Chiến dịch tấn công do AI dẫn dắt nhắm vào hàng trăm nhà bán lẻ trực tuyến

Một nhóm tấn công nói tiếng Trung Quốc đang vận hành các tác nhân AI tự trị để tự động hóa toàn bộ chuỗi tấn công nhắm vào hàng trăm nhà bán lẻ trực tuyến, theo báo cáo mới nhất từ công ty an ninh mạng Gambit.

Chiến dịch này đang hoạt động từ tháng 7 và đánh dấu bước chuyển biến đáng lo ngại khi tội phạm mạng khai thác các mô hình ngôn ngữ lớn cùng công cụ mã nguồn mở để tự động hóa nghiên cứu lỗ hổng, khai thác và điều phối tấn công.

Ba "bộ khung" AI điều khiển toàn bộ chuỗi tấn công

Minh họa thị trường chợ đen trên dark web

Theo Gambit, chiến dịch dựa vào ba bộ khung AI (AI harness) để tự động hóa các giai đoạn khác nhau của cuộc tấn công. Chỉ riêng trong khoảng thời gian từ ngày 10 đến 15 tháng 9, kẻ tấn công đã khởi chạy 105 dự án tấn công và khiến ít nhất 27 công ty bị xâm phạm ở các mức độ khác nhau.

Nhóm này đã đánh cắp thông tin của hơn 600.000 thẻ tín dụng chưa hết hạn từ hai công ty bị xâm phạm, đồng thời cấy mã skimmer vào năm cửa hàng trực tuyến. Ngoài ra, chúng còn giành được quyền truy cập vào một công ty khách sạn thuộc Fortune 500 và ba doanh nghiệp Mỹ khác, gồm một hãng hàng không, một nhà phân phối vật tư công nghiệp tư nhân và một nhà bán lẻ thời trang trực tuyến.

"Chiến dịch này thực tế còn kéo dài từ trước đó và đã ảnh hưởng đến hàng chục công ty khác kể từ tháng 7 năm 2026. Ở những nơi đạt được quyền truy cập, thời gian xâm nhập thường dưới một ngày, và trong nhiều trường hợp chỉ vài giờ," Gambit cho biết.

Công cụ mã nguồn mở và chi phí gần như bằng không

Điểm đáng chú ý nhất của chiến dịch này là chi phí cực thấp mà kẻ tấn công phải bỏ ra nhờ tận dụng công cụ mã nguồn mở. Theo dữ liệu thu thập được, Gambit ước tính chi phí trung bình chỉ 25,46 USD cho 101 lần quét hoàn tất.

Kẻ tấn công đã sử dụng công cụ kiểm thử xâm nhập AI mã nguồn mở Strix để săn lỗ hổng. Từ ngày 23 đến 31 tháng 8, chúng chạy công cụ này 146 lần ở chế độ "deep mode" nhắm vào 138 máy chủ, thông qua OpenRouter trên GLM 5.2 và DeepSeek v4 Pro.

Các báo cáo tạo ra sau đó được chuyển cho Cairn, một công cụ kiểm thử xâm nhập tự trị, để khởi chạy 105 dự án tấn công trong khoảng ngày 10 đến 15 tháng 9 trên DeepSeek v4.1 Flash. Gambit đã thu hồi được 48 báo cáo tấn công, số còn lại đã bị xóa.

Giai đoạn thứ ba sử dụng Hermes, một tác nhân AI tự trị mã nguồn mở có bộ nhớ liên tục, khả năng tự viết kỹ năng, kho lưu trữ phiên có thể tìm kiếm và bảng điều khiển web. Kẻ tấn công đã nạp một nhân cách hệ thống tiếng Trung cùng 121 kỹ năng, trong đó có 78 kỹ năng tấn công. Sử dụng mô hình opus-4.6 của Anthropic, Hermes đảm nhận điều phối, xâm nhập, hướng dẫn chiến thuật và các hoạt động hack trực tiếp.

Đáng chú ý, Gambit xác định chỉ có 1.951 câu lệnh do con người nhập vào trên 260 phiên làm việc — tức chỉ vài câu lệnh cho mỗi mục tiêu. Các câu lệnh này thường rất ngắn gọn bằng tiếng Trung, chủ yếu là khởi động một cuộc tấn công hoặc chỉ dẫn bước tiếp theo sau khi đã đạt được quyền truy cập.

Mã skimmer lan rộng khắp hệ thống thương mại điện tử

Minh họa an ninh mạng

Kẻ tấn công đã sử dụng dịch vụ xếp hạng lưu lượng truy cập website để chọn mục tiêu, tập trung vào các cửa hàng chạy mã tùy chỉnh. Một nhân viên vận hành đã dán 301 kết quả vào bảng điều khiển, đồng thời tự tay chọn ít nhất hai mục tiêu mà chúng đã có sẵn mật khẩu quản trị.

Theo Gambit, ít nhất 600.000 bản ghi thẻ tín dụng đã bị đánh cắp từ hai công ty nạn nhân, trong đó có hơn 488.000 thẻ từ Mỹ. Công ty an ninh mạng này cũng phát hiện một kỹ năng của tác nhân Hermes được thiết kế để xóa dữ liệu thẻ bị đánh cắp khỏi cơ sở dữ liệu Magento của nạn nhân, nhằm phi tang dấu vết.

Chiến dịch cũng tập trung cấy mã skimmer vào trang thanh toán của các cửa hàng trực tuyến. Ban đầu Gambit xác nhận 19 nạn nhân, nhưng khi phối hợp với nhà nghiên cứu bảo mật Varys, họ phát hiện thêm hơn 100 website bị lây nhiễm.

Mã skimmer thường được gắn thêm vào một tệp JavaScript có sẵn trên website, nhưng kẻ tấn công còn triển khai nó dưới nhiều hình thức tinh vi khác:

• Thẻ script tag nằm trong khối Google tag của trang
• Bên trong một bucket AWS S3
• Trong các trường nội dung của cơ sở dữ liệu
• Bên trong một initContainer của Kubernetes
• Trong mô hình trang được lưu đệm của trang thanh toán

"Tại một nhà bán lẻ rượu vang ở Mỹ, việc triển khai lại ứng dụng đã khôi phục gói thanh toán sạch, nên kẻ vận hành đã để lại một cron job trong thư mục log của JBoss, kiểm tra kích thước tệp mỗi hai phút và gắn lại mã skimmer mỗi khi nó bị gỡ," Gambit ghi nhận.

Cảnh báo về tương lai của các cuộc tấn công mạng

Biểu trưng SecurityWeek

Theo chuyên gia phân tích tình báo mối đe dọa Daniel Wilcock của Talion Cyber Security, sự việc này cho thấy tương lai của các cuộc tấn công mạng sẽ ngày càng phổ biến theo mô hình tương tự.

"Đây là một sự cố rất đáng lo ngại, minh chứng cho tương lai của các cuộc tấn công mạng. Khi các ông lớn AI công bố rằng tác nhân của họ đã thực hiện các vụ xâm phạm trong kịch bản kiểm thử, điều này gây lo ngại nghiêm trọng, nhưng vì những hoạt động đó không cố ý độc hại nên sự cố đã được kiểm soát," Wilcock nhận định.

"Ở đây chúng ta thấy một điều hoàn toàn khác. AI được sử dụng một cách cố ý để nhắm mục tiêu độc hại vào các tổ chức dưới vỏ bọc chạy kiểm thử xâm nhập. Đây không phải là tấn công kỹ thuật xã hội; mà là một cuộc tấn công toàn diện, nơi các tác nhân được lệnh dò tìm điểm yếu một cách kiên trì và xóa sạch mọi bằng chứng của cuộc tấn công," ông nói thêm.

Đối với các doanh nghiệp Việt Nam, đặc biệt là các đơn vị thương mại điện tử và bán lẻ trực tuyến, sự việc này là lời cảnh báo rõ ràng. Khi các công cụ AI tấn công ngày càng trở nên dễ tiếp cận và chi phí thấp, ngay cả những nhóm tội phạm quy mô nhỏ cũng có thể tiến hành các chiến dịch tinh vi với tốc độ và quy mô chưa từng có. Việc tăng cường giám sát mã JavaScript trên trang thanh toán, kiểm soát chặt chẽ quyền truy cập cơ sở dữ liệu và giám sát liên tục các thay đổi bất thường trong hệ thống trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết.