Infostealer Logs تُكشف عن رموز AI قابلة لإعادة الاستخدام وتجاوز MFA

يكشف تقرير جديد من Okta أن المجرمين السيبرانيين يسرقون حسابات الذكاء الاصطناعي باستخدام سجلات سرقة المعلومات (infostealer logs) لإنشاء "مفاتيح مسروقة" تمنح وصولاً غير مصرح به إلى أدوات من مقدمي نماذج مثل Google وAnthropic وOpenAI وغيرها.

آلية الهجوم

برمجيات سرقة المعلومات مثل Lumma Stealer وVidar مصممة لجمع مجموعة واسعة من البيانات من الأنظمة المخترقة، بما في ذلك:

• بيانات الاعتماد (credentials)
• رموز الجلسة (session tokens)
• مفاتيح API

بعد سرقة البيانات، يقوم المهاجمون الذين اشتروا وصولاً إلى هذه العروض الجاهزة ببيعها على المنتديات السرية على شكل سجلات سرقة (stealer logs) لتمكين هجمات متتابعة.

تحليل Okta ل 7 جيجا بايت من البيانات المسروقة

نطاق البيانات

حلت Okta 7 جيجا بايت من بيانات sarque المعلومات المنشورة على قناة تلغرام في 2 أغسطس 2026. كانت البيانات تحتوي على:

1. بيانات تنتمي إلى 5,871 جهاز مصاب في 162 دولة
2. آلاف من رموز المصادقة غير المنتهية الصلاحية لخدمات مثل Google وMicrosoft وAnthropic وAmazon وGamma وNotion وCharacter.ai وCursor وPoe.com وPika AI
3. 44,791 رمز JWT فريد، 555 منها مرتبط بخدمات الذكاء الاصطناعي
4. 2,937 هيكل بيانات JWE (JSON Web Encryption) يمثل رموز JWT مشفرة
5. 1,843 رمز JWT وJWE غير منتهية الصلاحية في يوم نشر البيانات

البيانات الحساسة

وجد أن 17.7% من 44,791 رمز JWT تحتوي على معلومات شخصية واضحة (PII) مثل الاسم ورقم الهاتف أو البريد الإلكتروني.

"هذا جانب مشكلة آخر، حيث أن هذه المعلومات لا تنتهي صلاحيتها أو تختفي، وتربط المستخدم مباشرة بخدمة معينة، مما قد يكون مفيداً لهجمات الهندسة الاجتماعية أو التصيد الاحتيالي." — جيريمي كيرك، مدير استخبارات التهديدات في Okta

مفاتيح API المسروقة

بالإضافة إلى الرموز، اكتشف تحليل لبيانات سرقة المعلومات باستخدام TruffleHog:

• 24 مفتاح API صالح لخدمات الذكاء الاصطناعي مثل Google Gemini وOpenAI وGroq وOpenRouter
• المهاجمون الذين يمتلكون مثل هذه المفاتيح يمكنهم استخدامها للتجسس أو الابتزاز أو سرقة الموارد

LLMjacking

يُطلق على سوء استخدام مفاتيح API من قبل المهاجمين للحصول على وصول غير مصرح به إلى نماذج اللغة الكبيرة (LLM) واستخدام الخدمات لتحقيق أهدافهم، أو بيع الوصول إلى مجرمي سيبرانيين آخرين اسم LLMjacking.

هذه التقنية مشابهة للحملات التي تستخدم سراً موارد النظام لتعدين العملات المشفرة، بينما تنقل فواتير الحوسبة الضخمة إلى الضحية.

الآثار الأمنية

تجاوز MFA

رموز الجلسة ومفاتيح API مطلوبة بشكل خاص من قبل المهاجمين لأنها غالباً ما يمكن إعادة استخدامها وتجاوز المصادقة القائمة على البيانات الاعتمادية.

"بمجرد إعادة استخدامها بنجاح، يكون المهاجم قد سجل دخولاً إلى خدمة LLM دون الحاجة إلى تسجيل الدخول بالفعل. يجعل استخدام هذه "المفاتيح الهيكلية" من الصعوبة اكتشاف الإساءة، لكنها ليست مستحيلة." — جيريمي كيرك، Okta

قيود الحماية

قد لا تعمل هجمات إعادة استخدام الجلسة في السيناريوهات التي تستخدم فيها المنظمة:

• قائمة IP المسموح بها (IP allowlisting)
• Device Bound Session Credentials (DBSC) في Chrome

أضافت Google دعماً لـ DBSC إلى Chrome لربط رمز الجلسة بجهاز تشفيرياً، بحيث لا يمكن استخدام الرمز المسروق على نظام آخر.

السوق السوداء للرموز المسروقة

مع تزايد تبني الذكاء الاصطناعي في بيئات المؤسسات، تنوعت محفظة مجرمي السيبرانية من خلال بيانات سرقة المعلومات.

ظهر عدد من المواقع في مشهد التهديد لشراء حزم الرموز المسروقة والمتصفحات المضادة للكشف.

في منشور على تلغرام رصده Okta، تم رؤية بائع غير محدد يبيع الوصول إلى Claude وCursor وChatGPT وGemini بسعر مخفض، بالإضافة إلى تقديم دعم 24/7 وضمان استرداد الأموال.

خدمة أخرى تسمى Poison Claude تدعي أنها توفر وصولاً إلى نماذج Anthropic مثل Opus 4.8 وOpus 4.7 وOpus 4.6 وSonnet 4.6.

متصفحات مضادة للكشف

"يتطلب الوصول إلى الحسابات باستخدام بيانات الجلسة المسروقة أدوات محددة. متصفحات "مضادة للكشف" لها ميزات مصممة لاستخدام بيانات المصادقة المسروقة وتجنب ضوابط الأمن." — Okta

يمكن لأدوات أخرى مثل المتصفح المفتوح المصدر Camoufox أو أداة الأتمتة SeleniumBase تحميل البيانات المسروقة من sessionStorage وlocalStorage للمتصفح بسهولة من ملف.

الاكتشافات الإضافية

تزايد استهداف حسابات الذكاء الاصطناعي

أفادت Google أنها لاحظت "المزيد من الشخصيات التي تسعى لشراء حسابات ذات صلة بالذكاء الاصطناعي والمزيد من البائعين الذين يعرضون هذه الحسابات" في تحت الأرض السيبراني مع زيادة استخدام المهاجمين للذكاء الاصطناعي.

أظهرت منشورات على هذه المنتديات طلب المشترين لبيانات اعتماد Claude وGemini، جنباً إلى جنب مع بيئات التطوير التلقائي مثل Cursor Pro وDevin.

حالة حقيقية

في حالة استجابة للحادث تعامل معها فريق Mandiant التابع لـ Google، وجد أن مهاجماً حصل على وصول أولي إلى بيئة سحابية للضحية من خلال GitHub Personal Access Token (PAT) معرّض، واستخدمه لنشر بنية تحتية للذكاء الاصطناعي غير مصرح بها وقياس موارد الحوسبة عالية الأداء.

"تكلفة الوصول إلى نماذج متميزة وموارد الحوسبة عالية الأداء هي واحدة من الحواجز الرئيسية أمام المهاجمين الذين يسعون إلى تشغيل الذكاء الاصطناعي. هذا أدى إلى زيادة استهداف وسرقة وبيع حسابات الذكاء الاصطناعي عبر مجتمعات الجرائم السيبرانية إلى جانب زيادة عدد الاختراقات التي تنطوي على اختراق بيئات سحابية للمؤسسات لاختطاف موارد الحوسبة." — مجموعة استخبارات التهديدات في Google

التوصيات الأمنية

1. تأمين الوصول إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي
2. مراقبة إعادة استخدام رموز الجلسة
3. تحديد نطاق مفاتيح API
4. استخدام تدفقات OAuth 2.0 مع رموز قصيرة الأجل تنتهي بسرعة في حالة سرقة
5. استخدام تقنيات مقاومة للتصيد مثل مفاتيح المرور (passkeys)
6. تطبيق قائمة IP المسموح بها
7. تمكين Device Bound Session Credentials

مؤشرات الاختراق (IOCs)

الخاتمة

تكشف هذه الاكتشافات عن حاجة ملحة لتأمين الوصول إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي. مع زيادة تكلفة الوصول إلى نماذج الحدود، يزيد الحافز للسرقة بدلاً من الدفع.

"كلما زادت تكلفة الوصول إلى نماذج الحدود، زادت الدافع للسرقة بدلاً من الدفع. جعلت المصادقة الأقوى واستخدام تقنيات مقاومة للتصيد مثل مفاتيح المرور من الصعب اختراق الحسابات باستخدام اسم المستخدم وكلمة المرور، لكنها لا توقف رمز جلسة مسروق أو مفتاح API." — جيريمي كيرك، Okta