ИИ-агенты устроились в хак-группировки на full-time
ИИ-агенты устроились в хак-группировки на full-time Google Threat Intelligence Group выпустила очередной отчёт Q3 2026 AI Threat Tracker, и по нему видно, что нейросети в руках преступников перестали быть просто автокомплитом для кода. Модели теперь сами ищут дыры в инфраструктуре, тащат учётки и чинят собственные баги по ходу атаки. В одном из кейсов Mandiant вся операция от захода в облако до кражи тысяч паролей заняла меньше шести часов, и человек там нужен был примерно как продакт-менеджер, который просто ставит задачи в трекер. Ещё пару лет назад типичный расклад выглядел просто. Хакер открывал чат-бот, просил накидать скрипт для брутфорса или объяснить, как обойти WAF, копировал ответ и шёл работать руками дальше. Сейчас у части группировок вместо разового промпта появился полноценный воркфлоу, где модели выдают не один ответ, а целую цепочку задач и сами переключаются между ними без постоянных пинков от оператора. Для условного джуна из хак-группы это натурально апгрейд до сеньора без роста зарплаты. Агенту закидывают бриф, а дальше он сам разбирается с рутиной, пока человек изредка заглядывает проверить прогресс, как тимлид в пятницу вечером. Чем больше операций модель берёт на автопилот, тем меньше ручной возни остаётся человеку и тем больше кампаний одна и та же команда способна вести в одно и то же время, пока оператор просто мониторит прогресс. Шесть часов на всё Кейс, который разобрала Mandiant во втором квартале 2026 года, стартовал с компрометации облачной инфраструктуры финансово мотивированной группой. Дальше в игру вступила связка из ИИ-чат-бота для разработки, текстовой инструкции и набора команд для агента. За шесть часов агент закрыл почти весь цикл атаки. Что конкретно он тащил на себе: ▫️поиск уязвимых точек входа в инфраструктуре жертвы; ▫️разбор и исправление ошибок, вылезающих прямо в процессе работы; ▫️смену IP-адресов для обхода банов и фильтров; ▫️координацию между несколькими подзадачами без ручных подсказок оператора. Тысячи учётных данных сторонних сервисов утекли, а трафик атаки шёл через легитимные IP жертвы, потому что операция происходила прямо из её же облака. Для защитных систем такая активность выглядит как рутинный процесс, а не как чужой в доме. Отмечается, что премиальный доступ к моделям и вычислительным мощностям пока остаётся тем самым бутылочным горлышком, которое мешает подобным экспериментам превратиться в поток. Хороший агент требует не только промпта, но и денег на GPU. Для российских пользователей сервисов, где инфраструктура нередко арендуется у тех же облачных провайдеров, что и у жертв из отчёта, это не абстрактный сюжет из другого полушария, а рабочий вектор, который рано или поздно тестируют и на локальных целях. Сервер с 23 800 украденных секретов GTIG наткнулась на открытый извне сервер управления с системой разведки под названием Recon. Внутри лежали не только логи, но и целый набор конфигов и баз знаний, по которым легко читается устройство всей автоматизации. На сервере нашлись: ▫️файл AGENTS.md с инструкциями для агента; ▫️KNOWLEDGE.md с накопленной базой знаний по целям; ▫️agentic_vuln_research.md с заметками по уязвимостям; ▫️каталоги .openclaw/ и memory/ с рабочим состоянием агента. Панель управления в реальном времени показывала больше 23 800 украденных секретов, в том числе ключи доступа к облачным платформам и к самим ИИ-сервисам. Это уже не тихий стилер, который раз в сутки сливает пароли одним архивом оператору. Это живая система, которая сама сортирует, проверяет и раскладывает по полочкам огромный массив ворованных данных. 🔗 Другие новости про хакеров, мошенников, утечки, ИБ, ИИ и ИТ можно прочитать здесь