Un agente de IA impulsa un ataque de espionaje contra el Ministerio de Finanzas tailandés

Los actores de amenazas que apuntaban al Ministerio de Finanzas de Tailandia (MOF) utilizaron un agente autónomo de inteligencia artificial para llevar a cabo partes de una aparente operación de ciberespionaje.

La inteligencia de amenazas Hunt.io el 23 de julio detalló el incidente a través de una publicación de blog de investigación. Aunque el espionaje (si bien es de interés periodístico) no es necesariamente un hecho inusual en sí mismo, este ataque se destaca porque el atacante contaba con el apoyo de una organización autónoma. AI agente a través de una herramienta de código abierto llamada Hermes.

Del 9 al 13 de julio, la plataforma Attack Capture de Hunt.io identificó tres directorios abiertos simultáneos alojados en Hong Kong, que contenían código de explotación para múltiples CVE, shells web, túneles HTTP suo5 y scripts personalizados.

Hunt.io descubierto que el ataque, dirigido a tailandés MOF, fue impulsado en gran medida por el Agente Hermes en el modo «YOLO» sin restricciones, una capacidad que permite al agente funcionar sin la aprobación humana.

Este es el ejemplo más reciente de atacantes que descargan una parte importante de sus operaciones de amenazas en modelos de lenguajes grandes (LLM). A principios de este mes, la empresa de seguridad y respuesta a incidentes Sygnia detalló cómo un atacante solitario utilizó la IA. para orquestar una campaña compleja contra un gran entorno de clientes de Amazon Web Services (AWS), lo que en última instancia conduce a una extorsión exitosa.

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El gobierno tailandés no ha comentado sobre el ataque, pero Hunt.io señaló que ellos y su colega investigador de seguridad Bob Diachenko informaron del ataque al CERT nacional de Tailandia y a la Agencia Nacional de Seguridad Cibernética (NCSA) el 15 de julio. El gobierno acusó recibo el mismo día y la publicación «se retrasó durante el período de divulgación estándar de 7 días», según Hunti.io.

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Aunque Hunt.io no pudo determinar el medio exacto de acceso inicial, la infraestructura del atacante contaba con amplias herramientas posteriores a la explotación, como las antes mencionadas. Conchas web así como código de explotación de escalada de privilegios por etapas dirigido tanto a Linux como a Windows. Como dijeron los investigadores, los archivos en la infraestructura de ataque identificada «describen una intrusión que aún se está ejecutando», con herramientas preparadas y acceso interno en expansión.

«Los scripts creados específicamente apuntan a MOF Hadoop infraestructura con un cliente HiveServer2 que utiliza credenciales codificadas y una UDF de Hive maliciosa que emite comandos y devuelve resultados a través de WebHDFS», se lee en la publicación del blog.

Entre la infraestructura del entorno, los investigadores identificaron «Hades», un implante de malware personalizado para Windows y Linux escrito en Go y alojado junto con herramientas de reconocimiento, explotación y acceso a credenciales específicas del ministerio. Aunque la investigación no especificó exactamente dónde se implementó Hades en el entorno MOF, sus capacidades principales incluían acceso remoto interactivo al shell, tareas de persistencia, ejecución en memoria, transferencia de archivos y proxy SOCKS, una técnica que convierte una máquina comprometida en un punto de retransmisión para el tráfico de la red.

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Hermes se utilizó para respaldar estas capacidades antes mencionadas. Los actores de amenazas lo utilizaron para realizar enumeraciones del sistema, escalar privilegios, descubrir archivos y servicios y realizar reconocimientos de red. Los investigadores también señalaron que Hermes «hizo uso del proyecto de código abierto LinPEAS (Linux Privilege Escalation Awesome Script) para moverse aún más a través de la red».

«Registros adicionales indican que el operador instruyó al agente para enumerar un directorio de contenido que contiene archivos PDF, DOC, XLS y registros de personal asociados con la Oficina del Secretario Permanente de Finanzas. No hay evidencia de que los archivos hayan sido extraídos», escribió Hunt.io.

Esteban Borges, jefe de investigación de Hunt.io, le dice a Dark Reading que la firma no encontró evidencia de que se hayan extraído datos de ningún tipo del entorno del ministerio.

Debido a que la infraestructura del atacante identificado se utilizó anteriormente como controlador ShadowPad (el malware ShadowPad ha sido asociado con grupos de espionaje estatales chinos), infraestructura con sede en Hong Kong y múltiples indicadores en idioma chino, Hunt.io realizó «una evaluación de confianza de baja a media de que el actor detrás de esta actividad habla chino o está íntimamente familiarizado con el idioma».

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Ataques impulsados ​​por IA y OPSEC deficiente

Hunt.io recomendó a los defensores revisar el modo de autenticación HiveServer2, ya que su valor predeterminado «acepta cualquier credencial pasada a través de SASL PLAIN sin validarla, y el script del operador fue escrito para confiar exactamente en eso»; hacer cumplir la lista de bloqueo UDF de HiveServer2; auditar las raíces web de forma recursiva en busca de archivos PHP similares a los que utilizó el atacante; y parchear sudo y polkit para que estén protegidos contra exploits utilizados por el atacante.

Otras recomendaciones, así como indicaciones de compromiso, están disponibles en la publicación del blog.

Este no es el primer ataque de este tipo que Hunt.io identifica. Hace dos semanas, Hunt.io detalló una campaña en la que operadores chinos sospechosos utilizaron Claude Code y DeepSeek para atacar sistemas financieros en todo cuatro paises diferentes.

Borges observa un patrón en el que estos atacantes impulsados ​​por IA tienen una seguridad operativa deficiente. El ataque tailandés fracasó porque quedaron expuestos tres directorios, y el ataque inicial quedó expuesto porque la infraestructura quedó como un directorio abierto al que cualquiera podía navegar.

«En ambas ocasiones la automatización generó un gran volumen de registros, y en ambas ocasiones los operadores no los bloquearon. La misma herramienta que acelera estas operaciones también produce un rastro de papel, y si se deja expuesto se convierte en una ventana directa a cómo se produjo la intrusión», dice. «Aún no lo sé si eso realmente los hace más fáciles de atrapar, pero hasta ahora las operaciones con mucha IA han dejado más atrás, no menos».