Китайский хакер использовал ИИ-агентов для атак на 1200 сайтов
Исследователи обнаружили, что хакер в одиночку использовал ИИ-агентов и опенсорсный фреймворк Cairn для попыток атак на более чем 1200 сайтов и компрометации ресурсов свыше 100 компаний.
Хакер из Китая, действовавший в одиночку, использовал ИИ-агентов для массовых атак на веб-сайты. Исследователи сообщают, что было предпринято более 1200 попыток атак, а успешные компрометации затронули ресурсы более чем 100 компаний, включая John Deere, SharkNinja и Cummins.
Ориентировочные затраты на токены ИИ составили около $5000 — примерно $50 за один успешный взлом. Успешные атаки занимали в среднем около 23 часов, а некоторые задачи выполнялись более пяти дней.
Для работы был использован опенсорсный мультиагентный фреймворк Cairn. По названиям воркеров исследователи предположили, что в основе системы использовалась связка Claude Code и DeepSeek V4.1 Flash. Обычно эти инструменты применяют для написания кода, но в данном случае с их помощью массово атаковали сайты.
Для работы с Cairn человеку достаточно указать цель и дать инструкции. После этого ИИ-агенты самостоятельно искали зацепки, предпринимали попытки взлома, записывали результаты и решали, что делать дальше.
Исследователи смогли обнаружить скрытую деятельность из-за ошибки злоумышленника: он оставил собственную панель управления в открытом доступе в интернете. Через эти панели можно было изучить задачи ИИ-агентов и логи их выполнения.
Хакер поручил ИИ искать уязвимости в чужих системах, но при этом оставил собственную панель управления открытой для посторонних. Это можно назвать вайб-хакингом.
Почему это важно
АналитикаКейс показывает, что автономные ИИ-агенты делают массовые кибератаки дешевле и доступнее, а ошибки в инфраструктуре управления могут быть столь же опасны, как и сами атаки.
Обсудить в сообществе
Делитесь опытом и мыслями с ИИ-разработчиками
Связанные материалы экосистемы
Практические гайды, терминология и агентские скиллы
Claude Code Projects: как один ИИ координирует команду автономных агентов
Глубокий разбор Claude Code Projects: архитектура Coordinator и Threads, параллельные ветки, общая память MEMORY.md и управление облачными агентами.
Jev и System One AI: полное практическое руководство по модели решений от TypeSafe
Глубокий инженерный разбор флагманской модели Jev: архитектура System One против LLM, примитивы Choice/Score/Noul, параллелизм запросов, математика уверенности, видео-кейсы, код и обзор локальных open-weight альтернатив (Laya, GLiNER2.5, CLM-8B).
AI-агенты (Autonomous Agents)
Программные системы на базе LLM, способные самостоятельно воспринимать состояние окружающей среды, декомпозировать сложные цели, вызывать внешние инструменты и итеративно исправлять собственные ошибки.
ai-job-search для Claude Code: открытый ИИ-инструмент для поиска работы
Проект на GitHub помогает Claude Code составлять резюме и сопроводительные письма, оценивать вакансии и готовиться к собеседованиям.
MiniMax официально выпустила модель M3.1 Flash
MiniMax официально представила модель M3.1 Flash: она работает со скоростью более 200 токенов в секунду, превосходит другие китайские модели в бенчмарках для ИИ-агентов и значительно дешевле M3.
ai-video-generation
Generate and edit AI videos using Runway, Luma, Kling, and Sora agents automatically.