แฮกเกอร์ใช้ AI Agent 44 ตัวช่วยเจาะระบบเป้าหมายในญี่ปุ่น อัตโนมัติตั้งแต่สแกนช่องโหว่จนขโมยข้อมูล
นักวิจัยด้านความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์จาก TrendAI เปิดเผยการตรวจพบปฏิบัติการโจมตีทางไซเบอร์ 3 กรณีที่มุ่งเป้าไปยังองค์กรในญี่ปุ่น โดยพบว่าผู้โจมตีนำ AI เข้ามาช่วยในหลายระดับ ตั้งแต่การใช้ AI สนับสนุนการทำงานของแฮกเกอร์ ไปจนถึงการใช้ AI Agent หลายสิบตัวทำงานร่วมกันเพื่อทำให้กระบวนการเจาะระบบเป็นไปโดยอัตโนมัติ
หนึ่งในกรณีที่น่าจับตาคือการใช้เครื่องมือ CyberStrikeAI ซึ่งเป็นเครื่องมือทดสอบเจาะระบบแบบโอเพ่นซอร์ส โดยมีการแบ่งงานให้ AI Agent ถึง 44 ตัวรับผิดชอบงานต่าง ๆ ตลอดกระบวนการโจมตี ตั้งแต่สำรวจเป้าหมาย ค้นหาและตรวจสอบช่องโหว่ ทดลองเจาะระบบ ไปจนถึงควบคุมระบบที่ถูกเจาะ รักษาการเข้าถึง ขโมยข้อมูล และจัดทำรายงานผลโดยอัตโนมัติ
CyberStrikeAI ใช้ AI Agent 44 ตัว ทำงานเป็นทีม
รายงานระบุว่า กิจกรรมดังกล่าวเกิดขึ้นในช่วงเวลาสั้น ๆ ของเดือนตุลาคม 2026 โดยระบบสามารถแบ่งงานให้ AI Agent แต่ละตัวรับผิดชอบหน้าที่เฉพาะด้าน พร้อมรองรับการสร้างแบบฟอร์มและหน้าเข้าสู่ระบบปลอมเป็นภาษาญี่ปุ่น ซึ่งอาจนำไปใช้ประกอบการหลอกลวงเป้าหมายได้
จากการวิเคราะห์สภาพแวดล้อมเซิร์ฟเวอร์ 3 แห่งที่ผู้โจมตีใช้ปฏิบัติการ TrendAI พบหลักฐานทั้งเครื่องมือโจมตี สคริปต์ รายชื่อเป้าหมาย ผลการทดสอบ บันทึกการทำงาน และประวัติคำสั่งต่าง ๆ
ในกรณีของ CyberStrikeAI นักวิจัยพบว่า ภายในระยะเวลาอันสั้น มีองค์กรที่สามารถระบุได้อย่างน้อย 19 แห่งถูกตรวจสอบความเป็นไปได้ในการโจมตี โดยอย่างน้อย 16 แห่งอยู่ในญี่ปุ่น แต่ละเป้าหมายมีรายงานในรูปแบบเดียวกัน พร้อมดัชนีหลักฐานประกอบ สะท้อนให้เห็นว่ากระบวนการดังกล่าวดำเนินไปอย่างเป็นระบบผ่านแพลตฟอร์ม ไม่ใช่เพียงการทดลองเจาะระบบเป็นครั้ง ๆ โดยแฮกเกอร์
ทั้งนี้ CyberStrikeAI เคยถูกนำไปใช้ในแคมเปญโจมตีอุปกรณ์ Fortinet FortiGate มาก่อนแล้ว
พบอีก 2 รูปแบบ ใช้ AI ช่วยพัฒนาเครื่องมือและเร่งการเจาะระบบ
นอกเหนือจากกรณีที่ใช้ AI Agent ทำงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบ นักวิจัยยังพบปฏิบัติการอีก 2 กรณีที่มีรูปแบบแตกต่างกัน
กรณีที่สองเป็นการโจมตีที่มีมนุษย์ควบคุมเป็นหลัก โดยใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ช่วยวางแผนและพัฒนาเครื่องมือให้รวดเร็วขึ้น แคมเปญดังกล่าวดำเนินต่อเนื่อง 24 วันในเดือนสิงหาคมถึงกันยายน 2026 และมีรายงานการเจาะเซิร์ฟเวอร์ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) ที่เปิดให้เข้าถึงจากภายนอกและยังใช้ข้อมูลรับรองเริ่มต้น ส่งผลให้ผู้โจมตีสามารถขโมยข้อมูลที่ดินและข้อมูลทางธุรกิจ ข้อมูลบัญชี Windows รวมถึงข้อมูลอีเมลได้
ส่วนกรณีที่สาม AI มีบทบาทจำกัดอยู่ที่การช่วยพัฒนาเครื่องมือและสคริปต์ ขณะที่ผู้โจมตีเป็นผู้ดำเนินการหลัก โดยมุ่งเป้าไปยังอุปกรณ์ Edge และระบบเซิร์ฟเวอร์ที่เกี่ยวข้องกับ Cisco, Citrix, F5 และ Yamaha อาศัยช่องโหว่ที่มีการเปิดเผยแล้ว ฟังก์ชันจัดการระบบ หรือข้อมูลบัญชีที่ฝังอยู่ในไฟล์ตั้งค่า
นักวิจัยประเมินว่าแฮกเกอร์ในกรณีนี้ดำเนินแคมเปญอย่างน้อย 6 ครั้งระหว่างเดือนมกราคมถึงตุลาคม 2026 โดยเลือกโจมตีอุปกรณ์ VPN ที่เปิดให้เข้าถึงจากอินเทอร์เน็ตและเซิร์ฟเวอร์ WebLogic ที่พบระหว่างการสำรวจ
อย่างไรก็ตาม ขณะนี้ยังไม่มีหลักฐานยืนยันว่าปฏิบัติการทั้งสามกรณีดำเนินการโดยแฮกเกอร์กลุ่มเดียวกัน และยังไม่ทราบแน่ชัดว่าใช้โมเดล AI ใดในการปฏิบัติการ นอกจากนี้ ขอบเขตเป้าหมายไม่ได้จำกัดอยู่เฉพาะญี่ปุ่น โดยกรณีแรกพบการมุ่งเป้าไปยังองค์กรในไต้หวันและฮ่องกง ขณะที่กรณีที่สามมีรายชื่อเป้าหมาย WebLogic ในสหราชอาณาจักร ฝรั่งเศส อิตาลี กาตาร์ และโคลอมเบียด้วย
AI ช่วยลดต้นทุนการโจมตี เพิ่มความเร็วและขยายขอบเขตได้มากขึ้น
สิ่งที่ทำให้การโจมตีเหล่านี้น่ากังวล ไม่ใช่เพียงความสามารถของ AI ในการค้นหาช่องโหว่ แต่เป็นการนำ AI เข้าไปผสานกับกระบวนการโจมตีที่มีอยู่แล้ว เพื่อเพิ่มความเร็ว ลดภาระงานของมนุษย์ และขยายจำนวนเป้าหมายที่สามารถตรวจสอบหรือโจมตีได้ในเวลาเดียวกัน
TrendAI ชี้ว่า แม้ AI จะช่วยเพิ่มกำลังในการปฏิบัติการของแฮกเกอร์ แต่จุดอ่อนที่ถูกใช้ประโยชน์ยังคงเป็นปัญหาพื้นฐานเดิม เช่น ระบบที่เปิดให้เข้าถึงโดยไม่จำเป็น การตั้งค่าที่ไม่ปลอดภัย และช่องโหว่ที่ยังไม่ได้รับการแก้ไข สิ่งที่เปลี่ยนไปคือความสามารถในการตรวจสอบเป้าหมายจำนวนมาก ปรับการโจมตีให้เข้ากับภาษาของประเทศเป้าหมาย และทำงานต่อเนื่องได้โดยไม่เหนื่อยล้า
แนวโน้มนี้สอดคล้องกับรายงานการโจมตีทางไซเบอร์อื่น ๆ ที่พบการใช้ AI Agent เพื่อเร่งการสำรวจระบบ พัฒนาเครื่องมือโจมตี เก็บข้อมูลรับรอง และทำให้การหลอกลวงทางออนไลน์เป็นระบบมากขึ้น ขณะเดียวกัน รายงาน Microsoft Digital Defense Report 2026 ระบุว่า AI ทำให้ระยะเวลากึ่งกลางตั้งแต่ค้นพบช่องโหว่จนถึงการพัฒนาเครื่องมือที่นำไปใช้โจมตีได้ ลดลงเหลือต่ำกว่า 24 ชั่วโมง