Уязвимости в системах. ИИ-агенты помогли одному хакеру взломать более 100 сайтов
Один хакер с помощью ИИ-агентов атаковал более 1200 сайтов в США, Канаде, Австралии и Японии, похищая данные, номера банковских карт и криптовалюту.
О кампании сообщила компания по кибербезопасности NorForge.
Согласно отчету NorForge, опубликованному 19 октября, атака началась 25 сентября. Злоумышленник, говорящий по-китайски, использовал систему Cairn для координации работы ИИ-агентов. Это инструмент с открытым исходным кодом для управления ИИ и выполнения сложных задач, доступный на GitHub.
Агенты самостоятельно искали уязвимости в системах электронной коммерции и пытались получить к ним доступ. Успешными оказались примерно 10% попыток. При этом исследователи зафиксировали более 100 взломанных сайтов компаний разного масштаба.
Особенностью кампании стала простота управления. По данным Reuters, ссылающегося на исследование NorForge, хакеру было достаточно коротких инструкций на китайском языке — менее 100 символов. Некоторые команды сводились к фразам вроде «получить данные банковских карт» или «получить криптовалюту».
В среднем ИИ-агент тратил около 23 часов на выполнение задачи по взлому. В отдельных случаях ему удавалось проникнуть в систему менее чем за сутки. Для этого агенты могли анализировать цифровые записи, находить доступные из интернета панели управления и разрабатывать способы принуждения сервера к выполнению вредоносных команд.
По оценкам NorForge, кампания обошлась примерно в 5000 долларов (около $5 тыс.) — эти средства пошли на оплату токенов, то есть вычислительных ресурсов, необходимых для работы ИИ-моделей. Согласно расчетам исследователей, затраты составили около 50 долларов на каждый успешный взлом.
Для работы Cairn использовались, в частности, модели DeepSeek китайского происхождения и Claude Code от Anthropic. Сама система Cairn координировала действия агентов и распределяла между ними задачи.
Исследователи также обратили внимание на то, что некоторые пользователи оставляли панели управления Cairn открытыми для посторонних. Это позволяло специалистам по кибербезопасности выявлять подобные операции и наблюдать за взаимодействием злоумышленников с ИИ.
Этот случай демонстрирует, как ИИ-агенты могут автоматизировать значительную часть кибератак, снижая потребность в глубоких технических знаниях и ручной работе злоумышленника.