«Солар»: хакеры атаковали российские компании под видом DeepSeeek, ChatGPT и Perplexity
- CNews FORUM 12 ноября
- CNews AWARDS 12 ноября
- Школа Роста
- Российский рынок облаков за 20 лет
- 30 лет рынку ERP в России
- Главные
ИТ-сценарии 2026 - Цифровизация
- Импортозамещение
- Безопасность
- ИТ в госсекторе
- ИТ в банках
- ИТ в торговле
- Телеком
- Интернет
- ИТ-бизнес
- Рейтинги
- Инфографика
|
С августа 2026 г. злоумышленники начали маскировать вредоносные запросы к веб-приложениям российских компаний под обращения популярных ИИ-агентов и ассистентов - DeepSeek, ChatGPT, Perplexity, Claude и Grok. Новый тренд зафиксировала команда сервиса защиты веб-приложений Solar WAF ГК «Солар». Об этом CNews сообщили представители ГК «Солар».
Под видом трафика от ИИ хакеры сканируют веб-приложения на уязвимости и пытаются использовать известные векторы веб-атак. Опасность такой маскировки в том, что владельцы веб-сервисов все больше доверяют входящим ИИ-запросам, поскольку они становятся частью современных бизнес-процессов.
Эксперты обнаружили новый способ маскировки в ходе анализа постоянной выборки веб-приложений за период с января 2024 г. по август 2026 г. Первые запросы от User-Agent DeepSeekBot начали фиксировать с 12 августа 2026 г. С 27 августа 2026 г. стали обнаруживать запросы с User-Agent, характерными для ChatGPT, Perplexity, Claude и Grok. В июне и июле запросов с такими User-Agent не наблюдалось. Аналитики Solar WAF утверждают, что в эти месяцы злоумышленники занимались массовым сканированием веб-ресурсов на наличие в их коде уязвимостей.
Обычно сервер веб-ресурса получает от клиента техническую информацию о запросе, в том числе через HTTP-заголовок типа User-Agent. HTTP-заголовок позволяет определить, какое ПО обращается к веб-приложению: браузер, поисковый робот или бот. В данном случае злоумышленники указывали в User-Agent названия известных ИИ-агентов и ассистентов, хотя сами запросы были вредоносными. Среди зафиксированных вариантов источников были DeepSeekBot, ChatGPT-User, Perplexity-User, Claude-User и GrokBot. Таким образом, вредоносный трафик внешне выдавался за обращения ИИ-агентов.
«Злоумышленники стали активно маскировать свои вредоносные действия под ассистентов и ИИ-агентов. Это связано с тем, что многие владельцы веб-приложений стали доверять агентам и ИИ-ассистентам, в виду того, что интернет-пользователи все больше ищут товары и услуги не через привычные поисковые системы, а именно в агентах и ИИ-ассистентах. То есть запросы к веб-приложениям от ассистентов и агентов ИИ оцениваются как клиентские и ценные с точки зрения заработка от продаж товаров и услуг, ведения бизнеса, лидогенерации и обслуживания клиентов», — сказал руководитель направления WAF ГК «Солар» Алексей Пашков.
Разбор конкретных видов вредоносной активности показал, что под прикрытием HTTP-заголовков ИИ-агентов и ИИ-ассистентов чаще всего (в 53% случаев) фиксировались инциденты типа DNS Rebinding. Запросы DNS Rebinding посредством преобразования доменного имени в IP-адрес могут заставить сервер обратиться к внутренней инфраструктуре компании для дальнейшего развития атаки. Еще 12% пришлись на запросы, провоцирующие утечки данных. Около 4% – атаки типа Path Traversal, представляющие собой манипуляции путями к файлам на сервере, позволяющие получить доступ к данным за пределами разрешенной папки.
Остальные 31% пришлись на большую группу других типов вредоносных запросов, среди которых нашлось место даже SQL-инъекциям. Они заняли последнее, десятое место в рейтинге. То есть злоумышленники продолжают применять эту технику, несмотря на снижение ее позиций в общемировом рейтинге угроз OWASP Top 10 и наличие готовых средств защиты от нее во многих фреймворках веб-разработки.
«Мы прогнозируем дальнейшее и более глубокое применение ИИ-инструментов злоумышленниками в веб-атаках. Такие атаки будут представлять собой уникальные инциденты типа 0-day, которые не детектируются сигнатурами в составе средств защиты веб-приложений. Это повышает необходимость эшелонированной защиты веб-приложений и дополнения классического WAF средствами на основе машинного обучения, такими как Antibot. Такие средства могут анализировать более 100 параметров и определять, является ли запрос вредоносным и с какой вероятностью, даже если он не соответствует существующим сигнатурам», – сказал Алексей Пашков.
KioskNews shows a cleaned-up reading view extracted from the publisher’s page — the original always lives on their site, not ours.