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Um ator de ameaças que fala chinês está usando o modelo DeepSeek AI e o agente Hermes de código aberto para conduzir ataques cibernéticos autônomos em servidores expostos com envolvimento humano limitado.
A atividade foi descoberta pelos pesquisadores da Unidade 42 da Palo Alto Networks depois que Hermes criou acidentalmente um servidor web a partir de seu diretório inicial, expondo o ambiente do invasor, incluindo chaves de API, scripts de exploração, listas de alvos, histórico de shell e logs de ataque de IA.
A Unidade 42 atribuiu a atividade a um ator de ameaça baseado na China que opera sob os pseudônimos “knaithe” e “KnYuan”, que se autodenomina um “pesquisador de segurança binária”.
Embora os ataques autónomos observados pela Unidade 42 não tenham comprometido com sucesso os servidores visados, os investigadores dizem que a campanha ilustra um fluxo de trabalho ofensivo de IA capaz de descobrir, avaliar e atacar sistemas vulneráveis.
“Embora a campanha observada tenha tido impactos limitados, o fluxo de trabalho confirma uma capacidade ofensiva funcional e autônoma de ponta a ponta”, disse a Unidade 42.
DeepSeek usado para ataques autônomos
O ator da ameaça usou o DeepSeek como mecanismo de raciocínio por trás do Hermes Agent, uma estrutura de IA de código aberto capaz de interagir com terminais do sistema operacional, executar comandos e conectar-se à Internet.
O agente suporta um modo “Yolo” que lhe permite operar e executar comandos, mesmo os de risco, sem primeiro solicitar permissão ao seu operador.
O Hermes foi configurado para aceitar instruções de um canal do Telegram, usar habilidades personalizadas de segurança ofensiva e integrar-se ao mecanismo de busca de ativos da Internet FOFA.
A Unidade 42 recuperou uma sessão de maio de 2026 na qual o operador parece ter fornecido apenas uma tarefa inicial, após a qual o agente conduziu a atividade restante de forma autônoma, sem feedback humano.
O agente primeiro teve como alvo servidores Langflow expostos à Internet vulneráveis ao CVE-2026-33017, baixando uma exploração pública de prova de conceito, identificando 84 instâncias expostas por meio do FOFA e verificando-as em busca de configurações vulneráveis.
Depois de determinar que os alvos disponíveis não poderiam ser explorados, o agente procurou outras vulnerabilidades potenciais para verificar dispositivos vulneráveis.
A DeepSeek então analisou vários repositórios públicos de exploração antes de selecionar a plataforma de automação de fluxo de trabalho n8n para atingir, que tinha mais de 647.000 instâncias expostas identificadas por meio do FOFA.
O agente baixou um exploit que encadeou CVE-2026-21858 e CVE-2025-68613, identificou servidores executando versões vulneráveis e os verificou em busca de formulários de upload de arquivos não autenticados necessários para concluir o ataque.
No entanto, os formulários descobertos exigiam autenticação e a Unidade 42 afirma que as tentativas autônomas não conseguiram comprometer nenhum alvo.
A Unidade 42 diz que a campanha é significativa porque o agente pesquisou vulnerabilidades de forma independente, determinou quais alvos eram a melhor opção, baixou o código de exploração e depois tentou explorar os alvos encontrados em minutos, o que normalmente levaria muitas horas.
“Este processo autônomo de identificação de alvos, amostragem e estreitamento de escopo é notável porque o sistema executou centenas de horas de análise manual de alvos em poucos minutos, ao mesmo tempo que gerenciava seus próprios recursos computacionais”, explicou Palo Alto.
Embora o agente de IA tenha sido usado extensivamente, o agente da ameaça também conduziu ataques manuais contra mais de 460 sistemas usando vulnerabilidades que afetam Citrix NetScaler, Apache Tomcat, Marimo Notebook, Windows IKE VPN e outros produtos.
A Unidade 42 confirmou três comprometimentos bem-sucedidos direcionados à vulnerabilidade CVE-2026-3055 do Citrix NetScaler, que o ator usou para extrair memória e procurar cookies de autenticação que poderiam ser usados para sequestrar sessões.
O ator também configurou outras plataformas de codificação de IA, incluindo Qwen, GLM, Kimi, MiniMax, Claude Code e Codex da OpenAI, mas a Unidade 42 descobriu que elas não eram usadas com frequência.
Fluxo de ataque de IA autônomoFonte: Unidade 42Hermes de Palo Alto usada em ataque cibernético anterior
A campanha de IA exposta surge após outro incidente divulgado recentemente, no qual a infra-estrutura Hermes mal protegida expôs detalhes sobre um alegado ataque cibernético contra o Ministério das Finanças da Tailândia.
Na semana passada, o BleepingComputer relatou que Hunt.io e o pesquisador de segurança Bob Diachenko descobriram diretórios da web abertos contendo ferramentas de exploração, shells da web, credenciais, cargas compiladas e registros de atividades do Hermes.
Esses registros mostraram o Hermes rodando no modo “YOLO” autônomo para automatizar atividades pós-exploração, incluindo busca por oportunidades de escalonamento de privilégios, enumeração de serviços, inspeção de contêineres, passagem de sistemas de arquivos e catalogação de documentos armazenados em sistemas do Ministério das Finanças.
No entanto, o incidente anterior não mostrou Hermes escolhendo independentemente o alvo ou determinando como comprometê-lo.
Um operador humano forneceu t
A atividade foi descoberta pelos pesquisadores da Unidade 42 da Palo Alto Networks depois que Hermes criou acidentalmente um servidor web a partir de seu diretório inicial, expondo o ambiente do invasor, incluindo chaves de API, scripts de exploração, listas de alvos, histórico de shell e logs de ataque de IA.
A Unidade 42 atribuiu a atividade a um ator de ameaça baseado na China que opera sob os pseudônimos “knaithe” e “KnYuan”, que se autodenomina um “pesquisador de segurança binária”.
Embora os ataques autónomos observados pela Unidade 42 não tenham comprometido com sucesso os servidores visados, os investigadores dizem que a campanha ilustra um fluxo de trabalho ofensivo de IA capaz de descobrir, avaliar e atacar sistemas vulneráveis.
“Embora a campanha observada tenha tido impactos limitados, o fluxo de trabalho confirma uma capacidade ofensiva funcional e autônoma de ponta a ponta”, disse a Unidade 42.
DeepSeek usado para ataques autônomos
O ator da ameaça usou o DeepSeek como mecanismo de raciocínio por trás do Hermes Agent, uma estrutura de IA de código aberto capaz de interagir com terminais do sistema operacional, executar comandos e conectar-se à Internet.
O agente suporta um modo “Yolo” que lhe permite operar e executar comandos, mesmo os de risco, sem primeiro solicitar permissão ao seu operador.
O Hermes foi configurado para aceitar instruções de um canal do Telegram, usar habilidades personalizadas de segurança ofensiva e integrar-se ao mecanismo de busca de ativos da Internet FOFA.
A Unidade 42 recuperou uma sessão de maio de 2026 na qual o operador parece ter fornecido apenas uma tarefa inicial, após a qual o agente conduziu a atividade restante de forma autônoma, sem feedback humano.
O agente primeiro teve como alvo servidores Langflow expostos à Internet vulneráveis ao CVE-2026-33017, baixando uma exploração pública de prova de conceito, identificando 84 instâncias expostas por meio do FOFA e verificando-as em busca de configurações vulneráveis.
Depois de determinar que os alvos disponíveis não poderiam ser explorados, o agente procurou outras vulnerabilidades potenciais para verificar dispositivos vulneráveis.
A DeepSeek então analisou vários repositórios públicos de exploração antes de selecionar a plataforma de automação de fluxo de trabalho n8n para atingir, que tinha mais de 647.000 instâncias expostas identificadas por meio do FOFA.
O agente baixou um exploit que encadeou CVE-2026-21858 e CVE-2025-68613, identificou servidores executando versões vulneráveis e os verificou em busca de formulários de upload de arquivos não autenticados necessários para concluir o ataque.
No entanto, os formulários descobertos exigiam autenticação e a Unidade 42 afirma que as tentativas autônomas não conseguiram comprometer nenhum alvo.
A Unidade 42 diz que a campanha é significativa porque o agente pesquisou vulnerabilidades de forma independente, determinou quais alvos eram a melhor opção, baixou o código de exploração e depois tentou explorar os alvos encontrados em minutos, o que normalmente levaria muitas horas.
“Este processo autônomo de identificação de alvos, amostragem e estreitamento de escopo é notável porque o sistema executou centenas de horas de análise manual de alvos em poucos minutos, ao mesmo tempo que gerenciava seus próprios recursos computacionais”, explicou Palo Alto.
Embora o agente de IA tenha sido usado extensivamente, o agente da ameaça também conduziu ataques manuais contra mais de 460 sistemas usando vulnerabilidades que afetam Citrix NetScaler, Apache Tomcat, Marimo Notebook, Windows IKE VPN e outros produtos.
A Unidade 42 confirmou três comprometimentos bem-sucedidos direcionados à vulnerabilidade CVE-2026-3055 do Citrix NetScaler, que o ator usou para extrair memória e procurar cookies de autenticação que poderiam ser usados para sequestrar sessões.
O ator também configurou outras plataformas de codificação de IA, incluindo Qwen, GLM, Kimi, MiniMax, Claude Code e Codex da OpenAI, mas a Unidade 42 descobriu que elas não eram usadas com frequência.
Fluxo de ataque de IA autônomoFonte: Unidade 42Hermes de Palo Alto usada em ataque cibernético anterior
A campanha de IA exposta surge após outro incidente divulgado recentemente, no qual a infra-estrutura Hermes mal protegida expôs detalhes sobre um alegado ataque cibernético contra o Ministério das Finanças da Tailândia.
Na semana passada, o BleepingComputer relatou que Hunt.io e o pesquisador de segurança Bob Diachenko descobriram diretórios da web abertos contendo ferramentas de exploração, shells da web, credenciais, cargas compiladas e registros de atividades do Hermes.
Esses registros mostraram o Hermes rodando no modo “YOLO” autônomo para automatizar atividades pós-exploração, incluindo busca por oportunidades de escalonamento de privilégios, enumeração de serviços, inspeção de contêineres, passagem de sistemas de arquivos e catalogação de documentos armazenados em sistemas do Ministério das Finanças.
No entanto, o incidente anterior não mostrou Hermes escolhendo independentemente o alvo ou determinando como comprometê-lo.
Um operador humano forneceu t
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