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Agente potenciado por DeepSeek ataca de forma autónoma servidores expuestos
Unit 42 dice que Hermes, potenciado por DeepSeek, escaneó objetivos, seleccionó exploits y atacó servidores expuestos de forma autónoma, aunque sus intentos fracasaron.
Imagen: BleepingComputer
Un actor amenazante de habla china usó DeepSeek y el agente de código abierto Hermes para escanear y atacar servidores expuestos de forma autónoma, con sólo una implicación humana limitada, según Unit 42 de Palo Alto Networks.
La campaña salió a la luz después de que Hermes creara accidentalmente un servidor web desde su directorio de inicio. Ese error expuso el entorno del atacante, incluidas claves de API, scripts de exploit, listas de objetivos, el historial del shell y registros de la actividad de la IA. Unit 42 atribuyó la operación a un actor con base en China que usa los alias “knaithe” y “KnYuan”, que se describe a sí mismo como un “investigador de seguridad binaria”.
Aunque la actividad autónoma no comprometió con éxito los objetivos previstos, Unit 42 dijo que demostró un flujo de trabajo ofensivo completo: encontrar objetivos potenciales, evaluar sus debilidades, seleccionar exploits e intentar ataques sin retroalimentación continua del operador.
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“While the observed campaign had limited impacts, the workflow confirms a functional, end-to-end autonomous offensive capability.”
Cómo Hermes usó DeepSeek para seleccionar objetivos
Hermes Agent usó DeepSeek como su motor de razonamiento. El framework puede interactuar con terminales del sistema operativo, ejecutar comandos y conectarse a Internet. Su modo “Yolo” le permite ejecutar comandos, incluidos los arriesgados, sin esperar aprobación.
El atacante configuró Hermes para recibir instrucciones a través de un canal de Telegram, usar habilidades personalizadas de seguridad ofensiva y consultar FOFA, un motor de búsqueda de activos en Internet. Unit 42 recuperó una sesión de mayo de 2026 en la que el operador parece haber emitido sólo una tarea inicial. Hermes entonces llevó a cabo el resto de la operación de forma autónoma, sin retroalimentación humana.
El flujo de trabajo incluyó:
- Apuntar a servidores Langflow expuestos a Internet vulnerables a CVE-2026-33017.
- Descargar una prueba de concepto (PoC) pública de exploit.
- Usar FOFA para identificar 84 instancias expuestas y escanearlas en busca de configuraciones vulnerables.
- Abandonar esa clase de objetivos tras determinar que los sistemas disponibles no podían ser explotados.
- Revisar múltiples repositorios públicos de exploits antes de seleccionar la plataforma de automatización de flujos de trabajo n8n como otro objetivo.
FOFA identificó más de 647,000 instancias de n8n expuestas. Hermes descargó un exploit que encadenaba CVE-2026-21858 y CVE-2025-68613, identificó servidores que ejecutaban versiones vulnerables y comprobó si tenían los formularios de carga de archivos sin autenticación necesarios para completar el ataque.
Los formularios que encontró requerían autenticación. Unit 42 concluyó por tanto que los intentos autónomos no lograron comprometer ninguno de los servidores objetivo.
La IA se encargó del reconocimiento; el operador también atacó manualmente
Unit 42 dijo que la campaña importa porque Hermes investigó vulnerabilidades de forma independiente, evaluó qué objetivos eran más prometedores, recuperó código de exploit e intentó ataques en cuestión de minutos. Tareas que normalmente requerirían muchas horas de análisis manual quedaron comprimidas en una breve secuencia automatizada.
“This autonomous process of target identification, sampling and narrowing of scope is notable because the system executed hundreds of hours of manual targeting analysis in mere minutes, while also managing its own compute resources.”
El actor no dependió exclusivamente de Hermes. Unit 42 también observó ataques manuales contra más de 460 sistemas, que involucraron vulnerabilidades en Citrix NetScaler, Apache Tomcat, Marimo Notebook, VPN IKE de Windows y otros productos.
Los investigadores confirmaron tres compromisos exitosos relacionados con la vulnerabilidad de Citrix NetScaler CVE-2026-3055. En esas intrusiones, el actor extrajo memoria y buscó cookies de autenticación que podrían permitir el secuestro de sesiones.
El atacante había configurado varias otras plataformas de codificación por IA, incluidas Qwen, GLM, Kimi, MiniMax, Claude Code y Codex de OpenAI. Unit 42 constató que estos sistemas se usaban con menos frecuencia en comparación con DeepSeek y Hermes.
Flujo de ataque autónomo de IA Fuente: Palo Alto Unit 42
En qué se diferencia esto del incidente anterior de Hermes
La campaña expuesta sigue a otro incidente divulgado recientemente que involucró infraestructura de Hermes mal asegurada. En ese caso, Hunt.io y el investigador de seguridad Bob Diachenko encontraron directorios web abiertos que contenían herramientas de exploit, web shells, credenciales, payloads compilados y registros de actividad de Hermes vinculados a un presunto ataque contra el Ministerio de Finanzas de Tailandia.
Esos registros mostraban a Hermes ejecutándose en modo “YOLO” sin supervisión para tareas de post-explotación, incluidas la búsqueda de oportunidades de escalada de privilegios, la enumeración de servicios, la inspección de contenedores, el recorrido de sistemas de archivos y el catalogado de documentos en los sistemas del Ministerio de Finanzas.
El incidente anterior no mostraba a Hermes seleccionando de forma independiente el objetivo ni decidiendo cómo comprometerlo. Un operador humano suministró el objetivo, los objetivos y las herramientas de ataque; Hermes automatizó la actividad rutinaria después de que aparentemente ya se había obtenido acceso. Los hallazgos más recientes de Unit 42, en cambio, muestran al agente investigando posibles vulnerabilidades, reduciendo su conjunto de objetivos y eligiendo por sí mismo una vía de exploit.
Security Editor
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vía BleepingComputer
