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

ИИ разрушает две культуры уязвимостей: скоординированное раскрытие против принципа Linux «Ошибки есть ошибки»
Безопасность

ИИ разрушает две культуры уязвимостей: скоординированное раскрытие против принципа Linux «Ошибки есть ошибки»

Джефф Кауфман анализирует, как обнаружение уязвимостей с помощью ИИ разрушает как скоординированное раскрытие, так и культуру тихих исправлений в Linux, на примере недавней уязвимости Copy Fail (ESP).

OpenClawRadar
5 опасных навыков OpenClaw, прошедших ClawScan + VirusTotal: анализ Unit 42
Безопасность

5 опасных навыков OpenClaw, прошедших ClawScan + VirusTotal: анализ Unit 42

Исследователи Unit 42 обнаружили пять вредоносных навыков OpenClaw, которые обошли ClawScan и VirusTotal. Использовались методы подмены рефералов во время выполнения, пулинга SOL для насосов и сбросов, а также padding README на 22 МБ для сокрытия дроппера AMOS.

OpenClawRadar
Атаки с маскировкой домена обходят детекторы в многолетних LLM-системах
Безопасность

Атаки с маскировкой домена обходят детекторы в многолетних LLM-системах

Новое исследование показывает, что инъекционные полезные нагрузки, адаптированные под словарь предметной области, обходят детекцию: IDR упал с 93.8% до 9.7%. Многоагентные дебаты усиливают атаки. Llama Guard 3 не обнаруживает ни одной полезной нагрузки.

OpenClawRadar
OpenClaw 2026.3.28 исправляет 8 уязвимостей в системе безопасности, включая критическую уязвимость, позволяющую повысить привилегии.
Безопасность

OpenClaw 2026.3.28 исправляет 8 уязвимостей в системе безопасности, включая критическую уязвимость, позволяющую повысить привилегии.

OpenClaw 2026.3.28 исправляет 8 уязвимостей безопасности, обнаруженных Ant AI Security Lab, включая критическое повышение привилегий через /pair approve и опасный обход песочницы в инструменте message.

OpenClawRadar