Группа CyberXero похитила данные более чем 628 000 украинцев, сочетая массовый взлом WordPress с ручной разведкой энергетической и коммунальной инфраструктуры Украины. Этот случай показывает, что ИИ в кибератаках уже работает не как эффектная демонстрация, а как рабочий слой автоматизации между сканером, эксплойтом и оператором.
По данным The Hacker News, исследователи SOCRadar связывают кампанию с русскоязычным брокером первоначального доступа CyberXero, активным как минимум с июля 2026 года. Атакующий вел два параллельных контура: глобальный автоматический — против WordPress и e-commerce-площадок — и выборочный ручной — против украинских объектов критической инфраструктуры. Среди целей второй ветки фигурирует поставщик тепла в Харькове.
След кампании обнаружили из-за открытой директории на сервере 46.21.250[.]135. В ней оказалась фактически рабочая папка оператора Linux: журналы ИИ-сессий, скрипты с токенами в открытом виде, наборы для эксплуатации уязвимостей, результаты разведки, конфигурации агентов и выгруженные данные жертв. Для аналитиков такая находка ценна не только списком скомпрометированных систем: она позволяет восстановить реальную механику атаки, а не гадать по обрывкам телеметрии.
Одна автоматическая сессия CyberXero просканировала 4708 целей, получила подтверждённый доступ к 429 административным панелям WordPress и установила 32 веб-шелла за 61 секунду. В глобальной части кампании использовались уязвимости wp2shell — CVE-2026-63030 и CVE-2026-60137, а также SQL-инъекция CVE-2026-4815 в плагине Support Board. Подтверждённые компрометации, помимо Украины, зафиксированы в Польше, Китае и Нидерландах.
Инфраструктура операции состояла из восьми узлов: рабочей станции злоумышленника, сервера подготовки, сканера, серверов для размещения полезной нагрузки и монетизации доступа. Массовая ветка была нацелена на платёжные данные и доступы, пригодные для перепродажи. Украинская ветка выглядела иначе: более глубокая разведка, ручная эксплуатация и географически узкий фокус. У исследователей нет подтверждённого объяснения её прямой финансовой выгоды, и это важная деталь: не всякая активность финансово мотивированной группы заканчивается простым кражей карт или продажей учётных записей.
ИИ в кибератаках применялся на двух уровнях. На основной рабочей станции Claude Code координировал кластер из 51 специализированного агента для сканирования, построения цепочек эксплуатации, разведки и действий после взлома. Отдельно атакующий связал самохостируемый проект PentAGI, предназначенный для автономного пентеста, с Cobalt Strike через API ИИ-провайдера. Эта связка использовалась для генерации полезной нагрузки и запуска пентест-сценариев. Важен не сам факт использования Claude Code: подобные инструменты не заменили оператора, но резко сократили цену и время на повторяемые операции.
Логи также показывают, что встроенные ограничения модели не были полностью бесполезны. Claude Code несколько раз отказался устанавливать бэкдор, отключать межсетевой экран, перемещаться по сети и разворачивать веб-шелл. В другом эпизоде модель четыре раза не согласилась запустить сканирование и распознала поддельный токен, якобы подтверждающий право собственности на инфраструктуру. Но оператор обходил часть отказов сменой контекста: открывал новую сессию и заранее задавал легенду об «авторизованном тестировании собственной инфраструктуры».
Для команд разработки и эксплуатации вывод довольно приземлённый. WordPress, Magento и PrestaShop нужно проверять не только на наличие последних обновлений, но и на неизвестных администраторов, WSO web shell и аномальные изменения файлов. Владельцам открытых Redis-серверов стоит искать неожиданные записи в ~/.ssh/authorized_keys. Отдельная проблема — скорость: если 32 шелла ставятся за минуту, традиционный цикл «алерт — очередь — ручная проверка» становится слишком медленным. Нужны автоматизированные блокировки, контроль внешней поверхности и заранее отработанная реакция на захват админ-панели.
CyberXero не изобрела новый класс атак: в её арсенале остаются знакомые Cobalt Strike, веб-шеллы, SQL-инъекции и эксплуатация плохо защищённых сервисов. Новизна в том, что ИИ превратился в диспетчера этих инструментов и сделал массовую работу ближе к конвейеру. Следующий вопрос для защитников — не появятся ли у таких кампаний более устойчивые агентные контуры, способные быстрее адаптироваться к патчам, фильтрам и ошибкам в собственном сценарии атаки.