«Лаборатория Касперского» обнаружила кибератаки на образовательные организации в Африке и Латинской Америке, в которых искусственный интеллект управлял действиями взломщиков. С помощью CyberStrikeAI злоумышленники захватывали привилегированные учётные записи, перемещались по корпоративным сетям и собирали данные.
В одном из расследованных инцидентов от установки CyberStrikeAI до компрометации учётных записей администраторов домена прошло всего три-четыре дня. Последний этап, включавший проникновение на другие компьютеры, массовое извлечение учётных данных и экспорт базы данных, занял менее часа. Исследователи восстановили последовательность действий по следам активности злоумышленников.
CyberStrikeAI представляет собой открытую платформу для автоматизированного тестирования безопасности, разработанную в китайском сообществе специалистов по кибербезопасности. В отличие от обычных хакерских инструментов, система объединяет сервер удалённого управления, набор средств атаки и большую языковую модель. Человек задаёт цель, а ИИ выбирает необходимые команды, анализирует ответы компьютеров и определяет дальнейшие действия.
Главная особенность архитектуры заключается в расположении искусственного интеллекта. Языковая модель работает на сервере злоумышленников, а на заражённых компьютерах находится обычный агент удалённого управления. Агент получает команды, выполняет их и возвращает результаты. Поэтому корпоративные средства защиты не видят обращений к ChatGPT, Claude или другим ИИ-сервисам. Для атакованной сети происходящее выглядит как традиционное удалённое управление вредоносной программой.
Восстановленная хронология показывает, как менялась скорость атаки. Сначала злоумышленник вручную проник через скомпрометированный Microsoft SQL Server версии 16.0.1000, изучил компьютер и подготовил инструменты. Начальная разведка заняла почти сутки, после чего последовала двухнедельная пауза. Затем атакующий установил агент CyberStrikeAI, который за две минуты закрепился в системе и собрал первые сведения, а следующие пять часов изучал структуру корпоративного домена.
Для закрепления в Windows программа создавала запланированное задание SystemUpdate, позволяющее запускаться повторно. Вредоносные скрипты выполнялись через PowerShell, а отдельные команды кодировались в Base64, чтобы затруднить обнаружение по ключевым словам. Для исследования Active Directory система формировала LDAP-запросы, искала привилегированные учётные записи и проверяла возможности атак Kerberoasting и AS-REP Roasting.
После получения необходимых прав атакующие извлекали пароли и другие секреты из памяти процесса LSASS, использовали переименованную утилиту Mimikatz и проводили атаки DCSync и Golden Ticket. Для перемещения по сети применялись стандартные механизмы Windows, включая SMB и WMI. CyberStrikeAI также создавал SQL-запросы под конкретные базы данных, собирал файлы и передавал информацию на управляющий сервер.
Исследователи обнаружили признаки как минимум двух отдельных наборов вредоносных агентов для Windows и Linux. Внутри каждого набора совпадали метаданные сборки, однако между наборами не нашлось общих управляющих серверов. Поэтому специалисты не смогли установить, действовал ли один оператор или несколько независимых групп. Точное количество пострадавших организаций и объём похищенной информации также не раскрываются.
Косвенные признаки указывают на китайскоязычных операторов. В скриптах присутствовали комментарии на китайском языке, для проверки сетевого доступа использовался китайский сервис dnslog.cn, а большинство перезапусков управляющих серверов приходилось на рабочие часы часового пояса UTC+8. Однако происхождение CyberStrikeAI и язык команд не доказывают причастность китайских государственных структур или какой-либо известной хакерской группировки.
Похожие операции ранее обнаружила Trend Micro. В опубликованном 27 октября расследовании компания описала использование CyberStrikeAI против организаций преимущественно в Японии, а также на Тайване и в Гонконге. Исследователи получили доступ к управляющей панели, где работали 44 ИИ-агента с разными задачами, от поиска уязвимостей до извлечения данных. Платформа автоматически записывала результаты проверок и формировала отчёты.
В октябре система проверила как минимум 19 организаций, включая не менее 16 японских. Однако признаки глубокого проникновения обнаружились лишь у небольшой части целей. Во многих случаях сама платформа фиксировала отсутствие успешного доступа, установленной веб-оболочки и выгруженных данных. Наиболее подробно изученный взлом начался с общедоступного административного интерфейса устаревшей веб-системы, который не требовал авторизации. Неизвестные уязвимости для проникновения не понадобились.
Trend Micro установила, что CyberStrikeAI распределял операции между несколькими целями и ограничивал интенсивность запросов к каждой организации. Такой подход позволял проводить множество проверок одновременно, не создавая слишком заметной активности в отдельной сети. Помимо разведки и эксплуатации известных недостатков защиты, платформа могла автоматически создавать японские формы и поддельные страницы входа. Связь японской кампании с атаками, расследованными «Лабораторией Касперского», пока не установлена.
Следы CyberStrikeAI встречались и в инфраструктуре группировок, атакующих российские компании. Специалисты F6 обнаружили платформу на сервере, связанном с PhantomCore, действующей против российских организаций. Однако в момент исследованной атаки CyberStrikeAI не работал, поэтому подтвердить непосредственное применение платформы в той операции не удалось. Исследователи допускают, что злоумышленники могли использовать её для предварительной разведки или других кампаний.
Новые расследования показывают, что искусственный интеллект уже способен управлять значительной частью реального взлома, а не просто помогать хакерам писать скрипты. При этом CyberStrikeAI использует давно известные методы проникновения и повышения привилегий. Новизна заключается прежде всего в скорости, масштабе и способности системы самостоятельно выбирать следующие шаги без постоянного участия человека.
Для корпоративной защиты появление таких инструментов не требует принципиально новых методов обнаружения. Подозрительный запуск команд из процесса sqlservr.exe, создание удалённых заданий, извлечение содержимого LSASS, необычные LDAP-запросы и соединения с управляющими серверами остаются заметными признаками атаки. Главная сложность заключается в сокращении времени на реакцию. Пока специалисты разбирают отдельные события, автоматизированная система может уже исследовать соседние компьютеры и переходить к следующему этапу взлома.
