Riječ je o jednom od prvih zabilježenih slučajeva u kojima je agentska umjetna inteligencija samostalno zaobišla mrežnu zaštitu i dokopala se osjetljivih resursa
Kibernetički stručnjaci tvrde da su zabilježili jedan od prvih slučajeva u kojem je gotovo cijeli ransomware napad provela autonomna umjetna inteligencija, i to bez stalne ljudske kontrole. Ako se nalazi potvrde, incident bi mogao predstavljati važnu prekretnicu u razvoju kibernetičkih prijetnji jer pokazuje da AI sustavi više nisu ograničeni na pisanje zlonamjernog koda, već mogu sudjelovati u planiranju i izvođenju složenijih napada.
Napad je započeo iskorištavanjem ranjivosti CVE-2025-3248 u Langflowu, otvorenom okviru namijenjenom izgradnji aplikacija koje koriste velike jezične modele. Ona je zakrpana u travnju 2025. godine, a kasnije je uvrštena na popis poznatih aktivno iskorištavanih ranjivosti američke Agencije za kibernetičku sigurnost i sigurnost infrastrukture (CISA).
vezane vijesti
Samostalno djelovanje
Nakon ulaska u sustav, AI agent je, prema navodima Sysdiga, izveo niz radnji koje se inače povezuju s iskusnim hakerima: analizirao je okruženje, tražio certifikate i povjerljive datoteke, izdvajao tajne podatke iz oblaka te mapirao dostupne resurse prije nego što je pokušao proširiti pristup u infrastrukturi.
Posebno zanimljiv dio slučaja nije samo razina automatizacije, već sposobnost prilagodbe problemima, jer istraživači navode da je agent mijenjao način rada kada bi naišao na prepreke. U jednom slučaju, tijekom komunikacije s MinIO spremištem objekata, dobio je neočekivani XML odgovor. Umjesto prekida procesa, prilagodio je način obrade podataka i pokušao ponovno drugim pristupom. Zabilježen je i slučaj neuspješne prijave koji je sustav sam ispravio za 31 sekundu i to bez ljudske intervencije.
Nakon toga je napadač uspostavio trajni pristup sustavu stvaranjem zakazanih cron zadataka, a zatim se prebacio na produkcijski poslužitelj koji je koristio Alibaba Nacos. Ondje je iskorištena ranjivost CVE-2021-29441 kako bi se stvorili lažni administratorski računi. Konačni cilj bio je šifriranje 1342 Nacosova konfiguracijska zapisa, brisanje izvornih podataka i njihova zamjena porukom, zapravo ucjenom koja je zahtijevala plaćanje u bitcoinu.
Istraživači su pronašli i nekoliko tragova koji upućuju na uključenost umjetne inteligencije u stvaranje zlonamjernog softvera: kod je sadržavao neuobičajeno detaljne komentare napisane prirodnim jezikom koji su objašnjavali postupke i logiku rada. Također je otkriveno da je adresa bitcoin novčanika navedena u poruci za otkupninu bila ona koja se često koristi u primjerima dokumentacije, a ne stvarna adresa za primanje uplata. Sysdig dodatno smatra da je korišteno šifriranje AES-128 u načinu rada ECB, iako je napadač tvrdio da koristi AES-256.
Nove tehnologije i novi izazovi
Sigurnosni stručnjaci sve više upozoravaju na pojavu takozvane agentske umjetne inteligencije - sustava koji mogu samostalno planirati i izvršavati složene zadatke, umjesto da samo odgovaraju na pojedinačne naredbe.
Iako JadePuffer nije koristio nove, nepoznate ranjivosti nego poznate sigurnosne propuste, sposobnost autonomnog provođenja izviđanja, povećavanja ovlasti, održavanja pristupa i pokretanja ransomware napada predstavlja značajan razvoj u području napada uz pomoć umjetne inteligencije, piše Digital Trends.
Sysdig navodi da slučaj pokazuje kako su 'agentski pratitelji' postali stvarnost te da bi takvi alati u budućnosti mogli smanjiti tehničku barijeru za izvođenje složenih napada. Istodobno istraživači upozoravaju da napadi generirani umjetnom inteligencijom mogu ostaviti prepoznatljive obrasce ponašanja i karakteristike koda koje bi braniteljima mogle pomoći u razvoju novih metoda otkrivanja.
Za organizacije osnovna obrana ostaje ista: redovito ažuriranje sustava izloženih internetu, zaštita pristupnih podataka za usluge u oblaku i praćenje neuobičajenih aktivnosti u mreži. Razlika je u tome što se mijenja priroda napadača - od ljudi koji koriste alate prema autonomnim sustavima koji mogu samostalno djelovati.
