A Wiz szerint egyre több támadásban dolgoznak önálló AI-ügynökök

Az ügynökök a felderítéstől az adatlopásig dolgozhatnak

A Wiz 2026. október 29-én közzétett elemzése szerint az incidenskezelési és fenyegetésvadászati vizsgálatokban egyre gyakrabban jelennek meg olyan behatolások, amelyekben AI-ügynökök végzik a támadás gyakorlati lépéseinek jelentős részét, és akár magát a műveletet is összehangolhatják.

Az ügynökök olyan keretrendszereken keresztül működnek, amelyek egyedi eszközöket írnak, megvizsgálják azok eredményét, majd a tapasztalatok alapján módosítják és újra lefuttatják a következő lépéseket. A célokat és a korlátokat közben egy ember adja meg. A Wiz szerint ezek a támadások lehetnek erősen célzottak vagy széles körben opportunisták is.

Egyetlen kitett szolgáltatás kompromittálása később felhőbeli hitelesítő adatok, Kubernetes-tokenek és más titkok ellopásához, oldalirányú mozgáshoz, valamint nagy mennyiségű adat kimentéséhez vezethet. Az AI-ügynökök a vállalat értékelése szerint felgyorsítják azt a szakértelmet és kézi munkát, amelyre az ilyen támadási láncok korábban épültek.

Nyilvános ügyekben is megjelent az ARTEX és a Hermes

A Wiz több olyan nyilvánosságra került esetet sorol fel, amelyekben név szerint azonosított keretrendszerek, egyedi munkafolyamatok vagy ismeretlen eszközök segítették a behatolást.

Dél-koreai pénzintézetek ellen az ARTEX nevű, ügynöki penetrációs tesztelésre készült keretrendszert használták a beszámolók szerint. A kutatók internet felől elérhető alkalmazásokat támadtak, és körülbelül 67 000 ember személyazonosításra alkalmas adatai kerültek ki. A Microsoft a ConnectWise Cloud Backup elleni ellátási lánc támadását a Storm-0940 nevű, Kínához igazodó állami fenyegetési szereplőhöz kötötte. A jelentés szerint az ARTEX felgyorsította a felderítést, a jelszószórást és az OAuth-alkalmazásokkal való visszaélést. A kampány több mint 2250 bérlőnél próbált bejelentkezni, és több esetben három órán belül kiemelt jogosultságú felhőhozzáférést ért el.

A thaiföldi pénzügyminisztérium elleni behatolásnál a Hunt.io olyan naplókat talált, amelyek szerint a Hermes AI-ügynök felügyelet nélküli, „YOLO” módban működött. Belső gépeket térképezett fel, fájlokat vizsgált és jogosultság-emelési lehetőségeket keresett. A vizsgálat több kompromittált rendszert, webshellt, ellopott hitelesítő adatokat és egy Go nyelven írt implantátumot is azonosított, de a felfedezéskor nem találtak bizonyítékot adatkinyerésre.

A JPCERT/CC japán szervezeteket érintő támadásokban AI által támogatott sérülékenység-felderítést és API-k kihasználását azonosított. A CrowdStrike további, egészségügyi, kormányzati és magánszervezetek elleni kampányokat dokumentált, amelyekben egyedi, a PentestGPT-ből származó munkafolyamatok és Claude Code-alapú folyamatok is szerepeltek.

A Wiz három saját vizsgálat alapján kereshető jeleket azonosított

A Wiz három esetet részletezett. Az elsőben egy kitett Flowise, vagyis LLM-munkafolyamatok és AI-ügynökök építésére szolgáló Node.js-eszköz vált támadási csomóponttá, ahonnan több tucat másik, kitett Flowise-példányt próbáltak megfertőzni. A második támadásban egy Java-alapú vállalati műveleti átjáró sérülékenységét használták ki, majd a támadó módszeresen végigpásztázta a felhőnatív technikák csaknem teljes katalógusát. A harmadik eset egy AI-ügynökökhöz készült GraphQL-hátteret érintett, ahol felhőbeli hitelesítő adatokat és Kubernetes-tokeneket is kimentettek, perzisztenciát alakítottak ki, majd több podon is megismételték a folyamatot.

A vállalat szerint az egyik fontos jel a gépi sebességű, hosszú időn át fenntartott, mégis változó ütemű ismétlés. Az egyik vizsgálatban körülbelül 24 órán keresztül, egy-két percenként jelentek meg új, célzottan elkészített szkriptek, összesen 99. Egy másik támadás 602 egyedi lépést hajtott végre körülbelül 4,5 óra alatt. A Wiz szerint ez a ritmus gyorsabb a kézzel írt eszközöknél, ugyanakkor alkalmazkodóbb a rögzített mintát követő szkennereknél.

Szintén árulkodó lehet, ha az eszközök természetes nyelvű indoklást tartalmaznak. A támadási tervek és magyarázatok azt mutathatják, hogy az ügynök nem egyszerűen előre rögzített parancsokat futtat, hanem értelmezi az eredményeket és ezek alapján választja ki a következő lépést.

A Wiz szerint az ügynöki támadások jelenleg gyakran zajosak, ezért sok megfigyelhető nyomot hagynak. A védekezés kulcsa annak eldöntése, hogy az aktivitás legitim automatizálásból vagy támadásból ered-e, majd az egyes jelek összekapcsolása egyetlen koherens képpé.