DeepSeek pomohl čínským hackerům více než zdvojnásobit objem útoků, tvrdí TeamT5

AI jako násobič útočných kapacit

Čínské hackerské skupiny napojené na stát více než zdvojnásobily objem svých útoků poté, co do běžných operací zapojily DeepSeek a další open-source modely umělé inteligence. Tvrdí to taiwanská firma TeamT5, která se zabývá zpravodajstvím o kybernetických hrozbách. 457

Neznamená to však, že by AI samostatně prováděla každé napadení od začátku do konce. Hlavní přínos spočívá v odstranění části opakující se práce: operátoři mohou rychleji prohledávat cíle, připravovat kód a zpracovávat informace. Díky tomu mohou při nižších nákladech zkoušet útoky proti většímu počtu organizací. 457

TeamT5 sledoval využití AI v několika fázích útoků, mimo jiné při průzkumu, skenování zranitelností, vývoji exploitů, práci s malwarem a operacích po prolomení sítě. Hodnocení vychází ze skriptů a logů získaných z nedávných kampaní. Výzkumníci zároveň upozornili, že z těchto materiálů nelze vždy přesně určit, který konkrétní model útočníci použili. 47

Proč měl být DeepSeek pro útočníky atraktivní

Podle popsané analýzy nabídl DeepSeek praktickou kombinaci vlastností:

• dostatečný výkon pro rešerše, programování a provozní úkoly,
• nízké náklady na provoz,
• možnost přizpůsobení typická pro open-source modely,
• relativně slabá omezení při žádostech souvisejících s kybernetickými útoky. 27

Nejvýkonnější model proto nemusí být pro útočníka zároveň nejpraktičtější. TeamT5 podle dostupných informací považoval za méně atraktivní například Kimi K3 od společnosti Moonshot, a to kvůli vyšším nákladům a přísnějším ochranným mechanismům. Dostupné zprávy nepotvrzují, že by Kimi K3 byl použit v konkrétních incidentech zkoumaných firmou TeamT5. 7

Co ukazují konkrétní případy

TeamT5 popsala několik skupin, které AI využívaly k odlišným úkolům v útočném řetězci.

Grimfengxi: tvorba exploitů

Skupina Grimfengxi měla podle zjištění TeamT5 využít DeepSeek k vytvoření kódu pro zneužití zranitelnosti. Model tak nesloužil pouze k vyhledávání informací, ale pomáhal připravit kód určený k využití slabiny v cílovém systému. 7

Teleboyi: průzkum infrastruktury

Skupina Teleboyi údajně použila DeepSeek ke shromáždění přibližně 1 000 IP adres z internetu a k mapování domén organizace. Jde o průzkumnou fázi, v níž si útočníci vytvářejí obraz o možném cíli ještě před pokusem o průnik. Samotné zmapování infrastruktury ale nedokazuje, že následně došlo k úspěšnému napadení nebo ke škodám. 7

Huapi: útok na e-mailový systém

Huapi měl použít čínský AI model proti e-mailovému systému taiwanské společnosti. TeamT5 se domnívala, že pravděpodobně šlo o DeepSeek, model však nedokázala jednoznačně identifikovat. Případ ukazuje, jak obtížné může být určit původ konkrétního AI nástroje pouze podle kódu nebo chování útočníků. 7

Slime22: Claude Code po prolomení sítě

Aktivita se neomezovala na čínské open-source modely. Skupina Slime22 podle zpráv spojených s TeamT5 pronikla do sítě taiwanské technologické firmy, nainstalovala Kali Linux — platformu pro penetrační testování — a následně využila Claude Code k laterálnímu pohybu v síti. Operátoři údajně vydávali činnost za autorizované testování, aby obešli bezpečnostní omezení nástroje. 7

Případ je připomínkou, že obránci nemohou sledovat pouze jeden model nebo nástroje jediného původu. Útočníci mohou kombinovat lokálně provozované a open-source systémy s komerčními západními nástroji podle toho, jaký úkol řeší a na jaké kontroly narazí.

Vzniká širší ekosystém AI pro kyberkriminalitu

TeamT5 popsala také širší trh kolem útoků podporovaných umělou inteligencí. Čínský startup s přibližně deseti zaměstnanci měl nejméně čtyřem hackerským skupinám prodávat software pro průniky za 300 000 až 500 000 jüanů, tedy zhruba 44 500 až 74 000 dolarů. Při jednom z útoků měl být použit také ChatGPT. 7

Lokálně provozované AI modely údajně testovala i severokorejská skupina Kimsuky. Takové nasazení může útočníkům poskytnout větší kontrolu nad modelem i nad daty a současně snížit závislost na externích službách s vlastními systémy pro odhalování zneužití. Dostupné informace potvrzují testování, nikoli však jeho účinnost při skutečných operacích. 7

Společnost Anthropic samostatně uvedla, že AI může snižovat technickou bariéru pro sofistikovanou kyberkriminalitu. Lidé s omezenými technickými dovednostmi tak mohou provádět operace, které dříve vyžadovaly výrazně více zkušeností. To zapadá do širšího obrazu TeamT5: bezprostřední riziko nemusí vycházet z jediného „superčlověčího“ systému, ale z toho, že běžní operátoři získají rychlejší přístup k programování, průzkumu a automatizaci pracovních postupů.

OpenAI uvedla, že pracuje na identifikaci, prevenci a narušování pokusů o zneužití svých modelů. 7

Co zjištění dokazují — a co nikoli

Zjištění TeamT5 ukazují na měřitelný provozní dopad: AI může převzít rutinní úkoly a zvýšit počet útoků, o které se skupina pokusí. Nejde ale o důkaz, že DeepSeek autonomně provedl každý z popsaných útoků.

Důležitá jsou zejména tři omezení:

1. Přiřazení konkrétního modelu není vždy možné. Vyšetřovatelé nedokážou každý skript, příkaz nebo průnik spolehlivě spojit s konkrétním AI systémem. 47
2. Počet pokusů není totéž co počet úspěšných průniků. Více útoků samo o sobě neznamená, že bylo prolomeno více cílů nebo že škody vzrostly ve stejném poměru.
3. Odhad se týká sledovaných skupin a kampaní. Údaj o více než dvojnásobném nárůstu je závěrem TeamT5, nikoli úplným měřením veškeré kybernetické aktivity čínských státních aktérů. 7

Nejpřesnější a zároveň nejpraktičtější závěr je proto užší než představa plně autonomního hackingu: levná a upravitelná AI usnadňuje zavedeným útočníkům průmyslově škálovat části celého procesu. Obránci by měli počítat s tím, že průzkum, generování kódu i činnost po prolomení sítě mohou urychlovat různé typy modelů — nejen DeepSeek.