Watafiti wa usalama katika Zscaler wamegundua kampeni mbili ambazo zilipachika sindano za haraka zisizo za moja kwa moja katika tovuti mbovu ili kuwanyonya mawakala wanaojiendesha wa AI wanaovinjari wavuti, katika baadhi ya matukio wakiwahadaa mawakala katika kufanya malipo ya sarafu-fiche. Matokeo, yaliyofafanuliwa na SecurityWeek, yanaangazia eneo la mashambulizi linalopanuka kwa kasi huku mifumo ya kikali AI inavyochukua majukumu yanayohusisha matumizi ya pesa na kuamini vyanzo vya nje.

Wahusika wa vitisho wanatumia mashambulizi ya kujidunga papo hapo yaliyofichwa katika tovuti mbovu na kupotosha matokeo ya utafutaji kuwahadaa mawakala wa AI kufanya malipo au kuamini mifumo ya ulaghai ya sarafu-fiche. Zscaler anasema ilitambua kampeni mbili zinazotegemea sindano ya haraka ya moja kwa moja: kashfa ya malipo iliyofichwa nyuma ya hati za API, na operesheni ya kuchapisha inayokuza jukwaa la crypto ambalo linaiga DeBank, kifuatiliaji kwingineko cha fedha kilichogatuliwa.

Kampeni ya Kwanza: Maktaba Bandia ya Chatu na Ombi Lililofichwa la Malipo

Katika kampeni ya kwanza, mwigizaji tishio alitumia sumu ya SEO kuwalenga mawakala wa AI wanaotafuta maktaba ya Python `requests-secure-v2`, ambayo haipo kama kifurushi halali. Tovuti ya ulaghai inajumuisha neno kuu-zito la HTML lililofungwa kwenye moduli ya uwongo ili kutoa sumu kwenye matokeo ya utafutaji wa kifurushi na maswali ya utatuzi wa utegemezi, Zscaler alielezea.

Ndani ya tovuti, wavamizi walificha vidokezo visivyo vya moja kwa moja vinavyowaagiza mawakala wanaotembelea kufanya malipo kama sehemu ya mchakato wa kawaida wa kupata ufunguo wa API. Maagizo ya malipo yamesimbwa katika lebo ya taratibu ili kuongeza uwezekano wa mawakala kuyafuata, na lebo iliyofichwa ya `

` iliwaambia mawakala kutatua hitilafu kwa kukamilisha malipo. Ukurasa huo pia ulijumuisha msimbo wa kuanzisha uhamishaji wa sarafu-fiche kwa mkoba wenye msimbo mgumu. Muigizaji tishio nyuma ya kampeni anatumia hazina 10 za GitHub zinazounganishwa na tovuti nyingi zinazofanana zilizo na sindano zisizo za moja kwa moja.

Kwa kweli, tovuti inalenga mashine na wanadamu. "Wakati tovuti inatolewa na kivinjari cha eneo-kazi, chaguo sawa za malipo kupitia kadi ya mkopo au cryptocurrency huonyeshwa kwa mtumiaji," Zscaler alibainisha.

Kampeni ya Pili: Kuiga DeBank

Katika kampeni ya pili, muigizaji tishio alikuza tovuti ya ulaghai inayochapa kifuatiliaji kwingineko cha DeFi DeBank. Vidokezo visivyo vya moja kwa moja vinavyotumiwa huwaambia mawakala wa AI kwamba tovuti inayoiga ni kikoa halali cha DeBank. Tovuti ya ulaghai imeboreshwa ili kuorodheshwa kwa utafutaji unaohusiana na DeBank kwa kujaza kichwa na meta tagi kwa maneno muhimu kama vile "DeBank Ingia," "Dashibodi ya DeFi," na "Crypto Tracker," na inajumuisha metadata ya Open Graph na X (zamani Twitter) ili kiungo kionekane kuwa huduma rasmi ya DeBank.

Ili kupima athari za kampeni, Zscaler iliunda wakala wa AI unaojitegemea na uwezo wa kuvinjari na kutekeleza malipo na kuikagua dhidi ya miundo 26 kubwa ya lugha. Nne kati ya hizo - Llama 3.3 70B Instruct, Llama 3.2 90B Vision Instruct, Gemini 3 Flash, na Gemini 2.5 Pro - zilibadilishwa kwa ufanisi ili kufanya malipo. Wawili tu, Claude Sonnet 4.5 na GPT-5.4, waliweka tovuti ya ulaghai vibaya kama jukwaa la DeBank linaloaminika.

Kwa Nini Sindano Isiyo ya Moja Kwa Moja Ni Ngumu Kutatua

Uingizaji wa haraka wa moja kwa moja unachukuliwa kuwa mojawapo ya matatizo magumu zaidi ya usalama katika AI generative kwa sababu maagizo hasidi hayafikii kama ombi la moja kwa moja la mtumiaji. Badala yake, imepachikwa kwenye data - ukurasa wa wavuti, hati, barua pepe - ambayo wakala huipata na kuichakata kama sehemu ya utendakazi wake. Wakala hawezi kutofautisha kwa urahisi maagizo halali katika maudhui yaliyorudishwa kutoka kwa amri iliyopandwa ya mshambulizi, kwa sababu zote mbili zinaonekana kama maandishi ya kawaida.

Matokeo ya Zscaler yanaonyesha jinsi utata huo unavyokuwa hatari mawakala wanapopewa uwezo wa kuchukua hatua za ulimwengu halisi kama vile kuanzisha malipo. Ulaghai ambao hapo awali ulihitaji uhandisi wa kijamii uliolenga binadamu sasa unaweza kusimba moja kwa moja kwenye maudhui ya wavuti, ukisubiri msaidizi wa kiotomatiki kuusoma na kuufanyia kazi.

"Maajenti wa AI wanapokuwa kiolesura cha kawaida kwenye wavuti, yaliyomo yenyewe yatakuwa eneo kubwa la uvamizi, ikionyesha kwamba AI ni upanga wenye makali kuwili ambao unaweza kurahisisha mtiririko wa kazi huku pia ikianzisha njia mpya za unyanyasaji," Zscaler alihitimisha.

Athari kwa Biashara na Wasanidi

Utafiti unabeba masomo ya moja kwa moja kwa mashirika yanayotumia AI ya kikali. Kutoa malipo kwa mawakala, kuunda akaunti, au uwezo wa kushiriki data bila uthibitisho madhubuti wa kibinadamu hutengeneza njia kwa wavamizi kuchuma mapato kutokana na maudhui ya wavuti yaliyoathiriwa. Upimaji wa Zscaler unapendekeza uwezekano wa kuathiriwa hutofautiana sana kwa mfano, ikimaanisha kuwa chaguo la mfano na safu za ulinzi zilizowekwa juu yake zote ni muhimu.

Kazi hiyo pia inaimarisha usafi wa kawaida wa usalama wa wavuti - kuthibitisha uhalisi wa kifurushi, kuchunguza vikoa vilivyochapwa, na kutilia shaka maombi ya malipo ambayo hayajaombwa - sasa yanaingiliana na tabia ya AI. Kadiri mawakala wanavyozidi kuvinjari, kufupisha, na kuchukua hatua kuhusu maudhui ya wavuti kwa niaba ya watumiaji, mstari kati ya tovuti iliyoathiriwa na msaidizi ulioathiriwa unatoweka.

Kaa Mbele ya AI

Kwa ushughulikiaji unaoendelea wa usalama wa AI, utafiti wa usalama, na hatari zinazojitokeza kutoka kwa mifumo ya mawakala, fuata AI Buzz Wire kwa maendeleo yanayounda akili bandia inayowajibika.

Soma habari zaidi za maadili ya AI →
#prompt injection#AI agents#AI security#Zscaler#agentic AI
Share this article:𝕏fin

AI Buzz Wire — Automated AI news monitoring. This article was compiled from multiple public sources and verified for accuracy. Published under editorial review. About our process.