Израильская компания Dream сообщила о кампании против государственных организаций в Азии, в которой злоумышленники использовали систему из нескольких ИИ-агентов. По оценке исследователей, это может быть первым публично описанным случаем почти полностью автономной кибератаки на государственную инфраструктуру: система самостоятельно проводила разведку, подбирала учетные данные, искала уязвимости, меняла тактику и развивала атаку без постоянного участия оператора.
Атака продолжалась примерно четыре дня — с 1 по 4 июля 2026 года. За это время злоумышленники:
- изучили 21 связанную между собой государственную систему;
- скомпрометировали 85 учетных записей сотрудников;
- похитили более 2,5 тыс. кадровых записей;
- получили сведения о внутренней архитектуре инфраструктуры;
- расширили разведку на агентство по ядерной безопасности, ИТ-подрядчиков и как минимум семь энергетических компаний.
Анализ внутренних документов указывает на китайскоязычного оператора: в рабочих материалах использовались упрощенные китайские иероглифы. Однако Dream не стала связывать кампанию с конкретной хакерской группировкой или официальными структурами Китая. Тайваньские власти подтвердили, что атака имела признаки внешнего происхождения, но публично не назвали предполагаемого организатора.
Как была устроена атака?
По данным Dream, атакующая платформа объединяла открытые ИИ-инструменты Hermes и OpenClaw. В одном цикле одновременно могли работать до восьми специализированных агентов. Каждый из них получал отдельную задачу: поиск уязвимых точек, подбор учетных данных, анализ API, проверка систем единого входа или разведка инфраструктуры подрядчиков.
Всего исследователи зафиксировали 12 волн атак и агентов с обозначениями от A до Q. За четыре дня система создала 1 395 файлов — отчеты, результаты сканирования, промежуточные выводы и рабочие материалы. Такой объем, по оценке Dream, заметно превышает то, что смог бы подготовить один оператор вручную за аналогичный срок.
Главное отличие этого инцидента от обычного применения ИИ в атаках заключается в уровне самостоятельности. Нейросеть не просто помогала написать скрипт или найти информацию по известной уязвимости. Она формировала план, распределяла задачи между агентами, анализировала результаты и выбирала следующий шаг.
Как выразился директор по бизнес-стратегии Dream Амир Беккер, система действовала подобно команде людей:
«Когда один метод не срабатывает, она в реальном времени ищет новые подходы и меняет тактику. Это атакующий, который самостоятельно планирует, учится и развивается».
В Dream отмечают несколько механизмов, которые сделали платформу похожей на самостоятельную операционную систему для кибератак.
Во-первых, система использовала вероятностную оценку различных цепочек проникновения. Она ранжировала потенциальные пути атаки и направляла ресурсы на те из них, где вероятность успеха была выше.
Во-вторых, агенты запускали так называемые «циклы обучения». Если найденный способ проникновения не работал, система обращалась к базам уязвимостей, GitHub и публикациям по безопасности, чтобы найти другие техники, применимые к конкретной инфраструктуре.
В-третьих, после каждой волны атаки формировался отчет с результатами. Он использовался для планирования следующего этапа. Благодаря этому система могла менять тактику без ручного вмешательства.
Наконец, платформа проверяла собственные выводы. В итоговых материалах Dream нашла семь ложных срабатываний, которые агенты самостоятельно исключили после повторных тестов. Например, задержку ответа сервера сначала приняли за успешную SQL-инъекцию, но позднее выяснили, что она была вызвана тайм-аутом при отправке электронной почты.
При этом исследователи подчеркивают: степень автономности атаки пока следует воспринимать осторожно. По данным тайваньских властей, кампания сочетала ручные операции и действия ИИ-агентов. Поэтому корректнее говорить о почти автономной атакующей платформе, а не о доказанной атаке без какого-либо участия человека.
Почему это важно?
Основной эффект подобных систем — не появление принципиально новых способов взлома, а резкое ускорение уже известных операций. Разведка, подбор учетных данных, проверка API и анализ результатов выполняются параллельно. Это снижает стоимость атаки и позволяет одновременно проверять больше целей.
В такой ситуации традиционные меры реагирования и защиты могут оказаться слишком медленными и недостаточно эффективными. Если раньше атакующий вручную изучал один сервис, то теперь несколько агентов способны в короткий срок составить карту всей связанной инфраструктуры, включая подрядчиков и поставщиков.
Кроме того, этот случай в очередной раз подсветил опасность открытых API, слабого контроля единого входа, предсказуемых паролей и отсутствия многофакторной аутентификации. Потому, что даже сложная ИИ-платформа не смогла бы добиться такого результата без ошибок в настройке государственных систем.
Dream уведомила затронутые организации до публикации исследования. Компания не раскрыла их названия и не стала называть конкретного оператора атаки. Однако сам инцидент показывает: ИИ-агенты переходят от роли вспомогательного инструмента к роли координатора многоэтапной кибероперации. Возможно, именно так будут выглядеть кибервойны уже в самом недалеком будущем.
С заботой о вашей безопасности, команда Origin Security
Источник изображения: Magnific.com
