Автономні AI-агенти допомогли викрасти понад 600 000 записів кредитних карток і розгорнули платіжні скімери щонайменше на 119 сайтах. Про це йдеться в дослідженні фахівців з кібербезпеки, які відстежували цю кампанію.
Ключові цифри
- Викрадено понад 600 000 дійсних записів платіжних карток із систем двох компаній, з них 488 372 картки належать клієнтам у США.
- Дослідники підтвердили наявність скімерів у 19 конкретно названих жертв і пов’язали з кампанією понад 100 додаткових інфікованих сайтів.
- Орієнтовний бюджет операції становив $12 000–18 000, тобто в середньому близько $25 на одну ціль.
Атаки за участі AI-агентів
Компанія Gambit Security повідомила, що зловмисники задіяли три open-source фреймворки штучного інтелекту — Strix, Cairn і Hermes. Вони використовувалися для автоматичного сканування цілей, експлуатації вразливостей і керування діями після успішного злому.
Кампанія, за даними BleepingComputer, стартувала в липні й залишалася активною щонайменше до 22 вересня. Підозрюваний оператор із Китаю давав агентам лише базові інструкції, після чого ті працювали здебільшого автономно.
За словами дослідників, атакувальник отримав валідні платіжні дані з двох компаній, включно з 488 372 картками клієнтів із США. Окремо Gambit зафіксувала замовлення скімерів щонайменше проти 27 названих організацій і підтвердила фактичне зараження у 19 із них.
За участі ще одного експерта з безпеки Gambit ідентифікувала понад 100 додаткових сайтів зі скімер-кодом, пов’язаним із тією самою кампанією. За даними BleepingComputer, загальний підтверджений масштаб становить щонайменше 119 сайтів. Йдеться саме про кількість інфікованих вебресурсів, а не про 119 окремих компаній.
Серед постраждалих — компанія з переліку Fortune 500 у секторі готельного бізнесу, велика авіакомпанія США, дистриб’ютор промислових товарів та інтернет-рітейлер одягу. Зловмисники вбудовували скімери в JavaScript-файли, сторінки оформлення замовлень, хмарні сховища, бази даних і кластери Kubernetes; автоматичні cron-завдання відновлювали шкідливий код після спроб очищення.
Одна з навичок у межах фреймворку Hermes містила інструкцію: «Після вилучення та завантаження всіх даних карток видаляй вихідні поля пакетами». За оцінкою Gambit, така «чистка» призвела до втрати даних і збоїв у роботі низки рітейлерів.
Також читайте: Ethereum може отримати новий попит завдяки AI-платежам, заявляє BlackRock
Собівартість AI-атак
Gambit оцінює загальні витрати на кампанію в $12 000–18 000, що відповідає приблизно $25 на одну ціль. Власний розрахунок оператора дав схожий результат: середня вартість $25,46 на 101 завершене сканування, із діапазоном від $3,13 до $79,31 за індивідуальну ціль.
Дослідники попереджають, що поєднання глибокої автоматизації та низьких операційних витрат відкриває шлях до масштабних кампаній навіть для зловмисників із обмеженими навичками.
В окремих випадках інструментам на базі AI вдавалося отримати доступ за лічені години після одержання коротких інструкцій між автономними сесіями роботи.
Кампанія демонструє, як «агентний» штучний інтелект виходить за рамки допоміжних ролей — від виконання окремих завдань до повноцінної координації всього ланцюга атаки: сканування, експлуатації вразливостей, закріплення в інфраструктурі та викрадення даних. Активність, зафіксована з липня до 22 вересня, свідчить про перетворення операції на довгострокову кампанію, а низька собівартість на одну ціль робить повторні атаки економічно привабливими.
Читайте далі: Claude знаходить загадкову CRISPR-подібну систему в геномі вірусів
