ИИ полностью автоматизирует «вымогательские атаки» — раскрытие! Кодовое название JadePuffer нацелено на криптокошельки

Кибербезопасностная компания Sysdig 1 июля раскрыла атаку под кодовым названием JadePuffer: исследователи считают, что это первая в истории история, где вымогательский софт был полностью автономно выполнен AI Agent. LLM-ориентированный агент сам прошёл по шагам разведки, кражи учётных данных, с латеральным перемещением, повышением привилегий до шифрования файлов — и даже смог за 31 секунду самостоятельно отладить и починить процесс при неудачной попытке входа администратора, после чего целенаправленно сфокусировался на криптовалютных кошельках жертв. Однако реальное выполнение всё равно было сделано людьми.
(Предыстория: в Copilot Cowork от Microsoft вскрыли серьёзную уязвимость: AI Agent при атаке через подсказки автоматически раскрывает конфиденциальные файлы компании)
(Дополнение по контексту: исследователи из Google и Meta объединились и призвали: безопасность AI Agent — это не проблема моделей, а проблема системы)

Содержание

Toggle

• Сам чинит баг за 31 секунду — так быстро, что никто из людей не смог бы
• Отдельно отрабатывает по криптокошелькам
• Но жертв всё равно выбирают люди

Ключевые выводы

• Sysdig 1/1 раскрыла JadePuffer и назвала это первой в истории вымогательской атакой, полностью автономно выполненной AI Agent
• LLM-agent автономно прошёл цепочку атаки — от разведки до шифрования, сам исправил ошибку входа за 31 секунду: всего выполнено более 600 payload с простыми «человеческими» комментариями
• Agent охотится за криптокошельками и ключами API OpenAI, Anthropic и др., но выбирать жертву и разворачивать инфраструктуру — всё равно задача людей

Кибербезопасностная компания Sysdig 1 июля опубликовала отчёт, раскрывающий инцидент, произошедший в конце июня, под кодовым названием JadePuffer, и оценивший его как первую в истории зарегистрированную вымогательскую атаку, выполненную AI Agent end-to-end автономно на стороне агента. Это LLM-ориентированный agent, который сам завершил весь цикл: разведку, кражу учётных данных, латеральное перемещение, повышение привилегий и, в конце, шифрование базы данных.

Точка входа атаки — критическая уязвимость в open-source фреймворке Langflow, CVE-2025-3248 (уязвимость удалённого выполнения кода с CVSS 9,8; Langflow как раз используют, чтобы собирать LLM-приложения). Agent входит через неё, затем использует обход аутентификации в Nacos, чтобы перепрыгнуть в реальную среду — в MySQL-базу данных, после чего зашифровывает 1 342 элемента конфигурации Nacos и сам же пишет вымогательское письмо.

31 секунду сам чинит bug — настолько быстро, что никто из людей не смог бы

Sysdig уверена, что за этим стоит именно AI, а не человек — благодаря нескольким «непохоже на человека» деталям. В ходе атаки агент попытался создать учётную запись администратора, но наткнулся на баг: при неудачном входе он получал возврат с пустым хэшем пароля. Прочитав сообщение об ошибке, он сразу сменил подход — вместо вызова подпрограммы напрямую импортировал библиотеку bcrypt, удалил сломанную учётную запись, восстановил корректные хэши и вошёл успешно; всё это заняло 31 секунду.

За весь ход действий Sysdig перехватила более 600 целевых payload, причём каждая часть снабжена простыми поясняющими комментариями — с указанием цели шага, приоритетов и логики обработки. Такой «делаю и комментирую прямо в процессе» стиль — фирменный признак кода, сгенерированного LLM; так обычно не пишет человеческий хакер.

Ещё тоньше: Sysdig обнаружила, что в процессе атаки использовалось не одна модель. Во время разведки агент попутно собрал API-ключи OpenAI, Anthropic, Google и DeepSeek.

Специально охотится за криптокошельками

В криптосфере больше всего настораживает выскребание списка. Этому агенту явно поставили задачу сканировать в системах жертв криптовалютные кошельки и seed-фразы, а также одновременно упаковывать учётные данные и записи баз данных у облачных провайдеров (Aliyun, Tencent Cloud, Huawei Cloud).

Это неудивительно. В криптовалюта годами — самый популярный способ получения выкупа у вымогателей: её сложно отследить, она не зависит от банков и проходит транзакции напрямую. Теперь, когда AI резко снизил стоимость атаки, сами активы тоже стали частью списка целей. То, что обычно тянет целую команду хакеров и распределённую работу, теперь можно скопировать: агент добавляет несколько открытых инструментов — и всё.

Но жертв всё равно выбирают люди

Звучит громко, но ключевой момент здесь другой: техническую цепочку выполнения действительно автономно завершает AI, и он умеет реагировать на месте, но именно люди решают, «кого» атаковать. Человеческая сторона выбрала жертву, развернула инфраструктуру атаки и передала агенту первоначально украденные учётные данные; AI затем взял на себя вторую половину — «тяжёлую работу». Истинно автоматизировано — «как атаковать», а не «кого атаковать».

Частые вопросы

Что такое JadePuffer и почему утверждают, что это первая в истории AI-полностью автоматизированная атака вымогательским ПО?

JadePuffer — инцидент, раскрытый компанией Sysdig в июле 2026 года. Это LLM-ориентированный AI agent, который автономно завершил полный цикл вымогательской атаки: разведку, кражу учётных данных, латеральное перемещение, повышение привилегий до шифрования данных, а также сам написал вымогательское письмо. Sysdig считает, что это первая зарегистрированная атака вымогательского ПО, выполненная AI end-to-end.

Как связана эта AI-атака с криптовалютой?

Этот AI agent настроили так, чтобы он целенаправленно сканировал в системах жертв криптовалютные кошельки и seed-фразы, а также вместе с этим похищал API-ключи OpenAI, Anthropic, Google и DeepSeek и облачные учётные данные. Криптовалюта долгие годы — предпочтительный способ получения выкупа вымогателями, а теперь сами активы стали прямой целью.