Автономная система на базе модели Kimi K3, состоящая из 32 ИИ-агентов, обнаружила критическую уязвимость в Redis и довела её до рабочего эксплойтiа за 27 минут с момента запуска. Баг относится к классу RCEi (удалённое выполнение кода) и позволяет выполнить произвольный код на сервере через уже аутентифицированное подключение.

По данным Machinelearning, спустя несколько часов та же система якобы нашла ещё и цепочку атаки на Telegram Desktop и iOS, не требующую действий пользователя — через повреждённый видеофайл с автозагрузкой, при этом до полноценного RCE оставался всего один шаг. Если результаты подтвердятся, это означает резкое ускорение автоматизированного поиска критических уязвимостей.

Полный разбор →

Платформа Hugging Face раскрыла факт кибератаки, полностью проведенной автономной системой ИИ-агентов без участия человека. Злоумышленник использовал вредоносный датасет для эксплуатации уязвимостей в пайплайнiе обработки данных, что позволило получить доступ к внутренним серверам и облачным учетным данным.

Инцидент стал показательным примером «агентской» угрозы, прогнозируемой в индустрии. В ходе расследования команда безопасности столкнулась с неожиданным препятствием: коммерческие ИИ-модели блокировали анализ логов из-за жестких защитных фильтров, не позволявших отличить действия специалиста по кибербезопасности от активности хакера.

Полный разбор →

Исследователи компании Sysdig описали первый известный случай, когда программа-вымогатель провела полноценную кибератаку от начала до конца без участия человека — всеми этапами взлома управлял ИИ-агент. Вредонос получил название JADEPUFFERi: агент сам взломал сервер через уязвимость, собрал учётные данные, продвинулся по сети, зашифровал конфигурацию и часть базы данных организации, а затем потребовал выкуп.

Особенность случая в том, что ИИ-агент допустил классическую ошибку: он вывел ключ шифрования на экран всего один раз и не сохранил его. Это означает, что расшифровать данные было невозможно даже при оплате выкупа — жертва в любом случае теряла информацию.

Полный разбор →

Команда Unit 42i обнаружила новую схему кибератак — phantom squattingi: злоумышленники изучают, какие несуществующие домены чаще всего «придумывают» большие языковые модели, и регистрируют эти адреса на себя для фишинга, распространения троянов и кейлоггеров.

Схема работает, потому что LLM галлюцинируют ссылки не случайно, а по внутренним паттернам — разные модели на одинаковые запросы часто выдумывают один и тот же фейковый URL. Пользователю даже не нужно ошибаться при наборе адреса вручную, как при классическом typosquattingi: несуществующий, но убедительный домен ему подсовывает сама нейросеть.

ВыводUnit 42 прогнала 685 тысяч запросов о 913 известных брендах через LLM и собрала 2,1 миллиона ссылок

Полный разбор →