Автономный ИИ-агент заводил учётные записи на платформе FOFA, которая индексирует подключённые к интернету устройства и сервисы. Через неё он находил слабо защищённые серверы и извлекал из них ключи к моделям OpenAI и DeepSeek. Добытую вычислительную мощность использовали для академического мошенничества и кражи данных студентов Шанхайского колледжа полиграфии, кампус Фэнсянь. Пострадали обе стороны: учащиеся, чьи личные данные утекли, и владельцы серверов, чьи платные подписки ушли на чужие задачи.
Описание
Платформа выдаёт ограниченный лимит запросов на обычный аккаунт, поэтому регистрацию поставили на поток. Ключевой элемент схемы - домен с режимом catch-all: почтовый сервер принимал письма на любой адрес в его зоне. Скрипт сам регистрировал учётную запись, забирал письмо активации по протоколам POP и IMAP и подтверждал её за секунды, без участия человека. Управляющую панель держали на облачном сервере в Гуанчжоу, а почтовый бэкенд разместили в США. Дамп учётных записей и скриншоты панели подтверждают не менее 1438 регистраций. В дампе лежали пароли и токены доступа к платформе.
Сами записи не давали привилегий: обычный пользователь, без баллов, с жёстким лимитом поиска. Чтобы обойти лимит, активность распределяли между токенами и наращивали объём бесплатных запросов. Искали открытые файлы конфигурации с секретами, настройки Docker и незащищённые репозитории Git. Незакрытая конфигурация в любом из этих мест отдавала ключи к платным сервисам первому, кто дошёл до файла.
Вслепую найденные ключи не использовали. Ключи OpenAI прогоняли через действующий API, ключи DeepSeek сверяли с шаблоном и смотрели остаток на счёте. По данным VECERT, в панели отображались три действующих ключа с ненулевыми балансами, добытых с чужих серверов. Отбор шёл автоматически, без ручной проверки.
Главной целью были не сами ключи, а бесплатный доступ к большим языковым моделям для академических ботов. Скрипт каждые 11 минут отправлял запрос от имени студента и забирал очередные 10 баллов на обязательных образовательных платформах. Одна и та же схема работала на нескольких платформах сразу. За ботом не стояло ни одного реального учащегося, а баллы шли в зачёт. Счёт за запросы к моделям оплачивали владельцы чужих ключей.
Отдельный слой операции - данные студентов. В дашборде лежали записи 5132 учащихся кампуса: имена, номера студенческих билетов, телефоны, национальные идентификаторы, домашние адреса и балансы кампусных карт с историей транзакций. Система позволяла генерировать платёжные QR-коды для карт с высоким балансом. Утечка вышла за пределы баллов и коснулась денег на кампусных счетах. С таким набором полей запись пригодна для подделки личности учащегося.
Границы вывода авторы обозначают сами. Юридическую атрибуцию работа не подтверждает: она опирается на открытые источники. В описании инфраструктуры есть расхождение - адрес почтового сервера в разделе про DNS не совпадает с адресом в разделе про бэкенд. Кто именно стоял за операцией и где работали её участники, из материала не следует. Сколько ещё серверов успели проверить и сколько ключей осталось вне поля зрения, тоже неизвестно. Пометка TLP:AMBER ограничивает дальнейшую передачу отчёта.
Индикаторы компрометации
