Китайский хакер использовал «армию» агентов на искусственном интеллекте для взлома сайтов более чем 100 компаний, включая Deere & Company, SharkNinja и Cummins. Об этом сообщило агентство Reuters со ссылкой на ведущего исследователя угроз в NorForge Снорре Фагерланда.
Злоумышленник поручил серию хакерских атак ИИ‑агентам, которые часами автономно исследовали и взламывали целевые сайты.
Фагерланд обнаружил этого хакера во время сканирования интернета в поисках случайно оставленных в открытом доступе открытых панелей управления средой Cairn. Со 2 октября исследователь выявил около 20 случаев использования Cairn в злонамеренных целях и наблюдал за действиями киберпреступников, когда они запускали свои ИИ‑инструменты в сети.
По словам Фагерланда, его открытие стало реальным доказательством того, что коммерчески доступные ИИ‑агенты могут осуществлять сложные вторжения от начала до конца без вмешательства человека, значительно увеличивая возможности одного злоумышленника.
Reuters не смогло установить, в какой степени эта серия атак привела к несанкционированному извлечению информации.
Deere & Company приняла меры для устранения последствий инцидента и опровергла, что злоумышленник получил доступ к конфиденциальной информации. SharkNinja сообщила, что атака затронула отдельный сайт, содержащий только информацию о технической поддержке продукции. Угрозу локализовали, заверил производитель бытовой техники. Cummins «расследует сообщение о потенциальной кибератаке на сайт», управляемый одним из её сторонних поставщиков. Также взломы сайтов подтвердили две неназванные небольшие компании.
Один из хакеров, за которым наблюдал Фагерланд, украл огромное количество данных кредитных карт. Другой пытался использовать ИИ‑агентов для ограбления криптовалютной биржи. Самым результативным оказался хакер, говорящий на китайском языке. С 25 сентября он запустил свою «армию» ИИ‑агентов против сайтов интернет‑магазинов в США, Канаде, Австралии и Японии.
Инструкции агентов содержали менее чем 100 китайских иероглифов. К середине октября агенты злоумышленников попытались взломать более 1,2 тыс. сайтов. Успешные атаки обычно занимали около 23 часов поиска и проверки уязвимостей. Фагерланд подсчитал, что в ходе кампании, в которой использовались модель DeepSeek и Claude Code от Anthropic, злоумышленники потратили токены примерно на $5 тыс. — около $50 за каждый успешный взлом.
Исследователь рассказал, что он был впечатлён некоторыми методами, использованными ИИ‑агентами для взлома жертв. В одном случае, не обнаружив уязвимостей в общедоступном приложении крупной компании, агенты тщательно изучили цифровые записи, чтобы найти связанную инфраструктуру. Агенты обнаружили общедоступную панель управления, выявили скрытую уязвимость в способе обработки данных и после нескольких часов проб и ошибок использовали её, чтобы обманом заставить сервер выполнить вредоносные команды.
