Хакер применил агентов искусственного интеллекта (ИИ) для проникновения на сайты более 100 компаний, включая производителя тракторов Deere, SharkNinja и Cummins. Эта операция привлекла внимание благодаря способности выполнять сложные атаки с минимальным участием человека.
Исследователь кибербезопасности Снорре Фагерланд из компании NorForge отслеживал часть этой активности через платформу Cairn. По его оценкам, вся кампания обошлась примерно в 5 тысяч долларов США (25 250 бразильских реалов) на кредиты ИИ.
Как сообщило Reuters, исследователь Снорре Фагерланд обнаружил эту операцию, мониторя установки Cairn, которые были доступны в интернете и использовались для злонамеренных действий. Эта платформа с открытым исходным кодом позволяет координировать агентов ИИ для выполнения различных задач. Специалист смог начать отслеживать работу систем и определять способы их использования в атаках с 2 октября.
Один из случаев, который привлек внимание Фагерланда, касался хакера, говорящего на китайском языке. С 25 сентября он направлял агентов на сайты в Соединенных Штатах, Канаде, Австралии и Японии. Инструкции были краткими, состоящими из менее чем 100 иероглифов на китайском языке, но этого было достаточно, чтобы направить системы в поисках уязвимостей и попыток вторжения.
К концу недели, предшествовавшей публикации репортажа, агенты попытались взломать более 1200 сайтов. Успешные взломы обычно занимали около 23 часов и стоили приблизительно 50 долларов США (249 бразильских реалов) каждый. Операция, по всей видимости, использовала комбинацию DeepSeek и Claude Code, инструмента от Anthropic.
Фагерланд считает, что способность выполнять такие сложные атаки с малым вмешательством человека знаменует собой существенное изменение в ландшафте цифровой безопасности. Он заявил Reuters: «Теперь это новый мир».
Один из эпизодов, отслеженных Фагерландом, помогает понять, как агенты ИИ проводили взломы. После того как системы не нашли уязвимостей в публичном приложении крупной компании, они изменили стратегию и начали анализировать цифровые записи для отслеживания инфраструктуры, связанной с целью. Этот поиск привел к панели управления, доступной через интернет, где была обнаружена ошибка в обработке данных.
После нескольких часов попыток агенты сообщили, что смогли использовать эту уязвимость, чтобы заставить сервер выполнять вредоносные команды. Способность находить альтернативные пути и тестировать ошибку привлекла внимание исследователя. Фагерланд отметил: «Не просто найти такие решения. Это не дело любителя, который просто выполняет скрипты».
Этот случай не был единичным. Мониторинг других активностей на той же платформе позволил исследователю обнаружить различные случаи преступного использования ИИ: один хакер украл большое количество данных кредитных карт, в то время как другой пытался использовать агентов для кражи криптовалютной биржи.
В одном из проанализированных атак Фагерланд наблюдал, как агенты ИИ обходили препятствие во время вторжения. Поскольку они не обнаружили уязвимостей в публичном приложении компании, системы начали изучать цифровые записи в поисках других путей доступа к инфраструктуре цели. Эта стратегия привела к панели управления, открытой в интернете, где была выявлена проблема в обработке данных. А затем агенты потратили часы, тестируя способы эксплуатации этой уязвимости, и в итоге сообщили об успешном принуждении сервера к выполнению вредоносных команд. Для Фагерланда этот подход продемонстрировал технический уровень, выходящий за рамки выполнения готовых скриптов. Исследователь повторил: «Не просто найти такие решения. Это не дело любителя, который просто выполняет скрипты».
Анализ других установок Cairn показал, что это не единственный вид преступлений, совершаемых с помощью агентов. В одной операции хакер похитил значительное количество данных кредитных карт, а в другой преступник пытался использовать ИИ для кражи криптовалютной биржи. Эти случаи демонстрируют, что технология применялась на разных этапах преступной деятельности, а не только при поиске уязвимостей на сайтах.