Сразу несколько исследований подтвердили: связанные с Китаем кибергруппы активно внедряют открытые весовые модели в свои атаки. Инструменты вроде Kimi K3 и DeepSeek стали доступны буквально за деньги на GPU.
Суть события
Группа исследователей из нескольких организаций опубликовала детальный разбор того, как китайские государственные хакерские группы начали использовать открытые весовые модели (открытовесовые AI-модели — модели с открытыми весами, которые можно свободно скачать и развернуть) для своих операций. Если раньше подобные инструменты были уделом крупных лабораторий, то теперь они работают на обычном железе.
Речь идёт о моделях вроде Kimi K3 от Moonshot и DeepSeek. Обе предлагают возможности, сопоставимые с коммерческими решениями, но при этом распространяются с открытыми весами — их можно скачать, дообучить и развернуть на собственной инфраструктуре. Именно это сделало их привлекательными для групп, которые не хотят зависеть от API.
Детали
Согласно отчёту, цитируемому Bloomberg, в поле зрения аналитиков попали несколько десятков групп, связанных с Китаем. Все они в той или иной степени используют AI для автоматизации разведки, генерации фишинговых текстов, анализа украденных данных и написания эксплойтов. Примечательно, что Airbnb недавно объясняла Конгрессу США использование китайских AI-моделей в своих системах.
Ключевая особенность: хакеры выбирают именно открытые модели, а не коммерческие API. Причина простая — никто не хочет оставлять следы в логах платформы. Развёрнутая на своём сервере модель не оставляет следов обращения к третьим лицам.
Модели вроде Kimi K3 работают на относительно недорогом GPU-оборудовании. По оценкам исследователей, полноценный цикл атаки с использованием AI — от разведки до написания полезной нагрузки — обходится группировкам в разы дешевле, чем при ручном подходе.
Контекст
Открытые весовые модели стали мейнстримом в 2025–2026 годах. Китайские лаборатории активно развивают это направление: DeepSeek уже несколько раз обгонял западные модели в открытых бенчмарках, а Kimi K3 от Moonshot позиционируется как конкурент GPT-4-class решений за значительно меньшие деньги.
Для индустрии безопасности это создаёт новый вызов. Если раньше атрибуция атак строилась на хардварных сигнатурах и уникальных кодах, то теперь AI генерирует уникальный контент на каждом этапе. Это серьёзно осложняет обнаружение и расследование инцидентов. Подробнее о позиции крупных AI-лабораторий к открытым весам — в интервью Дэрио Амодея.
Отдельно стоит отметить, что открытые модели используют не только китайские группы. Подобная тенденция наблюдается глобально — просто государственные игроки Китая оказались в этом процессе наиболее организованными и массовыми.
Что дальше
Исследователи ожидают, что в ближайшие 12–18 месяцев доля AI-ассистированных атак среди государственных китайских группировок вырастет кратно. Модели становятся лучше, а порог входа — ниже.
Для защитников это означает одно: старые методы детекции на основе контентного анализа перестают работать. Компаниям придётся переходить на поведенческий анализ и zero-trust архитектуры, потому что текст или код атаки больше нельзя надёжно отличить от легитимного.
