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

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 24 февраля 2026 г.🔗 Source
AWS сообщает о компрометации более 600 межсетевых экранов FortiGate в результате атаки с использованием искусственного интеллекта.
Ad

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."

Ad

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

Ad

👀 Смотрите также

Правила Когтя: Набор правил безопасности с открытым исходным кодом для агентов OpenClaw
Безопасность

Правила Когтя: Набор правил безопасности с открытым исходным кодом для агентов OpenClaw

Открытый набор правил JSON с 139 правилами безопасности, который блокирует деструктивные команды, защищает файлы с учетными данными и оберегает инструкционные файлы от несанкционированных изменений агентами. Работает без зависимости от LLM, используя регулярные выражения на уровне инструментов.

OpenClawRadar
Компрометация NPM через бэкдор в Axios: влияние на AI-агентов для написания кода
Безопасность

Компрометация NPM через бэкдор в Axios: влияние на AI-агентов для написания кода

31 марта 2026 года угроза, связанная с КНДР, скомпрометировала npm, опубликовав версии Axios с бэкдором (1.14.1 и 0.30.4) в течение трёхчасового окна. Вредоносное ПО внедрило зависимость, которая загружала платформенно-специфичный RAT, собирала учётные данные и самоудалялась, при этом AI-агенты для написания кода, такие как Claude Code и Cursor, оказались особенно уязвимы из-за автоматических установок через npm.

OpenClawRadar
Усиление безопасности OpenClaw: Многоуровневая защита от рисков автономных агентов.
Безопасность

Усиление безопасности OpenClaw: Многоуровневая защита от рисков автономных агентов.

Разработчик модифицировал код OpenClaw, добавив многоуровневый стек безопасности, включающий строгую регулярную защиту, рекурсивный деобфускатор, профиль AppArmor и интеграцию аудита для предотвращения деструктивных команд и утечки данных автономными агентами.

OpenClawRadar
Анализ безопасности извлечения компонентов OpenClaw для создания пользовательских ИИ-агентов
Безопасность

Анализ безопасности извлечения компонентов OpenClaw для создания пользовательских ИИ-агентов

Разработчик проанализировал исходный код OpenClaw, чтобы определить, какие компоненты можно безопасно извлечь для использования в пользовательских ИИ-агентах, оценив каждый по методологии Lethal Quartet. Анализ выявил значительные риски безопасности в таких компонентах, как Semantic Snapshots и BrowserClaw.

OpenClawRadar