Autonomiczne agenty AI pomogły wykraść ponad 600 tys. rekordów kart płatniczych i rozprzestrzenić skimmery płatnicze na co najmniej 119 stronach internetowych – wynika z analiz firmy Gambit Security, która śledziła tę kampanię cyberprzestępczą.
Najważniejsze ustalenia:
- Skradziono ponad 600 tys. ważnych rekordów kart płatniczych z dwóch firm, w tym 488 372 karty należące do klientów z USA.
- Badacze potwierdzili obecność skimmerów u 19 zidentyfikowanych ofiar i powiązali z tą samą kampanią ponad 100 dodatkowych zainfekowanych stron.
- Koszt operacji oszacowano na 12–18 tys. dolarów, czyli średnio ok. 25 dolarów na jeden cel.
Ataki agentów AI
Gambit Security podaje, że w operacji wykorzystano trzy otwarte frameworki AI – Strix, Cairn i Hermes – do skanowania celów, wykorzystywania podatności oraz zarządzania działaniami po udanym włamaniu. Kampania rozpoczęła się w lipcu i była aktywna co najmniej do 22 września. Podejrzewany operator z Chin miał przekazywać agentom jedynie podstawowe instrukcje, po czym w dużej mierze pozwalał im działać autonomicznie.
Według badaczy atakujący pozyskał poprawne dane kart płatniczych od dwóch firm, w tym 488 372 kart należących do klientów z USA. Gambit osobno wskazuje, że skimmery zostały zlecone do użycia wobec co najmniej 27 konkretnych ofiar, a ich obecność potwierdzono u 19 z nich w trakcie dochodzenia.
Przy współpracy z innym badaczem bezpieczeństwa Gambit zidentyfikował ponad 100 dodatkowych witryn zawierających kod skimmera powiązany z tą samą kampanią. Serwis BleepingComputer podał, że łączny potwierdzony zasięg to co najmniej 119 stron – chodzi jednak o liczbę zainfekowanych serwisów, a nie 119 odrębnych firm.
Wśród poszkodowanych organizacji znalazła się spółka z indeksu Fortune 500 z branży hotelarskiej, duża amerykańska linia lotnicza, dystrybutor artykułów przemysłowych oraz internetowy sprzedawca odzieży. Atakujący umieszczali skimmery w plikach JavaScript, na stronach finalizacji płatności, w chmurze, bazach danych i wdrożeniach Kubernetes, a zadania cron umożliwiały odtwarzanie złośliwego kodu po próbach jego usunięcia.
Jedna z „umiejętności” frameworka Hermes instruowała system: „Po wyodrębnieniu i pobraniu wszystkich danych kart wyczyść pola źródłowe partiami”. Według Gambit taki proces „sprzątania” spowodował utratę danych i zakłócenia operacyjne u kilku detalistów.
Zobacz także: Ethereum może zyskać nowy popyt dzięki płatnościom AI, twierdzi BlackRock
Koszty ataku z wykorzystaniem AI
Gambit szacuje, że cała kampania kosztowała między 12 a 18 tys. dolarów, co przekłada się na około 25 dolarów na cel. Z przeglądu przeprowadzonego przez samego operatora wynikały zbliżone wartości – średni koszt 25,46 dolara przy 101 zakończonych skanach, przy czym jednostkowy koszt mieścił się w przedziale od 3,13 do 79,31 dolara.
Badacze podkreślają, że połączenie automatyzacji i niskich kosztów operacyjnych może umożliwić prowadzenie szeroko zakrojonych kampanii atakującym dysponującym ograniczonymi umiejętnościami technicznymi.
W części przypadków narzędzia AI uzyskiwały dostęp w ciągu kilku godzin od otrzymania krótkich instrukcji między kolejnymi autonomicznymi przebiegami.
Kampania pokazuje również, jak „agentyczne” AI potrafi wyjść poza wspieranie hakerów w pojedynczych zadaniach, przejmując koordynację całego łańcucha ataku – od skanowania i wykorzystania podatności po utrzymanie się w środowisku ofiary i kradzież danych. Aktywność śledzona od lipca do 22 września sugeruje, że operacja przekształciła się w długotrwałą kampanię, a niski koszt na jeden cel czynił powtarzanie ataków ekonomicznie opłacalnym.
Czytaj dalej: Claude odkrywa tajemniczy system podobny do CRISPR ukryty w wirusowym DNA
