AWS сообщает о компрометации более 600 межсетевых экранов FortiGate в результате атаки с использованием искусственного интеллекта.

Детали атаки из отчета AWS об инциденте
Команды безопасности AWS задокументировали кампанию с середины января до середины февраля 2026 года, в ходе которой русскоязычные киберпреступники скомпрометировали более 600 межсетевых экранов FortiGate в 55 странах. Злоумышленники использовали коммерческие инструменты генеративного ИИ для создания сценариев атак, скриптов и рабочих заметок, что позволило относительно низкоквалифицированной группе провести операцию, которая обычно требует больше ресурсов.
Методология атаки
Кампания была сосредоточена на сканировании открытых интерфейсов управления FortiGate в публичном интернете. Затем злоумышленники пытались использовать часто повторяющиеся или слабые учетные данные. Попав внутрь, они извлекали файлы конфигурации, содержащие:
- Учетные данные администратора и VPN
- Детали топологии сети
- Правила межсетевого экрана
Оттуда они продвигались глубже в среды, нацеливаясь на Active Directory, извлекая учетные данные и исследуя возможности для горизонтального перемещения. Также были атакованы системы резервного копирования, включая серверы Veeam.
Характеристики инструментов ИИ
AWS отметила, что инструменты, сгенерированные ИИ, были функциональными, но неотшлифованными, с упрощенной логикой парсинга и избыточными комментариями, указывающими на машинно-сгенерированный код. Инструменты были встроены во весь рабочий процесс, а не использовались лишь для случайного скриптования. CJ Moses, директор по информационной безопасности Amazon, отметил: "Объем и разнообразие пользовательских инструментов обычно указывают на хорошо обеспеченную команду разработчиков. Вместо этого один актор или очень небольшая группа сгенерировала весь этот набор инструментов с помощью ИИ-ассистированной разработки."
Шаблоны атак и защита
Злоумышленники, как правило, оставляли цели, оказывающие сопротивление, и переходили к более уязвимым, делая ставку на объем, а не на изощренность. Активность была географически оппортунистической, а не строго целенаправленной, с жертвами по всей Европе, Азии, Африке и Латинской Америке. Некоторые компрометации могли обеспечить доступ к управляемым сервис-провайдерам или более крупным общим средам, усиливая последующие риски.
AWS подчеркнула, что базовая гигиена безопасности предотвратила бы большинство компрометаций:
- Не выносите интерфейсы управления в публичный интернет
- Внедрите многофакторную аутентификацию
- Избегайте повторного использования паролей
Эти выводы следуют за недавними предупреждениями Google о том, что преступники все чаще интегрируют генеративный ИИ непосредственно в операции, включая использование Gemini AI для разведки, профилирования целей, фишинга и разработки вредоносного ПО.
📖 Прочитать полный источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также

OpenClaw устраняет критическую уязвимость повышения привилегий в пути /pair Approve
OpenClaw 2026.3.28 исправляет критическую уязвимость безопасности (GHSA-hc5h-pmr3-3497), когда команда /pair approve позволяла пользователям с правами сопряжения утверждать запросы устройств на расширенные права, включая административный доступ. Затронуты версии <= 2026.3.24.

Система ИИ обнаружила 12 уязвимостей нулевого дня в OpenSSL, а Curl отменил программу вознаграждений за баги из-за спама от ИИ.
ИИ-система AISLE обнаружила все 12 уязвимостей нулевого дня в последнем релизе безопасности OpenSSL, что стало первой крупномасштабной демонстрацией ИИ-кибербезопасности. В то же время curl отменил свою программу вознаграждений за обнаружение уязвимостей из-за спам-отчетов, сгенерированных ИИ.

Вредоносный пакет PyTorch Lightning крадет учетные данные и внедряет червей в пакеты npm
Пакет PyPI 'lightning' версий 2.6.2 и 2.6.3 содержит вредоносное ПО в стиле Шаи-Хулуда, которое крадет учетные данные, токены и облачные секреты, а также распространяется на пакеты npm через внедренные полезные нагрузки JavaScript.

Критическая уязвимость удаленного выполнения кода (RCE) в библиотеке protobuf.js
Критическая уязвимость удаленного выполнения кода в protobuf.js версий 8.0.0/7.5.4 и ниже позволяет выполнять JavaScript-код через вредоносные схемы. Исправления доступны в версиях 8.0.1 и 7.5.5.