सिस्को टैलोस के शोधकर्ताओं ने मैलवेयर और हैकिंग टूल की पहचान करने के लिए एक नया ढांचा बनाया जो एआई चैटबॉट्स पर निर्भर है - और जल्दी ही कुछ असामान्य खोज लिया।

वर्षों से, साइबर सुरक्षा चिकित्सकों ने विभिन्न हैकिंग टूल की पहचान करने और समय के साथ उनके उपयोग की निगरानी करने के लिए डिजिटल फिंगरप्रिंट का उपयोग करके विभिन्न प्रकार के मैलवेयर को ट्रैक किया है और संभावित संक्रमणों का पता लगाया है। चूंकि हमलावर तेजी से अपने हैकिंग टूल में एजेंटिक एआई घटकों को शामिल कर रहे हैं, सिस्को टैलोस के शोधकर्ताओं ने सोमवार को एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क साझा किया कि उन्हें उम्मीद है कि एआई-एकीकृत मैलवेयर को वर्गीकृत और विश्लेषण करने के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाएगा। उनके पास इस बात का सबूत भी है कि यह पहले से ही काम कर रहा है

वे इस ढाँचे को कॉग्निटिव आर्टिफैक्ट इंटेलिजेंस रिसर्च नेटवर्क या CAIRN कह रहे हैं, जिसका नाम पत्थरों के ढेर के नाम पर रखा गया है, जो पैदल यात्री पथ को चिह्नित करने या किसी निश्चित स्थान के बारे में कुछ पर जोर देने के लिए पगडंडियों पर स्थापित करते हैं। जैसे ही मैलवेयर लेखक एआई सेवाओं के अपने उपयोग का विस्तार करते हैं, सिस्को टैलोस शोधकर्ताओं ने पूरी तरह से स्वायत्त कमांड-एंड-कंट्रोल बुनियादी ढांचे के साथ हैकिंग टूल की पहचान करने के लिए CAIRN का उपयोग किया है। CLOSEDQUORUM नामक मैलवेयर ने लक्ष्य प्रणाली के भीतर चार बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को पोल करके यह बताया कि उसे क्या करना चाहिए और उस हाइव माइंड से अपने निर्देश ले रहा है।

CAIRN के विकास का नेतृत्व करने वाले सिस्को टैलोस के सुरक्षा शोधकर्ता रयान फेट्टरमैन कहते हैं, "मुख्य विचार यह है कि एआई एकीकरण में उंगलियों के निशान जैसे अवशेष पीछे छूट जाते हैं।" "यह हमें एक संकेत देता है जिसका उपयोग हम इन नमूनों को ट्रैक करने, उन्हें वर्गीकृत करने और यह देखने के लिए कर सकते हैं कि क्या हो रहा है। हमलावर क्या प्रयास कर रहे हैं? हम किस प्रकार के उभरते व्यवहार देख रहे हैं? यह रक्षात्मक समुदाय के लिए एक मूल्यवान संसाधन है क्योंकि ये चीजें अधिक मुख्यधारा बन जाती हैं।"

जुलाई 2025 में, यूक्रेनी साइबर सुरक्षा प्रतिक्रिया इकाई CERT-UA ने एक फ़िशिंग अभियान के बारे में चेतावनी दी थी, जिसे "LAMEHUG" नामक मैलवेयर का उपयोग करके खोजा गया था। इम्प्लांट ने कमांड प्राप्त करने के लिए हगिंग फेस एपीआई के माध्यम से क्वेन2.5-कोडर-32बी-इंस्ट्रक्ट नामक एलएलएम के साथ संचार किया। "उस समय मैं कह रहा था, 'वाह, यह अद्भुत है। एआई-सक्षम मैलवेयर में बड़ा उछाल आने वाला है और परिदृश्य पूरी तरह से बदलने वाला है," फेट्टरमैन कहते हैं

हालाँकि, एक साल बाद, जब वह इस गर्मी में एआई को एकीकृत करने वाले मैलवेयर का पूर्वव्यापी निरीक्षण करने गए, तो फेट्टरमैन आश्चर्यचकित रह गए कि उन्हें अभी भी केवल कुछ प्रलेखित उदाहरण ही मिल सके। "वहां वास्तव में बहुत कुछ नहीं था। मुझे लगता है कि मैं शायद नौ अलग-अलग नामित मैलवेयर परिवारों के साथ आया था," और उनमें से कुछ अनुसंधान के लिए बनाई गई अवधारणा के प्रमाण थे, वे कहते हैं। "यह वैसा नहीं था जैसा मैं उम्मीद कर रहा था, और मुझे लगता है कि मुझे यह विश्वास करने में भी कठिनाई हो रही थी कि हम जहां थे वहां की वास्तविकता यही थी। इसलिए मैं इसकी खोज शुरू करना चाहता था।"

परिणाम CAIRN है, जिसे मेटाडेटा से AI-एकीकरण विशेषताओं और विशेषताओं को चिह्नित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और इसका उपयोग अनिवार्य रूप से, एक अद्वितीय आईडी के साथ मैलवेयर नमूनों को वर्गीकृत और टैग करने के लिए किया जाता है। सिस्टम तब CAIRN लाइब्रेरी में हर चीज के संदर्भ में प्रत्येक कलाकृति का विश्लेषण करता है और संभावित रुझानों और कनेक्शनों को चित्रित करने के लिए उन्हें विभिन्न लक्षणों के आधार पर समूहित करता है। फेट्टरमैन का कहना है कि पिछले कुछ महीनों से CAIRN पर काम करने और उपयोग करने के बाद, उन्होंने AI-एकीकृत मैलवेयर के लगभग 20 अतिरिक्त उदाहरण खोजे हैं।

"तो जबकि मुझे लगता है कि यह अभी भी हमलावरों के लिए काफी हद तक प्रयोगात्मक है, परिदृश्य सार्वजनिक रूप से रिपोर्ट की गई तुलना में कहीं अधिक जटिल और विविध है," वे कहते हैं। "वहां बहुत कुछ चल रहा है, और यह क्या होने वाला है इसके लिए एक मूल्यवान प्रारंभिक संकेत प्रदान करता है।"

केयर्न ने जिस CLOSEDQUORUM हैकिंग टूल की पहचान की है, वह विंडोज मैलवेयर है जो डीपसीक, क्वेन, मिस्ट्रल और गूगल जेमिनी के साथ जांच करता है ताकि इस पर आम सहमति विकसित की जा सके कि इसके अगले कदम क्या होने चाहिए। यहां तक कि अगर एक एआई सेवा अनुपलब्ध है, तो भी मैलवेयर अन्य को प्रदूषित करता है, जिससे पर्याप्त अतिरेक पैदा होता है कि सिस्टम पूरी तरह से बंद हो जाता है और इसमें मानव इनपुट के लिए कोई तंत्र नहीं होता है। सिस्को टैलोस के शोधकर्ताओं ने 2025 तक क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी के बारे में मैलवेयर और साइबरक्रिमिनल मंचों के बीच कुछ लिंक देखे, और इसे लॉगिन क्रेडेंशियल और क्रिप्टोकरेंसी चुराने के लिए डिज़ाइन किया गया है।हालाँकि, शोधकर्ता इस बात की पुष्टि नहीं कर सके कि मैलवेयर किसने विकसित किया है, या क्या इसका उपयोग वास्तव में वास्तविक दुनिया के हमलों में किया गया है

"शुरुआत में, सभी ने एआई को उत्पादकता उपकरण के रूप में देखा, है ना?" सिस्को टैलोस में खतरे की खुफिया जानकारी के वरिष्ठ निदेशक मैट ओल्नी वैध काम और दुर्भावनापूर्ण हैकिंग दोनों का जिक्र करते हुए कहते हैं। "अब हम जो देख रहे हैं वह यह है कि यह क्रियाशील हो रहा है। इसलिए हमलावरों के लिए, यह उन्हें अधिक अभियान चलाने, अधिक स्थानों तक पहुँचने, अधिक और विभिन्न कंप्यूटरों को संभालने की अनुमति दे रहा है, क्योंकि उनके पास बैकएंड में यह बहुत ही बुद्धिमान बॉक्स है जो प्रश्न पूछ सकता है और प्रतिक्रिया दे सकता है।"