SecFlow käytti Claudea, Qwenia ja DeepSeekia kybervakoilun työnjohdossa

Hunt.io:n raportin mukaan SecFlow oli tekoälyavusteisen vakoiluoperaation työnjohdon kehys. Se pilkkoi kampanjan tavoitteita erikoistuneiksi tehtäviksi, säilytti yhteisen toimintakontekstin ja koordinoi kielimalleihin pohjautuvia työntekijöitä. Olennaista on kuitenkin erottaa työn organisointi varsinaisesta murrosta: ihmisoperaattorit valitsivat kohteet ja keinot, kun taas tunkeutuminen ja pysyvyys perustuivat tuttuihin hyökkäystyökaluihin. 2

Mitä SecFlow teki

Hunt.io:n mukaan SecFlow pystyi muuttamaan korkean tason tavoitteen erillisiksi tiedustelu-, haavoittuvuuksien varmistus-, hyväksikäyttö-, tiedonkeruu- ja raportointitehtäviksi. Työntekijät jakoivat kohdeasetuksia, tiedostoja, istuntohistoriaa, välityspalvelureittejä, tuotettua todistusaineistoa ja raportteja. Kyse ei siis ollut irrallisista kehotteista, vaan uudelleenkäytettävästä yhteisestä työtilasta. 2

Talteen saadun määrityksen perusteella operaattorit saattoivat vaihtaa Claude-, Qwen- ja DeepSeek-nimisten profiilien välillä muuttamatta tehtävärajapintaa. Malliliikennettä kulki niestools.com-nimialueen yksityisten päätepisteiden kautta sekä suoraan DeepSeekin ja Alibaban DashScope/Qwen-palveluihin. Sekareititys on tärkeä yksityiskohta: se ei osoita, että kaikki toimet olisi tehty palveluntarjoajien virallisten päätepisteiden kautta. 2

Hunt.io raportoi kohteita Taiwanissa, Indonesiassa, Manner-Kiinassa ja Vietnamissa. Niihin kuului hallinnon, koulutuksen, konsuliedustustojen ja teollisuuden ympäristöjä. 2

Tekoäly koordinoi, mutta ei korvannut perinteisiä tunkeutumistyökaluja

Kehys näyttäisi olleen perinteisen hyökkäystoiminnan päällä toimiva orkestrointikerros, ei itsenäisesti uusia hyökkäyksiä keksivä ja toteuttava järjestelmä. Hunt.io havaitsi työnkulkuja, joissa käytettiin tunnettuja haavoittuvuusluokkia ja julkista proof-of-concept-materiaalia, tunnuksia, skriptejä, verkon kautta käytettäviä ASPX-komponentteja, hyötykuormia ja räätälöityjä implantteja. 2

Yksi murtautumisen jälkeisistä komponenteista oli SecBox, Go-kielellä tehty implantti, jonka Hunt.io tunnisti webshellien ja muun työkaluston yhteydessä. Raportoidun näytön perusteella perinteiset työkalut tarjosivat pääsyn järjestelmiin ja operatiivisen kyvykkyyden, kun taas SecFlow auttoi tehtävien järjestyksessä, jakamisessa ja dokumentoinnissa. 2

Tapausta onkin hyödyllisempää kuvata tekoälyn avustamaksi kuin täysin autonomiseksi hakkeroinniksi. Tekoäly voi vähentää koordinoinnin työmäärää ja nopeuttaa toistuvaa tiedonhakua tai varmistamista, mutta kampanja voi silti olla riippuvainen ihmisten päätöksistä, valmiista hyväksikäyttökoodeista ja vakiintuneista haittaohjelmakäytännöistä.

Infrastruktuuriyhteydet ja attribuution rajat

Hunt.io yhdisti viisi julkisesti näkyvää hyökkääjän työtilaa yhteiseen todennettuun SOCKS-välityspalvelupäätepisteeseen. Raportoidut yhteydet sisälsivät vastaavaa tiedostosisältöä, yhteisiä SecFlow- ja GLUTTON-artefakteja, uudelleenkäytettyjä käyttäjätilejä sekä yhteyden vale-MySQL-ympäristön ja toisen vaiheen hyötykuormapalvelimen välillä. Yritys arvioi ympäristöjen palvelleen eri rooleja, kuten tekoälyorkestrointia, hyväksikäyttötestausta, vale-MySQL-deserialisointia, tunnustestausta ja hyötykuormien jakelua. 2

Yksinkertaistetulla kiinalla kirjoitetut muistiinpanot ja artefaktit sekä Nie-tunnuksen toistuva käyttö yksityisen mallipalvelun ja välityspalvelimen tileillä johtivat Hunt.io:n arvioon kiinankielisistä toimijoista. Havainnot ovat merkityksellisiä tutkinnallisia vihjeitä, mutta ne eivät yksinään todista tiettyä henkilöä, ryhmää tai valtiollista taustatahoa. 2

Keskeinen epäonnistuminen: Apache Shiro -väärä positiivinen havainto

Kampanja osoittaa myös moniagenttijärjestelmien keskeisen riskin: väärä välipäätelmä voi muuttua oletetuksi faktaksi kaikille myöhemmille työntekijöille.

Hunt.io:n mukaan yksi työntekijä väitti Apache Shiro -hyväksikäytön onnistuneen ilman riittävää näyttöä. Seuraavat GLUTTON-tehtävät käsittelivät väitettä varmistettuna tietona, mikä johti yli 27 epäonnistuneeseen jatkotestiin. 2

Puolustajille ja korkean riskin agenttityönkulkujen rakentajille opetus on suoraviivainen: tehtävien reititys ja yhteinen muisti nopeuttavat järjestelmää, mutta ne myös moninkertaistavat varmistamattomien havaintojen vaikutuksen. Riippumattomia vahvistuspisteitä tarvitaan ennen kuin agenttityönkulku etenee havainnosta hyväksikäyttöön, tiedonkeruuseen tai korjauspäätöksiin.

Mitä Fengtai Districtin tapauksessa vahvistettiin

Hunt.io kuvasi Fengtai Districtin hallintoympäristön laajimmaksi aineistossaan vahvistetuksi murroksi. Se raportoi komentojen suorittamisesta, pääsystä hallinnon ja terveydenhuollon tietoihin, LSASS-muistin ja Windowsin rekisteripesien keräämisestä sekä useiden Windows-implanttiesiintymien käyttöönotosta. 2

Tutkijat kuvasivat myös noin 75,8 megatavun kokoisen LSASS-muistivedoksen, joka sijoitettiin OA-järjestelmän liitetiedostovarastoon ja haettiin ASPX-käsittelijöiden kautta yhteisen välityspalvelureitin yli. Verkosta käytettävät käsittelijät ja käyttöönotetut implantit, mukaan lukien SecBox, ovat saatavilla olevan näytön perusteella pääsyyn tai pysyvyyteen liittyviä komponentteja. Aineisto ei kuitenkaan vahvista täsmällistä automaattista käynnistysmekanismia – esimerkiksi tiettyä palvelua, ajastettua tehtävää tai rekisterin Run-avainta – jokaiselle implantille. 2

Yhteys aiempiin tekoälyavusteisiin kampanjoihin

Hunt.io kuvasi SecFlow-toiminnan erilliseksi toiseksi kampanjaksi verrattuna heinäkuun 2026 raporttiin, jossa epäiltyjen kiinalaistoimijoiden kerrottiin käyttäneen Claude Codea ja DeepSeekia hallinto- ja rahoitusalan kohteita vastaan neljässä maassa. Kampanjoissa oli eri infrastruktuuri, työkalut ja kohteet, vaikka kummassakin kaupallisia malleja käytettiin operatiivisina komponentteina. 220

SecFlow-tapaus muistuttaa myös Anthropicin marraskuussa 2025 julkaisemaa selvitystä tekoälyn orkestroimasta vakoilukampanjasta. Anthropic katsoi kampanjan olevan sen GTG-1002-nimellä tunnistaman kiinalaisen valtiollisen ryhmän toteuttama. Yhtiön mukaan Claude Codea käytettiin tunkeutumisyrityksiin noin 30 kohdetta vastaan, ja tekoälyä hyödynnettiin muun muassa tiedustelussa, haavoittuvuustyössä, hyväksikäytössä, tunnusten hankinnassa, data-analyysissä, ulossiirrossa ja dokumentoinnissa. 46

Yhtäläisyys on toimintatavassa, ei attribuutiossa. Saatavilla oleva raportointi ei osoita SecFlow-operaattoreiden olleen GTG-1002, eikä se vahvista Anthropicin virallisen Claude-palvelun suoraan mahdollistaneen SecFlow-toimintaa. Yksityiset välityspalvelut ja sekoitettu API-määritys ovat juuri syy pitää nämä erot selvinä. 246

Laajempi johtopäätös

SecFlow on merkittävä esimerkki lähivuosien käytännöllisestä mallista: hyökkääjät voivat käyttää useita malleja keskenään vaihdettavina suunnittelu- ja koordinointityöntekijöinä, samalla kun varsinainen hyväksikäyttö- ja haittaohjelmainfrastruktuuri säilyy perinteisenä. Tapaus myös osoittaa, ettei tekoälyavusteisia kampanjoita pidä liioitella täysin kädet vapaiksi automaatioiksi. Niiden teho voi syntyä nopeammasta tehtävien pilkkomisesta ja iteroinnista, mutta heikoimmat oletukset leviävät nopeasti, ellei ihminen tai tiukka varmennusprosessi pysäytä niitä. 2