460 Alvos, Zero Hacks Autônomos: Como um Bot do Telegram no DeepSeek Incriminou Seu Dono
DeepSeek
Anthropic
OpenAI
Em maio de 2026, um ator malicioso enviou uma única tarefa via Telegram, e a rede neural fez o resto: encontrou alvos, avaliou-os, baixou código de exploração, tentou ataques e abandonou alvos não lucrativos sozinha. Pesquisadores da Unit 42, uma divisão da Palo Alto Networks, analisaram a sessão inteira e publicaram suas descobertas em 30 de julho. A campanha resultou em mais de 460 alvos sob ataque, mas nenhum sistema comprometido pelo loop autônomo.
Um ator malicioso, operando sob os pseudônimos knaithe e KnYuan, provavelmente localizado em Zhuhai, na China, combinou o framework de agente de código aberto Hermes Agent com o DeepSeek para criar um sistema de hacking autônomo. O framework forneceu ao modelo de linguagem acesso ao terminal, habilidades reutilizáveis e operação não supervisionada, enquanto o Telegram serviu como canal de comunicação para atribuição de tarefas e recuperação de resultados. O agente inicialmente teve como alvo o Langflow, uma plataforma para construção de aplicações de IA, explorando a CVE-2026-33017, mas encontrou apenas uma instância vulnerável entre 84 e a abandonou devido à baixa probabilidade de sucesso. Em seguida, ele migrou para o n8n, uma plataforma de automação de fluxos de trabalho, com quase 650.000 instâncias e duas vulnerabilidades, mas não conseguiu invadir nenhuma devido aos requisitos de autenticação. Durante a campanha, o agente escaneou e tentou ataques contra 460 alvos sem um único sucesso confirmado, enquanto os esforços manuais do operador resultaram na exfiltração de dados de três organizações por meio de uma vulnerabilidade no Citrix NetScaler e na execução de comandos em 11 instâncias do Marimo. A queda do operador veio da própria automação do agente: quando o agente iniciou um servidor HTTP para compartilhar arquivos, ele expôs todo o diretório pessoal sem senha, revelando configurações, chaves de API, scripts e logs. Os pesquisadores notaram que as falhas do agente podem decorrer de configurações do lado da vítima, e não de limitações do modelo, e que o DeepSeek foi provavelmente escolhido porque modelos ocidentais como Claude e OpenAI recusaram solicitações de ataque autônomas devido a restrições do provedor. O relatório, embora careça de evidências definitivas para algumas conclusões, destaca a facilidade de entrada em tais operações e a necessidade urgente de padrões de segurança robustos.
Fonte: Habr — хаб ИИ —
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