Государственные хакеры используют Google Gemini для кибершпионажа и клонирования моделей ИИ

Google Threat Intelligence Group (GTIG) в четверг предоставила изданию The Hacker News отчет, раскрывающий использование искусственного интеллекта Gemini хакерскими группировками, поддерживаемыми государством. Ключевым субъектом угрозы названа связанная с Северной Кореей группа UNC2970, также известная под псевдонимами Lazarus Group, Diamond Sleet и Hidden Cobra. Злоумышленники использовали Gemini для синтеза разведданных на основе открытых источников (OSINT) и профилирования приоритетных целей для поддержки планирования своих кампаний.
Государственные хакеры используют Google Gemini для кибершпионажа и клонирования моделей ИИ
Изображение носит иллюстративный характер

В ходе своей деятельности UNC2970 осуществляла поиск информации о крупных компаниях в сфере кибербезопасности и обороны, картографируя конкретные технические должности и собирая данные о зарплатах. Google отмечает тревожное стирание границ между обычным профессиональным исследованием и злонамеренной разведкой. Эта активность поддерживает длительную кампанию Operation Dream Job, в рамках которой хакеры под видом корпоративных рекрутеров атакуют аэрокосмический, оборонный и энергетический секторы, пытаясь заразить системы вредоносным ПО через фальшивые вакансии.

Китайские группировки также интегрировали Gemini в свои наступательные операции. Группа Temp.HEX, известная как Mustang Panda, использовала ИИ для составления досье на конкретных лиц, включая цели в Пакистане, и сбора оперативных данных о сепаратистских организациях. Группировка APT31 (Judgement Panda) применяла нейросеть для автоматизации анализа уязвимостей и генерации планов целевого тестирования, маскируясь под исследователей безопасности.

Другие связанные с Китаем акторы использовали ИИ для технической поддержки атак. Группа APT41 извлекала разъяснения из страниц инструментов с открытым исходным кодом и занималась отладкой кода эксплойтов. Группировка UNC795 использовала технологии для устранения неполадок в коде и разработки веб-оболочек и сканеров для веб-серверов на PHP.

Иранская группировка APT42 задействовала возможности Gemini для облегчения разведки и создания персон для социальной инженерии, побуждающих жертв к взаимодействию. Технические разработки группы включали создание скрепера Google Maps на языке Python и системы управления SIM-картами на языке Rust. Кроме того, хакеры исследовали доказательство концепции (PoC) для уязвимости в WinRAR, идентифицированной как CVE-2025-8088.

Google выявила специфические инструменты, использующие API искусственного интеллекта, такие как вредоносная программа HONESTCUE. Этот загрузчик отправляет запрос через API Google Gemini и получает в ответ исходный код на C. Полученный код используется для генерации функциональности «второй стадии», которая выполняется бесфайловым методом: программа использует легитимный CSharpCodeProvider для компиляции и запуска полезной нагрузки непосредственно в памяти, не оставляя следов на диске.

Среди других инструментов был обнаружен фишинговый набор COINBAIT, созданный с помощью Lovable AI. Он имитирует криптовалютную биржу для сбора учетных данных, а его атрибуция частично связана с финансово мотивированным кластером UNC5356. В декабре 2025 года компания Huntress также зафиксировала кампании ClickFix, использующие функции публичного обмена GenAI-сервисов для размещения реалистичных инструкций по исправлению компьютерных проблем, через которые распространялись инфостилеры.

Отчет также акцентирует внимание на атаках с целью извлечения модели, когда злоумышленники систематически опрашивают проприетарную систему для создания её дубликата. В одном из случаев Gemini подверглась более чем 100 000 запросов с целью воспроизвести способности модели к рассуждению на неанглоязычных языках. В прошлом месяце компания Praetorian продемонстрировала доказательство концепции такой атаки: отправив 1000 запросов к API жертвы и обучив модель в течение 20 эпох, исследователи создали реплику с точностью 80,1%.

Исследователь безопасности Фарида Шафик прокомментировала риски, связанные с клонированием моделей: «Многие организации полагают, что сохранения весов модели в тайне достаточно для защиты... Но это создает ложное чувство безопасности». Она подчеркнула уязвимость современных систем: «В действительности поведением является сама модель... Поведение модели раскрывается через каждый ответ API».


Новое на сайте

20381Как 13 миллионов писем превратили Японию в полигон для мошенников из техподдержки 20380Уязвимость в Fastjson 1.x позволяет захватывать Java-серверы без единого пароля 20379Почему рабочий эксплойт для GitLab не попал в таблицу безопасности при патче? 20378Карли пейдж: как строится карьера журналиста, которому доверяют разбор кибератак 20377Как трейдерский браузер сам достраивает вредонос, который никто не пересылал целиком? 20376Кто и как готовит для нас гид по «неделе акул» 20375Ловушка для ботов: как кампания FakeGit заставила ИИ-агентов самих приносить вредонос... 20374Где смотреть новый выпуск «Air Jaws» в разгар Shark Week 2026? 20373Как фишинг научился воровать деньги за секунды, а не через недели 20372Хакеры Cl0p взломали PLM-системы промышленных гигантов через связку из двух уязвимостей 20371Apple почти год не могла закрыть дыру в Hide My Email, из-за которой утекали реальные... 20370Как рухнула криминальная империя фишинга, обслуживавшая 1800 «франчайзи» по всему миру? 20369Сколько времени осталось у защитников с тех пор, как патч стал инструкцией для атаки? 20368Почему запреты на ИИ на работе не работают, а быстрый доступ — работает 20367Почему GitHub одновременно урезает выплаты хакерам и открывает VIP-клуб для лучших из них?
Ссылка