CyberStrikeAI користи 44 агенти со вештачка интелигенција за автоматизирање хакерски операции против цели во Јапонија

Истражувачи за сајбер-безбедност објавија детали за три сајбер-напади насочени кон организации во Јапонија, во кои вештачката интелигенција (AI) имала клучна улога — или директно управувала со нападите или му помагала на човечки оператор.

TrendAI, која анализирала три изложени серверски околини што ги користеле заканувачките актери за спроведување злонамерни сајбер-операции, наведе дека овие случаи се разликуваат од претходно објавените напади во кои бил користен ARTEX, автономна рамка за тестирање на пенетрација со AI, за идентификување цели во Јужна Кореја и Јапонија.

„Во овие околини имаше алатки за извидување и напади, скрипти, списоци на цели, резултати, логови и историја на команди“, изјавија безбедносните истражувачи Бакуеи Мацукава и Џозеф К. Чен. „Тие се движеа од работни простори што искусни оператори ги користеле претежно рачно, до платформи со AI-агенти што го автоматизирале целиот работен процес, вклучително и командувањето и контролата.“

Првиот од трите напади го искористувал CyberStrikeAI, уште една алатка со отворен код за тестирање на пенетрација, која претходно била употребена во кампања насочена кон уредите Fortinet FortiGate. Активноста била концентрирана во краток период во октомври 2026 година.

Нападот управуван со AI ја користел алатката за офанзивна безбедност за автоматизирање на различни фази од нападот во повторлив работен процес. Тој започнувал со извидување, откривање и проверка на ранливости и нивно искористување, а продолжувал со командување и контрола (C2), одржување постојан пристап, ексфилтрација на податоци и автоматизирано известување.

Во процесот учествувале 44 агенти, на кои им биле доделени различни задачи поврзани со нападот. Системот овозможувал и генерирање формулари и лажни страници за најавување на јапонски јазик.

„За краток период, најмалку 19 организации што можевме да ги идентификуваме, од кои најмалку 16 во Јапонија, биле изложени на активности за проверка и потврдување на можностите за напад“, соопшти одделот за корпоративна безбедност на Trend Micro. „За секоја организација постоел извештај во ист формат и индекс на докази. Ова биле резултати од структуриран процес што го спроведувала платформата, а не случајни белешки оставени од оператор.“

Вториот случај е опишан како напад предводен од човек, при што голем јазичен модел (LLM) бил користен за забрзување на планирањето и развојот на алатки. Анализата на инфраструктурата и артефактите укажува дека кампањата била осмислена и за напади врз платформи за AI-работни процеси и услуги за инференција, со цел да се добие голем капацитет за инференција по ниска цена.

Се наведува дека при еден од упадите бил нападнат сервер за географски информациски систем (GIS), кој бил изложен на интернет и користел стандардни акредитиви. Тоа довело до кражба на катастарски и комерцијални податоци, акредитиви за Windows и податоци од е-пошта. Целата кампања траела 24 дена во август и септември 2026 година.

Во третиот случај, улогата на AI била ограничена на развивање алатки и скрипти за операторот. Ова укажува на ограничено учество на технологијата во серија кампањи насочени кон мрежни уреди на Cisco, Citrix, F5 и Yamaha. Напаѓачите ги користеле јавно објавените ранливости, функциите за управување или акредитивите зачувани во конфигурациските датотеки.

Се проценува дека заканувачкиот актер спровел најмалку шест кампањи од јануари до октомври 2026 година, при што повремено напаѓал изложени VPN-уреди и WebLogic-сервери. „Операторот бил искусен, со воспоставени практики за автоматизација и управување со доказите“, соопштија истражувачите.

Во моментов нема докази што укажуваат дека зад овие три инциденти стои ист оператор. Исто така, не е познато дали нападите ги погодиле и другите региони, ниту кои AI-модели биле користени за нивно спроведување.

Сепак, нападите на овие заканувачки актери не се ограничени само на Јапонија и соседните земји, како Јужна Кореја. Операторот зад првиот случај напаѓал организации и во Тајван и Хонг Конг, додека во списоците за откривање WebLogic-сервери во третиот случај биле наведени организации од Обединетото Кралство, Франција, Италија, Катар и Колумбија.

„Вештачката интелигенција им ги зголеми капацитетите на напаѓачите, но нивната работа и понатаму се сведува на барање незаклучени врати“, соопшти TrendAI. „Видовите врати и слабостите што ги оставаат отворени не се променети. Она што се променило е способноста истовремено да се испробаат илјадници можности, да се приспособат нападите на јазикот на целната земја и да се продолжи без замор.“

Овој развој се совпаѓа со откривањето на повеќе кампањи во кои заканувачки актери со различни мотиви интегрирале агентска вештачка интелигенција во постојните работни процеси за офанзивна безбедност. Тоа им овозможува да ги забрзаат истражувањето, развојот на малициозен софтвер и социјалниот инженеринг, како и други фази од нападите.

Ситуацијата дополнително се влошува бидејќи AI сè почесто се користи за забрзување на извидувањето, автоматизирање на донесувањето одлуки и индустријализирање на социјалниот инженеринг. Со тоа се скратува времето меѓу изложувањето на безбедносен пропуст и неговото искористување.

Според Извештајот за дигитална одбрана за 2026 година на Microsoft, AI го намалила медијанското време од откривање на ранливост до нејзино претворање во оружје за напад на значително помалку од 24 часа.

Производителот на Windows додава дека усвојувањето на AI од страна на злонамерните актери го намалува времето, потребното знаење и трошоците за откривање и искористување на слабостите. Истовремено, и напаѓачите и бранителите можат да работат побрзо, во поголем обем и со поголема автономија.

„Клучното прашање не е само дали некој актер има пристап до најнапредната AI-технологија“, соопшти Trend Micro. „Пристапот до способни модели веќе може да донесе значајни оперативни придобивки. Сепак, развиеноста на екосистемот одредува колку сигурно, независно и во колем обем тие способности можат да се одржуваат.“

„AI веќе не е експериментална можност за групите за напредни постојани закани (APT); таа е оперативна компонента што е директно вградена во нивните кампањи.“

Зголемената побарувачка за AI-алатки меѓу заканувачките актери отвори и нов начин за заработка. На пазарот се нудат украдени сесиски токени од AI-провајдери и офанзивни AI-алатки како APEX AI, MessiahGPT и DarkGPT. Ова дополнително ја комерцијализира сајбер-криминалната активност и ги намалува пречките за изведување напредни, долготрајни и тешко забележливи напади.

Минатата недела Microsoft откри дека заканувачки актер поврзан со кинеската држава компромитирал апликација за резервни копии во облак на ConnectWise и го користел ARTEX за најавување во повеќе од 2.250 Microsoft 365-клиенти (tenants).

Активноста му е припишана на Storm-0940, за кој Microsoft наведува дека ја користи оваа рамка уште од септември 2026 година за автоматизирање напади со испробување голем број лозинки врз стотици организации.

„Иако повеќето обиди за напад врз избраните цели не биле успешни, Storm-0940 за кратко време воспоставил привремен, привилегиран пристап до облачните системи во многу организации“, соопшти Microsoft. „Активноста на Storm-0940 покажува како заканувачки актер со широк список на цели може да користи агентска AI-алатка и привилегирани податоци за автентикација за брзо да се обиде да компромитира многу организации.“

Според извештаите на јужнокорејските медиуми, властите идентификувале седум осомничени поврзани со сајбер-криминална операција во која биле компромитирани повеќе од 90 организации во земјата. Во повеќето случаи бил користен ARTEX.

Наводниот организатор на активноста, на возраст од 32 години, работел во компанија за сајбер-безбедност во периодот од 2019 до 2022 година, каде што стекнал знаење за тестирање на пенетрација.

Во 38 од инцидентите, заканувачките актери барале откуп од 360 милиони вони (270.000 долари) во замена за да не ги објават украдените податоци. Се верува дека од компромитираните организации биле извлечени повеќе од 8,2 милиони записи.

Подолу се наведени и некои други кампањи поврзани со AI, документирани во последните недели:

– Финансиски мотивиран заканувачки актер, кој го користи псевдонимот BUGSTER, ја конфигурирал рамката Hermes Agent со DeepSeek V4 како механизам за расудување и Cursor како дополнителна алатка. Безбедносните контроли биле исклучени кај двете алатки. Системот бил користен за кампања со брутална сила против WordPress-страницата на индиски универзитет и за генерирање извештај за пребарување и идентификување ресурси преку REST API.

– Напаѓачот компромитирал и втор јавен универзитет во Индија, од каде што извлекол база со повеќе од 5.200 записи, вклучувајќи лични податоци за идентификација (PII) на студенти. Во трет напад, пребарувал веб-страница во Индија што користи популарна платформа за електронска трговија, со цел да извлече токен за API на продавницата, адреси на е-пошта на администратори, телефонски броеви и идентификатори на трговци за плаќања.

– „Актерот изградил и специјализирани профили на AI-ботови за да стекне експертиза за измами преку VoIP преку разговори, а одржувал и автоматизирани процеси за пробивање Wi-Fi-лозинки и извидување на големи сопственици на криптовалути“, соопшти Unit 42 на Palo Alto Networks. „Особено е важно што способноста за пробивање Wi-Fi бара физичка близина до целта, што укажува дека актерот имал локален пристап до целните локации.“

– Електронската криминална група CyberCartel била забележана како користи систем со повеќе агенти, наречен CARLIY0S, за координирање напади врз банки и даватели на платежни услуги низ Латинска Америка.

Рамката користи когнитивен рој од четири модели Claude со специјализирани улоги, кои „дебатираат за секоја цел и му ја препуштаат одлуката на еден арбитер“ пред да дејствува главниот оркестратор.

„Групата им доделила различни улоги на комерцијалните AI-модели за анализа на целите, развој на нападите и координација на операциите“, соопшти Straiker.

– Заканувачки актери развиле офанзивен AI-агент наменет за киднапирање изложени AI-крајни точки и изведување автономни напади. Инструкциите му овозможуваат да изврши до 100.000 чекори без човечко одобрување, додека легитимниот сопственик на изложената крајна точка ги плаќа трошоците за инференција.

Системот вклучува злонамерна јамка наречена Skynet mode, која користи сет од 74 алатки за скенирање цели, нивно инфицирање, поставување копачи на криптовалути и повторно инфицирање на веќе компромитирани хостови.

– Припадник на операцијата за откупен софтвер The Gentlemen користел Anthropic Claude Code при упади во најмалку шест организации кон крајот на јуни 2026 година. Алатката била користена за генерирање и извршување команди за извидување и искористување ранливости, пишување злонамерни скрипти, менување политики на заштитниот ѕид и идентификување деловни системи со висока вредност.

– Операција за собирање акредитиви, со кодно име Zerofot, изградила скенер наречен „auto_scan“, кој ги интегрирал OpenAI Codex и Claude Code за собирање илјадници API-клучеви и токени од илјадници изложени хостови низ интернетот.

– Рамка за Python генерирана со AI, наречена RAGE, била користена за скенирање услуги изложени на интернет, како Redis, Elasticsearch, Docker, Apache Tomcat, Jenkins, Hadoop YARN, Confluence и Supervisord. Таа се користела за искористување ранливи инсталации, собирање акредитиви и поставување копачи на криптовалути.

– Човечки оператор користел најнапредни AI-модели за автономно да пробие корпоративна мрежа во период од 10 часа. „Актерот компромитирал јавно достапна веб-услуга за да воспостави тунел до мрежата, а потоа поставил автоматизиран агент за извидување за мапирање на внатрешните микросервиси“, соопшти Unit 42.

Подагентите пребарувале низ корпоративните складишта на програмски код и извлекувале токени и лозинки за услуги вградени директно во кодот. Напаѓачот потоа ги собрал главните административни акредитиви и презел контрола врз корпоративна апликација за код, со цел да извлече клучеви за пристап до облачни услуги. Украдените клучеви потоа биле употребени за претворање на AI-крајните точки на жртвата во инфраструктура за понатамошни напади по компромитирањето.

– Осомничен рускојазичен сајбер-актер користел работен процес потпомогнат со AI за искористување на сервери PaperCut NG/MF и компромитирање стотици инстанци.

„Кампањата продолжила и по почетното искористување на ранливостите, со структуриран процес за постексплоатациски активности, кој опфаќал собирање акредитиви за Windows, собирање акредитиви за услуги, преминување кон други системи во внатрешната мрежа, автоматизација со Metasploit и организирање на податоците за жртвите“, соопшти Hunt.io.

– Заканувачки актер што зборува кинески компромитирал веб-страници на повеќе од 100 компании, меѓу кои Deere, SharkNinja и Cummins, користејќи автономен механизам за тестирање на пенетрација наречен Cairn.

Од механизмот било побарано да ги испитува целите, да бара безбедносни слабости што би можеле да доведат до извршување код или преземање контрола врз сметки, да се обидува да ги пробие системите и да краде чувствителни податоци.

„AI истовремено дејствува како мултипликатор на силата на напаѓачите и како дополнително проширување на површината за напад“, соопшти Rapid7. „Генеративната AI ги забрзува воспоставените методи на напад со намалување на времето, вештините и координацијата што претходно биле потребни за нивно спроведување во голем обем.“

„Наместо да воведуваат целосно нови категории на искористување ранливости, заканувачките актери ја интегрираат AI во постојните работни процеси за масовно спроведување фишинг-напади, автоматизирање на извидувањето и усовршување на злонамерните скрипти со поголема брзина и прецизност.“

Извори:

• The Hacker News – CyberStrikeAI Uses 44 AI Agents to Automate Hacking Operations Against Japan Targets The Hacker News