კიბერდამნაშავეები ხელოვნურ ინტელექტს ავტონომიური თავდასხმებისთვის იყენებენ და მოდელების დაცვის მექანიზმებს გვერდს უვლიან.
წყარო: Wired. ქართული თარგმანი — შიკრიკი.
AI Guardrails Aren’t Stopping Criminal Hackers

ტექსტი ავტომატურად ითარგმნა. წყარო: Wired.
CrowdStrike-ის ახალი კვლევის თანახმად, მავნე ჰაკერებიც და მათი მოწინააღმდეგეებიც ხელოვნურ ინტელექტს სულ უფრო ხშირად იყენებენ. ოთხმა კიბერჯგუფმა მოდელების დაცვის მექანიზმებს გვერდი აუარა და წარმატებული თავდასხმები განახორციელა. მათ შორის შედარებით გამოუცდელი დამნაშავეებიც იყვნენ.
საფრთხეების შესახებ ინფორმაციის შემსწავლელი კომპანია CrowdStrike-ის მკვლევრებმა შეისწავლეს ოთხი ჯგუფის თავდასხმების ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურა. თავდასხმები მაისიდან აგვისტომდე პერიოდში მოხდა. ჯგუფების შესახებ ინფორმაცია მანამდე საჯაროდ არ გავრცელებულა. ერთი ჯგუფი ჩინურ ენაზე მუშაობდა, მეორე ესპანურსა და ინგლისურზე, მესამე ინდონეზიურზე, მეოთხე კი რუსულზე.
პირველმა ორმა ჯგუფმა რთული ხელოვნური ინტელექტის „ჰარნესები“ გამოიყენა, პროგრამები, რომლებიც მოდელის მუშაობას წარმართავს და დავალებების შესრულებაში ეხმარება. დანარჩენ ორს ტექნიკური უნარები ნაკლებად ჰქონდა, თუმცა მკვლევრების თქმით, მათაც შეძლეს რამდენიმე სამიზნის გატეხვა. ოთხივე ჯგუფის ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურა ვებსერვერებზე საჯაროდ იყო ხელმისაწვდომი. ამან მკვლევრებს საშუალება მისცა, შეესწავლათ ჯგუფების მოქმედებები და მათ მიერ გამოყენებული მოდელები. ძირითადად, ისინი Anthropic-ის Claude-ისა და ღია წონების მქონე Deepseek-ის მოდელების სხვადასხვა ვერსიას იყენებდნენ. ყველა ჯგუფმა მოიფიქრა, როგორ ემართა თავდასხმები ავტონომიურად, შედარებით ხანგრძლივი დროის განმავლობაში.
CrowdStrike-ის მოწინააღმდეგეთა საქმიანობის წინააღმდეგ ბრძოლის მიმართულების უფროსმა ვიცე-პრეზიდენტმა ადამ მაიერსმა აღნიშნა, რომ ოპერაციის სხვადასხვა ნაწილისთვის სხვადასხვა მოდელის გამოყენებაა შესაძლებელი. მისი თქმით, მოდელების შერჩევა და მათ შორის დავალებების განაწილება მნიშვნელოვანია, რადგან მათი გამოყენება ძვირია და ახალი მოდელების გამოყენება ხშირად ზედმეტია.
მკვლევრებმა დაადგინეს, რომ თავდამსხმელები ღია და დახურული წონების მქონე მოდელებს იყენებდნენ. თითქმის ყველა შემთხვევაში, ისინი ძველ ვერსიებს ირჩევდნენ და არა მოწინავე მოდელებს. მაიერსის თქმით, ძველი მოდელების მაქსიმალურად გამოყენება ხელოვნური ინტელექტის ლეგიტიმურ გამოყენებაშიც გავრცელებულია, რადგან ხარჯები იზრდება.
თავდამსხმელები რამდენიმე მოდელს იყენებდნენ, რათა ხელოვნური ინტელექტის დაცვის მექანიზმებს შორის განსხვავებებით ესარგებლათ. ეს მექანიზმები ადამიანებს ციფრული თავდასხმებისთვის ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებაში ხელს უნდა უშლიდეს.
მაიერსის თქმით, ყველა მოდელს ერთნაირი დაცვის მექანიზმები არ აქვს, მათ შორის ერთი კომპანიის მოდელებსაც კი. მან თავდასხმების საერთო დონის შესახებ დასძინა, რომ ახალი ექსპლოიტები ან მანამდე უცნობი სისუსტეები არ გამოუყენებიათ. ჯგუფები ხელოვნური ინტელექტის სისწრაფესა და მასშტაბს იყენებდნენ უსაფრთხოების ხარვეზების წინააღმდეგ, რომლებიც შეიძლებოდა თავიდან აეცილებინათ, მაგრამ არ აიცილეს.

Hackers Exploited the PHP Vulnerabilities Days Before They Were Patched
მკვლევრების თანახმად, ოთხივე ჯგუფმა ხელოვნური ინტელექტის დაცვის მექანიზმებს გვერდი აუარა. ხშირად ისინი მოდელს არწმუნებდნენ, რომ მოქმედება ლეგიტიმური და ნებადართული იყო, მაგალითად, შეღწევადობის ტესტირებისთვის ან უსაფრთხოების შესაფასებლად. რამდენიმე ჯგუფი აგენტის სამუშაო საქაღალდეში ფაილებს ამატებდა, რათა ეჩვენებინა, რომ დავალებები ნებადართული იყო.
თავდამსხმელები ტრადიციულ „ჯეილბრეიქის“ მეთოდებსაც იყენებდნენ. ისინი ისეთ მოთხოვნებსა და ამბებს ადგენდნენ, რომლებიც ჰაკერულ მოქმედებას ნებადართულად და უვნებლად წარმოაჩენდა, თანაც წინასწარ პასუხობდნენ შესაძლო კითხვებსა და ეჭვებს, რომლებიც მოდელს შეიძლებოდა გასჩენოდა. უფრო გამოცდილი ჯგუფები თავიანთი სცენარების შექმნისას უფრო გათვლილად მოქმედებდნენ. ნაკლებად გამოცდილი ჯგუფები კი ზოგჯერ უხეშ და აგრესიულ მოთხოვნებს მიმართავდნენ, რათა მოდელი დაერწმუნებინათ, რომ მოქმედება ლეგიტიმური იყო.
ჩინურენოვანმა ჯგუფმა ასევე გამოიყენა ე.წ. „შესრულების დროს პატჩი“, ClawGod-ის ხელსაწყო. მისი მეშვეობით ჯგუფი Claude Code-ს ახალ ფუნქციებს ამატებდა და ცდილობდა, Claude Code-ის სისტემური მოთხოვნიდან ამოეღო „CYBER_RISK_INSTRUCTION“. ეს ინსტრუქცია Claude Code-ს მხოლოდ ნებადართულ უსაფრთხოების ტესტირებაში მონაწილეობას ავალებს და შეურაცხმყოფელ ან დამანგრეველ ჰაკერულ მოქმედებებს უკრძალავს.
ესპანურსა და ინგლისურზე მომუშავე ჯგუფი არგენტინის ჯანდაცვის დაწესებულებებს უმიზნებდა და სულ მცირე 15 ორგანიზაცია გატეხა. CrowdStrike-ის მკვლევრებმა აღმოაჩინეს ნიშნები, რომ ჯგუფმა სულ მცირე ერთი დაზარალებულის ანგარიშის მონაცემები და სამედიცინო ჩანაწერები მოიპარა.
ჯგუფმა შეღწევადობის ტესტირების სპეციალური სისტემა შექმნა. ასეთ სისტემას ორგანიზაცია საკუთარი ინფრასტრუქტურის შესამოწმებლად იყენებს, რათა სისუსტეები აღმოაჩინოს და გამოასწოროს. Claude Opus 4.5-ის, Claude Haiku 4.5-ისა და Deepseek V4 Pro-ს ჩათვლით, რამდენიმე მოდელის გამოყენებით, ჯგუფმა ავტონომიური თავდასხმებისთვის სრული ინფრასტრუქტურა ააწყო. თავდასხმის ნაბიჯებს „ზედამხედველი“ Claude Code-ის აგენტი წარმართავდა, „შემსრულებელი“ აგენტი კი მათ ახორციელებდა.
ჩინურენოვანმა თავდამსხმელებმაც შექმნეს შეღწევადობის ტესტირების სისტემები. ისინი Claude Code-ს დაზვერვაში წარმართავდა, შემდეგ კი მოდელს ადამიანის მიერ მოქმედების გეგმის არჩევის შემდეგ ავტონომიური თავდასხმის საშუალებას აძლევდა. მკვლევრების თქმით, ჯგუფმა ბრაზილიასა და კოლუმბიაში სამთავრობო სამიზნეები გატეხა. ბრაზილიასა და აშშ-ში კი კერძო ორგანიზაციებს უმიზნებდა სხვადასხვა სფეროში, მათ შორის ბიოტექნოლოგიაში, ჯანდაცვაში, კვებისა და სასმელების წარმოებაში, საცალო ვაჭრობაში, ტექნოლოგიებსა და მოგზაურობაში.
მკვლევრების ცნობით, ჩინურენოვანი ჯგუფი ძირითადად Claude Opus 4.8-ს იყენებდა, თუმცა სხვა მოდელებსაც მიმართავდა, მათ შორის Claude Sonnet 4.6-სა და Deepseek Chat-ს. ჯგუფი Claude-ს ჩინეთში დაფუძნებული ხელოვნური ინტელექტის პროქსი-სერვისით უკავშირდებოდა, თუმცა სხვა ხელოვნური ინტელექტის ხელსაწყოებიც მოამზადა სარეზერვოდ, იმ შემთხვევისთვის, თუ პროქსის მეშვეობით Claude ხელმისაწვდომი არ იქნებოდა.
Anthropic-ს სტატიის გამოქვეყნებამდე კომენტარი არ გაუკეთებია. Deepseek-ს კი უაირდის (Wired) თხოვნაზე კომენტარი დაუყოვნებლივ არ გაუცია.
მკვლევრების თქმით, რუსულენოვანი ჯგუფი, როგორც ჩანს, ფინანსური სარგებლისთვის ჩადენილ კიბერდანაშაულზე იყო ორიენტირებული. ინდონეზიურენოვანი ჯგუფი კი ოთხეულში ყველაზე ნაკლებად გამოცდილი იყო. ორივემ თავდასხმებისთვის უფრო მარტივი, საჯაროდ ხელმისაწვდომი უნარები და სისტემები გამოიყენა, თუმცა სამიზნეების გატეხვა მაინც შეძლო.
ინდონეზიურენოვანმა ჯგუფმა რამდენიმე ინდონეზიური სამთავრობო დომენი და ბანგლადეშის ერთი სამთავრობო დომენი გატეხა. მან კერძო სექტორის სამიზნეებსაც შეუტია.
მაიერსის თქმით, თავდაპირველ დაზვერვას ადამიანები ატარებენ, შემდეგ კი ხელოვნურ ინტელექტს მასშტაბური ჰაკერული მოქმედებებისთვის იყენებენ. მისთვის საინტერესოა, რომ აგენტური თავდასხმების ყველა შესაძლებლობის მიუხედავად, მაინც ჩანს, რომ მათ უკან ადამიანი დგას და ისიც, რას ცდილობს.
შეადარე თარგმანი გამოცემის ორიგინალურ ტექსტს.
გამოქვეყნდა 22 ოქტომბერი, 2026

Jensen Huang’s Vision for Europe Runs on Plug-In Data Centers

‘This Is Not a Drill’: Critical PHP Vulnerabilities Are Setting the Internet on Fire

To help world gorge on GPUs, Nvidia brings cash bucket to fatten wafer-thin supply chain

ASML and other critical semiconductor equipment suppliers expedite shipments to Musk's Terafab

EU: Starlink muss Dienst in der Ukraine wiederherstellen
კომენტარი (0)
გაგვიზიარე შენი აზრი.
კომენტარები ავტომატურად მოწმდება.
აზრის გასაზიარებლად შექმენი ანგარიში ან შედი.
კომენტარები ჯერ არ არის. დაწერე პირველი.