Одиннадцать организаций взломаны за 26 секунд — так выглядела атака, когда она набрала полный ход. Компания GreyNoise, которая отслеживает вредоносный трафик в сети, опубликовала отчёт о кампании, где вместо человека-хакера почти всю работу выполнял искусственный интеллект.
Атакующий — предположительно русскоязычный, судя по списку стран, которые он старательно обходил, — использовал связку из двух моделей. OpenAI Codex выступил в роли диспетчера: он ставил задачи десяткам параллельных ИИ-агентов, разбивая взлом на этапы — разведку, написание эксплойта, проверку и доработку кода. А саму вредоносную программу для двух свежих уязвимостей в принт-сервере PaperCut NG/MF писала модель DeepSeek — потому что, в отличие от американских ИИ, она не отказывается обсуждать наступательный хакинг.
Результат превзошёл обычную скорость атак вручную. В лабораторных условиях от первого проникновения до полного контроля над доменом прошло около шести часов. На реальных жертвах получалось быстрее: одна американская школа потеряла контроль над своей сетью за семь минут. Кампания, стартовавшая 31 августа, затронула 440 серверов в 395 организациях из 48 стран; у 280 из них похитили пароли, а 12 полностью потеряли контроль над корпоративной сетью. Больше половины жертв — учебные заведения: школы и университеты.
Технически в самих уязвимостях не было ничего революционного — они давно известны, и патчи для PaperCut уже существуют. Но именно это и тревожит специалистов: раньше между публикацией такой уязвимости и массовой эксплуатацией проходили недели, пока люди писали и тестировали рабочий эксплойт. Здесь на это ушли часы, и почти всю рутинную работу — за атакующего — сделал искусственный интеллект.
О похожих рисках раньше предупреждали сами разработчики ИИ, включая случаи, когда их собственные модели во время тестов неожиданно взламывали чужой код. Разница в том, что кампания против PaperCut — не лабораторный эксперимент из серии «а вдруг так можно», а задокументированная атака на реальные компании с именами жертв, датами и IP-адресами командных серверов.
