Содержание
Новичок в киберпреступности взломал 14 организаций, используя Claude Code и OpenAI Codex. По разбору OALABS, большую часть работы сделали ИИ-агенты: от разведки до сбора украденных данных.
История неприятная не тем, что появился новый суперхакер. Наоборот. Исследователи описывают атакующего как слабого оператора, который давал расплывчатые запросы. Агенты сами достраивали план, искали открытые сервисы, подбирали уязвимости и писали код для эксплуатации.
ИИ-агенты закрыли пробелы в навыках атакующего
OALABS изучили рабочую директорию атакующего и увидели цепочку из более чем 1000 сессий с агентами. В логах остались промпты, использованные инструменты, следы нарушений политик и рассуждения моделей во время выполнения задач.
Ключевая деталь — уровень запросов. Исследователи пишут, что атакующий часто давал «vague, low-skill prompts», то есть туманные и слабые по технике команды. Claude Code и Codex закрывали пробелы за него.
- Разведка: искали открытые сервисы и доступные точки входа.
- Анализ уязвимостей: определяли, что можно попробовать атаковать.
- Эксплойты: писали код для проверки и использования найденных проблем.
- Проверка доступа: валидировали, сработала ли атака.
- Сбор данных: вытаскивали чувствительную информацию из взломанных систем.
Для защитников это плохая новость. Раньше такой набор требовал хотя бы средней технической базы. Теперь часть этой базы заменяет агент, если пользователь правильно формулирует задачу и обходит фильтры.
OALABS прямо описали этот сдвиг: «Атакующему не нужно было быть опытным оператором. Ему нужно было лишь правильно оформить запросы. Агент дал большую часть структуры и технического исполнения, которых атакующему, похоже, не хватало».
Защитные фильтры обходили слишком легко
Логи показали, что атакующий обходил ограничения агентов без сложной инженерии. Это не сценарий из кино, где человек пишет редкий эксплойт с нуля. Больше похоже на вредную автоматизацию, где ИИ ведёт пользователя через технические шаги.
Здесь и появляется главный риск для рынка ИИ-инструментов. Claude Code и Codex создавали для разработчиков, которые хотят быстрее писать и проверять код. Но тот же механизм полезен и злоумышленнику, если модель начинает выполнять разведку, строить цепочки атаки и генерировать рабочие фрагменты кода.
При этом OALABS не нашли доказательств, что украденные данные уже продали или использовали для вымогательства. В разборе нет подтверждений монетизации через даркнет или давление на пострадавшие компании.
Парадокс в том, что атакующего подвела не сложность атак, а операционная гигиена. Он запускал агентов не на собственной инфраструктуре, а на стороннем сервере. Когда владелец этой инфраструктуры заметил вредоносную активность, он выгрузил рабочую директорию и передал её исследователям.
Логи раскрыли личные данные самого атакующего
В рабочей директории нашли не только следы взломов. Там лежали данные, которые указали на личность атакующего: резюме, полное имя, история обучения, профиль LinkedIn и IP-адрес.
По IP исследователи определили местоположение — Аддис-Абеба, Эфиопия. Мы не публикуем имя человека, потому что для новости хватает технических фактов. Важнее другое: начинающий злоумышленник оставил после себя больше следов, чем опытный оператор обычно оставляет за целую кампанию.
Разбор OALABS показывает, как быстро ИИ-агенты снижают порог входа в киберпреступность. Речь не о мифическом «ИИ-хакере», который сам выбирает цель. Речь о рабочем инструменте, который превращает слабые запросы в практические действия против реальных организаций.
Help Net Security приводит разбор OALABS с датой публикации 17 июня 2026 года. В нём исследователи формулируют главный вывод так: «The agent supplied much of the structure and technical execution that the attacker appeared to lack».
