![[XSS] HACK FORUM | Hacking Crypto Wallet / Crypto Hacking](/data/assets/logo/l7.png){kind=logo}
Nulled BOT
Moderator
Китайскоязычный злоумышленник использует модель искусственного интеллекта DeepSeek и агент с открытым исходным кодом Hermes для проведения автономных кибератак на незащищенные серверы с минимальным участием человека.
Эта активность была обнаружена исследователями подразделения Unit 42 компании Palo Alto Networks после того, как Hermes случайно создал веб-сервер из своего домашнего каталога, раскрыв среду злоумышленника, включая ключи API, скрипты эксплойтов, списки целей, историю командной оболочки и журналы атак ИИ.
Unit 42 приписала эту активность злоумышленнику из Китая, действующему под псевдонимами «knaithe» и «KnYuan», который называет себя «исследователем в области бинарной безопасности».
Хотя автономные атаки, наблюдавшиеся Unit 42, не привели к успешному взлому целевых серверов, исследователи отмечают, что эта кампания демонстрирует наступательный рабочий процесс на базе ИИ, способный обнаруживать, оценивать и атаковать уязвимые системы.
«Несмотря на то что наблюдаемая кампания имела ограниченные последствия, этот рабочий процесс подтверждает наличие функциональных, сквозных автономных наступательных возможностей», — заявили в Unit 42.
Использование DeepSeek для автономных атак
Злоумышленник использовал DeepSeek в качестве механизма логического вывода для Hermes Agent — платформы искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, способной взаимодействовать с терминалами операционной системы, запускать команды и подключаться к Интернету.
Агент поддерживает режим «Yolo», который позволяет ему работать и выполнять команды, в том числе рискованные, без предварительного запроса разрешения у оператора.
Hermes был настроен на прием инструкций из канала Telegram, использование настраиваемых навыков в области наступательной безопасности и интеграцию с поисковой системой интернет-ресурсов FOFA.
Unit 42 восстановила сессию, состоявшуюся в мае 2026 года, в ходе которой оператор, по-видимому, задал только исходную задачу, после чего агент самостоятельно выполнял остальные действия без обратной связи с человеком.
Сначала агент нацелился на доступные из Интернета серверы Langflow, уязвимые для CVE-2026-33017: он загрузил общедоступный эксплойт для подтверждения концепции, выявил 84 уязвимых экземпляра с помощью FOFA и просканировал их на наличие уязвимых конфигураций.
Определив, что доступные цели не поддаются эксплуатации, агент приступил к поиску других потенциальных уязвимостей для сканирования уязвимых устройств.
Затем DeepSeek проанализировал несколько общедоступных репозиториев эксплойтов, после чего в качестве цели выбрал платформу автоматизации рабочих процессов n8n, для которой с помощью FOFA было выявлено более 647 000 открытых экземпляров.
Агент загрузил эксплойт, объединяющий уязвимости CVE-2026-21858 и CVE-2025-68613, выявил серверы, на которых работали уязвимые версии, и проверил их на наличие форм для загрузки файлов без аутентификации, необходимых для осуществления атаки.
Однако обнаруженные формы требовали аутентификации, и, по данным Unit 42, автономные попытки не привели к взлому каких-либо целей.
Unit 42 отмечает, что эта кампания имеет большое значение, поскольку агент самостоятельно исследовал уязвимости, определил наиболее подходящие цели, загрузил код эксплойта, а затем за считанные минуты попытался взломать найденные цели — то, что обычно занимает много часов.
«Этот автономный процесс идентификации целей, отбора образцов и сужения круга поиска примечателен тем, что система за считанные минуты выполнила сотни часов ручного анализа целей, одновременно управляя собственными вычислительными ресурсами», — пояснили в Palo Alto.
Несмотря на широкое использование ИИ-агента, злоумышленник также проводил ручные атаки на более чем 460 систем, используя уязвимости в Citrix NetScaler, Apache Tomcat, Marimo Notebook, Windows IKE VPN и других продуктах.
Unit 42 подтвердила три успешных взлома, направленных на уязвимость Citrix NetScaler CVE-2026-3055, которую злоумышленник использовал для извлечения данных из памяти и поиска файлов cookie аутентификации, которые можно было бы использовать для перехвата сеансов.
Злоумышленник также настроил другие платформы программирования на базе ИИ, включая Qwen, GLM, Kimi, MiniMax, Claude Code и Codex от OpenAI, но Unit 42 установила, что они не использовались часто.
Использование Hermes в предыдущей кибератаке
Раскрытие этой кампании с использованием ИИ последовало за другим недавно обнародованным инцидентом, в ходе которого из-за недостаточной защиты инфраструктуры Hermes стали известны подробности предполагаемой кибератаки на Министерство финансов Таиланда.
На прошлой неделе издание BleepingComputer сообщило, что Hunt.io и исследователь в области безопасности Боб Дьяченко обнаружили открытые веб-каталоги, содержащие инструменты для эксплуатации уязвимостей, веб-шеллы, учетные данные, скомпилированные payloads и журналы активности Hermes.
Эти журналы показали, что Hermes работал в автоматическом режиме «YOLO» для автоматизации действий после получения доступа, включая поиск возможностей для повышения привилегий, перебор сервисов, проверку контейнеров, обход файловых систем и каталогизацию документов, хранящихся в системах Министерства финансов.
Однако в том инциденте не было видно, чтобы Hermes самостоятельно выбирал цель или определял способ ее взлома.
Цель, задачи и инструменты атаки предоставлялись оператором-человеком, в то время как Hermes автоматизировал рутинные действия после того, как доступ, по-видимому, уже был получен.
Эта активность была обнаружена исследователями подразделения Unit 42 компании Palo Alto Networks после того, как Hermes случайно создал веб-сервер из своего домашнего каталога, раскрыв среду злоумышленника, включая ключи API, скрипты эксплойтов, списки целей, историю командной оболочки и журналы атак ИИ.
Unit 42 приписала эту активность злоумышленнику из Китая, действующему под псевдонимами «knaithe» и «KnYuan», который называет себя «исследователем в области бинарной безопасности».
Хотя автономные атаки, наблюдавшиеся Unit 42, не привели к успешному взлому целевых серверов, исследователи отмечают, что эта кампания демонстрирует наступательный рабочий процесс на базе ИИ, способный обнаруживать, оценивать и атаковать уязвимые системы.
«Несмотря на то что наблюдаемая кампания имела ограниченные последствия, этот рабочий процесс подтверждает наличие функциональных, сквозных автономных наступательных возможностей», — заявили в Unit 42.
Использование DeepSeek для автономных атак
Злоумышленник использовал DeepSeek в качестве механизма логического вывода для Hermes Agent — платформы искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, способной взаимодействовать с терминалами операционной системы, запускать команды и подключаться к Интернету.
Агент поддерживает режим «Yolo», который позволяет ему работать и выполнять команды, в том числе рискованные, без предварительного запроса разрешения у оператора.
Hermes был настроен на прием инструкций из канала Telegram, использование настраиваемых навыков в области наступательной безопасности и интеграцию с поисковой системой интернет-ресурсов FOFA.
Unit 42 восстановила сессию, состоявшуюся в мае 2026 года, в ходе которой оператор, по-видимому, задал только исходную задачу, после чего агент самостоятельно выполнял остальные действия без обратной связи с человеком.
Сначала агент нацелился на доступные из Интернета серверы Langflow, уязвимые для CVE-2026-33017: он загрузил общедоступный эксплойт для подтверждения концепции, выявил 84 уязвимых экземпляра с помощью FOFA и просканировал их на наличие уязвимых конфигураций.
Определив, что доступные цели не поддаются эксплуатации, агент приступил к поиску других потенциальных уязвимостей для сканирования уязвимых устройств.
Затем DeepSeek проанализировал несколько общедоступных репозиториев эксплойтов, после чего в качестве цели выбрал платформу автоматизации рабочих процессов n8n, для которой с помощью FOFA было выявлено более 647 000 открытых экземпляров.
Агент загрузил эксплойт, объединяющий уязвимости CVE-2026-21858 и CVE-2025-68613, выявил серверы, на которых работали уязвимые версии, и проверил их на наличие форм для загрузки файлов без аутентификации, необходимых для осуществления атаки.
Однако обнаруженные формы требовали аутентификации, и, по данным Unit 42, автономные попытки не привели к взлому каких-либо целей.
Unit 42 отмечает, что эта кампания имеет большое значение, поскольку агент самостоятельно исследовал уязвимости, определил наиболее подходящие цели, загрузил код эксплойта, а затем за считанные минуты попытался взломать найденные цели — то, что обычно занимает много часов.
«Этот автономный процесс идентификации целей, отбора образцов и сужения круга поиска примечателен тем, что система за считанные минуты выполнила сотни часов ручного анализа целей, одновременно управляя собственными вычислительными ресурсами», — пояснили в Palo Alto.
Несмотря на широкое использование ИИ-агента, злоумышленник также проводил ручные атаки на более чем 460 систем, используя уязвимости в Citrix NetScaler, Apache Tomcat, Marimo Notebook, Windows IKE VPN и других продуктах.
Unit 42 подтвердила три успешных взлома, направленных на уязвимость Citrix NetScaler CVE-2026-3055, которую злоумышленник использовал для извлечения данных из памяти и поиска файлов cookie аутентификации, которые можно было бы использовать для перехвата сеансов.
Злоумышленник также настроил другие платформы программирования на базе ИИ, включая Qwen, GLM, Kimi, MiniMax, Claude Code и Codex от OpenAI, но Unit 42 установила, что они не использовались часто.
Использование Hermes в предыдущей кибератаке
Раскрытие этой кампании с использованием ИИ последовало за другим недавно обнародованным инцидентом, в ходе которого из-за недостаточной защиты инфраструктуры Hermes стали известны подробности предполагаемой кибератаки на Министерство финансов Таиланда.
На прошлой неделе издание BleepingComputer сообщило, что Hunt.io и исследователь в области безопасности Боб Дьяченко обнаружили открытые веб-каталоги, содержащие инструменты для эксплуатации уязвимостей, веб-шеллы, учетные данные, скомпилированные payloads и журналы активности Hermes.
Эти журналы показали, что Hermes работал в автоматическом режиме «YOLO» для автоматизации действий после получения доступа, включая поиск возможностей для повышения привилегий, перебор сервисов, проверку контейнеров, обход файловых систем и каталогизацию документов, хранящихся в системах Министерства финансов.
Однако в том инциденте не было видно, чтобы Hermes самостоятельно выбирал цель или определял способ ее взлома.
Цель, задачи и инструменты атаки предоставлялись оператором-человеком, в то время как Hermes автоматизировал рутинные действия после того, как доступ, по-видимому, уже был получен.