Un atac atribuit unui singur operator a folosit intensiv Claude și GPT‑4.1 pentru a scurta drastic timpii de compromitere ai unor instituții publice, într-o campanie care a vizat nouă agenții guvernamentale din Mexic și s-a soldat cu furtul a „sute de milioane” de înregistrări ale cetățenilor, potrivit TechRadar, care citează un raport al cercetătorilor de la Gambit. Miza pentru organizații este operațională: folosirea inteligenței artificiale generative (modele care pot produce text și cod) comprimă etapele atacului sub ferestrele obișnuite de detecție și răspuns.

Ce susține raportul: AI folosită în planificare și execuție

Conform Gambit, campania s-a derulat de la finalul lui decembrie 2025 până la mijlocul lui februarie 2026. Cercetătorii afirmă că atacatorul a folosit „Claude Code” și GPT‑4.1 pe tot parcursul, de la planificare la execuție, iar aproximativ 75% din activitatea de „remote command execution” (RCE – execuție de comenzi la distanță pe sisteme compromise) ar fi fost generată și rulată cu ajutorul Claude Code.

Raportul mai indică folosirea unui instrument personalizat în Python, de 17.550 de linii, pentru a trimite date colectate de pe servere prin API-ul OpenAI. Rezultatul ar fi fost generarea a „2.597 de rapoarte de informații structurate” pe baza datelor din 305 servere interne.

De ce contează: „cronologii comprimate” sub pragurile de detecție

În analiza post-incident, Gambit spune că a identificat peste 400 de scripturi de atac personalizate și 20 de exploit-uri (cod care exploatează vulnerabilități) adaptate pentru 20 de CVE-uri (identificatori standard pentru vulnerabilități). AI ar fi fost folosită pentru a decide ce vulnerabilități merită exploatate și pentru a genera codul de exploatare.

Un alt indicator al automatizării: atacatorul ar fi rulat peste 1.000 de solicitări (prompts), care au produs peste 5.300 de comenzi executate de AI, în 34 de sesiuni pe infrastructura reală a victimelor.

Gambit formulează explicit efectul operațional:

„Campania a comprimat cronologiile atacului sub ferestrele standard de detecție și răspuns.”

Și, în aceeași logică, cercetătorii susțin că metoda a permis unui singur operator să proceseze volume de date care, în mod normal, ar fi necesitat o echipă, transformând rapid recunoașterea inițială în ținte mapate și exploit-uri adaptate „în ore, nu în zile”.

Ce controale ar fi putut limita atacul

Potrivit concluziilor Gambit, această abordare asistată de AI „reprezintă o evoluție semnificativă a capacității ofensive”, dar ar fi putut fi prevenită prin controale de securitate considerate standard, precum:

• aplicarea la timp a actualizărilor (patching);
• rotația credențialelor;
• segmentarea rețelei;
• detecție și răspuns la nivel de endpoint (EDR – instrumente care monitorizează și blochează activități suspecte pe stații și servere).

Contextul mai larg, subliniat de raport, este că utilizarea AI în criminalitatea cibernetică nu este nouă, însă eficiența obținută aici ridică presiunea pe organizații să-și reducă timpii de reacție și să-și întărească disciplina de bază în managementul vulnerabilităților și al accesului.