Hakeri izmantoja „Claude“ un izgāja cauri 1,8 miljoniem „Android“ lietotņu: briesmas slēpās pašā kodā

Mākslīgais intelekts visbiežāk tiek pasniegts kā palīgs: tas uzraksta tekstu, palīdz programmēt, analizē datus, izskaidro sarežģītas lietas vienkāršā valodā. Tomēr jaunākais „Anthropic“ atklātais stāsts parādīja otru pusi – šo pašu tehnoloģiju var izmantot arī ļoti bīstamiem mērķiem.

Kā teikts Vācijas portāla CHIP publicētajā rakstā, dažādas hakeru grupas no 2025. gada decembra līdz 2026. gada augustam ļaunprātīgi izmantoja „Claude“ mākslīgā intelekta modeli. Tas tika izmantots nevis atsevišķam eksperimentam, bet gan plaša mēroga kiberoperācijām: lietotņu analīzei, koda automatizēšanai, piekļuves datu meklēšanai un pat sarežģītu uzbrukumu paātrināšanai.

Vislielāko uzmanību piesaistīja viens skaitlis – 1,8 miljoni „Android“ lietotņu. Tieši tik daudz APK failu, saskaņā ar rakstā minēto informāciju, tika lejupielādēti no vairākiem lietotņu veikalu avotiem, izjaukti un skenēti, meklējot kodā atstātus noslēpumus.

Briesmas bija nevis lietotnēs, bet tajās atstātajās „atslēgās“

Daudzi cilvēki kiberuzbrukumu iztēlojas kā filmā: melns ekrāns, zaļš teksts, hakeris ielaužas dažu sekunžu laikā. Taču realitātē viena no lielākajām briesmām bieži vien ir daudz vienkāršāka – izstrādātāju nejauši kodā atstāti piekļuves dati.

Tie var būt API atslēgas, paroles, piekļuves pilnvaras, privātās atslēgas vai citi tā dēvētie „secrets“. Paši par sevi tie var izskatīties kā vienkāršas simbolu virknes, taču nepareizās rokās tie var atvērt piekļuvi sistēmām, datubāzēm, mākoņpakalpojumiem, iekšējiem rīkiem vai klientu informācijai.

Tieši tas arī tika meklēts. Rakstā minēts, ka viens ar „ShinyHunters“ saistīts franciski runājošs hakeris izveidoja automatizētu infrastruktūru vairākos mākoņserveros. Sistēma lejupielādēja „Android“ lietotņu failus, tos analizēja un izmantoja rīku „TruffleHog“, kas parasti paredzēts drošības speciālistiem – tas palīdz atklāt kodā nejauši atstātas slepenās atslēgas.

Tomēr šoreiz rīks tika izmantots nevis aizsardzībai, bet medībām.

„Vibe Hacking“: cilvēks nosaka tikai mērķi, bet AI paveic pārējo

„Anthropic“ šādu darba stilu nodēvēja par „Vibe Hacking“. Tas ir diezgan draudīgi skanošs termins, taču tā būtība ir vienkārša: cilvēks vairs neraksta katru komandu ar rokām. Viņš mākslīgajam intelektam dod vispārēju mērķi, bet modelis palīdz analizēt vidi, rakstīt skriptus, labot kļūdas un atkārtot darbības, līdz uzdevums tiek izpildīts.

Tieši tas ir lielākais pārmaiņu aspekts. Iepriekš sarežģītiem uzbrukumiem bija nepieciešamas lielākas tehniskās prasmes, laiks un pacietība. Tagad daļu darba var pārņemt AI aģenti. Tie nenogurst, neapjūk starp tūkstošiem failu, var ātri labot kodu un palīdzēt automatizēt procesu.

Rakstā norādīts, ka nozagtie piekļuves dati reāllaikā tika nosūtīti, izmantojot „Telegram“. Tas liecina, ka sistēma netika vienkārši izpētīta, bet darbojās kā pastāvīgs datu vākšanas mehānisms.

Uzbrukumi kļuva daudz ātrāki

Viena no bīstamākajām lietām šajā stāstā ir ātrums. Mākslīgais intelekts ļāva hakeriem ne tikai automatizēt darbu, bet arī būtiski saīsināt laiku no pirmā soļa līdz reālam kaitējumam.

Saskaņā ar rakstā sniegto informāciju vienam uzbrucējam bija nepieciešamas aptuveni 34 stundas, lai iegūtu piekļuves datus vairāk nekā 40 „Microsoft“ uzņēmumu tīkliem. Citos gadījumos pēc sākotnējās ielaušanās līdz pilnīgai administratīvai kontrolei pār sistēmām pagāja mazāk nekā trīs stundas.

Tas nozīmē, ka laiks reaģēšanai sarūk. Uzņēmums vēl tikai var mēģināt noskaidrot, kas notiek, kamēr uzbrucējs jau var būt pārgājis uz nākamo posmu: tiesību paplašināšanu, datu vākšanu, sistēmu pārvaldību vai spiediena izdarīšanu uz upuri.

Kiberdrošībā laiks vienmēr ir bijis svarīgs. Taču AI izmantošana uzbrukumiem šo problēmu vēl vairāk saasina.

Ne tikai noziedznieki, bet arī valsts grupējumi

Rakstā minēts, ka „Claude“ ļaunprātīgi izmantoja ne tikai finansiāli motivēti noziedznieki. Šo tehnoloģiju izmantoja arī dalībnieki, kas darbojās valsts interesēs.

Starp minētajiem grupējumiem ir Krievijas spiegošanas grupa „Midnight Blizzard“. Kā rakstīts, tā izmantoja „Claude“, lai izveidotu ļaunprogrammatūru un to koriģētu, kad aizsardzības sistēmas reaģēja. Cits ar ķīniešu valodu saistīts grupējums GTG-10007 izmantoja mākslīgo intelektu kā uzbrukumu vadības slāni pret valdības organizācijām.

Tas liecina, ka problēma nav tikai atsevišķi jaunieši, kuri cenšas ātri nopelnīt. Mākslīgā intelekta rīki kļūst interesanti arī nopietnākiem, labāk organizētiem dalībniekiem. Tie var palīdzēt ne tikai automatizēt darbu, bet arī ātrāk pielāgoties, kad drošības pasākumi mēģina uzbrukumu apturēt.

Kāpēc kodā atstātie slepenie dati ir tik bīstami

Svarīgākā mācība lietotņu izstrādātājiem ir ļoti vienkārša: slepenās atslēgas nedrīkst atstāt kodā. Pat ja lietotne šķiet maza, pat ja tā jau ir veca, pat ja izstrādātājam šķiet, ka „neviens te neskatīsies“, automatizēti rīki to var izdarīt cilvēka vietā.

Kad API atslēga vai piekļuves pilnvara nonāk publiski pieejamā lietotnē, to var izvilkt. Ja šī atslēga joprojām darbojas, sekas ir atkarīgas no tās tiesībām. Vienā gadījumā tā var nodrošināt tikai piekļuvi ne īpaši sensitīviem tehniskajiem datiem. Citā – piekļuvi ražošanas sistēmai, klientu informācijai, mākoņa resursiem vai iekšējiem pakalpojumiem.

Vēl sliktāk ir tas, ka šādas atslēgas bieži tiek aizmirstas. Lietotne tiek izdota, projekts nodots citai komandai, veca testēšanas atslēga kļūst par īstu, bet pēc gada neviens vairs nezina, kur tā tiek izmantota. Tad pietiek ar vienu automatizētu skenēšanu, un veca kļūda kļūst par jaunu krīzi.

„TruffleHog“ pats par sevi nav ļaunums

Interesanti, ka rakstā minētais „TruffleHog“ nav radīts noziegumiem. Gluži pretēji – tas ir drošības rīks, kas paredzēts, lai atklātu noslēpumus kodā, sarunās, žurnālos, dokumentācijā vai citās vietās. Tas var palīdzēt uzņēmumiem atrast nejauši atstātas API atslēgas, paroles vai privātās atslēgas vēl pirms tās atrod ļaundari.

Problēma nav rīkā, bet tā izmantošanā. To pašu rīku, kas palīdz drošības komandai aizslēgt durvis, var izmantot arī tam, lai kāds meklētu visā internetā atstātas neaizslēgtas durvis.

Šis stāsts labi parāda mūsdienu kiberdrošības dilemmu: tehnoloģijas pašas par sevi nav ne labas, ne sliktas. Viss ir atkarīgs no tā, kā rokās tās nonāk un kādam mērķim tiek izmantotas.

Kas no tā būtu jāsaprot uzņēmumiem un lietotņu izstrādātājiem

Svarīgākais – vairs nedrīkst uzskatīt, ka kļūdas kodā paliks nepamanītas. Ja agrāk tam bija nepieciešams manuāls darbs, šodien arvien vairāk darbību var automatizēt. Savukārt ar mākslīgo intelektu šādi procesi kļūst vēl ātrāki.

Izstrādātājiem regulāri jāpārbauda, vai kodā nav paroļu, API atslēgu, piekļuves pilnvaru un citu sensitīvu datu. Ja šādi dati kādreiz ir bijuši publiskoti vai augšupielādēti lietotnē, nepietiek tos vienkārši izņemt no jaunās versijas. Tie ir jāatsauc, jāmaina un jāizvērtē, vai tie nav izmantoti.

Tāpat ir svarīgi ierobežot piekļuves tiesības. Atslēga, kurai ir tikai minimāli nepieciešamās tiesības, ir mazāk bīstama nekā tāda, kas atver visu sistēmu. Kiberdrošībā princips ir vienkāršs: ja kaut kas noplūdīs, kaitējumam jābūt pēc iespējas mazākam.

Mākslīgais intelekts maina ne tikai aizsardzību, bet arī uzbrukumu

Par AI bieži runā kā par rīku, kas palīdzēs aizsargāties: ātrāk atklāt apdraudējumus, analizēt notikumus, rakstīt drošāku kodu. Tas viss ir taisnība. Taču tas pats AI var palīdzēt arī tiem, kuri meklē vājās vietas.

Šis stāsts par „Claude“ ļaunprātīgu izmantošanu parāda, ka kiberuzbrukumi kļūst ne tikai viltīgāki, bet arī ātrāki. Mazāk manuāla darba, vairāk automatizācijas, mazāk laika, lai pamanītu kļūdas. Hakerim vairs nav pašam jāpārskata miljoniem failu. Viņš var izveidot sistēmu, kas to izdara viņa vietā.

Kā rakstīts rakstā, „Anthropic“ reaģēja, bloķējot ar ļaunprātīgu izmantošanu saistītus kontus un stiprinot savas drošības barjeras. Tomēr plašāka mācība paliek visam tehnoloģiju tirgum: AI rīku drošība kļūst nevis par papildu punktu, bet par nepieciešamību.

Vienkāršs secinājums: kodā nedrīkst būt noslēpumu

Šis stāsts izklausās pēc liela starptautiska kiberincidenta, taču tā sakne ir ļoti ikdienišķa. Kaut kur lietotnes kodā tiek atstāta atslēga. Kāds domā, ka neviens to nepamanīs. Tad parādās automatizēts rīks, mākslīgais intelekts un infrastruktūra, kas īsā laikā var pārbaudīt miljoniem lietotņu.

Ja atslēga darbojas – durvis atveras.

Tāpēc svarīgākā mācība ir ļoti skaidra: slepenie dati nedrīkst atrasties lietotnes kodā, bet, ja tie kādreiz tur ir bijuši, tie jāuzskata par iespējami noplūdušiem. Mākslīgā intelekta laikmetā pat nelielas tehniskas kļūdas var tikt atrastas nevis pēc gada un ne nejauši, bet ļoti ātri, sistemātiski un milzīgā mērogā.

Agrāk šāda nolaidība varēja ilgi palikt nepamanīta. Tagad tā var kļūt par vietu, caur kuru sākas viss uzbrukums.