Китайські державні хакери масштабують атаки за допомогою DeepSeek
Китайські державні хакерські групи подвоїли обсяг своїх атак, передавши розвідувальну роботу та розробку шкідливого програмного забезпечення DeepSeek, згідно з новим дослідженням тайванської компанії з аналізу загроз TeamT5. Цей висновок є помітним не тому, що з'явився новий складний інструмент, а тому, що все навпаки: хакери досягають більшого за допомогою дешевої моделі зі слабкими обмеженнями, а не передової.
Дослідження TeamT5 описує модель, за якої пов'язані з державою групи делегують повторювані та трудомісткі частини атаки — картографування мережі цілі, написання коду експлойтів і створення варіантів шкідливого програмного забезпечення — DeepSeek, а не виконують цю роботу вручну. Оскільки DeepSeek накладає мінімальні обмеження безпеки та є недорогим у масштабному використанні, хакерські команди можуть генерувати великі обсяги розвідки та шкідливого коду без тертя, яке зазвичай створюють суворіші комерційні AI-моделі. За даними TeamT5, результатом є те, що ці групи тепер проводять більш ніж удвічі більше атак, ніж до початку використання цього інструменту таким чином.
Чому слабкі обмеження важливіші за сировинну потужність
Поширене припущення в кібербезпекових колах полягало в тому, що потужніші AI-моделі становлять більшу загрозу, оскільки вони можуть аналізувати складні ланцюжки атак і створювати переконливіші результати. Висновки TeamT5 перевертають це очікування. Для атакуючих, які ведуть масштабні операції, найважливішою є не обов'язково найрозумніша модель, а та, яка виконуватиме накази без опору та не розорить операцію при обсягах. DeepSeek відповідає обом критеріям: він відносно здатний, його дешево багаторазово запитувати, і він не застосовує той самий рівень фільтрації контенту, який західні AI-лабораторії вбудували у свої комерційні продукти.
Це не перший випадок, коли дослідники документують, що пов'язані з державою китайські актори покладаються на AI-інструменти для прискорення операцій. Раніше повідомлялося про китайських хакерів, які використовували відкрите AI у атаці на Тайвань, де описувалася, за словами дослідників, повністю автономна, наскрізна AI-керована кібератака, спрямована на уряд Тайваню. Новий звіт TeamT5 свідчить, що ця модель не є ізольованим інцидентом, а частиною ширшого зсуву до того, що AI-допоміжні операції стають стандартною практикою для цих груп, а DeepSeek усе частіше виконує роль робочого коня за лаштунками.
Питання конфіденційності для звичайних користувачів та організацій
Подвоєння обсягу атак не обов'язково означає подвоєння складності, але це означає, що більше цілей уражається, більше розвідки проводиться в більшій кількості мереж і більше варіантів спеціалізованого шкідливого програмного забезпечення створюється для обходу захисту. Для організацій це означає вищу базову ймовірність того, що їх сканують, перевіряють або атакують, навіть якщо вони не є гучними цілями. Для окремих осіб занепокоєння є менш прямим, але все ж реальним: пов'язані з державою групи, які використовують AI для масштабування розвідки, часто полюють не лише на урядові мережі. Журналісти, активісти та дослідники історично були цілями китайського державного цифрового шпигунства, як задокументовано в матеріалі про кампанію шпигунства за підтримки Китаю, спрямовану на журналістів та активістів. Інструменти, які роблять розвідку та створення шкідливого програмного забезпечення дешевшими та швидшими, знижують бар'єр для розширення такого типу цілеспрямованих дій на ширше коло людей.
Використання споживчої AI-моделі, як-от DeepSeek, також порушує окреме питання конфіденційності: скільки даних проходить через ці системи і хто може мати доступ до журналів запитів або моделей використання. Хоча дослідження TeamT5 зосереджене на тому, як хакери використовують інструмент у наступальних цілях, ширший висновок полягає в тому, що AI-платформи зі слабким контролем безпеки стають вбудованими в робочі процеси загрозливих акторів, і це тенденція, яку команди безпеки повинні уважно відстежувати надалі.
Що це означає для вас
Більшість читачів не будуть прямими цілями китайських державних хакерських груп, але ширша тенденція все одно має значення. AI-допоміжні атаки, як правило, збільшують загальний обсяг фішингових спроб, сканувальної активності та варіантів шкідливого програмного забезпечення, що циркулюють в інтернеті, що підвищує ймовірність того, що базова гігієна безпеки буде перевірятися частіше. Журналісти, активісти, дослідники та всі, хто працює над темами, пов'язаними з Китаєм, мають бути особливо пильними, враховуючи задокументовану історію цілеспрямованих шпигунських кампаній проти цих груп.
Практичні кроки залишаються тими самими незалежно від того, як генеруються атаки: тримайте програмне забезпечення та операційні системи оновленими, використовуйте надійні та унікальні паролі з менеджером паролів, увімкніть багатофакторну автентифікацію там, де це можливо, і ставтеся скептично до небажаних повідомлень або вкладень, навіть якщо вони виглядають надзвичайно відшліфованими. AI-інструменти можуть зробити шкідливе програмне забезпечення та фішинговий контент переконливішими та ряснішими, але вони не змінюють основ того, що тримає облікові записи та пристрої в безпеці.
Оскільки AI-моделі зі слабким контролем безпеки продовжують знижувати вартість проведення масштабних кібероперацій, очікуйте, що більше компаній з аналізу загроз повідомлятимуть про подібні висновки. Залишатися поінформованим про те, як ці інструменти використовуються, і підтримувати послідовні практики безпеки залишається найнадійнішим захистом, доступним як для окремих осіб, так і для організацій.
