ИИ-агенты украли 600 тыс. банковских карт через теги Google

Неизвестный злоумышленник с помощью ИИ-агентов похитил примерно 600 тыс. записей о кредитных картах из онлайн-магазинов. Об этом сообщает Bleeping Computer со ссылкой на исследование ИБ-компании Gambit. Атаки начались не позднее июля 2026 года и по состоянию на 22 сентября 2026 года кампания оставалась активной.

За пять дней хакер взломал системы как минимум 27 компаний и совершил более 100 атак. Большая часть украденных данных — более 600 тыс. действительных номеров карт — была получена всего от двух компаний. На сайтах ещё пяти компаний злоумышленник разместил сетевые скиммеры — вредоносное ПО для сбора платёжных данных.

Три платформы для атак

Исследователи выяснили, что хакер использовал три платформы для создания ИИ-агентов. Первая — Strix, фреймворк для пентестов, предназначенный для сканирования и обнаружения уязвимостей. Вторая — Cairn, автономный бот для эксплуатации уязвимостей, задача которого — получение доступа к командной оболочке или административной панели. Третья — Hermes, автономный инструмент для постэксплуатационной деятельности, принятия тактических решений и управления вредоносной активностью. Он базируется на claude-opus-4.6.

С 23 по 31 августа 2026 года злоумышленник запускал Strix 146 раз на 138 хостах, общая продолжительность сканирования составила 633 часа. Для Hermes был сформирован цифровой профиль «SOUL — Red Team Operator» с 121 навыком, 78 из которых связаны с кибератаками.

Как действовали агенты

Родной язык оператора предположительно китайский: на нём он давал агентам краткие инструкции, а затем позволял им выполнять остальную работу самостоятельно. В период с 10 по 15 сентября 2026 года злоумышленник реализовал 105 волн атак, как минимум 27 были успешными.

Скиммеры внедрялись в целевые сайты разными методами: ИИ-агенты добавляли вредоносный код в легитимные файлы JavaScript, теги на страницы оформления заказа или в блоки тегов Google. Также применялись отравление контента S3/CDN и кэша на стороне сервера, подмена полей базы данных, перенастройка инстансов Kubernetes и создание заданий cron для восстановления скиммера после удаления.</p><p>Всего в ходе кампании ИИ-агенты скомпрометировали скиммерами как минимум 119 веб-сайтов и проникли в ряд крупных организаций, среди которых компания из списка Fortune 500 в гостиничном бизнесе, крупная американская авиакомпания, крупный американский дистрибьютор промышленных товаров и онлайн-магазин модной одежды.</p><p>Оператор использовал сервис ранжирования веб-сайтов, чтобы выбрать цели из списка, составленного Strix, и отдал приоритет компаниям с собственным программным обеспечением, посчитав их более уязвимыми. Кроме того, он дал агенту указание удалить данные банковских карт из баз данных Magento после перехвата. Инструкция содержится в одном из файлов навыков агента Hermes: «После извлечения и загрузки всех данных карты массово очисти исходные поля». Это привело к сбоям в работе ряда розничных сетей: из-за потери данных карты не распознавались.</p><h2>Стоимость кампании</h2><p>По данным Gambit, за примерно четыре недели по состоянию на 25 августа 2026 года было потрачено $7 000, а всего злоумышленник израсходовал от $12 000 до $18 000. Источником данных стал связанный со злоумышленником аккаунт в ИИ-маркетплейсе OpenRouter. В среднем он тратил $25 на каждый целевой объект.</p><p>«По результатам анализа затрат, проведённого самим оператором, получена аналогичная цифра: в среднем — $25,46 за каждое из 101 сканирования, с разбросом от $3,13 за самый дешёвый объект до $79,31 за самый дорогой», — говорится в публикации Gambit.</p><p>Исследователи утверждают, что автоматизация и низкая стоимость позволяют злоумышленникам, даже менее опытным, легко осуществлять подобные атаки. Во многих случаях доступ был получен всего за несколько часов, при этом инструменты ИИ выполняли работу на основе коротких инструкций, которые оператор давал между автономными запусками.</p><blockquote>«Как и в случае т.н. вайб-кодинга, вайб-хакинг — то есть использование ИИ в качестве непосредственного исполнителя — радикально снижает требования к квалификации потенциального киберзлоумышленника, — говорит Никита Павлов, эксперт по информационной безопасности компании SEQ. — В данной ситуации, правда, злоумышленник явно не заботился о заметании следов — вероятно, как раз потому, что не обладал должной квалификацией».</blockquote><p>Gambit предупреждает, что организациям, стремящимся защититься от подобных атак, следует учитывать возможность потери данных в качестве сопутствующего ущерба.</p></body>