AntiFox AI Pentest Platformu AWS Üretim Sırlarına Erişen Saldırılarla İlişkilendirildi

AntiFox AI Pentest Platformu AWS Üretim Sırlarına Erişen Saldırılarla İlişkilendirildi

Siber güvenlik araştırmacıları, gelişmekte olan bir yapay zeka destekli sızma testi platformu olan AntiFox‘un Amazon Web Services (AWS) kimlik bilgilerini çalmak ve ele geçirilmiş ortamlara yanal olarak sızmak için kullanıldığı bir saldırı kampanyasının detaylarını açıkladı.

Arctic Wolf Labs, The Hacker News ile paylaştığı bir raporda, “Son zamanlarda gözlemlenen birçok sızmada, AntiFox arayüzlerini barındıran Alibaba Cloud sistemleri, internete açık web hizmetlerine ve ilişkili AWS ortamlarına yönelik doğrulanmış kötü niyetli eylemlerle ilişkilendirilmiştir” ifadelerine yer verdi. Bu faaliyet, web istismarı ve web kabuğu dağıtımını bir araya getirerek yapılandırma keşfi, kimlik bilgisi doğrulama, bulut hizmeti numaralandırması, sır erişimi ve depolama operasyonlarını kolaylaştırmıştır.

GitHub’dan indirilebilen AntiFox, yapay zeka (AI) destekli otonom bir sızma testi platformu olarak tanımlanmaktadır. Yazıldığı tarih itibarıyla proje 251 kez çatallanmış ve 474 kez yıldızlanmıştır.

Proje yöneticisi, README sayfasında şunları belirtmektedir:

Yetkili bir hedef verildiğinde, bir planlayıcı / çalışan / ana-ajan çoklu ajan sistemi, çift grafik çekirdeği (küresel bir varlık grafiği + görev başına bir keşif grafiği) üzerinde tam bir etkileşimi yürütür — keşif → saldırı yüzeyi keşfi → istismar → bulgu yakalama → rapor teslimi — tamamen gözlemlenebilir, etkileşimli ve teslim edilebilir.

Çoğu otomatik sızma testi aracının “keşifte harika olup keşifte durması” aksine, AntiFox ağırlığını teslimata verir — yapay zekanın bulduklarını bir mühendisin anlayabileceği, yeniden üretebileceği, kanıtlarla destekleyebileceği ve doğrudan müşteriye sunabileceği bir rapora dönüştürür.

Arctic Wolf’a göre, ilk erişim faaliyetlerinin bir kısmı, ele geçirilmiş internete açık bir Internet Information Services (IIS) uygulamasıyla ilişkilidir. Erişim daha sonra “w3wp.exe” (IIS çalışan süreci) kullanılarak bir ASPX web kabuğu oluşturmak ve aşağıdaki eylemleri gerçekleştirmek için işletim sistemi komutlarını çalıştırmak üzere kullanılmıştır:

• Web.config dosyalarını ve yapılandırma yedeklerini bulmak için PowerShell komutları çalıştırma.
• Uygulama ayarlarını ve veritabanı bağlantı dizelerini okuma.
• Hata ayıklama ve hata günlüğü dizinlerini numaralandırma.
• Uygulama yapılandırmasından çıkarılan bir kimlik bilgisi kullanarak dahili bir üretim veritabanına bağlanma girişimleri.
• Yapılandırma ve günlük dosyalarını web’den erişilebilir bir yükleme dizinine kopyalama.

Arctic Wolf, “Ele geçirilmiş bir IIS sunucusunda, w3wp.exe aracılığıyla çalıştırılan komutlar, yürütme bağlamını whoami ile tanımladı, uygulama dizinini numaralandırdı, icacls ile izinleri kontrol etti ve web köküne dosya yazma yeteneğini test etti” dedi. “w3wp.exe tarafından bir ASPX web kabuğunun oluşturulması, ardından aynı IIS çalışan süreci aracılığıyla komut yürütülmesi, etkilenen web uygulaması aracılığıyla bir uzlaşmayı düşündürmektedir.”

IIS sunucusunda kod yürütmeyi başarmak için kullanılan kesin güvenlik açığı bilinmemektedir. Diğer saldırılarda, tehdit aktörünün henüz belirlenemeyen yollarla elde edilen geçerli bir AWS kimlik bilgisiyle başladığı belirtilmektedir.

Özellikle bu, geçerli IAM kimlik bilgilerini kötüye kullanarak kimlik bilgilerini doğrulamayı ve IAM, EC2, S3, Lambda, Secrets Manager, KMS, RDS, ECS, EKS, Redshift, Athena, Glue, Systems Manager, API Gateway, CloudWatch, CloudFormation, DynamoDB ve Amazon Bedrock dahil olmak üzere düzinelerce hizmeti numaralandırmayı içeriyordu.

Siber güvenlik şirketine göre, bu kimliği doğrulanmış çapraz hizmet API isteklerinin çoğu “AccessDenied” hatasıyla sonuçlanırken, bazı keşif ve sır erişim operasyonları başarılı olmuştur.

En azından bazı durumlarda, faaliyetin Secrets Manager numaralandırmasından bir üretim sırrına karşı başarılı bir GetSecretValue isteğine kadar ilerlediği gözlemlenmiştir. Başka yerlerde, API çağrıları aracılığıyla S3 keşfi ve nesne operasyonları için geçerli bir AWS kimliği kullanılmıştır.

Arctic Wolf, “Bu tür ajan tabanlı çerçeveler, sızma testi tekniklerini tehdit aktörleri için daha erişilebilir hale getirirken, bu tekniklerin canlı saldırılarda uygulanma hızını ve tutarlılığını artırmaktadır” dedi.

Siber Saldırılarda Yapay Zeka Araçlarının Yükselişi

Bu açıklama, tehdit aktörlerinin dünya çapında geniş çaplı saldırılar düzenlemek için giderek daha fazla ARTEX gibi yapay zeka destekli sızma testi araçlarını silah haline getirdiği bir dönemde geldi. Bu araçlar, minimum insan müdahalesiyle bir sızmanın çeşitli aşamalarını otomatikleştirmelerine olanak tanıyor.

Yapay zekanın entegrasyonu, hem büyük hem de küçük düşmanların yerleşik yöntemleri uyarlamasına ve bunları makine hızında dağıtmasına olanak tanıyarak, GitHub’ı sırlar için taramaktan Azure Key Vault’tan veri sızdırmaya beş dakikada ilerlemeyi mümkün kılmıştır.

Bu haftanın başlarında VECERT, Çinli bir tehdit aktörü tarafından düzenlenen ve yapay zeka ajanlarını kullanarak büyük dil modellerine (LLM’ler) sürekli, maliyetsiz erişim sağlamayı ve sonunda otomatik akademik dolandırıcılık yapmayı ve Fengxian Kampüsü’ndeki 5.000’den fazla öğrenciye ait verileri çalmayı amaçlayan “Operation Ghost-Campus” adlı bir kampanyanın detaylarını açıkladı.

VECERT, şunları belirtti: “Ajan, fofa.info arama motorunda hesap oluşturmayı sanayileştiriyor, küresel siber uzayı yanlış yapılandırılmış sunucular için tarıyor, OpenAI ve DeepSeek için API anahtarlarını çıkarıyor, finansal bakiyelerini otomatik olarak doğruluyor ve bunları saldırganın geliştirme ortamına enjekte ediyor.”

“Bu çalınan bilgi işlem gücü, etkileşimli bir GoTTY terminalini (‘Pi — AI Kodlama Asistanı’) ve dolayısıyla akademik dolandırıcılık botlarını (‘heartbeat’ botları) sürdüren ve Fengxian Kampüsü’ndeki binlerce öğrenciye ait finansal verileri ve kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri (PII) çıkaran komut dosyalarına istihbarat sağlıyor.”

Censys’ten alınan verilere göre, 4 Kasım 2026 itibarıyla açıkta ARTEX konsolu çalıştıran 1.465 ana bilgisayar bulunmaktadır ve bunların çoğu ABD, Hong Kong, Çin, Japonya, Singapur ve Güney Kore’de bulunmaktadır. Ancak, her örneğin kötü niyetli olmadığını belirtmekte fayda var.

Ayrı bir raporda, Check Point Research, ARTEX’i barındıran 2.557 sistem tespit ettiğini ve bunların 10’unun tam veritabanlarını açığa çıkaran yanlış yapılandırılmış örnekler olduğunu belirtti.

Check Point, şunları söyledi: “Gözlemlenen birçok durumda, ARTEX, bir hedef belirlendikten sonra operatörlerinden oldukça az etkileşim gerektiriyordu. Saldırıları adım adım sürekli yönlendirmek yerine, operatörler genellikle bir hedef belirler ve ajan filosunu bu hedefe doğru çalışmaya bırakırdı. İnsan etkileşimleri büyük ölçüde ilerlemeyi kontrol etmek, bir hedefin ele geçirilip geçirilmediğini sormak veya ara sıra öncelikleri ayarlamakla sınırlıydı.”

Saldırıların büyük çoğunluğu kripto para çalmak, Apple kod imzalama sertifikalarını ele geçirmek, oyun hesaplarını tehlikeye atmak ve kumar sitelerine karşı hizmet reddi (DoS) saldırıları düzenlemek için tasarlanmıştır. Faaliyetin zayıf veya sabit kodlanmış parolalar, eksik kimlik doğrulama, güvensiz doğrudan nesne referansları ve uzaktan kod yürütme ile ilgili güvenlik açıklarını kullandığı tespit edilmiştir.

Apple kod imzalama sertifikalarını hedef alan kampanyada, ARTEX ajanları ele geçirilmiş sistemlerde sertifika veritabanlarını aradı, ardından çalınan sertifikaları parolaları, özel anahtarları, Apple iptal durumunu, son kullanma tarihlerini ve ilişkili sağlama profillerini kontrol ederek doğruladı.

Sonuç olarak, faaliyetin 300’den fazla sertifika ve parolalarını topladığı tahmin edilmektedir ve bunlardan üç sertifika tam doğrulama sürecini geçerek rastgele iOS uygulamalarını imzalamak için kullanılabilir hale gelmiştir.

Check Point, ajan tabanlı hacklemenin siber tehdit ortamına getirdiği en büyük değişikliğin ölçek ve hız olduğunu, çünkü sınırlı teknik becerilere sahip bir siber suçlunun, yapay zeka ajanlarına paralel olarak bir dizi hedefi araştırmalarını ve bilinen ve sıfır gün güvenlik açıklarını daha az manuel çabayla istismar etmelerini görevlendirebileceğini belirtti.

CERT-EU, bir uyarıda şunları söyledi: “Bizim için önemi, ölçeği, hızı ve kalıcılığındadır. ARTEX, bir insan testçinin fark edeceği ancak kontrol etmeye zamanı olmayacağı düşük karmaşıklıktaki çok sayıda yanlış yapılandırmayı test edebilir ve manuel testi sınırlayan yorgunluk olmadan uzun saldırı zincirleri boyunca çalışabilir.”

“Aynı şey karmaşık yük oluşturma için de geçerlidir. Dikkatlice hazırlanmış yükler gerektiren istismar yolları genellikle bulgunun ciddiyetinin haklı çıkardığından daha fazla çaba gerektirir, bu nedenle manuel bir değerlendirme onları test edilmeden bırakabilir.”

AntiFox ve ARTEX gibi araçlar, bir LLM’ye bağlanmak ve çıktıları otonom olarak işlemek üzere tasarlanmış yaklaşık 45 açık kaynaklı ajan tabanlı saldırı çerçevesinin daha geniş bir kümesinin parçasıdır. Bunlar beş ana kategoriye ayrılır:

• Uçtan uca keşif, istismar ve istismar sonrası yetenekli ağ öldürme zinciri: PentAGI, RedAmon ve DarkMoon
• Web uygulaması ve API: Strix, Shannon ve PentestGPT
• C2 entegre: Sage, echidna, Pojun ve FORANG
• Harness’ler: RAPTOR, CyberStrike, cyber-harness, Nebula ve Cybermes
• Araştırma prototipleri: Incalmo, hackingBuddyGPT, VulnBot, HackSynth, AutoPT ve Ares

GitGuardian, şunları söyledi: “Her çerçeve açık kaynak koduna sahiptir ve bir modeli, araçları çalıştıran ve çıktıları üzerinde hareket eden bir döngüye bağlar. Bir GitHub araması, bir tarayıcı indirmesi ve bir sonraki çağrıya iletilen bulunan bir anahtar, hepsi tek bir istem uzaklığındadır, ancak bunların hiçbiri depoda gönderilmez.”