中国のハッカー、DeepSeek AIを悪用して脆弱性攻撃を指揮

中国の脅威アクターが、中国および欧米企業の大規模言語モデル(LLM)を利用し、アジアにおけるインターネット公開型デジタルインフラを侵害していたことが分かりました。

具体的には、DeepSeekのAIモデルの一つと、オープンソースのエージェント型AIフレームワークであるHermes Agentを活用し、Telegram経由で攻撃を指揮していました。

こうしたAIによる攻撃能力の強化について、Palo Alto Networksの調査部門であるUnit 42の脅威インテリジェンス担当シニアディレクター、Andy Piazza氏は、7月30日付けで公開されたレポートの中で、「攻撃キャンペーンの速度と規模を劇的に引き上げることを可能にした」と述べています。

AIによる指揮と手動による脆弱性攻撃

この脅威アクターは、「knaithe」および「KnYuan」というエイリアスを使用する中国語話者の個人で、中国・珠海を拠点としています。

Piazza氏は、このアクターのGitHub上での活動、特に自動脆弱性インテリジェンスパイプラインである1DayNewsの保守活動を根拠に、同人物を「日和見的なエクスプロイト運用者であり、自称バイナリセキュリティ研究者」と表現しています。

このアクターは、自律的なAI主導の探索・自動攻撃と、7件の脆弱性に対する自動・手動の攻撃を組み合わせて、インターネットに公開されたインフラを標的にしていました。

標的環境の制限的な設定により初期段階の攻撃が失敗すると、DeepSeekのAIモデルと連携するアクターのHermes Agentが、自律的に既知の深刻度クリティカルな共通脆弱性識別子(CVE)を検索しました。まず10の製品ファミリーを調査し、GitHub上でトレンドとなっている概念実証(PoC)エクスプロイトをスキャンして、攻撃対象領域に基づき脆弱性の優先順位付けを行いました。

この調査により、エージェントは価値の高い7件の脆弱性へと標的を絞り込みました。

• CVE-2026-33017(CVSS評価:9.8):Langflowの脆弱性、自律的な攻撃を試行(失敗——auto_loginが無効化されていたため)
• CVE-2026-21858(CVSS評価:10.0):n8n Workflow Automationの脆弱性、自律的な攻撃を試行(失敗——認証が必要だったため)
• CVE-2025-68613(CVSS評価:9.9):n8n Workflow Automationの脆弱性、自律的な攻撃を試行(失敗——認証が必要だったため)
• CVE-2026-3055(CVSS評価:9.8): Citrix NetScaler ADCおよびGatewayの脆弱性、手動による能動的攻撃(データが窃取された)
• CVE-2026-34486(CVSS評価:7.5):Apache Tomcatの脆弱性、手動による能動的攻撃(リバースシェルの試行)
• CVE-2026-39987(CVSS評価:9.8):Marimo Notebookの脆弱性、手動による能動的攻撃(コマンド実行を確認)
• CVE-2026-0300(CVSS評価:9.8):PAN-OS User-ID認証ポータルの脆弱性、手動による研究用PoCをクローン(実行はされず、機能しないもの)
• CVE-2026-33824(CVSS評価:9.8):Windows IKE拡張機能(IKE VPN)の脆弱性、手動による能動的攻撃(リバースシェルの試行)

複数のAIツールを試験的に利用していた痕跡

自律的な操作プラットフォームとしてDeepSeekを利用する一方で、このアクターはQwen、GLM、Kimi、MiniMaxといった中国製のLLMを含む複数のLLMを設定していました。さらに、Claude Codeを接続テストやプロキシ検証に、OpenAIのCodexをエクスプロイト開発用ディレクトリにと、欧米製のAIツールについても限定的な利用・検証を行っていました。

「こうした限定的な利用は、自分たちに適したツールセットを特定するためにAI市場を評価していることと整合する」と、Piazza氏は記しています。

今回確認されたキャンペーンの影響は限定的で、意図した標的のいずれについても完全な侵害には至りませんでしたが、その一連のワークフローは、実際に機能する、エンドツーエンドの自律型攻撃能力の存在を裏付けるものとなりました。

このキャンペーンでは、中国やマレーシアを含む3カ国の複数の業種にわたる標的が確認されています。

Piazza氏によれば、今回のキャンペーンから得られる最大の教訓は、その結果そのものよりも、変化の軌跡にあるといいます。

「このアクターは、ツール設定の改良、カスタムスキルの開発、プロキシインフラの構築、自律的な攻撃サイクルの実行など、積極的に試行錯誤を重ねている。AIを活用した攻撃的作戦への技術的な参入障壁は低く、今も低下し続けている」と、同氏は付け加えています。

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