Хакер от група за откуп използва ИИ асистент за програмиране като канал за атака срещу корпоративни мрежи

Партньор на програма за откуп (ransomware affiliate) е превърнал AI асистент за програмиране в канал за извършване на атаки в корпоративни мрежи.

Операторът, известен като Azazel, е комбинирал откраднати идентификационни данни за разработка, отдалечено изпълнение на команди и кражба на данни, докато е работил с групата за откуп Gentlemen.

Кампанията е засегнала над две дузини организации в шест държави, включително компании в сферата на логистиката, застраховането, фармацията, медицинските изделия и изкуствения интелект.

Повечето неоторизирани достъпи са започнали с откраднати тайни от тръбопроводи за изграждане на софтуер (build pipelines), докато отделна атака е експлоатирала AI услуга за медицинска образна диагностика.

Изследователи от CloudSEK са идентифицирали операцията, след като са открили открита директория и погрешно конфигурирана инфраструктура за съхранение.

CloudSEK заяви в доклад, споделен с Cyber Security News (CSN), че разследването е разкрило активна кражба на данни, специализирани скриптове за атака и независима операция за изнудване. Публикувани на 5 октомври 2026 г., констатациите показват, че изкуственият интелект преминава отвъд подпомагането със зловреден код към директно изпълнение на атаки.

Предишни доклади за прониквания на ransomware с помощта на AI описват подобна оперативна употреба, въпреки че разследването на CloudSEK документира отделна кампания и инфраструктура на атакуващия.

Хакер на ransomware използва AI асистент за програмиране

Azazel е регистрирал манипулатор на обратен шел (reverse shell handler), който позволява отдалечено изпълнение на команди, като инструмент в AI асистент за програмиране чрез Model Context Protocol (MCP). Протоколът свързва асистентите с външни инструменти, позволявайки на оператора да управлява дейността си през този интерфейс.

Най-ясното доказателство е дошло от скрипт за проверка на съобщение за откуп. Той е използвал функция за изпълнение на команди през MCP и фиксиран токен за автентификация, за да провери шест вътрешни хоста, потвърждавайки, че съобщенията за изнудване са достигнали до осем различни локации в средата на жертвата.

Тези локации са включвали съобщения при вход, настройки на бази данни, интерфейс за управление и проекта на жертвата за хостинг на код. Това не е било просто асистент, който предлага команди: изследователите са документирали как MCP интерфейсът пренася инструкции, използвани по време на реално проникване в компрометирана мрежа.

Допълнителни скриптове показват, че атакуващият е разработил и тествал подхода в множество инструменти. Дневниците (logs) също така разкриват търсения в световен мащаб за открити MCP портове, съвпадащи с по-широкия модел на сканирания, насочени към MCP сървъри, докато киберпрестъпниците търсят достъпни услуги за AI интеграция.

CloudSEK заяви, че не е открил по-ранни публични доклади за използването на този специфичен метод за изпълнение на команди чрез MCP като престъпен контролен канал.

Тази оценка се отнася за документираната техника, а не за установяване, че цялата злонамерена употреба на MCP е започнала с тази операция.

Резултатите на сървъра за съхранение също изглеждат съвместими с AI асистент, отговарящ на въпроси относно резервни копия, производителност на диска и сканиране на големи набори от данни. Доказателствата подсказват, че изкуственият интелект е подпомагал както управлението на престъпната инфраструктура, така и изпълнението на атаки срещу жертвите.

Кражба на идентификационни данни

Повечето жертви са били достигнати чрез идентификационни данни, събрани от променливи в GitLab тръбопроводи (pipeline variables) и история на хранилищата (repository history). Един компрометиран GitLab инстанс е осигурил достъп до две несвързани организации, илюстрирайки как споделената инфраструктура за разработка може да разпространи последствията от един изложен токен за достъп.

При доставчик на софтуерни услуги пробивът е достигнал до над 150 бази данни, платежни портали и стотици хранилища, засягайки над десетина клиентски компании.

Опасността отразява други случаи на откраднати тайни от тръбопроводи за изграждане, където изложените идентификационни данни създават пътища към свързани бизнес системи.

Друга жертва е загубила над 120 000 финансови регистрационни записа, преди атакуващият да спре нейната реална база данни и да изтрие производствените данни.

Azazel е публикувал откраднатата информация чрез собствена операция за изтичане на данни и е запазил приходите от изнудването, вместо да ги сподели с оператора на Gentlemen.

Отделното проникване в AI платформа е започнало с API за образна диагностика, което е извличало предоставени уеб адреси без валидация. Атакуващият е достигнал до вътрешни услуги, декриптирал е съхранени идентификационни данни и е възстановил токен за заобикаляне на автентификацията от историята на хранилището.

Откраднати са повече от 6TB, като трансферите са продължили и по време на разследването. CloudSEK препоръчва тайните на тръбопроводите да се съхраняват в специализирано хранилище за идентификационни данни, изложените токени да се ротират и да се извършва одит на историята на хранилищата.

Организациите трябва да ограничат MCP услугите до локален достъп, да водят дневници за изпълнението на привилегировани инструменти, да отделят ключовете за криптиране от конфигурационните файлове, да ограничат разрешенията за съхранение и да тестват резервните копия, съхранявани отделно от производствената инфраструктура.

Защитниците трябва също така да следят за необичайни прочитания на променливи в тръбопроводите, неочаквана активност на токени на сервизни акаунти и масови трансфери от съхранението. Ограничете изпълнението на команди към бази данни и валидирайте каченото съдържание, вместо да разчитате само на разширението на файла.

Индикатори за компрометиране (IoCs):-

Забележка: IP адресите и домейните са нарочно неутрализирани (напр. [.]), за да се предотврати случайно разрешаване или създаване на хипервръзки. Възстановете оригиналния им вид само в рамките на контролирани платформи за разузнаване на заплахи като MISP, VirusTotal или вашия SIEM.