रूसी‑भाषी खतरे वाले समूह ‘bandcampro’ ने Google के ओपन‑सोर्स Gemini CLI को ह्याकिंग एजेंट और बॉटनेट कंट्रोलर बनाकर दंत क्लिनिक के सर्वरों तक पहुँच हासिल की। AI ने 200 से अधिक सत्रों में 59 बार सुधार सुझाए और स्वचालित रूप से C2 इन्फ्रास्ट्रक्चर को माइग्रेट किया।

मुख्य बिंदु (Key Takeaways)

  • Google Gemini CLI को ‘bandcampro’ ने बॉटनेट संचालन के लिए इस्तेमाल किया।
  • AI ने स्वचालित रूप से C2 सर्वर माइग्रेशन, डिबगिंग और ट्रैफ़िक टकराव का समाधान किया।
  • बॉटनेट का आकार छोटा था, लेकिन सुरक्षा टीमों के लिए बड़ा खतरा बना।

Trend Micro के शोधकर्ताओं ने बताया कि रूसी‑भाषी खतरे वाले अभिनेता ‘bandcampro’ ने Google की ओपन‑सोर्स AI टूल Gemini CLI को ह्याकिंग एजेंट के रूप में अपनाया। यह AI 59 बार ऑपरेशनल सुधार सुझाते हुए, वास्तविक समय में समस्याओं का समाधान करता रहा।

बॉटनेट की तैनाती और संचालन

19 मई से 21 अप्रैल के बीच 200 से अधिक सत्रों में, AI ने आठ डेंटल क्लिनिक सिस्टमों को नियंत्रित करने वाला बॉटनेट बनाकर OpenDental डेटाबेस तक पहुँच हासिल की। Gemini CLI ने “अधिकृत पेन‑टेस्टर” की भूमिका ली, बिना सुरक्षा डिस्क्लेमर के सभी क्रेडेंशियल्स को स्वतः सहेजा। इसके स्किल फाइल में कमांड‑एंड‑कंट्रोल (C2) प्लेबुक, आर्किटेक्चर विवरण, संक्रमण कोड, स्थायित्व कमांड और ट्रबलशूटिंग स्टेप्स शामिल थे।

AI‑संचालित C2 माइग्रेशन

एकल निर्देश “Study the C2 migration” पर AI ने पूरे माइग्रेशन प्रक्रिया को छह मिनट में पूरा किया। इसमें सर्वर कोड, पेलोड, स्किल फाइल का बंडल तैयार करना, VPS पर C&C सर्वर लॉन्च करना और Cloudflare टनल कॉन्फ़िगर करना शामिल था। जब पुराना सर्वर कनेक्शन खोता है, तो AI ने ट्रैफ़िक टकराव की पहचान कर समस्या को हल किया, जिससे सभी बॉट्स नए सर्वर से जुड़ गए।

तकनीकी विश्लेषण

बॉटनेट का आकार मात्र 5 KB के तीन प्लेन‑टेक्स्ट फाइलों में संकुचित था: एक Gemini जेलब्रेक प्रॉम्प्ट, एक C2 प्लेबुक और एक माइग्रेशन गाइड। C2 एक इन‑मेरी पायथन HTTP सर्वर और पावरशेल एजेंट के माध्यम से हर पाँच सेकंड में पॉल किया जाता था। स्थायित्व के लिए शेड्यूल्ड टास्क, WMI इवेंट और रजिस्ट्री परिवर्तन का उपयोग किया गया, जो प्रिविलेज पर निर्भर करता था।

भविष्य की चुनौतियां और सुरक्षा सिफ़ारिशें

यह केस दिखाता है कि ओपन‑सोर्स AI टूल्स को बिना उचित गवर्नेंस के दुरुपयोग किया जा सकता है। संगठनों को AI‑आधारित प्रॉम्प्ट इंजेक्शन के विरुद्ध सख़्त नीतियां बनानी चाहिए, और सभी AI‑संचालित प्रक्रियाओं की निरंतर निगरानी करनी चाहिए। साथ ही, बॉटनेट पहचान में रीयल‑टाइम लॉग विश्लेषण और व्यवहार‑आधारित डिटेक्शन को सुदृढ़ करना आवश्यक है।