DeepSeek стал рабочей лошадкой для китайских хакеров и помог им резко нарастить число кибератак

Тайваньская компания TeamT5 зафиксировала резкий рост активности китайских хакерских группировок, связанных с государственными структурами. После подключения DeepSeek и других моделей с открытыми весами к своим операциям число атак у отдельных группировок выросло больше чем в два раза. Нейросети применяются не только для рутинной подготовки, но и для разведки, поиска способов эксплуатации уязвимостей и создания вредоносных инструментов.

Хакерам не нужен самый умный ИИ на рынке. Выгоднее модель, которая работает дёшево, справляется с техническими задачами и не заваливает пользователя отказами на подозрительные запросы. Аналитики TeamT5 отметили, что DeepSeek попал в эту нишу лучше остальных моделей и стал одним из самых заметных инструментов в арсенале китайских группировок.

ИИ уже встроен в несколько этапов атаки:

• сбор данных о потенциальной цели;
• анализ полученной информации и поиск слабых мест;
• подготовка кода для эксплуатации найденных уязвимостей;
• создание вспомогательных вредоносных инструментов.

Более мощные модели существуют, но их применение в массовых атакующих кампаниях обходится слишком дорого. TeamT5 отдельно упомянула китайскую Kimi K3 от Moonshot, которая превосходит DeepSeek по ряду возможностей, но пока не встречалась исследователям в зафиксированных атаках из-за высокой стоимости эксплуатации.

Аналитик TeamT5 Чарльз Ли назвал DeepSeek привлекательным вариантом для китайских хакеров из-за невысокой стоимости и слабых ограничений на киберзапросы. Западные модели тоже интересуют злоумышленников, но получить от них помощь в опасных операциях выходит значительно реже.

Группировке Grimfengxi приписали применение DeepSeek для создания кода, нацеленного на эксплуатацию уязвимостей. Группа Huapi использовала китайскую нейросеть, предположительно DeepSeek, против почтовой системы тайваньской компании. Teleboyi подошла к задаче ещё проще и собрала около 1000 IP-адресов, а затем сопоставила домены потенциальной цели.

Отмечается, что в случае Teleboyi «нейросеть выступила не автономным взломщиком, а быстрым помощником, которому отдали большой объём механической работы».

Похожая схема не привязана к границам одной страны. Метод, который применяют китайские группировки, легко копируется, и для российских компаний риск не ниже, если аналогичные инструменты попадут в руки группировок, нацеленных на инфраструктуру в России.

Экономика атакующих держится на нескольких пунктах:

• низкая стоимость обращения к модели по сравнению с топовыми аналогами;
• гибкая настройка под конкретные технические задачи;
• меньшее количество отказов при работе с потенциально опасными запросами;
• возможность развернуть модель на собственных серверах без внешнего контроля.

DeepSeek не единственная нейросеть в этой гонке. TeamT5 сообщила об эпизоде с группой Slime22, которая задействовала Claude Code после проникновения в инфраструктуру тайваньской технологической компании, развернула Kali Linux и попыталась использовать Claude для дальнейшего перемещения внутри скомпрометированной среды. Защитные ограничения обошли, представив свои действия как легитимное тестирование.

Компания CyCraft описала случай с ChatGPT, когда поставщик инструментов для взлома применил модель OpenAI при атаке на западный аналитический центр. После получения локальной базы Signal одного из сотрудников злоумышленники обратились к чат-боту за помощью в создании модуля для работы с зашифрованными данными.

OpenAI заявила, что отслеживает и пресекает попытки злоупотребления своими моделями. Anthropic уже заблокировала доступ к сервисам компаниям, связанным с Китаем, и ранее раскрыла кампанию, где связанная с китайским государством группа применяла Claude Code для атак на около 30 организаций, а ИИ выполнял большую часть тактических операций почти автономно, от разведки до работы с полученными данными.

Уточняется, что «нейросеть в кампании с Claude Code перестала быть простым помощником и фактически стала частью конвейера атаки».

Подобная схема встречается и за пределами Китая. Подразделение Unit 42 компании Palo Alto Networks описало эксперимент независимого злоумышленника, который использовал DeepSeek через агентскую инфраструктуру для автоматизации разведки и атак.

Итоги эксперимента Unit 42 выглядят так:

• более 460 систем прошли автоматизированный анализ;
• 14 компрометаций были доведены до конца;
• часть этапов атаки по-прежнему требовала участия человека;
• признаков полностью автономной работы модели зафиксировано не было.

Для российских пользователей и организаций вывод похожий. Если независимый злоумышленник смог автоматизировать разведку и часть атаки с помощью общедоступной модели, повторить такую схему против целей внутри России способен любой оператор с доступом к похожим инструментам.

Порог входа в подобные атаки снижается быстрее, чем растут бюджеты защитников. Команде не нужно расширяться пропорционально числу целей, достаточно поставить ИИ на поток и распределить между операторами разведку и подготовку кода.

Для защитников инфраструктуры это означает:

• сокращение времени между появлением уязвимости и попыткой её эксплуатации;
• рост числа атак без роста численности команд злоумышленников;
• необходимость учитывать ИИ-инструменты при оценке скорости готовящихся атак;
• повышенные риски для организаций, которые раньше не входили в число приоритетных целей.

DeepSeek в этом раскладе не обязан быть лучшим ИИ на планете. Ему достаточно быть неплохим, дешёвым и удобным для масштабирования, и китайские хакерские группы уже нашли этому вполне практичное применение.

Ранее сообщалось, что израильская компания Dream раскрыла кибератаку, в которой злоумышленники применили открытые ИИ-агенты OpenClaw и Hermes для почти полной автоматизации проникновения в государственные системы Тайваня. За четыре дня программная связка получила доступ как минимум к 85 учетным записям, вывела более 2,5 тыс. записей о сотрудниках и обследовала десятки объектов инфраструктуры. Инцидент показал переход ИИ от роли инструмента к роли самостоятельного участника атаки.

Эксперты CISOCLUB посчитали, что настоящая угроза скрывается не в конкретной модели, а в падающей стоимости входа для массовых атак. Счёт теперь идёт не только на квалификацию хакеров, но и на цену одного запроса к нейросети. За счёт автоматизации разведки и подготовки кода небольшая команда способна обслуживать в разы больше целей одновременно.

Похожие схемы рано или поздно возьмут на вооружение и против структур за пределами Тайваня и Китая, а компаниям стоит закладывать в модель угроз не только человеческий фактор, но и скорость подготовки атаки. Эксперты CISOCLUB заключили, что чем дешевле становится автоматизация, тем меньше должен быть штат злоумышленников для атаки на десятки организаций одновременно.