti.

Cos’è l’MCP (Model Context Protocol)

Il protocollo MCP (Model Context Protocol) è uno standard pensato per consentire ai modelli di intelligenza artificiale di interagire in modo strutturato con strumenti esterni, servizi e risorse di sistema. A differenza di una semplice API di inferenza, MCP definisce un meccanismo attraverso il quale l’AI può ricevere contesto operativo, comprendere quali strumenti sono disponibili e invocarli in modo controllato. Questo trasforma il modello da motore puramente conversazionale a componente attivo all’interno di flussi di lavoro complessi.

Dal punto di vista tecnico, MCP introduce un livello di orchestrazione che regola lo scambio di messaggi tra il modello e i cosiddetti “tool”, come ambienti di esecuzione, container, browser automatizzati o utility di sistema. Ogni azione viene descritta e restituita in un formato strutturato, permettendo all’AI di concatenare più operazioni, gestire dipendenze tra task e reagire agli errori. In questo modo è possibile costruire agenti che pianificano, eseguono e verificano attività articolate, mantenendo coerenza e tracciabilità.

Il valore – e al tempo stesso il rischio – di MCP emerge quando viene applicato in contesti sensibili come la sicurezza informatica. Collegando modelli linguistici a strumenti offensivi o di test, il protocollo consente l’automazione di intere catene operative, riducendo drasticamente l’intervento umano. Per questo MCP è considerato una tecnologia abilitante: da un lato rende più efficienti sviluppo, testing e difesa, dall’altro può essere sfruttato per creare framework di attacco autonomi, come nel caso di Villager.

Impatti potenziali per le organizzazioni

Le imprese potrebbero trovarsi di fronte a un incremento di tentativi di scansione ed exploit provenienti dall’esterno, a cicli di attacco più rapidi che riducono le finestre di reazione e a una maggiore difficoltà di attribuzione, dovuta all’uso di strumenti standard in campagne ibride.

Ulteriori rischi riguardano la supply chain e gli ambienti di sviluppo, qualora il pacchetto venga installato su workstation CI/CD o sistemi di test.

Gli analisti suggeriscono di implementare gateway di sicurezza per il protocollo MCP, capaci di ispezionare e filtrare in tempo reale le comunicazioni tra agenti AI e strumenti. È inoltre consigliata una revisione approfondita delle integrazioni AI di terze parti, l’adozione di policy di governance sull’uso dell’intelligenza artificiale e lo sviluppo di capacità di threat intelligence focalizzate sugli attacchi AI-driven.

Tra le misure indicate figurano anche la definizione di procedure di risposta specifiche per incidenti potenziati dall’AI e l’esecuzione di test di sicurezza continui, mirati alle applicazioni abilitate MCP.

Chi è Cyberspike

Cyberspike, riportano i ricercatori di Striker, emerge per la prima volta il 27 novembre 2023, con la registrazione del dominio cyberspike[.]top associato alla Changchun Anshanyuan Technology Co., Ltd., società cinese indicata come fornitore di soluzioni AI e software applicativo.

Tuttavia, l’assenza di un sito web aziendale attivo e di una presenza commerciale verificabile solleva interrogativi sulla reale struttura dell’organizzazione.

Snapshot archiviati dalla Wayback Machine mostrano che nel 2023 l’azienda promuoveva un prodotto denominato Cyberspike, dotato di dashboard per il monitoraggio delle macchine compromesse.

Le funzionalità dichiarate includevano proxy inverso, generatori multistadio e strumenti tipici delle piattaforme di comando e controllo.

Dallo strumento red team al RAT

L’analisi del Cyberspike Studio Installer v1.1.7, caricato su VirusTotal il 10 dicembre 2023, ha rivelato che i plugin inclusi corrispondono a un Remote Access Trojan (RAT) completo. Le capacità individuate comprendono accesso remoto al desktop, keylogging, compromissione di account Discord, controllo della webcam e altre funzioni di sorveglianza.

Ulteriori verifiche hanno dimostrato che l’intera suite Cyberspike coincide con la versione 1.0.7.0 di AsyncRAT, malware noto e diffuso dal 2019, da cui derivano anche varianti come DCRat e VenomRAT.

I componenti analizzati risultano identici per formato, dimensione e linguaggio di programmazione, confermando l’integrazione diretta di AsyncRAT nel prodotto Cyberspike, insieme a plugin aggiuntivi come Mimikatz.

Il rilascio di Villager su PyPI

Il 23 luglio 2025 Cyberspike ha pubblicato Villager Pentesting Tool su PyPI. Il pacchetto automatizza i test di sicurezza utilizzando modelli DeepSeek e include riferimenti a un modello personalizzato denominato “al-1s-20250421”, ospitato su infrastrutture cyberspike[.]top.

L’autore indicato, @stupidfish001, è un ex partecipante a competizioni CTF del team cinese HSCSEC e risulta manutentore di diversi progetti correlati.

Nei due mesi successivi al rilascio, Villager ha totalizzato 10.030 download su Linux, macOS e Windows, con una media di oltre 200 download ogni tre giorni.

Architettura e funzionamento del framework

Villager adotta un’architettura distribuita basata su MCP, con servizi dedicati al coordinamento dei messaggi, alla generazione di exploit tramite RAG (Retrieval-Augmented Generation) e alla creazione automatica di container Kali Linux on-demand. L’orchestrazione si basa su Pydantic AI, che impone formati strutturati agli output per garantire coerenza operativa.

Un elemento critico è rappresentato dai meccanismi di evasione forense: i container sono progettati per autodistruggersi, cancellando log e tracce, e utilizzano porte SSH randomizzate, rendendo più complessa l’analisi post-incidente.

A differenza dei framework tradizionali basati su script, Villager consente l’interazione in linguaggio naturale. I comandi testuali vengono tradotti automaticamente in sequenze di attacco dinamiche grazie all’integrazione con LangChain e DeepSeek v3, accessibile tramite API compatibili con OpenAI.

Un modello C2 orientato alle attività

Il sistema di comando e controllo si basa su FastAPI e su una gestione avanzata delle attività. Obiettivi complessi vengono scomposti in sotto-task, eseguiti anche in parallelo, con monitoraggio continuo dello stato e capacità di recupero automatico in caso di errore. Questo approccio consente una pianificazione adattiva dell’attacco lungo l’intera kill chain.

In uno scenario di test applicativo web, Villager può identificare tecnologie, eseguire scansioni mirate e sfruttare vulnerabilità in modo adattivo.

In contesti più complessi, il framework è in grado di coordinare automazione del browser, generazione di payload, monitoraggio del traffico di rete e persistenza post-exploit, senza ricorrere a playbook statici.

Considerazioni finali

Villager rappresenta un’evoluzione significativa nel panorama degli strumenti di attacco basati sull’intelligenza artificiale.

La sua capacità di orchestrare dinamicamente più vettori offensivi, riducendo al minimo l’intervento umano, abbassa ulteriormente la soglia tecnica per condurre operazioni complesse.

La presenza attiva del framework su piattaforme come VirusTotal conferma che gli attacchi AI-driven non sono più teorici. L’uso del protocollo MCP come ponte tra modelli linguistici e strumenti offensivi introduce un paradigma destinato a influenzare lo sviluppo dei malware futuri, contribuendo alla diffusione delle cosiddette AiPT, le minacce persistenti basate su agenti di intelligenza artificiale.

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