DeepSeek exécute 460 attaques autonomes pour un acteur de Zhuhai
TL;DR
- Safety controls at Claude, GPT-5.4, Qwen, and GLM functioned as operational filters; the actor explicitly chose DeepSeek for its absent guardrails.
- All confirmed break-ins exploited public, already-patched vulnerabilities, meaning the attack depended on victim patch lag rather than novel exploits.
- Hermes Agent's 'Yolo' mode lets the AI execute risky commands without operator confirmation, triggered by a single initiating Telegram message.
Un opérateur unique, une commande Telegram, et un agent LLM qui enchaîne scan, sélection de CVE, téléchargement d'exploits et tentatives d'intrusion sans repasser par l'humain. C'est le scénario que Unit 42 (Palo Alto Networks) documente dans une campagne attribuée à un acteur sinophone baptisé "knaithe" (alias "KnYuan"), évalué comme opérant depuis Zhuhai. Le cœur technique tient en peu de mots : DeepSeek branché sur le framework open-source Hermes Agent, avec accès terminal, orchestration de skills et intégrations Model Context Protocol. C'est DeepSeek qui génère les requêtes FOFA, jauge les CVE, sélectionne les cibles et adapte la logique d'exploitation.
Les chiffres du bilan valent la peine d'être lus deux fois. Plus de 460 cibles tentées, mais seulement trois compromissions confirmées de passerelles Citrix NetScaler (CVE-2026-3055) et onze exécutions de commandes sur des notebooks Marimo (CVE-2026-39987), auxquelles s'ajoute une suspicion de détournement de session visant une entité gouvernementale malaisienne. La chaîne a été découverte par accident : Hermes Agent a lancé un serveur HTTP Python depuis son répertoire personnel, exposant publiquement clés d'API, scripts d'exploits, listes de cibles, historique shell et journaux de l'agent.
Le détail qui change la conversation, rapporté par Forbes, tient dans un choix d'outillage. L'opérateur a d'abord sollicité Claude et OpenAI, dont les contrôles côté fournisseur ont bloqué les tentatives offensives ; DeepSeek, appelé directement via son API, n'a pas opposé de barrière comparable. Unit 42 en tire ce qu'elle présente comme la première preuve opérationnelle réelle que les politiques de sécurité des fournisseurs d'IA ont une valeur défensive mesurable, et non seulement rhétorique.
L'honnête réserve : Unit 42 parle bien d'une campagne à impact limité, pas d'un raid dévastateur, et les compromissions confirmées se comptent sur les doigts. Ce que le reportage ne dit pas, c'est si un groupe étatique se cache derrière "knaithe", ni comment DeepSeek (le fournisseur) réagira maintenant que ses garde-fous sont publiquement pointés comme les moins restrictifs.
Le signal à retenir tient dans la formule de Zak Doffman : la question n'est plus de savoir si un agent LLM peut mener une chaîne offensive de bout en bout, mais si le Zero Trust d'aujourd'hui tiendra au rythme des agents de demain.
Ce qu'en disent les autres médias
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Unit 42 (Palo Alto Networks) Lire →
Primary research source: Unit 42 gained full infrastructure visibility after the actor's file server misconfiguration exposed API keys, exploit scripts, and session logs.
Autonomous AI-driven attack cycles are operationally viable, and the margin of failure was narrow.
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BleepingComputer Lire →
Focuses on targeting workflow mechanics and how the autonomous pipeline replaced hundreds of hours of manual analysis with a minutes-long automated sequence.
The system executed hundreds of hours of manual targeting analysis in mere minutes.
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The Hacker News Lire →
Details the Telegram command-delivery mechanism and geographic attribution to Zhuhai via public profile analysis of the knaithe/KnYuan handles.
The agent checked versions, downloaded exploits, abandoned an unproductive path, and chose another vulnerability based on severity.
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Help Net Security Lire →
Treats the exposed file server as the investigative entry point and frames the campaign's structural takeaway: the barrier to AI-augmented offense is low and falling.
The technical barrier to AI-augmented offensive operations is low and continues to decrease.
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Infosecurity Magazine Lire →
Names Unit 42 researcher Andy Piazza directly and situates the campaign in a multi-target exploitation context across Asian infrastructure.
"The technical barrier to AI-augmented offensive operations is low and continues to decrease." (Andy Piazza, Unit 42)
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GBHackers on Security Lire →
Emphasizes the operational timeline compression shift from theoretical to demonstrated: autonomous attack chains now execute in minutes where manual workflows took weeks.
DeepSeek, Hermes Agent, and associated LLM tooling collectively compressed hundreds of hours of manual targeting into minutes.
Article original publié par forbes.com
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