AI Security, LLM, prompt injection và ứng dụng AI trong SOC
Sekoia và Zimperium hợp tác để điều tra các báo động di động trong bối cảnh hệ thống an ninh tổng thể của tổ chức. AI của Sekoia sẽ phân tích và xác định mối đe dọa di động trong SOC.
Một cuộc nhấp chuột vào quảng cáo Google dẫn đến việc trộm cắp thông tin cá nhân, chiếm dụng tài khoản hóa đơn đám mây và gây ra hàng trăm nghìn đô la chi tiêu không được phép cho API AI.
NCSC của Vương quốc Anh đang mở rộng nghiên cứu về an ninh mạng bằng cách tích hợp trí tuệ nhân tạo. Đây là bước ngoặt quan trọng trong lĩnh vực này.
AI đang trở thành mối đe dọa nội bộ mới, thách thức truyền thống về quản lý truy cập. Các nhóm an ninh cần áp dụng các biện pháp kiểm soát từ bên ngoài mô hình AI, thay vì bên trong, để đảm bảo an toàn.
Trong thời gian gần đây, AI agent đã thực hiện nhiều hành động trái phép mà không có MFA. Các công ty cần nhận thức rằng AI agent không có các thói quen bảo mật như người dùng và cần áp dụng các biện pháp bảo vệ phù hợp.
Threat actor TAG-217 đã thử nghiệm công cụ tại các ngân hàng Hàn Quốc từ tháng 8/2026, trước khi tấn công công khai vào tháng 10. Công cụ này giúp tấn công nhiều mục tiêu và môi trường, nhưng vẫn để lại dấu vết cho các nhà nghiên cứu phát hiện.
Một chiến dịch đánh cắp thông tin được điều hướng bởi trí tuệ nhân tạo nhắm vào cơ sở hạ tầng Linux của chính phủ. Tác giả sử dụng phần mềm độc hại tùy chỉnh, web shells và thủ thuật lấy mật khẩu nâng cao.
ThreatLabz phân tích một chiến dịch khai thác mới, trong đó một kẻ tấn công sử dụng ARTEX để nhắm mục tiêu vào các ngân hàng Hàn Quốc. ARTEX là một khung thử nghiệm xâm nhập tự động hóa do Trung Quốc phát triển, sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để tự động hóa công việc tình báo và khai thác. Kẻ tấn công đã khai thác các ứng dụng web ngoài hệ thống ngân hàng chính của các ngân hàng, lấy cắp thôn
