За даними тайванської дослідницької компанії TeamT5, оприлюдненими 24 серпня 2026 року, пов’язані з китайською державою кібергрупи більш ніж удвічі збільшили обсяг атак після використання DeepSeek та інших моделей ШІ... DeepSeek приваблює зловмисників поєднанням продуктивності, можливості налаштування, низької варто...
ОпублікувавВідредаговано за допомогою GPT-5.6 LunaЗображення створено за допомогою GPT Image 1.5
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did TeamT5 and other cybersecurity researchers report about Chinese state-affiliated hackers’ use of DeepSeek and other AI models—inclu. Article summary: TeamT5’s central finding was that Chinese state-affiliated actors are using DeepSeek and other AI models to automate routine offensive work and malware development, and that their attack volume has more than doubled sinc. Topic tags: general, news, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers
За даними TeamT5, китайські державні кібергрупи більш ніж удвічі збільшили обсяг атак після того, як почали використовувати DeepSeek та інші відкриті моделі штучного інтелекту. ШІ допомагає автоматизувати рутинні завдання й створювати складніше шкідливе програмне забезпечення, роблячи вже відомі кампанії швидшими та простішими для масштабування. 1
3
Це не означає, що штучний інтелект самостійно замінив досвідчених хакерів. Радше йдеться про автоматизацію окремих етапів наступальної операції — зокрема розвідки, пошуку інформації про вразливості, підготовки експлойтів і повторних спроб атаки. Люди-оператори, як і раніше, визначають цілі та задають загальний напрямок. 1
15
Дослідники називають чотири основні причини популярності DeepSeek серед китайських хакерів:
Практичне значення має саме поєднання цих властивостей. Моделі не обов’язково знаходити нову, невідому вразливість, щоб бути корисною: вона може допомогти виявити відкриті системи, адаптувати опублікований код експлойта, інтерпретувати технічні результати та визначити, який типовий крок виконати далі.
У доступних описах ідеться про використання пов’язаними з Китаєм групами DeepSeek, ChatGPT і Claude Code для розвідки, створення або адаптації експлойтів, автоматизації та розробки шкідливого коду. Також згадується переміщення всередині скомпрометованих мереж під час атак на іноземні компанії й установи. 3
Водночас публічні матеріали здебільшого описують цю діяльність як роботу державних або пов’язаних із Китаєм акторів загалом. Вони не дають змоги надійно приписати кожен випадок використання ШІ конкретній відомій групі advanced persistent threat — тривалій цілеспрямованій кіберзагрозі. Тому наведені приклади не свідчать, що всі китайські кібергрупи використовують однакову модель чи ідентичний робочий процес. 1
3
Комерційні сервіси на кшталт ChatGPT і Claude Code могли допомагати на окремих етапах шкідливої операції. Однак вбудовані на стороні постачальника засоби безпеки можуть відхиляти прямі запити на проведення наступальних дій. У випадку, описаному Unit 42, оператор випробував західні інструменти, але їхні обмеження заблокували автономне виконання атаки. Після цього основною моделлю для міркування обрали DeepSeek. 14
15
Різниця тут не обов’язково свідчить, що одна модель загалом потужніша за іншу. Важливішим є спосіб розгортання. DeepSeek під’єднали до відкритого фреймворку без таких самих обмежень на стороні клієнта, що дало змогу запускати модель усередині контрольованого зловмисниками ланцюжка інструментів. 15
Palo Alto Networks у межах окремого розслідування Unit 42 задокументувала активність китайськомовного оператора, який використовував псевдоніми «knaithe» і «KnYuan». Він налаштував DeepSeek як модель для міркування у відкритому фреймворку Hermes Agent — інструменті, здатному працювати з терміналом. Система могла знаходити вразливості, завантажувати публічний код експлойтів і намагатися використати його за мінімального нагляду людини. 15
5
Агент націлився на понад 460 доступних з інтернету систем. За повідомленнями про ширшу кампанію, щонайменше три організації були зламані через експлуатацію вразливості в Citrix NetScaler. Водночас цифра 460 означає кількість цілей або спроб атак, а не 460 успішних зламів: операція поєднувала автономні та традиційні дії. 4
Це важливе уточнення. Випадок не доводить, що DeepSeek самостійно зламав сотні систем. Він показує, як оператор використав модель для автоматизації «середини» атаки — пошуку відкритих цілей, зіставлення їх із відомими вразливостями, отримання публічних експлойтів і переходу до наступного кандидата.
Найочевидніший ризик — масштаб. Якщо недорогу модель під’єднати до агентського фреймворку з доступом до термінала, завдання, які раніше вимагали тривалої ручної роботи, можна повторювати на великій кількості систем, доступних з інтернету. Так ШІ знижує операційний бар’єр для масової розвідки та експлуатації вразливостей. 1
6
15
Водночас цей випадок демонструє й обмеження технології. Успішні злами залежали від відкритих сервісів, відомих вразливостей і придатного для використання публічного коду експлойтів. ШІ збільшив швидкість і кількість спроб, але сам по собі не був причиною кожного проникнення. 5
15
Для захисників практичні пріоритети залишаються незмінними: своєчасно встановлювати виправлення для продуктів, доступних з інтернету, прибирати непотрібні зовнішні точки доступу та відстежувати нетипову автоматизовану розвідку й спроби експлуатації. Головний висновок TeamT5 і Unit 42 полягає в тому, що атаки за допомогою ШІ стають дешевшими й придатнішими до багаторазового відтворення — навіть якщо самі техніки залишаються добре відомими.
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
За даними тайванської дослідницької компанії TeamT5, оприлюдненими 24 серпня 2026 року, пов’язані з китайською державою кібергрупи більш ніж удвічі збільшили обсяг атак після використання DeepSeek та інших моделей ШІ...
За даними тайванської дослідницької компанії TeamT5, оприлюдненими 24 серпня 2026 року, пов’язані з китайською державою кібергрупи більш ніж удвічі збільшили обсяг атак після використання DeepSeek та інших моделей ШІ... DeepSeek приваблює зловмисників поєднанням продуктивності, можливості налаштування, низької вартості та порівняно слабких обмежень для запитів у сфері наступальної кібербезпеки.
В окремому розслідуванні Unit 42 китайськомовний оператор під’єднав DeepSeek до відкритого фреймворку Hermes Agent і націлив його на понад 460 доступних з інтернету систем; щонайменше три організації були зламані чере...
За даними тайванської дослідницької компанії TeamT5, оприлюдненими 24 серпня 2026 року, пов’язані з китайською державою кібергрупи більш ніж удвічі збільшили обсяг атак після використання DeepSeek та інших моделей ШІ... DeepSeek приваблює зловмисників поєднанням продуктивності, можливості налаштування, низької варто...
ОпублікувавВідредаговано за допомогою GPT-5.6 LunaЗображення створено за допомогою GPT Image 1.5
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did TeamT5 and other cybersecurity researchers report about Chinese state-affiliated hackers’ use of DeepSeek and other AI models—inclu. Article summary: TeamT5’s central finding was that Chinese state-affiliated actors are using DeepSeek and other AI models to automate routine offensive work and malware development, and that their attack volume has more than doubled sinc. Topic tags: general, news, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers
За даними TeamT5, китайські державні кібергрупи більш ніж удвічі збільшили обсяг атак після того, як почали використовувати DeepSeek та інші відкриті моделі штучного інтелекту. ШІ допомагає автоматизувати рутинні завдання й створювати складніше шкідливе програмне забезпечення, роблячи вже відомі кампанії швидшими та простішими для масштабування. 1
3
Це не означає, що штучний інтелект самостійно замінив досвідчених хакерів. Радше йдеться про автоматизацію окремих етапів наступальної операції — зокрема розвідки, пошуку інформації про вразливості, підготовки експлойтів і повторних спроб атаки. Люди-оператори, як і раніше, визначають цілі та задають загальний напрямок. 1
15
Дослідники називають чотири основні причини популярності DeepSeek серед китайських хакерів:
Практичне значення має саме поєднання цих властивостей. Моделі не обов’язково знаходити нову, невідому вразливість, щоб бути корисною: вона може допомогти виявити відкриті системи, адаптувати опублікований код експлойта, інтерпретувати технічні результати та визначити, який типовий крок виконати далі.
У доступних описах ідеться про використання пов’язаними з Китаєм групами DeepSeek, ChatGPT і Claude Code для розвідки, створення або адаптації експлойтів, автоматизації та розробки шкідливого коду. Також згадується переміщення всередині скомпрометованих мереж під час атак на іноземні компанії й установи. 3
Водночас публічні матеріали здебільшого описують цю діяльність як роботу державних або пов’язаних із Китаєм акторів загалом. Вони не дають змоги надійно приписати кожен випадок використання ШІ конкретній відомій групі advanced persistent threat — тривалій цілеспрямованій кіберзагрозі. Тому наведені приклади не свідчать, що всі китайські кібергрупи використовують однакову модель чи ідентичний робочий процес. 1
3
Комерційні сервіси на кшталт ChatGPT і Claude Code могли допомагати на окремих етапах шкідливої операції. Однак вбудовані на стороні постачальника засоби безпеки можуть відхиляти прямі запити на проведення наступальних дій. У випадку, описаному Unit 42, оператор випробував західні інструменти, але їхні обмеження заблокували автономне виконання атаки. Після цього основною моделлю для міркування обрали DeepSeek. 14
15
Різниця тут не обов’язково свідчить, що одна модель загалом потужніша за іншу. Важливішим є спосіб розгортання. DeepSeek під’єднали до відкритого фреймворку без таких самих обмежень на стороні клієнта, що дало змогу запускати модель усередині контрольованого зловмисниками ланцюжка інструментів. 15
Palo Alto Networks у межах окремого розслідування Unit 42 задокументувала активність китайськомовного оператора, який використовував псевдоніми «knaithe» і «KnYuan». Він налаштував DeepSeek як модель для міркування у відкритому фреймворку Hermes Agent — інструменті, здатному працювати з терміналом. Система могла знаходити вразливості, завантажувати публічний код експлойтів і намагатися використати його за мінімального нагляду людини. 15
5
Агент націлився на понад 460 доступних з інтернету систем. За повідомленнями про ширшу кампанію, щонайменше три організації були зламані через експлуатацію вразливості в Citrix NetScaler. Водночас цифра 460 означає кількість цілей або спроб атак, а не 460 успішних зламів: операція поєднувала автономні та традиційні дії. 4
Це важливе уточнення. Випадок не доводить, що DeepSeek самостійно зламав сотні систем. Він показує, як оператор використав модель для автоматизації «середини» атаки — пошуку відкритих цілей, зіставлення їх із відомими вразливостями, отримання публічних експлойтів і переходу до наступного кандидата.
Найочевидніший ризик — масштаб. Якщо недорогу модель під’єднати до агентського фреймворку з доступом до термінала, завдання, які раніше вимагали тривалої ручної роботи, можна повторювати на великій кількості систем, доступних з інтернету. Так ШІ знижує операційний бар’єр для масової розвідки та експлуатації вразливостей. 1
6
15
Водночас цей випадок демонструє й обмеження технології. Успішні злами залежали від відкритих сервісів, відомих вразливостей і придатного для використання публічного коду експлойтів. ШІ збільшив швидкість і кількість спроб, але сам по собі не був причиною кожного проникнення. 5
15
Для захисників практичні пріоритети залишаються незмінними: своєчасно встановлювати виправлення для продуктів, доступних з інтернету, прибирати непотрібні зовнішні точки доступу та відстежувати нетипову автоматизовану розвідку й спроби експлуатації. Головний висновок TeamT5 і Unit 42 полягає в тому, що атаки за допомогою ШІ стають дешевшими й придатнішими до багаторазового відтворення — навіть якщо самі техніки залишаються добре відомими.
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
За даними тайванської дослідницької компанії TeamT5, оприлюдненими 24 серпня 2026 року, пов’язані з китайською державою кібергрупи більш ніж удвічі збільшили обсяг атак після використання DeepSeek та інших моделей ШІ...
За даними тайванської дослідницької компанії TeamT5, оприлюдненими 24 серпня 2026 року, пов’язані з китайською державою кібергрупи більш ніж удвічі збільшили обсяг атак після використання DeepSeek та інших моделей ШІ... DeepSeek приваблює зловмисників поєднанням продуктивності, можливості налаштування, низької вартості та порівняно слабких обмежень для запитів у сфері наступальної кібербезпеки.
В окремому розслідуванні Unit 42 китайськомовний оператор під’єднав DeepSeek до відкритого фреймворку Hermes Agent і націлив його на понад 460 доступних з інтернету систем; щонайменше три організації були зламані чере...