Đang tải bảng tin…
BleepingComputer0 Hot0 bình luận3 phút đọc
JadePuffer ransomware used AI agent to automate entire attack
Sysdig researchers have documented what they believe is the first ransomware operation fully orchestrated by an LLM agent, dubbed JadePuffer. The attack exploited CVE-2025-3248, an unauthenticated RCE vulnerability in Langflow, to gain initial access. From there, the AI agent autonomously performed reconnaissance, credential theft, lateral movement, persistence via cron job, privilege escalation, and data encryption — adapting in real time to failures. It ultimately encrypted 1,342 Nacos service configuration items using MySQL's AES_ENCRYPT() and left a ransom note with a Bitcoin address. Notably, the encryption key was never stored or transmitted, and the Bitcoin address appears to be a training-data artifact. Sysdig warns this marks the arrival of 'agentic threat actors,' lowering the skill barrier for sophisticated cyberattacks while also creating new LLM-specific detection opportunities.
Nguồn: https://www.bleepingcomputer.com/news/security/jadepuffer-ransomware-used-ai-agent-to-automate-entire-attack. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đề xuất cho bạn
Baeldung1 Hot9 phútAI
Building LLM-as-a-Judge Using Recursive Advisors in Spring AI
Bài viết hướng dẫn từng bước triển khai mô hình LLM-as-a-Judge trong Spring AI bằng cách sử dụng recursive advisors, nơi LLM thứ hai đánh giá và cho điểm phản hồi của LLM sinh ra dựa trên tiêu chí rubric, sau đó phản hồi phê bình được đưa trở lại prompt để tinh chỉnh. Quá trình lặp lại cho đến khi đạt ngưỡng chất lượng hoặc giới hạn số lần thử tối đa.
Làm việc với LLM-as-a-Judge trong Spring AI giúp tối ưu hóa chất lượng phản hồi của AI bằng cách kết hợp đánh giá tự động và phản hồi lặp đi lặp lại, giảm thiểu sai sót và tăng hiệu suất cho các ứng dụng tự động hóa.
