Um threat actor que fala chinês está usando o modelo de IA DeepSeek e o framework open source Hermes Agent para conduzir ataques cibernéticos autônomos contra servidores expostos, com intervenção humana limitada.
A atividade foi descoberta por pesquisadores da Unit 42, da Palo Alto Networks, depois que o Hermes criou acidentalmente um servidor web a partir de seu diretório inicial, expondo o ambiente do invasor.
Entre os dados revelados estavam chaves de API, scripts de exploit, listas de alvos, histórico de shell e logs de ataques com IA.
A Unit 42 atribuiu a atividade a um threat actor baseado na China que opera sob os aliases "knaithe" e "KnYuan" e que se descreve como um "binary security researcher".
Embora os ataques autônomos observados pela Unit 42 não tenham comprometido com sucesso os servidores alvo, os pesquisadores afirmam que a campanha demonstra um fluxo de trabalho ofensivo com IA capaz de descobrir, avaliar e atacar sistemas vulneráveis.
"Embora a campanha observada tenha tido impacto limitado, o fluxo de trabalho confirma uma capacidade ofensiva autônoma funcional, de ponta a ponta", afirmou a Unit 42.
O threat actor usou o DeepSeek como motor de raciocínio do Hermes Agent, um framework de IA open source capaz de interagir com terminais de sistemas operacionais, executar comandos e se conectar à internet.
O agente conta com um modo "Yolo" que permite operar e executar comandos, inclusive os arriscados, sem pedir autorização prévia ao operador.
O Hermes foi configurado para receber instruções de um canal no Telegram, usar habilidades personalizadas de segurança ofensiva e integrar-se ao mecanismo de busca de ativos da internet FOFA.
A Unit 42 recuperou uma sessão de maio de 2026 em que o operador parece ter fornecido apenas uma tarefa inicial, após a qual o agente conduziu o restante da atividade de forma autônoma, sem retorno humano.
Primeiro, o agente mirou servidores Langflow expostos na internet e vulneráveis ao
CVE-2026-33017
, baixando um exploit público de prova de conceito, identificando 84 instâncias expostas por meio do FOFA e varrendo essas máquinas em busca de configurações vulneráveis.
Depois de concluir que os alvos disponíveis não podiam ser explorados, o agente procurou outras vulnerabilidades potenciais para localizar dispositivos vulneráveis.
Em seguida, o DeepSeek analisou vários repositórios públicos de exploits antes de escolher como alvo a plataforma de automação de fluxos de trabalho n8n, que tinha mais de 647.000 instâncias expostas identificadas via FOFA.
O agente baixou um exploit que combinava o CVE-2026-21858 e o
CVE-2025-68613
, identificou servidores com versões vulneráveis e verificou se eles tinham formulários de upload de arquivos sem autenticação, necessários para concluir o ataque.
No entanto, os formulários encontrados exigiam autenticação, e a Unit 42 informou que as tentativas autônomas não conseguiram comprometer nenhum alvo.
Para a Unit 42, a campanha é relevante porque o agente pesquisou vulnerabilidades de forma independente, determinou quais alvos eram a melhor opção, baixou código de exploit e, então, tentou explorar os alvos encontrados em minutos, em um trabalho que normalmente levaria muitas horas.
"Esse processo autônomo de identificação de alvos, amostragem e redução do escopo é notável porque o sistema executou centenas de horas de análise manual de alvos em meros minutos, ao mesmo tempo em que gerenciava seus próprios recursos de computação", explicou a Palo Alto.
Embora o agente de IA tenha sido usado de forma intensiva, o threat actor também realizou ataques manuais contra mais de 460 sistemas usando vulnerabilidades que afetavam Citrix NetScaler, Apache Tomcat, Marimo Notebook, Windows IKE VPN e outros produtos.
A Unit 42 confirmou três compromissos bem-sucedidos envolvendo a vulnerabilidade
CVE-2026-3055
no Citrix NetScaler, que o ator usou para extrair memória e buscar cookies de autenticação que pudessem ser usados para sequestrar sessões.
O ator também havia configurado outras plataformas de programação com IA, incluindo Qwen, GLM, Kimi, MiniMax, Claude Code e o Codex da OpenAI, mas a Unit 42 constatou que elas não foram usadas com frequência.
A campanha de IA exposta ocorre após outro incidente divulgado recentemente, no qual uma infraestrutura do Hermes mal protegida revelou detalhes sobre um suposto ataque cibernético contra o Ministério da Fazenda da Tailândia.
Na semana passada, foi informou que Hunt.io e o pesquisador de segurança Bob Diachenko descobriram diretórios web abertos contendo ferramentas de exploit, web shells, credenciais, payloads compilados e logs de atividade do Hermes.
Esses logs mostravam o Hermes operando em modo "YOLO" sem supervisão para automatizar atividades de pós-exploração, incluindo busca por oportunidades de elevação de privilégio, enumeração de serviços, inspeção de containers, navegação por sistemas de arquivos e catalogação de documentos armazenados nos sistemas do Ministério da Fazenda.
No entanto, o incidente anterior não mostrou o Hermes escolhendo o alvo de forma independente nem determinando como comprometê-lo.
Um operador humano forneceu o alvo, os objetivos e as ferramentas do ataque, enquanto o Hermes automatizou atividades rotineiras depois que o acesso aparentemente já havia sido obtido.
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