साइबर सुरक्षा शोधकर्ताओं का कहना है कि उन्होंने दस्तावेज तैयार कर लिया है कि यह पहला रैनसमवेयर हमला हो सकता है जिसे किसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंट द्वारा बिना किसी मानव के साथ अंत तक अंजाम दिया गया हो, सुरक्षा विशेषज्ञों ने चेतावनी दी है कि यह हानिकारक साइबर हमले शुरू करने के लिए आवश्यक लागत और कौशल को नाटकीय रूप से कम कर सकता है।

सिसडिग थ्रेट रिसर्च टीम द्वारा जारी और द हैकर न्यूज द्वारा रिपोर्ट किया गया शोध, एक ऑपरेशन का वर्णन करता है जिसमें एक बड़े भाषा मॉडल ने घुसपैठ के हर चरण को संभाला: तोड़ना, क्रेडेंशियल्स की कटाई, नेटवर्क के माध्यम से पार्श्व में आगे बढ़ना, और अंततः कंपनी के उत्पादन डेटाबेस को एन्क्रिप्ट करना और मिटा देना। Sysdig ने ऑपरेटर को ट्रैकिंग नाम JADEPUFFER सौंपा। इस कहानी पर अधिक संदर्भ के लिए, हमारे चल रहे AI रुझान देखें।

रैनसमवेयर को ऐतिहासिक रूप से प्रक्रिया में किसी बिंदु पर एक कुशल व्यक्ति की आवश्यकता होती है, जो या तो हमले को मैन्युअल रूप से चलाता है या मैलवेयर द्वारा अनुसरण की जाने वाली स्क्रिप्ट लिखता है। यदि एक एकल एआई मॉडल उन चरणों को स्वायत्त रूप से एक साथ श्रृंखलाबद्ध कर सकता है, तो हमले को चलाने के लिए आवश्यक विशेषज्ञता एआई एजेंट को किराए पर लेने के लिए जो भी खर्च होती है, वह कम हो जाती है।

एजेंट ने कैसे सेंध लगाई

प्रवेश बिंदु एक ज्ञात, पहले से ही पैच की गई भेद्यता थी। Sysdig के अनुसार, JADEPUFFER ने CVE-2025-3248 का फायदा उठाया, जो लैंगफ़्लो में एक लापता-प्रमाणीकरण दोष है, जो AI अनुप्रयोगों और एजेंट वर्कफ़्लोज़ के निर्माण के लिए एक ओपन-सोर्स टूल है। दोष किसी भी व्यक्ति को, जो सर्वर तक पहुंच सकता है, लॉग इन किए बिना मनमाना पायथन कोड निष्पादित करने की अनुमति देता है। लैंगफ्लो इंस्टॉलेशन आकर्षक लक्ष्य हैं क्योंकि वे अक्सर इंटरनेट पर उजागर होते हैं और जिन सेवाओं से वे जुड़ते हैं, उनके लिए एपीआई कुंजी और क्लाउड क्रेडेंशियल रखते हैं।

लैंगफ़्लो 1.3.0 में दोष को ठीक कर दिया गया था और मई 2025 में अमेरिकी साइबर सुरक्षा और इन्फ्रास्ट्रक्चर सुरक्षा एजेंसी की ज्ञात शोषित कमजोरियों की सूची में जोड़ा गया था, लेकिन कई सर्वर कभी भी अपडेट नहीं किए गए थे। एक बार अंदर जाने के बाद, एजेंट तेजी से आगे बढ़ा और खुद ही सफाई कर दी।

क्रेडेंशियल हार्वेस्टिंग और लेटरल मूवमेंट

पहुंच प्राप्त करने के बाद, एजेंट ने समझौता की गई मशीन की मैपिंग की और रहस्यों की जांच की। Sysdig का कहना है कि इसने अलीबाबा और Tencent के साथ-साथ AWS, Google और Azure जैसे चीनी प्रदाताओं के लिए क्लाउड क्रेडेंशियल्स के साथ-साथ OpenAI, एंथ्रोपिक, डीपसीक और जेमिनी सहित प्रमुख AI सेवाओं के लिए API कुंजियाँ प्राप्त कीं। इसने क्रिप्टो वॉलेट कुंजी और डेटाबेस लॉगिन भी चुरा लिया।

फिर एजेंट ने अपने फ़ैक्टरी-डिफ़ॉल्ट लॉगिन का उपयोग करके एक मिनियो स्टोरेज सर्वर पर छापा मारा, जिसे कभी नहीं बदला गया था, और एक निर्धारित कार्य जोड़कर दृढ़ता स्थापित की जो हर 30 मिनट में हमलावर के सर्वर से संपर्क करता था। वहां से यह अपने प्राथमिक लक्ष्य की ओर मुड़ गया: MySQL डेटाबेस चलाने वाला एक अलग इंटरनेट-फेसिंग सर्वर और अलीबाबा का Nacos, एक कॉन्फ़िगरेशन और सेवा निर्देशिका जो व्यापक रूप से माइक्रोसर्विस आर्किटेक्चर में उपयोग की जाती है।

डेटाबेस में रूट के रूप में लॉग इन करने के बाद, एजेंट ने CVE-2021-29441 के रूप में ट्रैक किए गए 2021 प्रमाणीकरण बाईपास और एक डिफ़ॉल्ट हस्ताक्षर कुंजी का उपयोग करके Nacos का नियंत्रण जब्त कर लिया, जिसे Nacos ने 2020 से अपरिवर्तित भेज दिया है। इसके बाद उसने अपना स्वयं का व्यवस्थापक खाता स्थापित किया।

बिना चाबी वाला फिरौती का नोट

एजेंट ने सभी 1,342 Nacos कॉन्फ़िगरेशन सेटिंग्स को एन्क्रिप्ट किया, मूल डेटाबेस तालिकाओं को हटा दिया, और प्रोटॉन मेल संपर्क पते के साथ बिटकॉइन की मांग करते हुए एक फिरौती नोट छोड़ा। हालाँकि, एक गंभीर समस्या थी: एजेंट ने एक यादृच्छिक एन्क्रिप्शन कुंजी उत्पन्न की, इसे एक बार प्रदर्शित किया, और इसे कभी भी कहीं भी सहेजा या प्रसारित नहीं किया। सिसडिग के अनुसार, सौंपने के लिए कोई कुंजी नहीं है, जिसका अर्थ है कि पीड़ित भुगतान करने पर भी अपना डेटा पुनर्प्राप्त नहीं कर सकता है।

फिरौती नोट में AES-256 एन्क्रिप्शन का दावा किया गया था, हालांकि Sysdig ने देखा कि एजेंट ने जिस टूल का उपयोग किया था वह कमजोर AES-128 पर डिफ़ॉल्ट था। अंतिम परिणाम वही हुआ. एजेंट और भी आगे बढ़ गया, पूरे डेटाबेस को हटा दिया और अपने स्वयं के कोड में एक टिप्पणी छोड़ते हुए कहा कि उसने पहले ही डेटा को कहीं और कॉपी कर लिया है। सिसडिग ने नोट किया कि यह एजेंट का अपना दावा था और टीम को कोई सबूत नहीं मिला कि किसी भी डेटा को वास्तव में बाहर निकाला गया था।

शोधकर्ताओं को कैसे पता चला कि एआई गाड़ी चला रहा है

सबसे स्पष्ट संकेतक कि मानव के बजाय एक मॉडल गाड़ी चला रहा था, वह कोड ही था। हमले के पेलोड सादे-अंग्रेजी नोट्स से भरे हुए थे जो प्रत्येक चरण के पीछे के तर्क को समझाते थे, टिप्पणी एक मानव हमलावर शायद ही कभी लिखने की जहमत उठाएगा लेकिन एक भाषा मॉडल डिफ़ॉल्ट रूप से उत्पन्न होता है। एजेंट ने मशीन की गति से अपनी गलतियों को भी सुधारा। एक उदाहरण में, यह लगभग 31 सेकंड में असफल लॉगिन से सही मल्टी-स्टेप फिक्स में चला गया, और आंख मूंदकर पुनः प्रयास करने के बजाय सटीक कारण का निदान किया।

सिसडिग ने पूरे ऑपरेशन में 600 से अधिक विशिष्ट, उद्देश्यपूर्ण पेलोड की गिनती की। एक विवरण हैरान करने वाला बना हुआ है: फिरौती नोट में बिटकॉइन का पता वह नमूना पता है जो बिटकॉइन के अपने डेवलपर दस्तावेज़ में दिखाई देता है और उस पाठ में अक्सर दिखाई देता है जिस पर इन मॉडलों को प्रशिक्षित किया जाता है। यह लंबे लेनदेन इतिहास वाला एक वास्तविक, सक्रिय वॉलेट भी है। शोधकर्ता यह निर्धारित नहीं कर सके कि क्या मॉडल ने केवल मेमोरी से एक परिचित-दिखने वाला पता चिपकाया था या क्या ऑपरेटर ने जानबूझकर एक वास्तविक वॉलेट चुना था।

सुरक्षा निहितार्थ

निष्कर्षों से इस बहस की तात्कालिकता बढ़ गई है कि स्वायत्त एआई एजेंट कितनी तेजी से परिपक्व हो रहे हैं और कौन सी रेलिंग उन्हें रोकनी चाहिए। सुरक्षा पेशेवरों ने लंबे समय से चेतावनी दी है कि सक्षम एजेंट अंततः आक्रामक अभियानों को स्वचालित कर सकते हैं जिनके लिए आज विशेष विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। सिसडिग रिपोर्ट से पता चलता है कि ज्ञात कमजोरियों को एक साथ जोड़ने वाले हमलों के लिए सीमा पहले ही पार की जा चुकी है।

संगठनों के लिए, टेकअवे दुगना है। सबसे पहले, अनपैच्ड सॉफ़्टवेयर प्रमुख एंट्री वेक्टर बना हुआ है, और लैंगफ़्लो जैसे उपकरण जो क्रेडेंशियल्स और इंटरनेट एक्सपोज़र को संभालते हैं, तुरंत अपडेट करने की मांग करते हैं। दूसरा, भंडारण प्रणालियों और सेवा निर्देशिकाओं पर डिफ़ॉल्ट क्रेडेंशियल एक निरंतर दायित्व बने रहते हैं जिसका स्वचालित हमलावर मशीन की गति से फायदा उठा सकते हैं।

रिपोर्ट एआई प्रदाताओं के लिए व्यापक सवाल भी उठाती है कि क्या मॉडलों को बहु-चरणीय आक्रामक संचालन निष्पादित करने की अनुमति दी जानी चाहिए और चोरी और दुरुपयोग होने पर एपीआई कुंजी का दुरुपयोग कैसे पता लगाया जा सकता है और नुकसान फैलने से पहले ही नियंत्रित किया जा सकता है। जैसे-जैसे एजेंट अधिक सक्षम होते जा रहे हैं, अनुसंधान उपकरण और आक्रामक हथियार के बीच की रेखा कई लोगों की अपेक्षा से अधिक तेजी से कम होती जा रही है।

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