🔥🚨 Vibe-Hacking: когда ИИ становится хакером! 🚨🔥
Anthropic выпустила свежий Threat Intelligence Report (август 2025): теперь ИИ сам ведёт атаки, автоматизируя весь цикл от разведки до вымогательства.
🤖 Что происходит?
1️⃣ Vibe-Hacking: AI-угонщик данных
👾 Под кодовым названием GTG-2002 Claude Code использовался злоумышленником для автоматизации атаки: разведка, вторжение, сбор данных, шантаж.
💰 Суммы выкупа доходят до $500,000.
2️⃣ ИИ-инсайдер: поддельные резюме и собеседования
🎭 AI помогает злоумышленникам создавать фальшивые резюме и проходить интервью в Fortune 500, чтобы устраиваться «под прикрытием».
3️⃣ Ransomware-as-a-Service 2.0
💻 Claude сгенерировал готовые наборы ransomware, которые продавались за $400–$1,200.
⚡ Теперь даже «джуниор-хакеры» могут запускать атаки без знаний программирования.
📉 Что изменилось?
🔻 Барьеры исчезли - ИИ сделал киберпреступность доступной каждому.
🔻 ИИ = оперативник - он принимает решения сам, адаптируясь под защиту.
🔻 Масштаб атак вырос - от госпиталей 🏥 и криптобирж 💹 до государственных сервисов 🏛️.
🛡️ Как отреагировала Anthropic?
✅ Заблокировали учетные записи атакующих.
✅ Внедрили новые фильтры и классификаторы для поиска злоупотреблений.
✅ Открыли публичный отчёт о кейсах угроз - шаг к отраслевой прозрачности.
📌 Что нужно знать?
⚠️ Классические EDR и антивирусы уже не спасают.
⚠️ Нужны AI-детекторы для AI-атак.
⚠️ Регуляции и бизнес-процессы не поспевают, а хакеры создают прецеденты.
🔮 Итог
Мы вступили в новую эру, где алгоритм ≠ помощник, алгоритм = хакер.
И это не гипотеза, а факт, подтверждённый полевыми атаками.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#VibeHacking #AIransomware #ClaudeCode #CyberSecurity #SecureTechTalks #Anthropic #AgenticAI
Anthropic выпустила свежий Threat Intelligence Report (август 2025): теперь ИИ сам ведёт атаки, автоматизируя весь цикл от разведки до вымогательства.
🤖 Что происходит?
1️⃣ Vibe-Hacking: AI-угонщик данных
👾 Под кодовым названием GTG-2002 Claude Code использовался злоумышленником для автоматизации атаки: разведка, вторжение, сбор данных, шантаж.
💰 Суммы выкупа доходят до $500,000.
2️⃣ ИИ-инсайдер: поддельные резюме и собеседования
🎭 AI помогает злоумышленникам создавать фальшивые резюме и проходить интервью в Fortune 500, чтобы устраиваться «под прикрытием».
3️⃣ Ransomware-as-a-Service 2.0
💻 Claude сгенерировал готовые наборы ransomware, которые продавались за $400–$1,200.
⚡ Теперь даже «джуниор-хакеры» могут запускать атаки без знаний программирования.
📉 Что изменилось?
🔻 Барьеры исчезли - ИИ сделал киберпреступность доступной каждому.
🔻 ИИ = оперативник - он принимает решения сам, адаптируясь под защиту.
🔻 Масштаб атак вырос - от госпиталей 🏥 и криптобирж 💹 до государственных сервисов 🏛️.
🛡️ Как отреагировала Anthropic?
✅ Заблокировали учетные записи атакующих.
✅ Внедрили новые фильтры и классификаторы для поиска злоупотреблений.
✅ Открыли публичный отчёт о кейсах угроз - шаг к отраслевой прозрачности.
📌 Что нужно знать?
⚠️ Классические EDR и антивирусы уже не спасают.
⚠️ Нужны AI-детекторы для AI-атак.
⚠️ Регуляции и бизнес-процессы не поспевают, а хакеры создают прецеденты.
🔮 Итог
Мы вступили в новую эру, где алгоритм ≠ помощник, алгоритм = хакер.
И это не гипотеза, а факт, подтверждённый полевыми атаками.
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#VibeHacking #AIransomware #ClaudeCode #CyberSecurity #SecureTechTalks #Anthropic #AgenticAI
🚨 Как искусственный интеллект стал основным исполнителем кибератаки
Первые документально подтверждённые AI-атаки с минимальным участием человека
В середине сентября 2025 года исследователи по безопасности в компании Anthropic зафиксировали серию аномальных событий в логах своего инструмента Claude Code. Детали поведения системы не соответствовали обычной работе: ИИ выполнял тысячи операций, которые выглядели как активная разведка и попытки доступа к инфраструктуре внешних организаций.
Это стало началом расследования, которое привело к выводу: злоумышленники смогли использовать ИИ-агентную модель не как помощника, а как основной исполнитель атак.
🔍 Как обнаружили атаку
Аномалии были замечены через стандартные средства мониторинга активностей Claude Code:
✔ непривычно большое количество API-запросов;
✔ серия запросов, выглядевших как последовательная разведка систем;
✔ моделирование действий, характерных для практик offensive security.
Система мониторинга Anthropic сигнализировала о «подозрительной активности», и команда реагирования немедленно начала более глубокий анализ.
🧪 Детали
Anthropic в официальном отчёте описала, что:
атакующий сконструировал цепочку задач таким образом, что Claude Code выполнял их без полного понимания общей цели.
➖ Каждое отдельное действие выглядело безобидно или технически оправданным;
➖ для обхода защитных механизмов злоумышленники использовали «роль официального тестировщика безопасности», заставив ИИ поверить, что он работает в рамках легитимного аудита;
➖ модель действовала автономно по большей части операций: до 80-90 % действий выполнялось без вмешательства человека;
➖ Claude Code сканировал инфраструктуры целей, идентифицировал потенциально ценные базы данных, писал собственный код для использования уязвимостей, собирал данные об учётных записях и формировал отчёты.
Целями были примерно 30 организаций по всему миру, включая крупные технологические компании, финансовые институты, химические производства и правительственные ведомства; в нескольких случаях атаки привели к успешной компрометации данных.
🧠 Как именно ИИ оказался «в роли атакующего»
Ключевой вектор атаки - манипуляция контекстом задач, а не взлом кода модели.
Злоумышленники не эксплуатировали уязвимости модели или инфраструктуры Anthropic. Они скрывали истинный замысел последовательностью мелких технических инструкций, которые модель воспринимала как части общей защитной задачи.
Такой приём позволил машине исполнять операции, которые стандартно считаются вредоносными, поскольку модель не владела информацией о зловредной цели всей последовательности.
🧩 Роль людей и степень автономии
Anthropic отмечает, что люди участвовали лишь на ключевых этапах, когда требовалось подтвердить или оценить результаты:
🔹 человек оставался в цикле планирования;
🔹 человек подтверждал шаги перед выполнением некоторых операций.
Но по объёму автоматизации ИИ выполнял подавляющее большинство задач.
📌 Реакция Anthropic и дальнейшие действия
После выявления атаки Anthropic предприняла следующие шаги:
➖ незамедлительно заблокировала аккаунты, связанные с кампаниями злоумышленников;
➖ уведомила затронутые организации;
➖ начала тесное взаимодействие с правоохранительными органами;
➖ усилила систему обнаружения подобных автоматизированных атак посредством новых классификаторов и правил мониторинга.
🔗 Источник:
Anthropic — Disrupting the first reported AI-orchestrated cyber espionage campaign: https://www.anthropic.com/news/disrupting-AI-espionage
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#SecureTechTalks #AIsecurity #ClaudeCode #Anthropic #кибербезопасность #AIattacks #agenticAI #инцидент #Infosec #AITHREATS #автоматизация #cyberespionage
Первые документально подтверждённые AI-атаки с минимальным участием человека
В середине сентября 2025 года исследователи по безопасности в компании Anthropic зафиксировали серию аномальных событий в логах своего инструмента Claude Code. Детали поведения системы не соответствовали обычной работе: ИИ выполнял тысячи операций, которые выглядели как активная разведка и попытки доступа к инфраструктуре внешних организаций.
Это стало началом расследования, которое привело к выводу: злоумышленники смогли использовать ИИ-агентную модель не как помощника, а как основной исполнитель атак.
🔍 Как обнаружили атаку
Аномалии были замечены через стандартные средства мониторинга активностей Claude Code:
✔ непривычно большое количество API-запросов;
✔ серия запросов, выглядевших как последовательная разведка систем;
✔ моделирование действий, характерных для практик offensive security.
Система мониторинга Anthropic сигнализировала о «подозрительной активности», и команда реагирования немедленно начала более глубокий анализ.
🧪 Детали
Anthropic в официальном отчёте описала, что:
атакующий сконструировал цепочку задач таким образом, что Claude Code выполнял их без полного понимания общей цели.
Целями были примерно 30 организаций по всему миру, включая крупные технологические компании, финансовые институты, химические производства и правительственные ведомства; в нескольких случаях атаки привели к успешной компрометации данных.
🧠 Как именно ИИ оказался «в роли атакующего»
Ключевой вектор атаки - манипуляция контекстом задач, а не взлом кода модели.
Злоумышленники не эксплуатировали уязвимости модели или инфраструктуры Anthropic. Они скрывали истинный замысел последовательностью мелких технических инструкций, которые модель воспринимала как части общей защитной задачи.
Такой приём позволил машине исполнять операции, которые стандартно считаются вредоносными, поскольку модель не владела информацией о зловредной цели всей последовательности.
🧩 Роль людей и степень автономии
Anthropic отмечает, что люди участвовали лишь на ключевых этапах, когда требовалось подтвердить или оценить результаты:
🔹 человек оставался в цикле планирования;
🔹 человек подтверждал шаги перед выполнением некоторых операций.
Но по объёму автоматизации ИИ выполнял подавляющее большинство задач.
📌 Реакция Anthropic и дальнейшие действия
После выявления атаки Anthropic предприняла следующие шаги:
🔗 Источник:
Anthropic — Disrupting the first reported AI-orchestrated cyber espionage campaign: https://www.anthropic.com/news/disrupting-AI-espionage
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#SecureTechTalks #AIsecurity #ClaudeCode #Anthropic #кибербезопасность #AIattacks #agenticAI #инцидент #Infosec #AITHREATS #автоматизация #cyberespionage
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧨 Hazmat: sandbox для AI-агентов на macOS
Coding-агенты (Claude Code, Codex и т.д.) умеют самостоятельно выполнять shell-команды, устанавливать зависимости и менять файлы. Если агент получит prompt injection то, последствия могут быть крайне печальными.
OpenSource продукт Hazmat ограничивает агента на уровне операционной системы.
⚙️ Немного деталей
Агент запускается от отдельного пользователя "agent", поэтому не получает ваш "$HOME", SSH-ключи и credentials.
Дополнительно используются:
🔹 macOS Seatbelt для ограничения доступа к файловой системе;
🔹 PF firewall и DNS blocklist для контроля сетевого доступа;
🔹 ограничения для package managers, включая npm;
🔹 snapshot проекта перед запуском и возможность посмотреть diff или откатить изменения.
Перед стартом работы указывается session contract: какие каталоги доступны, что можно изменять и какие интеграции включены.
🛡️ Принципиальные ограничения
Представим вредоносный "CLAUDE.md", который заставляет агента прочитать "~/.ssh/id_ed25519" и отправить ключ наружу.
Модель может выполнить команду, но её процесс не должен иметь необходимых прав и доступа. Безопасность должна учитывать сценарий, в котором модель уже скомпрометирована.
🔗 GitHub: https://github.com/dredozubov/hazmat
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #AI #LLM #AgenticAI #ClaudeCode #Codex #AISecurity #Sandbox #macOS #SecureTechTalks
Coding-агенты (Claude Code, Codex и т.д.) умеют самостоятельно выполнять shell-команды, устанавливать зависимости и менять файлы. Если агент получит prompt injection то, последствия могут быть крайне печальными.
OpenSource продукт Hazmat ограничивает агента на уровне операционной системы.
⚙️ Немного деталей
Агент запускается от отдельного пользователя "agent", поэтому не получает ваш "$HOME", SSH-ключи и credentials.
Дополнительно используются:
🔹 macOS Seatbelt для ограничения доступа к файловой системе;
🔹 PF firewall и DNS blocklist для контроля сетевого доступа;
🔹 ограничения для package managers, включая npm;
🔹 snapshot проекта перед запуском и возможность посмотреть diff или откатить изменения.
Перед стартом работы указывается session contract: какие каталоги доступны, что можно изменять и какие интеграции включены.
🛡️ Принципиальные ограничения
Представим вредоносный "CLAUDE.md", который заставляет агента прочитать "~/.ssh/id_ed25519" и отправить ключ наружу.
Модель может выполнить команду, но её процесс не должен иметь необходимых прав и доступа. Безопасность должна учитывать сценарий, в котором модель уже скомпрометирована.
🔗 GitHub: https://github.com/dredozubov/hazmat
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #AI #LLM #AgenticAI #ClaudeCode #Codex #AISecurity #Sandbox #macOS #SecureTechTalks
👍1
🧨 Claude Code переходит в мультиагентный режим
С 13 по 21 августа Anthropic выпустила восемь версий Claude Code. Если посмотреть changelog целиком, становится заметна тенденция: Claude Code превращается из помощника в среду, где одновременно работают несколько агентов.
⚙️ Агенты работают параллельно
В версии 2.1.232 новый субагент получает контекст родительской сессии и prompt cache, поэтому ему не приходится заново изучать проект.
Параллельно появился простой способ связывать разные сессии: @имя отправляет сообщение другому Claude через SendMessage.
Claude изучает проект, после чего несколько агентов получают общий контекст и работают параллельно, обмениваясь результатами.
🧠 Claude работает дольше
В 2.1.234 агент научился автоматически продолжать прерванную задачу после достижения лимита использования.
Добавьте фоновые субагенты, fork и автоматическое продолжение, и привычная модель «запустил Claude и наблюдаю» начинает меняться. Агент может часами исследовать кодовую базу, запускать тесты и делегировать отдельные задачи другим агентам.
🛡️ Теперь о безопасности
В той же серии релизов Anthropic закрывала несколько довольно серьёзных проблем: обходы permission-механизмов в Windows, уязвимость Linux sandbox, небезопасную работу cross-session socket в /tmp, проблемы с GitLab credentials и передачей секретов.
Особенно интересен cross-session messaging, когда несколько агентов начинают взаимодействовать через общую инфраструктуру. Здесь появляется новая поверхность атаки, где агент уже может влиять на состояние другого агента.
Чем больше автономности получает агент, тем громче звучит вопрос, что произойдёт, если несколько таких агентов начнут действовать одновременно?
🔗 Claude Code changelog
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #AI #LLM #ClaudeCode #AgenticAI #AISecurity #AgentSecurity #DevSecOps #CyberSecurity #SecureTechTalks
С 13 по 21 августа Anthropic выпустила восемь версий Claude Code. Если посмотреть changelog целиком, становится заметна тенденция: Claude Code превращается из помощника в среду, где одновременно работают несколько агентов.
⚙️ Агенты работают параллельно
В версии 2.1.232 новый субагент получает контекст родительской сессии и prompt cache, поэтому ему не приходится заново изучать проект.
Параллельно появился простой способ связывать разные сессии: @имя отправляет сообщение другому Claude через SendMessage.
Claude изучает проект, после чего несколько агентов получают общий контекст и работают параллельно, обмениваясь результатами.
🧠 Claude работает дольше
В 2.1.234 агент научился автоматически продолжать прерванную задачу после достижения лимита использования.
Добавьте фоновые субагенты, fork и автоматическое продолжение, и привычная модель «запустил Claude и наблюдаю» начинает меняться. Агент может часами исследовать кодовую базу, запускать тесты и делегировать отдельные задачи другим агентам.
🛡️ Теперь о безопасности
В той же серии релизов Anthropic закрывала несколько довольно серьёзных проблем: обходы permission-механизмов в Windows, уязвимость Linux sandbox, небезопасную работу cross-session socket в /tmp, проблемы с GitLab credentials и передачей секретов.
Особенно интересен cross-session messaging, когда несколько агентов начинают взаимодействовать через общую инфраструктуру. Здесь появляется новая поверхность атаки, где агент уже может влиять на состояние другого агента.
Чем больше автономности получает агент, тем громче звучит вопрос, что произойдёт, если несколько таких агентов начнут действовать одновременно?
🔗 Claude Code changelog
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #AI #LLM #ClaudeCode #AgenticAI #AISecurity #AgentSecurity #DevSecOps #CyberSecurity #SecureTechTalks
👍2
🧨 GitSpawn: AI агент может запустить код из открытой папки
Представьте, коллега прислал вам проект в ZIP. Вы распаковали его и открыли папку через Claude Code, чтобы AI посмотрел код. Код из проекта сразу выполняется на вашем компьютере.
Данный класс атак обнаружили исследователи Manifold Security. Они нашли 8 уязвимых сценариев в 7 AI coding agents: Claude Code, Codex, Cursor, Goose, Qwen Code, Grok Build и Hermes Agent.
⚙️ Git превращается в точку атаки
AI coding agents постоянно собирают контекст проекта. Для этого они запускают обычные команды: "git status", "git diff" и т.д.. Проблема в том, что Git умеет читать конфигурацию самого репозитория из ".git/config".
В исследованном сценарии там может находиться настройка "core.fsmonitor", указывающая Git на внешнюю программу. Когда агент запускает "git status", Git обновляет индекс и может автоматически вызвать указанный helper. Команда выполняется с правами пользователя и вне sandbox AI агента.
🔥 Все происходит до prompt
На некоторых агентах исполнение кода происходило ещё до появления workspace trust prompt. Для Qwen Code исследователи зафиксировали выполнение до аутентификации, у Goose payload срабатывал до обращения к модели, а Grok Build мог запустить его уже при первом вводе текста. Защитный диалог агента просто не успевает стать границей безопасности.
🧨 Что получает атакующий?
Если выполнение произошло с правами разработчика, последствия зависят от окружения. Под угрозой могут оказаться SSH ключи, cloud credentials, токены из shell окружения, другие репозитории на диске и доступ к самой машине.
Поэтому GitSpawn интересен как класс уязвимостей. Атакующему достаточно добиться того, чтобы подготовленный репозиторий оказался на компьютере разработчика.
🔗 Источник: Manifold Security
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #AISecurity #AI #GitSpawn #ClaudeCode #Git #DevSecOps #AppSec #CyberSecurity #SecureTechTalks
Представьте, коллега прислал вам проект в ZIP. Вы распаковали его и открыли папку через Claude Code, чтобы AI посмотрел код. Код из проекта сразу выполняется на вашем компьютере.
Данный класс атак обнаружили исследователи Manifold Security. Они нашли 8 уязвимых сценариев в 7 AI coding agents: Claude Code, Codex, Cursor, Goose, Qwen Code, Grok Build и Hermes Agent.
⚙️ Git превращается в точку атаки
AI coding agents постоянно собирают контекст проекта. Для этого они запускают обычные команды: "git status", "git diff" и т.д.. Проблема в том, что Git умеет читать конфигурацию самого репозитория из ".git/config".
В исследованном сценарии там может находиться настройка "core.fsmonitor", указывающая Git на внешнюю программу. Когда агент запускает "git status", Git обновляет индекс и может автоматически вызвать указанный helper. Команда выполняется с правами пользователя и вне sandbox AI агента.
🔥 Все происходит до prompt
На некоторых агентах исполнение кода происходило ещё до появления workspace trust prompt. Для Qwen Code исследователи зафиксировали выполнение до аутентификации, у Goose payload срабатывал до обращения к модели, а Grok Build мог запустить его уже при первом вводе текста. Защитный диалог агента просто не успевает стать границей безопасности.
🧨 Что получает атакующий?
Если выполнение произошло с правами разработчика, последствия зависят от окружения. Под угрозой могут оказаться SSH ключи, cloud credentials, токены из shell окружения, другие репозитории на диске и доступ к самой машине.
Поэтому GitSpawn интересен как класс уязвимостей. Атакующему достаточно добиться того, чтобы подготовленный репозиторий оказался на компьютере разработчика.
🔗 Источник: Manifold Security
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #AISecurity #AI #GitSpawn #ClaudeCode #Git #DevSecOps #AppSec #CyberSecurity #SecureTechTalks
👍1
🧨 Adrian: EDR для AI агентов
Adrian от Secure Agentics представляет собой open source платформу для защиты AI агентов во время их работы. Решение отслеживает tool calls, MCP, reasoning и контекст сессии, выявляет подозрительное поведение и может остановить опасное действие до его выполнения.
⚙️ Механика
Для агента задаётся remit, его разрешённая область действий. Adrian сопоставляет с ней текущее поведение и ищет prompt injection, tool poisoning, data exfiltration, утечки credentials, privilege escalation и выход за пределы полномочий.
Например, агент технически может иметь доступ к API сброса пароля. Если текущая задача такого действия не предполагает, Adrian может его остановить.
Есть два режима:
🔹 Audit пропускает действие и создаёт security alert
🔹 Block проверяет действие перед выполнением и может его заблокировать
🤖 Claude Code и другие агенты
Adrian поддерживает Python SDK для LangChain и Anthropic, TypeScript SDK и отдельный Claude Code plugin. В Claude Code он проверяет tool calls и может заблокировать подозрительное действие прямо в терминале или запросить подтверждение пользователя.
🏠 Можно развернуть локально
Проект распространяется под Apache 2.0 и поддерживает self hosted установку. В составе есть backend, dashboard, SDK и возможность использовать локальную модель через llama.cpp. Это позволяет анализировать tool calls и reasoning traces внутри собственной инфраструктуры.
🆚 Чем отличается от NVIDIA SkillSpector
SkillSpector, о котором мы писали ранее, работает преимущественно до запуска: сканирует AI skill, его инструкции, код и зависимости.
Adrian работает во время выполнения агента и следит за его фактическим поведением.
🔗 GitHub: Secure Agentics / Adrian
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #AISecurity #AI #AIAgents #Adrian #ClaudeCode #MCP #RuntimeSecurity #CyberSecurity #SecureTechTalks
Adrian от Secure Agentics представляет собой open source платформу для защиты AI агентов во время их работы. Решение отслеживает tool calls, MCP, reasoning и контекст сессии, выявляет подозрительное поведение и может остановить опасное действие до его выполнения.
⚙️ Механика
Для агента задаётся remit, его разрешённая область действий. Adrian сопоставляет с ней текущее поведение и ищет prompt injection, tool poisoning, data exfiltration, утечки credentials, privilege escalation и выход за пределы полномочий.
Например, агент технически может иметь доступ к API сброса пароля. Если текущая задача такого действия не предполагает, Adrian может его остановить.
Есть два режима:
🔹 Audit пропускает действие и создаёт security alert
🔹 Block проверяет действие перед выполнением и может его заблокировать
🤖 Claude Code и другие агенты
Adrian поддерживает Python SDK для LangChain и Anthropic, TypeScript SDK и отдельный Claude Code plugin. В Claude Code он проверяет tool calls и может заблокировать подозрительное действие прямо в терминале или запросить подтверждение пользователя.
🏠 Можно развернуть локально
Проект распространяется под Apache 2.0 и поддерживает self hosted установку. В составе есть backend, dashboard, SDK и возможность использовать локальную модель через llama.cpp. Это позволяет анализировать tool calls и reasoning traces внутри собственной инфраструктуры.
🆚 Чем отличается от NVIDIA SkillSpector
SkillSpector, о котором мы писали ранее, работает преимущественно до запуска: сканирует AI skill, его инструкции, код и зависимости.
Adrian работает во время выполнения агента и следит за его фактическим поведением.
🔗 GitHub: Secure Agentics / Adrian
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #AISecurity #AI #AIAgents #Adrian #ClaudeCode #MCP #RuntimeSecurity #CyberSecurity #SecureTechTalks
👍1
🧨 AI агенты выложили 13 000 внутренних скриншотов компаний в публичный
Исследователи Glow утверждают, что обнаружили более 13 000 изображений из 300+ организаций в открытом доступе.
⚙️ Агент искал рабочий вариант
Сценарий: агент получил задачу изменить цвет интерфейса тестового приложения и показать результат. Когда загрузить картинки обычным способом не получилось, он создал публичный
Среди реальных находок исследователи описывают клиентские billing records, внутренние финансовые панели и интерфейсы ещё не выпущенных продуктов.
Большинство репозиториев находились в личных GitHub аккаунтах сотрудников, но корпоративный security monitoring их просто не видел.
🔥 Обход превратился в навык
В одной компании несколько агентов начали использовать этот способ в начале июля. Через неделю более десятка агентов сохранили решение как skill, который автоматически применялся в следующих задачах.
А итоге, по данным Glow, более 1000 скриншотов и записей экрана одного продукта оказались опубликованы вместе с описаниями функций, которые должны были выйти только через несколько недель или месяцев.
Примерно у трети затронутых организаций использовался
🛡️ Интересный новый класс утечек
В данном кейсе нет атакующего, эксплойта или украденных credentials. Есть агент с целью «покажи результат», техническое ограничение и доступ к GitHub. Посмотрим, какие еще инциденты смогут придумать агенты.
🔗 Источник: The Hacker News
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #AISecurity #AIAgents #PixelLeak #GitHub #ClaudeCode #DataLeak #AgentSecurity #DevSecOps #SecureTechTalks
Исследователи Glow утверждают, что обнаружили более 13 000 изображений из 300+ организаций в открытом доступе.
⚙️ Агент искал рабочий вариант
Сценарий: агент получил задачу изменить цвет интерфейса тестового приложения и показать результат. Когда загрузить картинки обычным способом не получилось, он создал публичный
sweeper-demo/pr-assets и разместил изображения там.Среди реальных находок исследователи описывают клиентские billing records, внутренние финансовые панели и интерфейсы ещё не выпущенных продуктов.
Большинство репозиториев находились в личных GitHub аккаунтах сотрудников, но корпоративный security monitoring их просто не видел.
🔥 Обход превратился в навык
В одной компании несколько агентов начали использовать этот способ в начале июля. Через неделю более десятка агентов сохранили решение как skill, который автоматически применялся в следующих задачах.
А итоге, по данным Glow, более 1000 скриншотов и записей экрана одного продукта оказались опубликованы вместе с описаниями функций, которые должны были выйти только через несколько недель или месяцев.
Примерно у трети затронутых организаций использовался
gitshot, инструмент для публикации скриншотов из терминала. Его стандартный сценарий создавал публичный репозиторий gitshot-images.🛡️ Интересный новый класс утечек
В данном кейсе нет атакующего, эксплойта или украденных credentials. Есть агент с целью «покажи результат», техническое ограничение и доступ к GitHub. Посмотрим, какие еще инциденты смогут придумать агенты.
🔗 Источник: The Hacker News
Stay secure and read SecureTechTalks 📚
#кибербезопасность #AISecurity #AIAgents #PixelLeak #GitHub #ClaudeCode #DataLeak #AgentSecurity #DevSecOps #SecureTechTalks
❤2👍1