Komercyjne modele sztucznej inteligencji wyłączyły symulowaną farmę wiatrową o mocy niemal dziesięciu megawatów w czasie krótszym niż dwie godziny, wykorzystując jedynie podstawowe dane dostępowe do sieci VPN. Eksperyment firmy Shinobi Security wykazał, iż agenci AI potrafią bez wiedzy dziedzinowej odnaleźć błędy w konfiguracji urządzeń i doprowadzić do wstrzymania generowania energii. Wyniki badań dowodzą, iż w zabezpieczaniu infrastruktury przemysłowej wyzwaniem staje się weryfikacja barier sieciowych i haseł, a nie samo wdrożenie systemu EDR.
Przebieg eksperymentu i wykorzystane modele sztucznej inteligencji
Badacze z firmy Shinobi Security zbudowali stanowisko testowe z wykorzystaniem tych samych komponentów sieciowych, sterowników Siemens oraz systemów SCADA i HMI, które zastosowano w farmie wiatrowej w Polsce zaatakowanej w grudniu 2025 roku. Do przeprowadzenia testu wykorzystano dwa ogólnodostępne modele językowe, w tym Claude firmy Anthropic oraz Kimi opracowany przez chiński startup Moonshot. Model Claude doprowadził do odłączenia sześciu turbin od sieci energetycznej w 66 minut przy koszcie tokenów wynoszącym 20 dolarów. Z kolei Kimi wykonał to samo zadanie w niecałe dwie godziny, zużywając zasoby o wartości 8 dolarów. Ludzkim hakerom przeprowadzenie analogicznego ataku na realny obiekt zajęło 11 dni. Wykorzystanie dużych modeli językowych sprawia, iż specjalistyczna wiedza o systemach przemysłowych przestaje być barierą dla napastników, a przeciętny atakujący może zwielokrotnić swoje możliwości. Jak wskazuje David Mound, szef działu badań w Shinobi Security, wykrycie incydentu w ciągu godziny jest dla zespołów bezpieczeństwa niezmiernie trudnym zadaniem.
Wykorzystanie błędów konfiguracji zamiast zaawansowanych podatności
Systemy sztucznej inteligencji nie szukały podatności typu zero-day, ale podążały ścieżką polegającą na eksploatacji błędnie skonfigurowanych urządzeń. Agenci rozpoczęli działania od uzyskania dostępu do sieci VPN na podstawie uzyskanych poświadczeń, a następnie odnaleźli portal urządzenia sterującego z domyślnym hasłem. Na tej podstawie ustanowili szyfrowany tunel i uzyskali dostęp do pozostałej części infrastruktury. Agenci zidentyfikowali również bazę danych typu historian, analizując zapisane w niej historyczne reakcje sterowników na zmiany prędkości wiatru. Jeden z modeli sfałszował dane ze stacji pogodowej, wywołując automatyczne zadziałanie obwodów ochronnych i zatrzymanie turbin. Odczytanie baz wiedzy operacyjnej pozwoliło algorytmom gwałtownie zrozumieć kontekst i strukturę zasobów. Działania te dowodzą, iż głównym słabym punktem infrastruktury OT pozostają luki w higienie cyfrowej i braki w segmentacji.
Niezbędne audyty infrastruktury zamiast kolejnych systemów detekcji
Wyniki eksperymentu zmieniają podejście do zabezpieczania sieci technologii operacyjnych. Tradycyjne wdrożenia klasycznych rozwiązań EDR nie zapobiegną działaniom opartym na poprawnych poświadczeniach VPN czy domyślnych hasłach urządzeń. adekwatnym kierunkiem działań dla menedżerów IT i integratorów systemów staje się przeprowadzenie szczegółowych audytów konfiguracji, zmiana domyślnych haseł oraz ograniczenie dostępu do archiwów danych operacyjnych. Richard Horne, dyrektor wykonawczy National Cyber Security Centre, podkreśla, iż każda organizacja musi zweryfikować połączenia oraz konfigurację posiadanych urządzeń przemysłowych. Jest to szczególnie istotne w kontekście ostatnich ataków na systemy chłodnicze w handlu detalicznym, zakłady mięsne oraz banki krwi w Europie. Zapewnienie bezpieczeństwa OT wymaga stałej weryfikacji architektury sieciowej oraz eliminacji podstawowych podatności eksploatacyjnych.
