За пет дена нападнал 100 компании: Вештачката интелигенција отвора нова ера на сајберкриминал

Вештачката интелигенција отвора ново поглавје во сајберкриминалот, во кое за напади од големи размери повеќе не се потребни огромни тимови, месеци подготовка или милионски буџети. Новооткриен случај покажува колку брзо автоматизираните алатки можат да се претворат во моќно оружје кога ќе завршат во погрешни раце.

Хакер кој зборува кинески за само пет дена користел агенти базирани на вештачка интелигенција за напади врз околу 100 организации. Во операцијата биле користени модели на DeepSeek и Kimi, како и постара верзија на Claude на компанијата Anthropic. Според истражувањето на компанијата за сајбербезбедност Gambit Security, целиот напад чинел само околу 8.000 долари.

Размерите на операцијата стануваат уште позагрижувачки кога ќе се погледнат пронајдените податоци. На серверот што го користел напаѓачот биле откриени информации за најмалку 618.000 кредитни картички, од кои околу 488.000 им припаѓале на корисници од Соединетите Американски Држави. Не е познато дали украдените податоци биле искористени за повлекување пари или за купување.

Компанијата Overwatch Data, која работи на спречување финансиски измами, ги анализирала податоците и со висок степен на сигурност утврдила дека станува збор за единствени и автентични информации.

Сè уште не е утврдено колку од стоте нападнати организации навистина биле успешно пробиени. Истражувањето, сепак, покажало дека меѓу 10 и 15 септември напаѓачот имал пристап до најмалку 30 веб-страници.

Меѓу целите биле и големи американски компании. Според податоците што останале на инфраструктурата на напаѓачот, биле нападнати голема мултинационална компанија од угостителскиот сектор со годишни приходи поголеми од 10 милијарди долари, голема американска авиокомпанија и интернет-трговец со мода со приходи поголеми од една милијарда долари. Цели биле и повеќе помали компании.

Нападот бил откриен по грешка на самиот хакер. Дел од инфраструктурата што ја користел останала јавно достапна на интернет. Истражувачите така добиле увид во украдените информации, користените алатки и инструкциите што биле давани на моделите со вештачка интелигенција.

Токму тие податоци покажале колку голем дел од работата бил автоматизиран. Наместо напаѓачот рачно да ја анализира секоја веб-страница, агентите добивале задача да ги бараат нејзините слабости и да испробуваат различни начини за пристап.

Истражувачите забележале дека системите биле способни да приспособуваат различен пристап за различни компании. Кога еден начин не функционирал, се барале други можни влезни точки и слабости. Така еден човек можел истовремено да насочи автоматизирани системи кон голем број цели.

Во дел од случаите, по добивањето пристап до веб-серверите, агентите имале задача да собираат податоци и да поставуваат таканаречени скимери во системите за интернет-продажба. Станува збор за софтвер што може да ги пресретне податоците од платежните картички во моментот кога купувачот ги внесува на веб-страницата.

Истражувачите пронашле и инструкции за отстранување на траги по преземањето на податоците, што укажува дека автоматизацијата не била користена само за пронаоѓање слабости, туку и за повеќе фази од самиот напад.

Особено впечатлив е трошокот. Според податоците на Gambit Security, поединечните напади чинеле меѓу три и 180 долари по цел. Тоа покажува колку вештачката интелигенција може да ја намали финансиската и техничката бариера за организирање сајбернапади од голем размер.

Во операцијата биле комбинирани повеќе модели и алатки со отворен код. Истражувачите утврдиле дека инфраструктурата почнала да се подготвува уште во јули, а биле користени и системи што овозможуваат различни модели со вештачка интелигенција да работат заедно.

Случајот истовремено покажува дека безбедносните ограничувања кај поновите модели можат да имаат ефект. Според логовите што останале на серверот, обидите за користење понови верзии на Claude биле блокирани, додека постари верзии биле дел од системот употребен во нападите.

Anthropic потврдил дека ја идентификувал и блокирал сметката што била користена во операцијата. До објавувањето на првичните информации, DeepSeek и Moonshot AI, компанијата зад Kimi, не одговориле на барањата за коментар.

Во меѓувреме, истражувачите почнале да ги известуваат погодените компании. Некои од нив потврдиле дека биле нападнати, но не ги потврдиле целосните размери на компромитирањето.

Податоците за картичките биле доставени и до компании од платежната индустрија. Во еден од случаите, платежен процесор утврдил дека најмалку 60 проценти од проверените картички претходно не биле означени како потенцијално поврзани со измама. Според истражувачите, навременото откривање можело да спречи дополнителни финансиски злоупотреби.

Случајот е значаен и поради уште една причина. Тој покажува дека за сериозна злоупотреба не е секогаш неопходен пристап до најновите и најмоќните системи со вештачка интелигенција. Комбинирањето постари модели со алатки со отворен код може да биде доволно за создавање автоматизиран систем способен да бара ранливости и да напаѓа голем број цели со голема брзина.

Она што некогаш бараше значително време, знаење и човечки ресурси сега може во голем дел да се автоматизира. Во овој случај, еден напаѓач успеал да насочи системи со вештачка интелигенција кон околу 100 организации за само неколку дена, со вкупен трошок од околу 8.000 долари.

Токму тоа е најголемото предупредување од случајот. Опасноста не е само во тоа што вештачката интелигенција може да открива софтверски слабости, туку и во брзината и обемот со кои тие способности можат да се применат. Со автоматизацијата, еден напаѓач може да направи работа за која порано би биле потребни многу повеќе луѓе, време и пари, што отвора сосема нов предизвик за компаниите и индустријата за сајбербезбедност.