Дослідження Gambit Security «AI Across the Intrusion Lifecycle» показує, як штучний інтелект проникає в реальні кібератаки

Дослідження Gambit Security у новому звіті AI Across the Intrusion Lifecycle пропонує детальний огляд того, як штучний інтелект переходить від підтримуючої ролі у кіберзлочинності до інтеграції у щоденні механіки реальних вторгнень. Написаний директором з питань розвідки загроз Еялом Селою та дослідником кіберзагроз Ніром Вароном, звіт досліджує трьох не пов’язаних між собою учасників загроз, які використовують штучний інтелект для всього, від створення одноразових скриптів та інструментів експлуатації до аналізу вкрадених бізнес-даних, усунення неполадок інфраструктури та інтерактивного визначення подальших дій у компрометованих середовищах.
Важливість полягає не лише у тому, що нападники просять великі мовні моделі написати шкідливе ПО. Вказані випадки свідчать про щось більш суттєве: штучний інтелект стає частиною операційної робочого процесу вторгнення, допомагаючи нападникам адаптуватися до нових систем, облікових даних, помилок та можливостей, які з’являються.

Від помічника з кодуванням до учасника операції

Під час трьох розслідувань Gambit спостерігала, як нападники використовували штучний інтелект на різних етапах вторгнення. Моделі генерували скрипти, адаптовані до середовищ, з якими вони стикалися, розробляли інструменти експлуатації, пріоритизували цінну бізнес-інформацію, виконували завдання з IT та DevOps, та багаторазово уточнювали команди на основі виходу, повернутого компрометованими системами.

Ця ситуація представляє важливу еволюцію порівняно з деякими з перших обговорень щодо кіберзлочинності, підтримуваної штучним інтелектом, які зосереджувалися в основному на електронних листах з фішингом, генерації шкідливого ПО або зниженні технічного бар’єру для недосвідчених нападників.

Штучний інтелект тепер може функціонувати як високо реагуючий технічний помічник, який залишається залученим під час розгортання операції.

Підозрюваний оператор програмного забезпечення для викупу розміщує Claude Code всередині атакуючого циклу

Перший випадок стосується підозрюваного оператора програмного забезпечення для викупу, якого Gambit спостерігала під час використання Claude Code під час вторгнень у шість організацій у червні 2026 року, а дослідники також пов’язали цього учасника із двома попередніми компрометаціями.

Жертви охоплювали кілька галузей та країн, включаючи австралійську енергетичну компанію, фінансову службу на Маврикії, підприємства у Південній Африці, Таїланді та Малайзії, а також кілька організацій у Сполучених Штатах. Gambit приписує цю діяльність з середньою впевненістю афілійованому учаснику, який використовує операцію з програмним забезпеченням для викупу The Gentlemen.

Zerofot показує, що відбувається, коли штучний інтелект зустрічає масштаб

Другий випадок стосується не такої вже цільової атаки, як індустріалізації крадіжки облікових даних.

Gambit відстежує цього учасника як Zerofot, описуючи кампанію, яка шукала інтернет-доступні файли та каталоги для отримання API-ключів, хмарних облікових даних, програмних токенів та приватних ключів SSH.

RAGE перетворює код, згенерований штучним інтелектом, на框 для експлуатації

Третє розслідування зосереджується на RAGE, спеціальному фреймворку Python, призначеному для сканування інтернет-сервісів, експлуатації уразливих розгортань, збору облікових даних та установки майнерів криптовалюти.

Дослідники Gambit вважають, що більша частина RAGE та пов’язаних з ним скриптів була згенерована штучним інтелектом. Одним із доказів є те, що частини коду все ще містять першоособові, самокорегуючі міркування, які, очевидно, залишилися після моделі під час розробки.

Помилки штучного інтелекту можуть стати частиною переваги захисника

Одним із найцікавіших аспектів дослідження Gambit є те, що воно документує помилки штучного інтелекту поряд із його успіхами.

Моделі іноді розкривали наміри нападника несподіваним чином. Код, згенерований штучним інтелектом, мав очевидні назви, такі як «розвідка» для сесій у хмарі, тоді як інші згенеровані артефакти зберігали описові коментарі та міркування, які могли б надати підказки про те, як вони були створені. У випадку з програмним забезпеченням для викупу спроба зміни брандмауера призвела до виходу з ладу пристрою.

Команди з кібербезпеки можуть потребувати захисту від ітерації зі швидкістю машини

Більша проблема, яку піднімає це дослідження, полягає у швидкості.

Багато засобів безпеки припускають, що нападник буде рухатися мережею зі швидкістю, подібною до людської. Нападнику традиційно потрібно зрозуміти незнайому технологію, дослідити команди, написати скрипти, усунути помилки та інтерпретувати великі об’єми даних, перш ніж вирішити, куди рухатися далі.

Система штучного інтелекту може стиснути багато з цих кроків.

Ризиком не обмежується майбутнім автономним агентом для хакінгу. Нападник, який залишається твердо під контролем, все одно може використовувати штучний інтелект, щоб зменшити кількість необхідних знань, часу та ручних зусиль для операції в незнайомих середовищах.

Захисники можуть, отже, потребувати захисту від поведінкових сигналів на всьому циклі вторгнення: надзвичайно швидкої розвідки, повторюваних адаптивних команд, агресивного відкриття облікових даних, несподіваного перерахування у хмарі, змін备份 або безпекової інфраструктури, а також руху між системами, яке відбувається швидше, ніж традиційні людські операції б це вказували.

Ці самі можливості залишаються цінними для захисту. Наприклад, Anthropic розробляє системи штучного інтелекту, які визначають уразливості та допомагають командам з безпеки усунути їх, підкреслюючи двоїстий характер усе більш здатних кібермоделей. Конкуренція все більше полягає у тому, яка сторона може застосувати ці можливості швидше та з кращою видимістю.

Нарешті, «AI Across the Intrusion Lifecycle» є переконливим, оскільки воно переносить дискусію щодо штучного інтелекту та кібербезпеки від гіпотетичних майбутніх атак до спостережуваної операційної поведінки. Три випадки, задокументовані Gambit Security, показують, як нападники експериментують з різними моделями, фреймворками та рівнями автоматизації, але вони мають одну важливу закономірність: штучний інтелект вже не обмежується лише підтримкою підготовки атаки. Він усе частіше присутній під час самої атаки.