- Регистрация
- 29.05.26
- Сообщения
- 268
- Реакции
- 108
Китайскоязычный игрок с угрозами использует модель DeepSeek AI и агент Hermes с открытым исходным кодом для проведения автономных кибератак на открытых серверах с ограниченным участием человека.
Активность была обнаружена исследователями Pato Alto Networks Unit 42 после того, как Hermes случайно создал веб-сервер из своего домашнего каталога, обнажив среду злоумышленника, включая клавиши API, сценарии эксплуатационных устройств, списки целей, историю оболочек и журналы атак ИИ.
Подразделение 42 приписывает эту деятельность китайскому субъекту угрозы, действующему под псевдонимами «knaithe» и «KnYuan», который называет себя «исследователем бинарной безопасности».
Хотя автономные атаки, наблюдаемые подразделением 42, не смогли успешно скомпрометировать целевые серверы, исследователи говорят, что кампания иллюстрирует наступательный рабочий процесс ИИ, способный обнаруживать, оценивать и атаковать уязвимые системы.
«Хотя наблюдаемая кампания имела ограниченные последствия, рабочий процесс подтверждает функциональный, сквозной автономный наступательный потенциал», — говорится в сообщении.
DeepSeek используется для автономных атак
Угрожающий использовал DeepSeek в качестве инструмента рассуждения Hermes Agent, ИИ с открытым исходным кодом, способный взаимодействовать с операционными системными терминалами, выполнять команды и подключаться к Интернету.
Агент поддерживает режим «Yolo», который позволяет ему работать и выполнять команды, даже рискованные, без предварительного запроса разрешения у своего оператора.
Hermes был настроен на принятие инструкций из Telegram-канала, использования пользовательских навыков наступательной безопасности и интеграции с поисковой системой интернет-активов FOFA.
Блок 42 восстановил сессию мая 2026 года, на которой оператор, по-видимому, выполнил только первоначальную задачу, после чего агент проводил оставшуюся деятельность автономно без обратной связи с человеком.
Агент впервые нацелился на интернет-серверы Langflow, уязвимые для CVE-2026-33017, загрузив публичный эксплойт, идентифицировав 84 открытых экземпляра через FOFA и сканируя их на наличие уязвимых конфигураций.
Определив, что доступные цели не могут быть использованы, агент искал другие потенциальные уязвимости для сканирования уязвимых устройств.
Затем DeepSeek проанализировал несколько публичных хранилищ эксплойтов, прежде чем выбрать платформу автоматизации рабочего процесса, на которую было выявлено более 647,000 случаев, выявленных через FOFA.
Агент загрузил эксплойт, который цепочил CVE-2026-21858 и CVE-2025-68613, идентифицировал серверы, работающие под управлением уязвимых версий, и проверил их на наличие неаутентифицированных форм загрузки файлов, необходимых для завершения атаки.
Однако обнаруженные формы требовали аутентификации, и подразделение 42 говорит, что автономные попытки не смогли скомпрометировать какие-либо цели.
В подразделении 42 говорится, что кампания важна, потому что агент независимо исследовал уязвимости, определяя, какие цели были лучшим вариантом, загружал код эксплойта, а затем пытался использовать найденные цели за считанные минуты, что обычно занимает много часов.
«Этот автономный процесс идентификации цели, выборки и сужения области применения примечателен тем, что система выполнила сотни часов анализа ручного таргетинга всего за несколько минут, а также управляла своими собственными вычислительными ресурсами», - объяснил Пало Альто.
В то время как агент ИИ широко использовался, актер угрозы также провел ручные атаки на более чем 460 систем, используя уязвимости, затрагивающие Citrix NetScaler, Apache Tomcat, Marimo Notebook, Windows IKE VPN и другие продукты.
Подразделение 42 подтвердило три успешных компромисса, нацеленных на уязвимость Citrix NetScaler CVE-2026-3055, которую актер использовал для извлечения памяти и поиска файлов cookie аутентификации, которые могут быть использованы для захвата сеансов.
Актер также настроил другие платформы кодирования ИИ, включая Qwen, GLM, Kimi, MiniMax, Claude Code и кодекс OpenAI, но Unit 42 обнаружил, что они используются не часто.
Автономный поток атаки ИИ
Источник: Группа 42 Пало-Альто
Гермес, использованный в предыдущей кибератаке
Обнаженная кампания ИИ произошла после того, как еще один недавно раскрытый инцидент, в котором плохо защищенная инфраструктура Hermes раскрыла подробности о предполагаемой кибератаке против Министерства финансов Таиланда.
На прошлой неделе BleepingComputer сообщил, что Hunt.io и исследователь безопасности Боб Дьяченко обнаружили открытые веб-каталоги, содержащие инструменты эксплойтов, веб-оболочки, учетные данные, компилируемые полезные нагрузки и журналы активности Hermes.
Эти журналы показали, что Hermes работает в режиме без присмотра «YOLO» для автоматизации после эксплуатации, включая поиск возможностей для эскалации привилегий, перечисление услуг, проверку контейнеров, прохождение файловых систем и каталогизацию документов, хранящихся в системах Министерства финансов.
Однако более ранний инцидент не показал, что Hermes самостоятельно выбрал цель или определил, как ее скомпрометировать.
Оператор-человек поставлял цели, цели и инструменты атаки, в то время как Hermes автоматизировал рутинную деятельность после доступа, по-видимому, уже был получен.
Для просмотра ссылки Войди