Um suspeito agente cibernético de origem russa é apontado como responsável pelo uso de inteligência artificial (IA) para criar exploits direcionados a um par de falhas de segurança recém-reveladas no PaperCut NG/MF e invadir centenas de instâncias.
De acordo com relatos independentes da Blackpoint Cyber e da GreyNoise, a atividade se origina do endereço "45.142.193[.]132", que foi associado nas últimas semanas a varreduras não autorizadas de portas e a tentativas de ataque de força bruta. Vale destacar que o mesmo endereço de IP também foi sinalizado pela Arctic Wolf na semana passada, em conexão com a atividade de exploração.
"Neste momento, não conseguimos confirmar o objetivo final exato desta campanha", afirmou Nevan Beal, analista principal de MDR (Detecção e Resposta Gerenciada) na Blackpoint, ao The Hacker News. "A metodologia do agente de ameaça é consistente com uma atividade de acesso inicial, mas ainda não temos evidências suficientes para confirmar se ele atua como um corretor de acesso inicial."
No centro dos ataques oportunistas estão as falhas CVE-2026-81578 e CVE-2026-82078, uma combinação de contorno de autenticação e cadeia de execução remota de código, que tem como alvo principal o setor de educação nos Estados Unidos, no Reino Unido, na França, na Espanha, no Canadá, na Bélgica, em Portugal, na Austrália, na Alemanha e na Suíça.
"A atividade de pós-exploração observada incluiu a entrega de ferramentas de coleta de hives do registro do Windows, payloads em Java relacionados ao Metasploit/Meterpreter e comandos usados para identificar hosts, usuários, processos e dados sensíveis de configuração", relatou a Arctic Wolf.
A GreyNoise afirmou que monitora o uso malicioso do endereço de IP desde o início de julho de 2026, em varreduras de sistemas expostos à internet de diversos fornecedores, incluindo Palo Alto, Ubiquiti, Citrix, SonicWall e Proxmox VE.
"Como parte do desenvolvimento e dos testes de exploit do adversário, ele montou e atacou um ambiente de laboratório que incluía o software PaperCut vulnerável e um servidor de Active Directory (Diretório Ativo)", disse a empresa de inteligência de ameaças. "Em fluxos de trabalho paralelos, o adversário montou listas de alvos usando o serviço de varredura de internet Netlas.io, por meio de uma chave de API (Interface de Programação de Aplicações) identificada."
Após obter execução remota de código e coletar credenciais em seu próprio ambiente de laboratório auto-hospedado, o agente de ameaça foi observado liberando centenas de agentes de IA baseados no OpenAI Codex, em um modelo da DeepSeek e em ferramentas de segurança ofensiva disponíveis publicamente (como Mimikatz, SharpHound, Certipy, Rubeus e Impacket) para comprometer não menos do que 440 instâncias do PaperCut MF/NG hospedadas por 395 organizações vítimas identificadas em 48 países.
"Existem outras vítimas reais que não puderam ser atribuídas a uma organização nomeada", acrescentou a GreyNoise. "O adversário tentou explicitamente evitar atingir entidades em 28 países identificados; contudo, a nossa vitimologia observada mostra que a contenção planejada falhou em alguns casos." Alguns dos países adicionados à lista de exclusão incluem Rússia, China, Hong Kong, Tailândia, Irã, Venezuela, Indonésia, Paquistão e Bangladesh.
As descobertas surgem em um momento de preocupação considerável sobre como modelos de IA estão permitindo que agentes maliciosos integrem capacidades agentivas em várias etapas do ciclo de vida de um ataque, ajudando-os a acelerar e conduzir ataques em larga escala.
Segundo a GreyNoise, o atacante progrediu rapidamente de um workspace vazio até obter execução remota de código contra uma vítima real em pouco menos de quatro horas e comprometeu ao menos 11 organizações em 26 segundos assim que a campanha entrou efetivamente em ação. Em um ataque direcionado a uma escola de ensino médio nos Estados Unidos, o tempo entre o acesso inicial e o acesso completo de administrador de domínio foi de apenas sete minutos.
Ao todo, o adversário teria obtido acesso de administrador de domínio em apenas 12 organizações vítimas. Os objetivos finais do atacante permanecem pouco claros nesta fase.
"Não está claro se este agente está focado exclusivamente no desenvolvimento de acesso para ser repassado a outros atores afiliados ou se vai aproveitar diretamente esses acessos para atingir objetivos subsequentes, como roubo de dados ou implantação de ransomware", afirmou a GreyNoise.
Mais detalhes vêm à tona
A Blackpoint, que compartilhou detalhes adicionais da mesma atividade, afirmou ter rastreado a operação até uma infraestrutura de operador exposta que mostra todo o fluxo de trabalho assistido por IA, desde a pesquisa de vulnerabilidades e o desenvolvimento de exploits até a execução, passando por filtragem de alvos, análise de falhas, alterações de código e ondas repetidas de tentativas.
"A atividade mais antiga recuperada começou em 31 de agosto, com o projeto focado em pesquisa de vulnerabilidades e na comparação de builds do PaperCut com e sem patches", escreveram Beal e o pesquisador de segurança Sam Decker. "Em poucas horas, essa pesquisa foi transformada em uma ferramenta de validação multithread, que foi revisada, testada e executada contra conjuntos de alvos progressivamente maiores."
O uso de IA pelo agente de ameaça também se estende ao pipeline de seleção de alvos, com o código-fonte recuperado funcionando como um funil que mescla múltiplas listas de origem, geolocaliza candidatos e os filtra por país, aplica a política de exclusão mencionada e identifica sistemas PaperCut ativos antes de avançar para a próxima etapa.
Na etapa final, os alvos são categorizados por sistema operacional e ambiente, além de separados em listas distintas para aqueles que estão ativos, inacessíveis, com etapas específicas ausentes, elegíveis para ações de pós-exploração e em fila para uma nova tentativa, em vez de tratar cada tentativa malsucedida da mesma forma.
Complementando esses esforços, há scripts em Python que acompanham as etapas posteriores e garantem que elas realmente foram concluídas. Entre as tarefas estão acesso de administrador, verificação de contas, coleta de dados do Active Directory, descoberta de domínio e rede, e configuração de proxy. As falhas são registradas, permitindo que a estrutura de ataque adapte sua abordagem e siga em frente.
O projeto é mais bem compreendido como um sistema no qual a IA é o ponto de apoio em torno do qual toda a arquitetura gira, transformando a pesquisa de vulnerabilidades em um pipeline de exploração por meio de um ciclo de feedback persistente que informa cada iteração. Apoiando o sistema nesse esforço estão duas ferramentas de código aberto fundamentais:
Hindsight, que oferece um serviço de memória persistente para os agentes de IA; e AionUi, que oferece um workspace gráfico unificado para executar e visualizar vários agentes de IA simultaneamente.
A campanha mostra que agentes de ameaça estão utilizando IA não apenas para auxiliar no desenvolvimento de malware, mas também para solucionar falhas, preservar o estado do projeto e ampliar outros aspectos operacionais, reduzindo, assim, o esforço manual necessário para viabilizar um ataque desse tipo. Essas mudanças têm um impacto significativo na economia dos ataques cibernéticos, segundo a empresa de segurança.
"O maior impacto da IA nesta campanha não foi uma técnica de exploit inédita", afirmou a Blackpoint. "Foi a redução do esforço humano necessário para pesquisar, desenvolver, depurar, classificar, rastrear, repetir e melhorar continuamente a exploração em centenas de sistemas reais."
"O operador utilizou um processo de desenvolvimento iterativo, no qual pesquisa, codificação, testes, solução de problemas e execução da campanha apoiados por IA se informavam mutuamente de forma contínua. O contexto foi preservado à medida que o projeto avançou da pesquisa de vulnerabilidades para a validação de exploits, o desenvolvimento de ferramentas, a expansão de alvos e, por fim, a execução operacional."
