Vixen и Keyhole Panda: кибероперации, связанные с Китаем01.06.2025 00:00

Этот анализ был изначально опубликован в отчете OpenAI за июнь 2025 года⁠.

Мы заблокировали учетные записи ChatGPT, связанные с несколькими субъектами угроз, которые публично связывают с Китайской Народной Республикой (КНР). Эти учетные записи использовали инфраструктуру, относящуюся к хакерским группам, известным как KEYHOLE PANDA (также известная как APT5)⁠ и VIXEN PANDA (также известная как APT15)⁠.

Субъекты угроз взаимодействовали с нашими моделями как на китайском, так и на английском языках. Наблюдавшаяся нами активность исходила из одних и тех же сетей, но делилась на отдельные подмножества в зависимости от характера действий.

Одно подмножество использовало наши модели для помощи в действиях, связанных с разведкой по открытым источникам (OSINT) в отношении различных интересующих объектов и технических тем. Во время технического взаимодействия с моделями злоумышленники использовали их для изменения скриптов или устранения неполадок в конфигурации систем. Эта активность включала упоминания reNgine — автоматизированного фреймворка разведки для веб-приложений, а также средств автоматизации Selenium, предназначенных для обхода механизмов входа в систему и перехвата токенов авторизации.

Другое подмножество, по-видимому, пыталось участвовать в деятельности по обеспечению поддержки, включая администрирование систем Linux, разработку программного обеспечения и настройку инфраструктуры. Их работа по системному администрированию включала консультации по настройке брандмауэров и серверов доменных имен (nameservers), а также сборку программных пакетов для развертывания в изолированной среде (offline). Их деятельность по разработке программного обеспечения включала создание веб-приложений и приложений для Android, а также написание кода на языках C и Golang. Настройка инфраструктуры включала конфигурирование VPN, установку программного обеспечения, развертывание контейнеров Docker и локальных языковых моделей, таких как DeepSeek.

Эти субъекты угроз генерировали контент по ряду тем:

• Брутфорс паролей: злоумышленники запрашивали помощь в написании скрипта для перебора комбинаций имен пользователей и паролей на FTP-серверах.
• ПО для сканирования портов: субъекты угроз использовали наши модели для модификации и улучшения скриптов сканирования серверов на предмет конкретных портов.
• Пентест на базе ИИ: один из злоумышленников изучал возможность использования языковых моделей для автоматизации тестирования на проникновение путем анализа вывода сканера Nmap, построения команд для запуска и итеративной отправки результатов выполнения команд языковой модели для создания новых команд.
• Автоматизация в социальных сетях: один из субъектов угроз работал над кодом, предназначенным для управления парком Android-устройств с целью автоматизации операций на платформах социальных сетей.
• Исследования оборонной промышленности федерального уровня США, военных сетей и правительственных технологий: несколько злоумышленников искали общедоступную информацию о Командовании специальных операций США, технологиях спутниковой связи, расположении терминалов наземных станций, правительственных картах верификации личности и сетевом оборудовании.

Типичные примеры этой деятельности можно сопоставить с фреймворком LLM ATT&CK следующим образом:

• Исследование уязвимостей и создание скриптов для тестирования на проникновение с помощью ИИ, предназначенных для использования с OpenAI API: LLM Assisted Vulnerability Research (Исследование уязвимостей с помощью LLM).
• Автоматизация преобразования диапазонов IP-адресов и написания скриптов сетевой разведки: LLM Enhanced Scripting Techniques (Методы написания скриптов с расширенными возможностями LLM).
• Профилирование сетевой инфраструктуры путем вставки текста и использования моделей для извлечения IP-адресов и имен хостов: LLM Guided Infrastructure Profiling (Профилирование инфраструктуры под руководством LLM).
• Запросы подробной информации о правительственной верификации личности и анализ телекоммуникационной инфраструктуры: LLM-Advised Strategic Planning (Стратегическое планирование с использованием рекомендаций LLM).
• Автоматизация управления и контроля (C2) для манипулирования социальными сетями с помощью Android-устройств: LLM Enhanced Scripting Techniques (Методы написания скриптов с расширенными возможностями LLM).
• Использование языковых моделей для анализа и обобщения отчетов об уязвимостях, а также генерации идей для эксплойт-пайлоадов: LLM Assisted Vulnerability Research (Исследование уязвимостей с помощью LLM).
• Генерация обфускации кода и методов противодействия обратной разработке для создания вредоносного ПО: LLM-Optimized Payload Crafting (Создание полезной нагрузки, оптимизированное с помощью LLM).

Мы отключили все учетные записи, связанные с этой активностью, и поделились соответствующими индикаторами с партнерами по отрасли. Хотя это расследование предоставило необычайно широкое представление о сети связанных с КНР субъектов угроз и их операционных рабочих процессах, включая разработку инструментов, исследования по открытым источникам и профилирование инфраструктуры, мы не обнаружили никаких доказательств того, что доступ к нашим моделям предоставил этим субъектам новые возможности или направления, которые они не смогли бы получить из множества общедоступных ресурсов.

Автор