Изследване на Palo Alto Networks показва как генеративният ИИ вече може самостоятелно да открива, анализира и атакува потенциални цели с минимална човешка намеса
Автономните кибератаки, подпомагани от изкуствен интелект, вече не са теоретична концепция, а реалност. Ново разследване на екипа Unit 42 на Palo Alto Networks разкрива кампания, при която китайскоговорящ заплахов актьор използва модела DeepSeek и агента с отворен код Hermes Agent, за да автоматизира почти целия процес по откриване и експлоатация на уязвими системи.
Операцията е свързана с потребител, използващ псевдонимите „knaithe“ и „KnYuan“, който се представя като „изследовател по бинарна сигурност“. Разследването започва след необичайна грешка – Hermes Agent неволно създава публично достъпен уеб сървър от собствената си работна директория. Така изследователите получават достъп до API ключове, експлойти, списъци с потенциални цели, история на изпълнените команди и дневници на взаимодействието между оператора и ИИ.
DeepSeek поема ролята на автономен атакуващ агент
Анализът показва качествена промяна в начина, по който ИИ може да бъде използван в кибероперации. Вместо човекът да управлява всяка стъпка, операторът поставя единствено първоначална задача, след което Hermes Agent самостоятелно взема решения.
В конфигурацията си платформата използва DeepSeek като логически двигател, работи в режим YOLO, който позволява изпълнение на команди без допълнително потвърждение, получава инструкции чрез Telegram и използва търсачката FOFA за откриване на интернет-достъпни системи.
По време на една от сесиите, проведена през май 2026 г., агентът първоначално търси уязвими инсталации на Langflow, свързани с CVE-2026-33017. След като не открива успешен начин за компрометиране, той сам анализира публични хранилища с експлойти, избира нова цел – платформата n8n, идентифицира над 647 000 потенциално достъпни инстанции и започва автоматично да проверява кои от тях могат да бъдат атакувани чрез комбинация от CVE-2026-21858 и CVE-2025-68613.
В крайна сметка атаките не успяват, тъй като необходимите форми за качване на файлове изискват удостоверяване. Въпреки това изследователите подчертават, че процесът по избор на цели, анализ на уязвимости и подготовка на експлоатацията е извършен изцяло автономно.
От помощник към самостоятелен участник в атаката
Според Unit 42 най-важният извод не е дали конкретната операция е успешна, а скоростта и нивото на автоматизация, които вече са възможни. Дейности, изискващи часове или дни ръчен анализ, могат да бъдат изпълнени за минути от ИИ агент.
Разследването показва още, че нападателят е извършил и ръчни атаки срещу над 460 системи, използвайки уязвимости в Citrix NetScaler, Apache Tomcat, Marimo Notebook, Windows IKE VPN и други продукти. Потвърдени са три успешни компрометирания на устройства с CVE-2026-3055, при които са извличани данни от паметта с цел кражба на удостоверяващи сесии.
Любопитен детайл е, че в инфраструктурата са открити и други ИИ платформи като Qwen, GLM, Kimi, MiniMax, Claude Code и OpenAI Codex, но те са използвани значително по-рядко от DeepSeek.
Случаят ясно показва, че бъдещето на кибератаките няма да бъде доминирано само от по-ефективни експлойти, а и от автономни ИИ агенти, способни самостоятелно да откриват, оценяват и приоритизират цели. Макар настоящата кампания да не е довела до масови компрометирания, тя демонстрира колко бързо генеративният ИИ се превръща в инструмент, който може значително да намали времето, знанията и човешките ресурси, необходими за провеждането на сложни кибероперации.
