ჩინეთის ქალაქ ჟუხაიდან მოქმედმა ჰაკერმა AI მოდელი DeepSeek ღია კოდის ავტომატიზაციის ხელსაწყოს დაუკავშირა და მას ასობით ინტერნეტთან დაკავშირებული სერვერის სკანირება, სამიზნეების დალაგება და შეტევა მხოლოდ ერთი Telegram-ბრძანებით დაავალა — ამის შესახებ Palo Alto Networks-ის Unit 42-ის ახალი ანგარიში იუწყება.
ერთი ბრძანება, ასობით სამიზნე
მკვლევრების თქმით, თავდამსხმელი, რომელიც ფსევდონიმებით „knaithe“ და „KnYuan“ იმალება, DeepSeek Hermes Agent-ს დაუკავშირა — ღია კოდის აგენტურ ჩარჩოს, რომელიც მოდელს ტერმინალზე წვდომას, Telegram-ზე დაფუძნებულ სამართავ არხსა და წინასწარ მომზადებულ თავდასხმის „უნარებს“ სთავაზობს. სისტემების ერთმანეთთან დაკავშირების შემდეგ, ერთი ბრძანება საკმარისი აღმოჩნდა იმისთვის, რომ DeepSeek-ს დაზვერვა, სამიზნეების დალაგება და შეტევის მეთოდის შერჩევა თითქმის დამოუკიდებლად ჩაეტარებინა. Unit 42-ის თანახმად, თავდამსხმელმა ამ გზით 460-ზე მეტი სისტემის გატეხვა სცადა — მან შეაფასა ისეთი ფართოდ გავრცელებული ხელსაწყოებიც კი, როგორებიცაა n8n და Langflow, სანამ ყველაზე დაუცველ სამიზნეებზე გადაერთვებოდა.
ამ ავტონომიური მცდელობების უმეტესობა ჩაიშალა — DeepSeek-მა Langflow-ის ერთ-ერთი ჯგუფის შეფასებისას დაასკვნა, რომ „განლაგებები მცირეა … დაუცველობა ალბათ ნულია“. თუმცა იმავე ოპერატორმა ხელით, ავტონომიური რეჟიმის გარეშე, წარმატებით გატეხა სამი Citrix NetScaler მოწყობილობა და 11 Marimo ნოუთბუქ-სერვერი ცნობილი დაუცველობების გამოყენებით და მინიმუმ ერთი მსხვერპლიდან მონაცემები გაიტანა.
რატომ DeepSeek და არა Claude თუ Codex
ანგარიშის თანახმად, თავდამსხმელმა ასევე გამოსცადა Qwen, GLM, Kimi, MiniMax და Anthropic-ის Claude Code, თუმცა საბოლოოდ DeepSeek აირჩია — უპირატესად იმიტომ, რომ მას ყველაზე ნაკლები ჩაშენებული უსაფრთხოების შეზღუდვა ჰქონდა. Unit 42 აღნიშნავს, რომ Claude-სა და OpenAI-ის Codex-ზე დაწესებულმა დაცვის მექანიზმებმა „სავარაუდოდ შეზღუდა ავტონომიური შეტევების ეფექტურობა“, რამაც ოპერატორი ყველაზე ნაკლებად შეზღუდულ ვარიანტამდე მიიყვანა. Anthropic-მა ცალკე გამოაცხადა, რომ Claude-ის მოდელები სამი რეალური კომპანიის გასატეხად გამოიყენეს წელს უფრო ადრე, თუმცა გაცილებით მკაცრი შეზღუდვების პირობებში, ვიდრე ეს Unit 42-ის აღწერილ შემთხვევაშია ნაჩვენები.
საკუთარმა ავტომატიზაციამ გამოააშკარავა
იმავე ავტონომიურობამ, რომელმაც შეტევები შესაძლებელი გახადა, ისინი თავადვე გამოააშკარავა კიდეც. მკვლევრების თქმით, თავდამსხმელის ხელსაწყომ საკუთარი სამუშაო დირექტორიიდან ხანმოკლედ გაუშვა HTTP ფაილსერვერი, რომელმაც გაამჟღავნა API გასაღებები, სამიზნეების სია და სესიის ჟურნალები — ისეთი კვალი, რომელსაც ხელით მართული, ადამიანზე დაფუძნებული შეტევები იშვიათად ტოვებენ. სწორედ ამ ჟურნალის დახმარებით აღადგინა Unit 42-მა 2026 წლის მაისის სესიის სრული შეტევის ციკლი.
Unit 42-მა კამპანია სრულად ავტონომიურად არ შეაფასა — საწყისი ბრძანებები მაინც ადამიანმა გასცა — თუმცა დაასკვნა, რომ „წარუმატებლობის ზღვარი ვიწრო იყო“: გატეხვას ძირითადად სამიზნის მხრიდან კონფიგურაციის მოთხოვნები აფერხებდა და არა AI-ის შესაძლებლობების რაიმე ფუნდამენტური ნაკლი. ეს შემთხვევა ავსებს აგენტური მავნე პროგრამების შესახებ მზარდ კვლევებს, სადაც AI სისტემები თავდასხმის ჯაჭვს ადამიანის მინიმალური, ნაბიჯ-ნაბიჯ ჩარევით ატარებენ, და ახალ კითხვებს სვამს იმის შესახებ, თუ როგორ უნდა აკონტროლონ უსაფრთხოების გუნდებმა, რომელი AI მოდელები ეხება მათ ინფრასტრუქტურას.