北朝鮮のハッカーが地元のAIを利用して暗号企業への攻撃を自動化

2時間前
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北朝鮮のハッキンググループKimsukyの新たな動向

北朝鮮に関連するハッキンググループKimsukyは、暗号通貨および金融企業を標的としたサイバー攻撃の準備として、3つのローカルAI環境を構築したと、新たなサイバーセキュリティ研究が報告しています。韓国のサイバーセキュリティ企業Geniansは、月曜日に発表した報告書で、KimsukyがOllama、GPT4All、Mstyを通じてローカルの大規模言語モデル環境を運営している証拠を発見したと述べています。

これによりグループは外部のクラウドサービスに依存せずに動作するAIツールにアクセスできるようになっています。

ローカルでモデルを運用することで、オペレーターは攻撃に関する潜在的に機密性の高い情報を第三者のAIプロバイダーに送信することなくクエリを行うことができます。研究によると、これらの環境は、オペレーターが提供する追加情報とAIモデルを接続できるリトリーバル拡張生成もサポートしています。

AIインフラの構築とその目的

3つの環境に加えて、研究者は言語モデルをカスタムソフトウェアに埋め込むためのライブラリやフレームワークも発見しました。Kimsukyは、AIインフラを構築する過程でAIコーディングアシスタントCursor音声認識ツールも収集していました。Geniansが調査した活動は、新しいAIモデルの開発ではなく、既存のオープンソース技術をマルウェア開発、データ分析、攻撃の自動化に活用することに焦点を当てていました。

この活動が孤立したテストを超えて進展していると評価し、KimsukyがAIを運用攻撃能力に組み込む準備を継続していることを示しています。

しかし、同社の調査結果は、グループが独自のAIモデルをゼロから開発していることを示していません。報告書によれば、モデルをローカルインフラに保持することで、ハッカーは外部のクラウドシステムに情報を提出することなく作業できる可能性があります。

フィッシング活動と生成AIの利用

Kimsukyは暗号通貨、投資戦略、フィンテックサービスに焦点を当てたフィッシング資料を準備するために生成AIを引き続き使用しています。研究者は、韓国のAIを活用した投資プラットフォームに関連する資料を密接にコピーした洗練された文書を特定しました。これらのファイルは自然言語を使用し、一貫したフォーマットとプロフェッショナルなデザイン要素を持ち、サイバーセキュリティ企業はこれをAI生成コンテンツに関連付けています。

オペレーターは、質の低いフィッシングメールだけに依存するのではなく、生成ツールを使用して、ターゲットに関連する金融テーマに基づいて設計された文書を準備できます。

これらの発見は、Kimsukyを暗号通貨業界に対して新しい技術的およびソーシャルエンジニアリング手法を使用する北朝鮮関連の一連の作戦に追加します。

他の北朝鮮関連グループの活動

7月、サイバーセキュリティ企業JUMPSECは、別の北朝鮮関連グループBlueNoroffが、マルウェアが配信される前に暗号通貨ユーザーをプロファイリングする偽のZoomおよびMicrosoft Teamsミーティングを運営していると報告しました。JUMPSECは、オペレーターがJavaScriptソースマップを誤って公開した後、アクティブなフィッシングキットからソースコードを回収しました。

ターゲットが偽のミーティングページに入ると、システムはEthereumウォレット接続とSolanaツールを含む非EVMウォレットをチェックし、結果をオペレーターパネルに送信しました。

北朝鮮のサイバー攻撃の進化

AIはまた、BlueNoroffの偽のミーティング操作の中にも現れましたが、Kimsukyの研究で特定されたローカルモデルとは異なる役割を果たしていました。JUMPSECによると、オペレーターはAI生成のヘッドショットと以前のミーティングからの身体の動きを組み合わせて、偽のビデオ通話のための説得力のある参加者を作成しました。

北朝鮮の作戦は、フィッシングやマルウェアに依存するのではなく、暗号企業内部からのアクセスを求めることもありました。7月、Consensysは、北朝鮮に関連するコンサルタントが約1か月間同社のシステムにアクセスしていたことを発見した後、製品リリースを一時停止しました。

結論

AI支援の攻撃インフラの開発は、北朝鮮のハッキンググループが2025年に推定20億ドルの暗号通貨を盗んだ後に行われたと、Chainalysisのデータが以前に報告しています。研究者はまた、AIが攻撃者がソフトウェアの弱点を特定するのに必要な時間を短縮する可能性があると警告しています。

最新のGeniansの研究は、Kimsukyがマルウェア開発、データ分析、攻撃の自動化のためにローカルAIモデルを準備していることを示しています。