Mākslīgā intelekta zibenskarš: kā automatizēta ekspluatācija dažu nedēļu laikā uzlauza 600 ugunsmūrus

2026. gada pirmajās nedēļās visā kiberdrošības nozarē atskanēja kluss trauksmes signāls. Tā nebija tipiska, lēna iefiltrēšanās vienā augstvērtīgā mērķī. Tā vietā tā bija strauja, automatizēta kampaņa, kas mazāk nekā mēneša laikā noārdīja vairāk nekā 600 organizāciju aizsardzības perimetrus. Vaininieks nebija milzīga cilvēku-operatoru komanda, bet gan sarežģīts MI vadītu aģentu komplekts, kas spēj identificēt un izmantot ievainojamības tādā ātrumā, kas padara tradicionālos aizsardzības ciklus novecojušus.

Šis incidents iezīmē pagrieziena punktu bruņošanās sacensībā starp uzbrucējiem un aizstāvjiem. Gadiem ilgi drošības eksperti brīdināja, ka lielie valodas modeļi (LLM) un autonomie aģenti galu galā pāries no pikšķerēšanas e-pastu rakstīšanas uz funkcionālu, daudzpakāpju ekspluata (exploit) koda izstrādi. Šī diena ir pienākusi. Izmantojot MI, lai automatizētu izlūkošanas un ekspluatācijas fāzes, hakeri ir efektīvi saspieduši mēnešiem ilgu manuālo darbu dažu dienu automatizētā apstrādē.

Mākslīgā intelekta vadīta ielaušanās anatomija

Tradicionālie kiberuzbrukumi parasti seko paredzamam modelim: izlūkošana, ievainojamību skenēšana, ekspluata izstrāde un piegāde. Manuālā vidē cilvēks-pētnieks varētu pavadīt dienas, analizējot ugunsmūra programmaparatūru, lai atrastu atmiņas korupcijas kļūdu. Kad tā ir atrasta, viņam rūpīgi jāizstrādā lietderīgā slodze (payload), kas apiet drošības funkcijas, piemēram, adrešu telpas izkārtojuma randomizāciju (ASLR).

Šajā nesenajā kampaņā uzbrucēji izmantoja "Autonomos kiber-aģentus" (ACA). Šie aģenti tiek baroti ar milzīgu daudzumu dokumentācijas, programmaparatūras binārajiem failiem un iepriekšējiem ekspluata kodiem. Kad MI tiek vērsts pret mērķi, tas ne tikai palaiž iepriekš uzrakstītu skriptu; tas "analizē" saņemtās atbildes. Ja konkrēta pakete tiek noraidīta, MI analizē ugunsmūra noraidīšanas loģiku un nekavējoties ģenerē mutētu paketes versiju, lai pārbaudītu nākamo aizsardzības slāni.

Šis iteratīvais process ļauj MI reāllaikā atklāt "N-dienas" ievainojamības — trūkumus, kas ir zināmi, bet, iespējams, nav novērsti konkrētās konfigurācijās — un pat "nulles dienas" (Zero-day) ievainojamības. 600 ielaušanās gadījumu mērogs tik īsā laikā bija iespējams tikai tāpēc, ka MI spēja pārvaldīt tūkstošiem vienlaicīgu sesiju, pielāgojot savu stratēģiju katrai konkrētajai tīkla videi bez cilvēka iejaukšanās.

Kāpēc ugunsmūri kļuva par galveno mērķi

Var šķist pretēji loģikai, ka tieši ierīce, kas paredzēta tīkla aizsardzībai, tika kompromitēta. Tomēr ugunsmūri ir uzbrucēja galvenā balva. Kā tīkla vārtu sargs, kompromitēts ugunsmūris nodrošina pastāvīgu piekļuvi, ļaujot uzbrucējiem pārtvert trafiku, atslēgt žurnalēšanu un pārvietoties laterāli uz jutīgākām zonām, piemēram, datu centriem vai vadītāju darbstacijām.

Daudziem mērķtiecīgajiem ugunsmūriem bija kopīga ievainojamība to pārvaldības saskarnēs vai VPN koncentratoros. Lai gan ražotāji bieži izlaiž ielāpus šiem trūkumiem, "iedarbības logs" — laiks starp ielāpa izlaišanu un brīdi, kad uzņēmums to uzstāda — ir vieta, kur MI uzplaukst. MI aģenti tika ieprogrammēti skenēt visu IPv4 telpu, meklējot konkrētus aparatūras parakstus, un nekavējoties piemērot ekspluatu, pirms IT komandas paspēja ieplānot apkopes darbus.

Ātrums pret precizitāti: MI priekšrocība

Šī tabula ilustrē kraso atšķirību starp tradicionālo manuālo ekspluatāciju un jauno MI paātrināto modeli, kas novērots šajā kampaņā:

Pāreja uz uzvedības aizsardzību

Šis ielaušanās vilnis ir pierādījis, ka uz parakstiem balstīta aizsardzība vairs nav pietiekama. Ja MI var ģenerēt unikālu ekspluatu katram mērķim, ugunsmūrim nekad nebūs "paraksta", ko atpazīt. Nozare tagad ir spiesta pāriet uz "Zero Trust" (nulles uzticības) arhitektūru un uzvedības heuristiku.

Tā vietā, lai meklētu zināmu ļaunprātīgu failu, mūsdienu aizsardzībai ir jāmeklē anomāla uzvedība. Piemēram, ja ugunsmūris pēkšņi sāk sazināties ar nezināmu IP adresi svešā jurisdikcijā vai sāk šifrētu savu konfigurācijas failu eksfiltrāciju, sistēmai jāspēj pašizolēties. Šajā jaunajā vidē mēs cīnāmies pret MI ar MI; tikai automatizēta aizsardzības sistēma var reaģēt pietiekami ātri, lai bloķētu automatizētu uzbrucēju.

Praktiski ieteikumi: kā aizsargāt savu perimetru

Lai gan MI vadītu uzbrukumu draudi ir biedējoši, tas nenozīmē, ka aizsardzība nav iespējama. Tas vienkārši nozīmē, ka kļūdu pieļaujamā robeža ir pazudusi. Organizācijām ir jāpastiprina sava drošības pozīcija, koncentrējoties uz šādām jomām:

• Automatizējiet ielāpu pārvaldību: Jūs vairs nevarat atļauties gaidīt nedēļas, lai uzstādītu ielāpus perimetra ierīcēm. Izmantojiet automatizētus rīkus, lai ieviestu kritiskos drošības atjauninājumus ugunsmūros 24 stundu laikā pēc to izlaišanas.
• Atspējojiet pārvaldības saskarnes: Nodrošiniet, lai ugunsmūra pārvaldības konsoles nekad netiktu pakļautas publiskajam internetam. Izmantojiet tikai ārpusjoslas (out-of-band) pārvaldību vai ierobežotu VPN piekļuvi.
• Ieviesiet ģeogrāfisko bloķēšanu: Lai gan tas nav universāls līdzeklis, trafika bloķēšana no reģioniem, kuros neveicat uzņēmējdarbību, var samazināt "troksni" un apgrūtināt automatizētajiem skeneriem jūsu atrašanu.
• Pārraugiet anomālu datu izplūdi: Iestatiet brīdinājumus par jebkādu neparastu izejošo trafiku, kas nāk no paša ugunsmūra. Tā bieži ir pirmā pazīme par pārvaldības plaknes kompromitēšanu.
• Ieviesiet ar MI uzlabotu uzraudzību: Investējiet drošības platformās, kas izmanto mašīnmācīšanos, lai noteiktu modeļu izmaiņas tīkla trafikā, nevis paļaujas tikai uz statiskiem noteikumiem.

Skatiens nākotnē

600 ugunsmūru uzlaušana ir trauksmes zvans. Tas pierāda, ka MI "demokratizācija" ir nodrošinājusi vidēja līmeņa draudu izpildītājus ar iespējām, kas iepriekš bija pieejamas tikai valsts līmeņa hakeriem. Virzoties tālāk 2026. gadā, uzsvars tiks pārcelts no sākotnējās ielaušanās novēršanas uz noturības nodrošināšanu. Mērķis vairs nav tikai neļaut uzbrucējiem iekļūt, bet gan nodrošināt, ka tad, kad MI neizbēgami atradīs plaisu bruņās, bojājumi tiktu ierobežoti un atkopšana būtu tūlītēja.

Avoti

• Cybersecurity & Infrastructure Security Agency (CISA) - Alerts on Automated Exploitation
• Gartner Research - The Evolution of AI in Threat Actor TTPs (2025-2026)
• IEEE Xplore - Autonomous Agents in Vulnerability Research
• Vendor Security Advisories (Fortinet, Palo Alto Networks, Cisco) - Q1 2026 Incident Reports