Thử nghiệm: Dùng AI chuyển mã khai thác PLC trong vài giờ với chi phí hàng trăm USD

AI & ML01 tháng 9, 2026·5 phút đọc

Các nhà nghiên cứu tại Vedere Labs (Forescout) đã dùng Claude AI của Anthropic để chuyển một mã khai thác RCE giữa hai dòng PLC WAGO khác nhau. Thử nghiệm thành công nhưng đòi hỏi sự giám sát chặt chẽ từ chuyên gia, nhiều giờ làm việc và hơn 500 USD chi phí API. Kết quả cho thấy tiềm năng lẫn thách thức khi ứng dụng AI trong khai thác lỗ hổng hệ thống điều khiển công nghiệp.

Thử nghiệm: Dùng AI chuyển mã khai thác PLC trong vài giờ với chi phí hàng trăm USD

AI chuyển mã khai thác PLC: Thành công trong vài giờ nhưng tiêu tốn hàng trăm USD

Các nhà nghiên cứu tại Vedere Labs thuộc Forescout vừa công bố một thử nghiệm đáng chú ý: sử dụng Claude AI của Anthropic để chuyển một mã khai thác thực thi mã từ xa (RCE) giữa hai dòng bộ điều khiển logic lập trình (PLC) WAGO khác nhau. Kết quả cho thấy AI có thể hỗ trợ đáng kể trong việc phân tích và khai thác lỗ hổng hệ thống công nghiệp, nhưng vẫn cần sự can thiệp sâu từ chuyên gia và đi kèm chi phí vận hành không nhỏ.

Thử nghiệm bắt đầu từ một mã khai thác đã phát triển trước đó cho PLC WAGO 750-852, dựa trên CVE-2021-31886 – lỗ hổng tràn bộ đệm trước xác thực trong máy chủ FTP Nucleus, cho phép kẻ tấn công chưa xác thực thực thi mã shellcode ARM tùy ý trên thiết bị. Nhóm nghiên cứu đặt mục tiêu điều chỉnh mã khai thác này cho mẫu WAGO 750-831 – một phiên bản liên quan nhưng khác biệt, đồng thời kiểm tra khả năng AI có thể đưa kết quả đi xa hơn thành một phần mềm điều khiển hoàn chỉnh (C2 implant). Thử nghiệm được tiến hành trong bối cảnh các cuộc tấn công gần đây nhắm vào PLC trong lĩnh vực nước sạch.

AI tự xác nhận lỗ hổng và tạo payload đầu tiên

Nhóm nghiên cứu sử dụng Claude Code, cấp cho AI quyền truy cập vào terminal, các file tham chiếu, công cụ dịch ngược Ghidra và cả thiết bị mục tiêu vật lý. Claude đã xác nhận lỗ hổng thông qua việc kết hợp thăm dò trực tiếp trên thiết bị và phân tích tĩnh firmware, trước khi tạo ra một payload khiến PLC bị sập.

Việc xác nhận lỗ hổng chỉ là phần dễ nhất của bài toán. Biến nó thành một cuộc tấn công có kiểm soát (thực thi mã) tốn nhiều thời gian hơn đáng kể. Các nỗ lực ban đầu khiến AI đi theo những hướng sai lầm, buộc các nhà nghiên cứu phải liên tục định hướng lại phân tích và cung cấp thêm bối cảnh kỹ thuật.

Bước đột phá đến khi đổi mô hình

Tiến trình bị chững lại cho đến khi nhóm chuyển từ Claude Sonnet 4.6 sang Claude Opus 4.6, đồng thời yêu cầu mô hình chủ động hỏi khi không chắc chắn về chi tiết firmware. Bước đột phá đến khi AI nhận ra lý do vì sao mã được chèn vào lại bị xóa trước khi có thể chạy, rồi điều chỉnh cách tiếp cận để giữ payload nguyên vẹn.

Sau khi vượt qua rào cản này, Claude đã tạo ra hai payload hoạt động thành công trong vòng 12 phút. Các nhà nghiên cứu nhấn mạnh: mô hình này – gian nan để đạt được khả năng thực thi ban đầu, sau đó lặp lại nhanh chóng – chính là thứ khiến chi phí mở rộng quy mô công việc này đáng được theo dõi.

Thử nghiệm mở rộng và hệ quả "brick" thiết bị

Nỗ lực tiếp theo nhằm phát triển một phần mềm C2 implant từ RCE lại không suôn sẻ. Trong một phiên làm việc mới, Claude thử nghiệm các payload ngày càng phức tạp. Một trong số đó đã ghi vào vùng nhớ flash của PLC, khiến thiết bị bị “brick” vĩnh viễn.

Về chi phí, Forescout cho biết chỉ riêng giai đoạn phát triển RCE cuối cùng đã tiêu tốn hơn 500 USD chi phí API trong một phiên kéo dài hơn tám giờ.

Góc nhìn: AI là công cụ, chuyên gia vẫn là người cầm lái

Forescout thừa nhận rằng một nhà nghiên cứu giàu kinh nghiệm có thể đã hoàn thành việc chuyển RCE ban đầu nhanh hơn và rẻ hơn nếu làm thủ công, đồng thời không làm hỏng PLC. Tuy nhiên, họ đặt ra câu hỏi quan trọng hơn:

"Điều đó đúng ở thời điểm hiện tại, nhưng câu hỏi quan trọng hơn là điều gì sẽ xảy ra khi mức độ can thiệp của chuyên gia tiếp tục giảm xuống. Một nhà nghiên cứu con người có thể xử lý song song công việc này, nhưng AI có tiềm năng giảm chi phí biên cho việc thực hiện trên nhiều mục tiêu liên quan cùng lúc."

Minh họa AI trong hệ thống công nghiệp OT/ICSMinh họa AI trong hệ thống công nghiệp OT/ICS

Thử nghiệm này một lần nữa gióng lên hồi chuông cảnh báo về an ninh hệ thống điều khiển công nghiệp (ICS/SCADA) tại Việt Nam, nơi nhiều nhà máy, trạm xử lý nước vẫn đang vận hành các PLC cũ kỹ, tiềm ẩn nhiều lỗ hổng đã được công bố. Việc áp dụng AI trong tấn công mạng đang hạ thấp rào cản kỹ thuật và chi phí, đồng nghĩa doanh nghiệp cần khẩn trương rà soát, cập nhật firmware và phân đoạn mạng OT để giảm thiểu rủi ro.

Hội nghị ICS Cybersecurity 2026Hội nghị ICS Cybersecurity 2026

Liên quan: Hacker dùng AI nhắm vào PLC Siemens ở các lĩnh vực trọng yếu của Mỹ | CISA thúc giục ngành nước bảo vệ OT sau các cuộc tấn công phối hợp vào PLC | CISA: Hơn 100 hệ thống nước phơi bày trên Internet bị nhắm tới trong các cuộc tấn công tháng 7.

Chia sẻ:FacebookX
Nội dung tổng hợp bằng AI, mang tính tham khảo. Xem bài gốc ↗