SecFlow ใช้ Claude, Qwen และ DeepSeek ช่วยจัดทัพปฏิบัติการจารกรรมไซเบอร์อย่างไร

รายงานของ Hunt.io ระบุว่า SecFlow เป็นกรอบงานที่ช่วยจัดระเบียบปฏิบัติการจารกรรมไซเบอร์ด้วย AI โดยแตกเป้าหมายระดับสูงออกเป็นงานเฉพาะทาง เชื่อมบริบทและผลลัพธ์ของงานเข้าด้วยกัน แล้วมอบหมายให้ผู้ปฏิบัติงานที่ใช้โมเดลภาษาเป็นฐาน จุดสำคัญคือ AI ทำหน้าที่ วางลำดับ ประสาน และบันทึกงาน ไม่ใช่เข้าระบบได้เองโดยอิสระ: ผู้ควบคุมที่เป็นมนุษย์ยังเลือกเป้าหมายและวิธีโจมตี ส่วนการเจาะระบบและการคงอยู่ในระบบยังพึ่งพาเครื่องมือเชิงรุกแบบดั้งเดิม 2

SecFlow ทำหน้าที่อะไร

ตามรายงาน SecFlow สามารถแปลงวัตถุประสงค์กว้าง ๆ ให้เป็นงานสอดแนม ตรวจสอบช่องโหว่ ใช้ประโยชน์จากช่องโหว่ เก็บข้อมูล และจัดทำรายงาน ผู้ปฏิบัติงานแต่ละตัวแชร์การตั้งค่าเป้าหมาย ไฟล์ ประวัติเซสชัน เส้นทางพร็อกซี หลักฐานที่สร้างขึ้น และผลลัพธ์รายงานร่วมกันได้ จึงเป็นพื้นที่ปฏิบัติการที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้ แทนการใช้พรอมป์ต์แยกส่วนที่ไม่ต่อเนื่อง 2

การตั้งค่าที่กู้คืนได้ยังระบุว่า ผู้ปฏิบัติการสลับใช้โปรไฟล์ที่ติดป้ายว่า Claude, Qwen และ DeepSeek ได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนหน้าตาอินเทอร์เฟซของงาน ทราฟฟิกของโมเดลวิ่งผ่านปลายทางส่วนตัวภายใต้โดเมน niestools.com ควบคู่กับเส้นทางตรงไปยังบริการ DeepSeek และ Alibaba DashScope/Qwen ประเด็นนี้สำคัญ เพราะการกำหนดเส้นทางแบบผสมไม่ได้พิสูจน์ว่าทุกการกระทำเกิดผ่านปลายทางทางการของผู้ให้บริการโมเดล 2

Hunt.io ระบุเป้าหมายที่พบในไต้หวัน อินโดนีเซีย จีนแผ่นดินใหญ่ และเวียดนาม ครอบคลุมสภาพแวดล้อมของหน่วยงานรัฐ สถาบันการศึกษา สถานกงสุล และภาคอุตสาหกรรม 2

AI ไม่ได้แทนที่เครื่องมือเจาะระบบแบบเดิม

หลักฐานที่รายงานชี้ว่า SecFlow เป็นชั้นประสานงานที่ครอบอยู่บนกิจกรรมเชิงรุกแบบเดิม ไม่ใช่ระบบที่คิดค้นและดำเนินการโจมตีรูปแบบใหม่ได้ด้วยตัวเอง Hunt.io พบเวิร์กโฟลว์ที่ใช้ประเภทช่องโหว่ที่รู้จักกันอยู่แล้ว โค้ดพิสูจน์แนวคิดที่เผยแพร่สาธารณะ การใช้ข้อมูลรับรอง สคริปต์ คอมโพเนนต์ ASPX ที่เข้าถึงผ่านเว็บ เพย์โหลด และอิมแพลนต์ที่พัฒนาขึ้นเอง 2

หนึ่งในองค์ประกอบหลังการเจาะระบบคือ SecBox ซึ่งเป็นอิมแพลนต์ที่เขียนด้วยภาษา Go และถูกพบร่วมกับเว็บเชลล์กับเครื่องมืออื่น ๆ หลักฐานบ่งชี้ว่าเครื่องมือดั้งเดิมเหล่านี้เป็นตัวมอบสิทธิ์เข้าถึงและความสามารถเชิงปฏิบัติการ ส่วน SecFlow ช่วยเรียงลำดับ มอบหมาย และจัดทำเอกสารของงานที่ล้อมรอบเครื่องมือเหล่านั้น 2

ดังนั้น การเรียกเหตุการณ์นี้ว่า “การแฮ็กอัตโนมัติ” อาจทำให้เข้าใจเกินจริงกว่าโมเดลการทำงานที่เกิดขึ้นจริง AI สามารถลดภาระการประสานงานและเร่งงานวิจัยหรือการตรวจสอบที่ทำซ้ำได้ แต่แคมเปญยังคงขึ้นกับการตัดสินใจของผู้ปฏิบัติการ ช่องโหว่ที่มีอยู่ก่อน และเทคนิคมัลแวร์ที่เป็นที่รู้จัก

หลักฐานที่โยงโครงสร้างพื้นฐาน และข้อจำกัดของการระบุตัวตน

Hunt.io เชื่อมโยงพื้นที่ทำงานของผู้โจมตีที่เปิดเผยอยู่ 5 แห่งผ่านปลายทาง SOCKS แบบยืนยันตัวตนที่ใช้ร่วมกัน โดยอาศัยหลักฐาน เช่น เนื้อหาไฟล์ที่ตรงกัน อาร์ติแฟกต์ SecFlow และ GLUTTON ที่ร่วมกันใช้ บัญชีที่ถูกนำกลับมาใช้ซ้ำ และความสัมพันธ์ในการส่งเพย์โหลดระหว่างสภาพแวดล้อม fake-MySQL กับโฮสต์เพย์โหลดขั้นที่สอง บริษัทประเมินว่าระบบเหล่านี้แบ่งบทบาทกัน ทั้งการประสาน AI การทดสอบโจมตี บริการ fake-MySQL สำหรับการดีซีเรียลไลซ์ การทดสอบข้อมูลรับรอง และการกระจายเพย์โหลด 2

บันทึกและอาร์ติแฟกต์ภาษาจีนตัวย่อ รวมถึงการปรากฏซ้ำของชื่อผู้ใช้ Nie ในบัญชีบริการโมเดลส่วนตัวและพร็อกซี ทำให้ Hunt.io ประเมินว่าเกี่ยวข้องกับผู้ปฏิบัติการที่ใช้ภาษาจีน อย่างไรก็ดี ตัวบ่งชี้เหล่านี้เป็นเพียงเบาะแสเชิงสืบสวน ไม่ได้ยืนยันด้วยตัวเองว่าเป็นบุคคล กลุ่ม หรือผู้สนับสนุนจากรัฐบาลรายใด 2

จุดล้มเหลวสำคัญ: ผลบวกลวงของ Apache Shiro

กรณีนี้ยังสะท้อนความเสี่ยงหลักของระบบหลายเอเจนต์ คือข้อสรุประหว่างทางที่ผิดพลาดอาจถูกยอมรับเป็นข้อเท็จจริง แล้วส่งต่อไปยังผู้ปฏิบัติงานทุกตัวในขั้นถัดไป

Hunt.io รายงานว่าผู้ปฏิบัติงานตัวหนึ่งอ้างว่าสามารถโจมตี Apache Shiro ได้สำเร็จโดยไม่มีหลักฐานเพียงพอ งาน GLUTTON ที่ตามมาปฏิบัติต่อข้ออ้างนั้นราวกับเป็นข้อมูลยืนยันแล้ว ส่งผลให้เกิดการทดสอบต่อเนื่องที่ล้มเหลวมากกว่า 27 ครั้ง 2

บทเรียนสำหรับฝ่ายป้องกันและผู้สร้างเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ในงานสำคัญคือ ระบบส่งต่องานและหน่วยความจำร่วมทำให้งานเร็วขึ้นได้ แต่ก็ขยายผลของข้อค้นพบที่ยังไม่ได้ตรวจสอบเช่นกัน ควรมีด่านยืนยันผลอย่างอิสระก่อนยกระดับจากการตรวจพบ ไปสู่การโจมตี การเก็บข้อมูล หรือการตัดสินใจแก้ไขระบบ

สิ่งที่ยืนยันได้ในกรณีเขตเฟิงไถ

Hunt.io ระบุว่าสภาพแวดล้อมของหน่วยงานรัฐในเขตเฟิงไถเป็นกรณีการบุกรุกที่ยืนยันได้อย่างกว้างขวางที่สุดในชุดหลักฐาน บริษัทระบุว่าพบการสั่งรันคำสั่ง การเข้าถึงข้อมูลราชการและข้อมูลสุขภาพ การเก็บหน่วยความจำ LSASS และไฟล์รีจิสทรีของ Windows รวมถึงการติดตั้งอิมแพลนต์บน Windows หลายตัว 2

นักวิจัยยังกล่าวถึงไฟล์ดัมพ์ LSASS ขนาดราว 75.8 MB ที่ถูกวางไว้ในคลังไฟล์แนบของระบบ OA และถูกดึงผ่านตัวจัดการ ASPX โดยอาศัยเส้นทางพร็อกซีร่วมกัน ตัวจัดการที่เข้าถึงผ่านเว็บและอิมแพลนต์ที่ติดตั้งแล้ว รวมถึง SecBox มีหลักฐานรองรับในฐานะองค์ประกอบที่เกี่ยวข้องกับการเข้าถึงหรือการคงอยู่ในระบบ อย่างไรก็ตาม หลักฐานที่รายงานยังไม่สามารถระบุกลไกเริ่มทำงานอัตโนมัติที่ชัดเจน—เช่น บริการ งานตามกำหนดเวลา หรือคีย์ Registry Run—สำหรับอิมแพลนต์ทุกตัวได้ 2

ความเชื่อมโยงกับแคมเปญ AI ก่อนหน้า

Hunt.io ระบุอย่างชัดเจนว่ากิจกรรม SecFlow เป็นแคมเปญที่สองและแยกต่างหากจากรายงานเดือนกรกฎาคม 2026 เกี่ยวกับผู้ปฏิบัติการต้องสงสัยที่ใช้ Claude Code และ DeepSeek โจมตีเป้าหมายภาครัฐและการเงินใน 4 ประเทศ ทั้งสองแคมเปญมีโครงสร้างพื้นฐาน เครื่องมือ และเป้าหมายต่างกัน แม้จะมีรูปแบบร่วมกันคือใช้โมเดลเชิงพาณิชย์เป็นส่วนหนึ่งของปฏิบัติการ 220

กรณี SecFlow ยังมีความคล้ายคลึงในเชิงวิธีปฏิบัติการกับรายงานของ Anthropic เมื่อเดือนพฤศจิกายน 2025 ซึ่งระบุว่าแคมเปญจารกรรมที่ Anthropic ให้ชื่อว่า GTG-1002 ใช้ Claude Code พยายามบุกรุกเป้าหมายราว 30 แห่ง และใช้ AI ในหลายขั้นตอน ตั้งแต่สอดแนม งานช่องโหว่ การโจมตี การเข้าถึงข้อมูลรับรอง การวิเคราะห์และนำข้อมูลออก ไปจนถึงการจัดทำเอกสาร 46

แต่ความคล้ายคลึงนี้เป็นเรื่องของรูปแบบปฏิบัติการ ไม่ใช่หลักฐานการระบุตัวตน รายงานที่มีอยู่ไม่ได้แสดงว่าผู้ดำเนินการ SecFlow คือ GTG-1002 และไม่ได้ยืนยันว่าบริการ Claude อย่างเป็นทางการของ Anthropic เปิดใช้กิจกรรม SecFlow โดยตรง การใช้รีเลย์ส่วนตัวและการตั้งค่า API แบบผสมคือเหตุผลที่ควรแยกความแตกต่างดังกล่าวให้ชัดเจน 246

ข้อสรุป: สิ่งที่ SecFlow บอกต่อฝ่ายป้องกัน

SecFlow น่าสนใจเพราะสะท้อนรูปแบบที่เกิดขึ้นได้จริงในระยะใกล้ ผู้โจมตีสามารถใช้โมเดลหลายรายเป็นผู้ช่วยวางแผนและประสานงานที่สลับแทนกันได้ ขณะยังคงใช้โครงสร้างพื้นฐานสำหรับเจาะระบบและมัลแวร์แบบเดิม

ขณะเดียวกัน เหตุการณ์นี้เตือนว่าไม่ควรขยายความสามารถของ AI-assisted campaign จนกลายเป็นภาพของระบบอัตโนมัติที่ไม่ต้องพึ่งมนุษย์ ประสิทธิภาพอาจมาจากการแยกงานและวนทดสอบได้รวดเร็วขึ้น แต่สมมติฐานที่ผิดพลาดก็แพร่กระจายได้รวดเร็วไม่ต่างกัน หากไม่มีมนุษย์หรือกระบวนการตรวจสอบที่เข้มงวดคอยดักไว้ 2