中国語圏の脅威アクターが、DeepSeek AIを自律的な攻撃オペレーターとして利用し、露出したインフラの特定、脆弱性の調査、公開されている概念実証（PoC）エクスプロイトの取得、そして最小限の人的介入による攻撃の実行を行っていたことが確認されました。
Palo Alto Networks傘下のUnit 42は、knaithe、KnYuanという名で知られるアクターにこの活動を紐づけ、このキャンペーンをエンドツーエンドのAI支援型サイバー攻撃自動化における初期段階ながら実用的な事例だと説明しています。
この自律的な攻撃活動が確認された被害は限定的だったものの、研究者らは、大規模言語モデル（LLM）が脆弱性調査、標的の優先順位付け、そして攻撃実行のワークフローをいかに加速させ得るかを、このキャンペーンが示していると警告しています。
このアクターは主に、オープンソースのHermes Agentフレームワークを通じてDeepSeekを利用していました。同フレームワークは、ターミナルアクセス、スキルシステム、そしてTelegramを介した指令・制御（C2）機能を備えています。
DeepSeekは推論エンジンとして機能し、標的の選定、コード生成、脆弱性評価、そしてその後の対応行動に関する判断を下していました。
このアクターは、Hermes Agentにレッドチーム機能をカスタム実装していました。具体的には「godmode」と呼ばれるジェイルブレイク機能、未認証のWebSocketエクスプロイトを行うワークフロー、そしてFOFAインターネット資産検索ツールが含まれます。
この環境にはさらに、FOFA検索やNucleiスキャンの生成、そして自然言語のプロンプトをFOFAクエリへ変換する機能を備えたMCPサーバーも統合されていました。
調査担当者は、このアクターがQwen、GLM、Kimi、MiniMaxの各モデルも設定していたことを突き止めており、複数の中国製AIプラットフォームを試していたとみられます。
Claude CodeとCodexの利用はより限定的で、主に接続性のテストやプロキシの検証、そしてエクスプロイト開発の可能性の検討に用いられていました。
2026年5月のHermes Agentのセッション記録の一つでは、DeepSeekはまず、深刻な脆弱性であるCVE-2026-33017として追跡されているLangflowの脆弱性を標的にしていました。
このAIは公開エクスプロイトをダウンロードし、FOFAを通じて露出した84件のLangflowインスタンスを特定、そのうち1件の潜在的に脆弱なシステムを見つけ出しました。
しかし、標的が必要な設定条件を満たしていなかったため、攻撃は失敗しました。その後DeepSeekは、Langflowを価値の低い標的だと自ら判断し、より攻撃対象領域が広い他の深刻な脆弱性の調査へと方針を転換しました。
このエージェントは10の製品ファミリーを調査し、GitHubでトレンド入りしている脆弱性関連リポジトリを精査した上で、深刻度、エクスプロイトコードの入手可能性、そして導入台数に基づいて標的の優先順位を付けました。
最終的に選ばれたのは、ワークフロー自動化プラットフォームのn8nでした。世界中で647,000件を超えるインターネット露出インスタンスが確認されたことが決め手となりました。
DeepSeekは、脆弱なn8n環境において任意のファイル読み取りやリモートコード実行を可能にし得るCVE-2026-21858とCVE-2025-68613を標的とする公開エクスプロイトチェーンを入手しました。
影響を受けるバージョンを稼働させている複数のシステムを特定したものの、必要なフォームエンドポイントが認証によって保護されていたため、攻撃の試みは失敗に終わりました。
DeepSeekによる自律的な攻撃活動は侵害の成功には至らなかったものの、Unit 42は同じアクターによる別の手動キャンペーンで実際に被害が生じていたことを確認しています。
このアクターは、CVE-2026-3055を通じて3件のCitrix NetScalerの標的からデータを窃取したほか、CVE-2026-39987を悪用して11件のMarimoノートブックインスタンス上でコマンドを実行していたと報告されています。
さらに、Apache Tomcatサーバーおよび Windows IKE VPNエンドポイントに対するリバースシェルの試行も確認されています。
皮肉にも、Hermes Agentは、隔離されたステージング用フォルダではなく攻撃者のホームディレクトリからPython製HTTPサーバーを起動してしまったことで、攻撃者自身のインフラを露呈させる結果となりました。
このミスにより、APIキー、標的リスト、エクスプロイトスクリプト、Bashの実行履歴、そして自律攻撃セッションのログが外部に露出しました。今回の一件は、拡大しつつあるセキュリティ上の課題を浮き彫りにしています。すなわち、AIモデルが今や偵察活動の迅速化、脆弱性の優先順位付け、そして攻撃実行を支援できるようになっているという現実です。
しかし同時に、自律型ツールが新たな運用セキュリティ上の失敗を招く可能性があり、それが防御側にとって悪意ある活動を発見する糸口となり得ることも示しています。
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翻訳元: https://cyberpress.org/chinese-hacker-uses-deepseek-ai/
