LONDON (IT BOLTWISE) – Ein chinesischsprachiger Angreifer soll mit dem KI-Modell DeepSeek und dem Open-Source-Framework Hermes Agent autonom verwundbare Systeme angegriffen haben. Dabei soll der Agent Zielsysteme über einen Internet-Asset-Index recherchiert, passende Exploits ausgewählt und die Angriffe ohne intensives Zutun des Operators in Minuten angestoßen haben. Offenbar fehlte in den beobachteten Fällen zwar der erfolgreiche Compromise, doch der Ablauf zeigt ein end-to-end-taugliches Vorgehen für offensive KI-Workflows. Besonders auffällig: In der Hermes-Umgebung sollen API-Keys, Exploit-Skripte und Logs so aufgetaucht sein, dass der Angriff praktisch aus eigener Infrastruktur heraus nachvollziehbar wurde.
Der Kern der aktuellen Beobachtung liegt weniger in einem neuen Exploit an sich, sondern in der Kombination aus KI-„Reasoning“ und Agentenautomatisierung zu einem durchgängigen Offensiv-Workflow. Laut den Auswertungen eines Incident-Teams wurden bei einem operierenden Threat-Actor autonome Schritte rund um die Suche nach Exponierten, das Prüfen von Verwundbarkeiten und das Ableiten konkreter Angriffsschritte beobachtet. Als Grundlage diente das KI-Modell DeepSeek zusammen mit dem Open-Source-Framework Hermes Agent, das mit System- und Netzwerkfunktionen so verzahnt werden kann, dass es Kommandos ausführt und dabei auch Internetquellen anspricht. Entscheidend ist die Passung: Der Agent kann nicht nur Daten konsumieren, sondern selbst Entscheidungen treffen, welche nächsten Schritte auf Basis der erkannten Bedingungen „sinnvoll“ wirken.
Technisch bemerkenswert ist dabei der Modus, der in den Berichten als „Yolo“ bezeichnet wird: Der Agent soll Befehle auch dann ausführen können, wenn diese riskante Aktionen auslösen, ohne dass er zuvor jedes einzelne Kommando erst beim Operator abfragt. In der konkreten Konfiguration soll Hermes Anweisungen aus einem Telegram-Kanal erhalten haben und dabei „custom offensive-security skills“ nutzen können, um gezielt mit Angriffswerkzeugen und OS-Terminals zu arbeiten. Zusätzlich soll der Agent mit FOFA integriert gewesen sein, also einem Internet-Asset-Search-Engine-Ansatz, der Exponate anhand sichtbarer Fingerprints auffindbar macht. In der rückblickend rekonstruierten Session aus Mai 2026 soll der Operator nach Angaben der Ermittler zunächst nur eine Startaufgabe gegeben haben; danach habe das System die restliche Aktivität weitgehend autonom durchgeführt.
Im Ablauf zeigt sich der Trend zu „end-to-end“ statt nur zu generativer Hilfe: Der Agent soll zunächst Langflow-Server ins Visier genommen haben, die einem spezifischen Risiko über CVE-2026-33017 zugerechnet wurden. Vorgegeben sei dann ein Public-Proof-of-Concept gewesen, den der Agent heruntergeladen und anschließend per Scanning nach weiteren exponierten Instanzen abgesichert haben soll. Dabei sollen über FOFA 84 erreichbare Ziele identifiziert worden sein; nach dem Abgleich habe der Agent offenbar keine hinreichend ausnutzbaren Bedingungen gefunden und damit die Schwerpunkte verlagert. Auch dieser „Narrowing“-Schritt ist wichtig, weil klassische Angriffsabläufe oft an festen Ziellisten hängen; hier dagegen soll das System parallel nach alternativen Verwundbarkeiten gesucht, Exploit-Repositories gesichtet und daraus eine neue Auswahl getroffen haben.
Besonders konkrete technische Details liefern die weiteren Stationen: Der Agent soll bei einer zweiten Zielauswahl n8n als Workflow-Automationsplattform adressiert haben, die mit einer Kette aus CVE-2026-21858 und CVE-2025-68613 in Verbindung gebracht wurde. Über FOFA sollen dabei mehr als 647.000 exponierte Instanzen identifiziert worden sein, bevor der Agent im nächsten Schritt einen passenden Exploit heruntergeladen und damit überprüft habe, welche Server verwundbare Versionen ausführen. Ein weiterer Prüfpunkt soll das Vorhandensein nicht authentifizierter File-Upload-Formulare gewesen sein, die für den Angriff nötig sind. In den beobachteten Fällen seien die erforderlichen Formulare jedoch offenbar nicht ohne Anmeldung verfügbar gewesen, sodass die autonomen Versuche laut Auswertung keine Zielsysteme kompromittieren konnten. Die Bedeutung des Berichts liegt damit stärker in der Geschwindigkeit und Automationsdichte: Der Agent soll Zielidentifikation, Sampling und Auswahllogik in Minuten erledigt haben, während man vergleichbare manuelle Analysen sonst eher über Stunden oder länger verteilt.
Damit verschiebt sich auch die Sicherheitsdebatte. Wenn ein Agent nicht nur einmalig generiert, sondern eigenständig recherchiert, Code beschafft und Angriffsversuche strukturiert durchführt, müssen Logging- und Detektionsstrategien diese Zwischenphasen abdecken: erst die Discovery über Internet-Assets, dann die Beschaffung von Exploit-Code, danach das Scannen und schließlich das Ausnutzen von Schwachstellen. In der Analyse wird zudem erwähnt, dass der Angreifer nicht ausschließlich auf KI setzte: Neben den autonomen Schritten seien manuelle Angriffe auf über 460 Systeme mit Schwachstellen in Produkten wie Citrix NetScaler, Apache Tomcat oder Marimo Notebook durchgeführt worden. Für Citrix NetScaler nennt die Auswertung drei erfolgreiche Kompromittierungen über CVE-2026-3055, bei denen Speicher ausgelesen und nach Authentifizierungs-Cookies gesucht wurden, um Sessions übernehmen zu können. Außerdem sollen weitere Angriffsoberflächen genutzt worden sein, etwa zusätzliche KI-Coding-Plattformen; gefunden worden sei jedoch, dass diese nicht im gleichen Umfang zum Einsatz kamen.
Der zweite Faden ist historisch und operativ: Das Hermes-„Agent“-Thema taucht in jüngeren Berichten auch deshalb auf, weil schlecht abgesicherte Systeme versehentlich eigene Aktivitäten preisgeben können. In einem früheren Vorfall wird beschrieben, dass offene Webverzeichnisse und Log-Ausgaben einer Hermes-Infrastruktur Details über eine mutmaßliche Kompromittierung geliefert haben sollen, inklusive Artefakten wie Exploit-Tools, Web-Shells, Credentials, kompilierten Payloads und Aktivitätslogs. Dort sei Hermes vor allem für Post-Exploitation-Aufgaben im unbeaufsichtigten „YOLO“-Betrieb genutzt worden, etwa um Privilege-Escalation-Möglichkeiten zu suchen, Dienste zu enumerieren oder Dateisysteme und Container zu durchsuchen. Der Unterschied zur aktuellen Beobachtung besteht nach den vorliegenden Angaben vor allem darin, dass diesmal nicht nur Routine nach bestehendem Zugriff automatisiert wurde, sondern der Agent eigenständig Zielauswahl und Auswahl passender Angriffsschritte übernehmen konnte.
Für Unternehmen folgt daraus vor allem eine konkrete Erwartung an Schutzarchitekturen: Angreifer, die KI-gestützte Agenten einsetzen, versuchen zunehmend, Prozessketten in „kleine, gut automatisierbare“ Einzelschritte zu zerlegen. Das betrifft insbesondere die Kombination aus extern getriebener Discovery, schneller Werkzeugbeschaffung und systematischem Scanning nach genau definierten Zielbedingungen. Organisationen sollten deshalb nicht nur auf den Moment des Exploit-Versuchs schauen, sondern auch auf Vorläufe wie ungewöhnliche Muster beim Abruf von Code aus öffentlichen Repositories, neue oder selten genutzte Web- und API-Zugriffe sowie das Zusammenspiel aus Telegram-ähnlichen Steuerkanälen und OS-Kommandos auf Servern. Wenn sich das Verhalten eines Agenten im Zeitfenster von Minuten abzeichnet, müssen SIEM- und EDR-Regeln die Latenz zwischen einzelnen Teilschritten verringern, statt nur die finale Kompromittierung zu markieren.
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