PT Dephaze получил LLM, которая сама ищет пароли и развивает атаку

PT Dephaze получил LLM, которая сама ищет пароли и развивает атаку

PT Dephaze получил LLM, которая сама ищет пароли и развивает атаку

Positive Technologies обновила систему автопентеста PT Dephaze. Теперь продукт использует встроенную языковую модель для поиска логинов и паролей, а также проверяет защищённость Unix-, Linux- и импортозамещённых инфраструктур.

Локальная LLM анализирует конфигурационные и текстовые файлы в сетевых папках, находит потенциальные учётные данные и проверяет, подходят ли они для входа в обнаруженные корпоративные сервисы.

Нерабочие комбинации отсеиваются, а действующие используются для дальнейшего развития тестовой атаки.

Модель поставляется вместе с дистрибутивом и, по заявлению разработчика, не передаёт обрабатываемую информацию в интернет или сторонним сервисам.

После автопентеста специалисты смогут удалить файлы с забытыми паролями и другими конфиденциальными сведениями (до того, как их обнаружит уже не учебный, а вполне настоящий злоумышленник).

Обновление также расширяет набор атак на Unix- и Linux-системы. PT Dephaze может эксплуатировать подходящие уязвимости для повышения привилегий, извлекать учётные данные с захваченного ресурса и проверять их в других сервисах. Расчёт простой: сотрудники всё ещё любят один пароль на все случаи жизни, а атакующие этим с удовольствием пользуются.

Отдельно появилась поддержка служб каталогов на базе FreeIPA, которые применяются в том числе в импортозамещённых инфраструктурах. Система распознаёт такие домены, собирает сведения об учётных записях, проверяет пароли и может анонимно выгружать список пользователей, если конфигурация сервиса это позволяет.

В Positive Technologies называют интеграцию LLM первым этапом развития ИИ-возможностей PT Dephaze. В дальнейшем разработчики планируют добавить новые техники атак на российские операционные системы.

Подпишитесь на новости

Злоумышленник использовал DeepSeek для атак на университеты

Злоумышленник под псевдонимом BUGSTER использовал DeepSeek V4 как помощника для разведки, написания скриптов и подготовки атак на организации в Индии. Среди целей были университеты. В одном из подтверждённых взломов он похитил базу с более чем 5200 записями, включая персональные данные студентов.

Операцию разобрали исследователи из Unit 42. По их оценке, оператор пользовался простыми инструментами и заметно зависел от сгенерированных ИИ материалов, но это не помешало ему добиться результата.

BUGSTER связал DeepSeek с фреймворком Hermes Agent, а Cursor использовал как дополнительный инструмент разработки. Исследователи обнаружили конфигурации с отключёнными ограничениями безопасности.


В одной атаке ИИ помогал составлять разведывательные отчёты и готовить перебор паролей к университетскому сайту. Инструмент отметил одну учётную запись WordPress как действительную. В отдельном эпизоде злоумышленник получил доступ к базе MongoDB и выгрузил тысячи записей.

Аппетиты университетами не ограничились: оператор настраивал специализированных ботов для консультаций по VoIP-мошенничеству, занимался подбором паролей от Wi-Fi и разведкой крупных держателей криптовалюты.


Главный вывод Unit 42: ИИ снижает порог входа в разные виды киберпреступности. Для ущерба уже не обязательно быть сильным специалистом во всех задействованных областях, часть недостающих знаний можно получить в чате.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru