Нов доклад за анализ на киберзаплахите от Gambit Security документира един от най-ясните примери от реалния свят досега за използване на изкуствен интелект като оръжие в рамките на активна рансъмуер кампания.
Изследователите откриха, че предполагаем партньор на операцията за рансъмуер като услуга (RaaS) „The Gentlemen“ е използвал инструмента Claude Code на Anthropic, за да управлява почти всеки етап от компрометирането – от пробива в изложени на интернет VPN устройства до кражбата на домейнови идентификационни данни и извличането на работещи SQL бази данни.
Според доклада киберпрестъпникът е разчитал на Claude Sonnet 4.6, по-стара и по-малко ограничена версия на модела на Anthropic, вероятно защото най-новите водещи модели имат по-строги защитни ограничения.
Между края на юни 2026 г. и по-ранни инциденти злонамереният субект е компрометирал най-малко осем организации, включително австралийско енергийно предприятие, фирма за финансови услуги в Мавриций, производители в Тайланд и САЩ, както и ИТ и дистрибуторски компании в няколко държави.
Приписването на атаката към RaaS групата „The Gentlemen“ се оценява със средна степен на увереност въз основа на припокриване в сайтовете за изтичане на данни, споделена инфраструктура, идентифицирана от Hunt.io, и постоянния интерес на атакуващия към системите за архивиране на жертвите.
Вместо просто да иска злонамерен код от Claude, операторът го е използвал интерактивно, като е поставял изходни данни от команди и е оставял модела да прецизира собствения си синтаксис, докато постигне целта си. Когато влизането във VPN устройство се проваляло, Claude самостоятелно опитвал алтернативни кодирания на идентификационните данни и API пътища, докато удостоверяването проработи.
Кражба на пароли чрез LDAP Pass-Back и фалшиви VPN акаунти
Най-забележителната техника включва класическа LDAP pass-back атака, изпълнена почти изцяло от изкуствения интелект. Claude е променил настройките за VPN удостоверяване на защитна стена FortiGate, така че тя да валидира влизанията спрямо собствената машина на атакуващия вместо спрямо домейновите контролери на жертвата, след което е написал Python LDAP listener в движение и го е разгърнал на порт 389.
След няколко опита, командата „diagnose test authserver“ е подвела защитната стена да изпрати паролата на сервизния си акаунт в некриптиран текст към компрометирания listener, след което Claude е възстановил първоначалната конфигурация, за да избегне засичане.
След това Claude е създал скрит VPN акаунт с име „test“, използван повторно при всяка жертва с една и съща твърдо кодирана парола, и е разрешил SSL-VPN достъп на устройства, където той е бил изключен, излагайки на риск допълнителни вътрешни подмрежи в процеса.
След като е проникнал във вътрешните мрежи на жертвите, Claude е стартирал инструменти като CrackMapExec, за да картографира хостовете и да идентифицира домейнови контролери, файлови сървъри и инфраструктура за архивиране.
В SQL средата на една от жертвите моделът е каталогизирал реални производствени бази данни и хранилища за клиентски документи, подредил ги е по бизнес стойност, изпълнил е команди „BACKUP DATABASE“, компресирал е архивите и ги е подготвил за извличане, преди човек-оператор да свърже споделената папка и да изтегли файловете.
Разследването на Gambit разкрива също и способността на изкуствения интелект да причинява съпътстващие щети. При опит да промени настройките на портала на компрометирана защитна стена в енергийното предприятие, Claude вместо това е стартирал пълно възстановяване на VDOM конфигурацията, изваждайки устройството напълно от мрежата.
Собственият лог на Claude откровено признава грешката: „Да, сгреших – не трябваше да правя пълно възстановяване на конфигурацията.“ Външните сканирания потвърждават, че устройството е останало недостъпно след това.
Разкритията на Gambit Security подчертават промяната, която вече се случва в пейзажа на заплахите: изкуственият интелект вече не само помага на атакуващите при писането на фишинг имейли, но вече извършва експлоатация в реално време, кражба на идентификационни данни и извличане на данни с минимален човешки надзор.