Хакеры используют ИИ: 18 APT-групп внедрили нейросети в кибератаки. Новости криптовалют | Bitbanker Space

Хакеры используют ИИ для целевых кибератак и фишинга в 18 APT-группировках. Вымогатели сменили тактику на шантаж утечкой корпоративных данных через нейросети.

Хакеры используют ИИ: 18 APT-групп внедрили нейросети в кибератаки

Интеграция ИИ в целевые атаки и автоматизация взломов

Злоумышленники масштабно внедрили генеративные модели во все стадии вторжений, начиная от сбора конфиденциальных сведений и заканчивая написанием софта. Как показывает опубликованный отчет, ИИ стал главным помощником хакеров в обходе традиционных спам-фильтров и систем корпоративной защиты. Автоматизация позволяет формировать высокоточный таргетированный фишинг под конкретную жертву. Companies

В реальных инцидентах зафиксировано применение специализированных утилит нового поколения, которые минимизируют участие оператора. Масштабирование атак теперь требует существенно меньше ресурсов, поскольку базовые скрипты и вариации приманок генерируются за считанные секунды. Consultant

Аналитики выделили несколько инструментов, используемых киберпреступниками:

  • PromptSpy — программный комплекс для извлечения системных инструкций и перехвата контроля над корпоративными LLM-системами;
  • LAMEHUG — автономный генератор вредоносного программного кода;
  • Решения кластера TAT26-12, предназначенные для автоматического сканирования инфраструктуры и выявления уязвимостей.

Хронология смещения приоритетов киберпреступников

За прошедшие полтора года ландшафт угроз претерпел существенные изменения, сместив фокус с классического шифрования на прямой шантаж. Операторы атак отказываются от блокировки данных как основного инструмента давления.

Специалисты зафиксировали следующие этапы развития угроз:

  1. В 2025 году группировка GTG-1002 перешла на персонализированные почтовые рассылки через нейросети.
  2. В начале 2026 года появилось свыше 50 новых группировок, организовавших более 9300 инцидентов с программами-вымогателями.
  3. Во второй половине 2026 года угроза публикации похищенной информации окончательно стала главным рычагом давления на бизнес.

Подобная тактика снижает технический порог входа для начинающих злоумышленников и одновременно осложняет защиту сетей. Отказ от сложных криптографических алгоритмов позволяет быстрее монетизировать украденную информацию.

Теневой рынок моделей и компрометация данных

Аналитики отмечают растущую популярность модели Gemini от Google в полноценных целевых атаках. В то же время новички на теневых форумах чаще экспериментируют с базовым чат-ботом от . Участники хакерских сообществ активно делятся техниками снятия встроенных ограничений и алгоритмами создания вредоносных приложений на общедоступных платформах.

Параллельно реорганизуется теневая инфраструктура по продаже похищенных сведений. Несмотря на закрытие шести крупных даркнет-маркетплейсов, пять новых площадок быстро заместили выбывших игроков.

В действующих кардшопах уже выставлено на продажу свыше 16,5 млн скомпрометированных платежных карт. Это подтверждает устойчивый спрос на украденные финансовые активы, сбор которых теперь ускоряется благодаря нейросетевым технологиям.

Частые вопросы

Как хакеры используют ИИ для кибератак?

Злоумышленники применяют генеративный искусственный интеллект для автоматизации фишинга, сбора конфиденциальных данных и написания вредоносного кода. Нейросети позволяют создавать высокоточные таргетированные рассылки, которые эффективно обходят типовые фильтры корпоративной почты.

Какие нейросети применяют киберпреступники?

В продвинутых целевых атаках злоумышленники активно используют модель Gemini от Google. Начинающие хакеры на теневых форумах чаще экспериментируют с для создания базовых скриптов и генерации вредоносного программного обеспечения.

Как изменилась тактика программ-вымогателей?

Операторы программ-вымогателей сместили фокус с шифрования файлов на шантаж публикацией украденной информации. Использование нейросетей снизило технический порог входа, позволив новичкам организовывать массовые атаки на корпоративные сети.

Источники

  1. Forklog

Автор статьи

Мария Лебедева

Мария Лебедева — редакционный автор Bitbanker Space. Специализируется на подготовке новостей и аналитических материалов о финансах, цифровых активах и макроэкономике. В своих публикациях стремится отделять значимые события от информационного шума и понятно объяснять сложные рыночные процессы.

Все статьи автора