Ai

นักวิจัยจาก Trend Micro เปิดเผยว่าคนร้ายที่พูดภาษารัสเซียชื่อ bandcampro นำเครื่องมือ AI โอเพนซอร์ส Gemini CLI ของ Google มาใช้เป็นเอเจนต์แฮ็กและดูแลบอตเน็ตขนาดเล็ก โดยสั่งงานด้วยภาษาคนล้วนๆ กว่า 200 เซสชัน AI ช่วยแก้ปัญหาเฉพาะหน้า เสนอปรับปรุงการทำงานอย่างน้อย 59 ครั้ง และย้ายโครงสร้าง C2 ทั้งชุดตั้งแต่โค้ด, VPS, Cloudflare จนถึง debug เสร็จใน 6 นาที บอตเน็ตทั้งระบบเก็บในไฟล์ข้อความ 3 ไฟล์ราว 5 KB ควบคุม 8 เครื่องในคลินิกทันตกรรม

นาย Linus Torvalds ผู้สร้าง Linux บอกกับนักพัฒนาเคอร์เนลว่าโปรเจกต์ Linux ไม่ได้ต่อต้าน AI โดยควรตัดสินเครื่องมือ AI และ LLM จากคุณค่าทางเทคนิคที่ใช้งานได้จริง ไม่ใช่จากอุดมการณ์หรือความกลัวเทคโนโลยีใหม่ เขาย้ำว่าจะไม่บังคับให้นักพัฒนาใช้เครื่องมือ AI แต่การคัดค้านก็ไม่ควรขวางคนอื่นที่ใช้อย่างรับผิดชอบ ทั้งนี้แพตช์ที่ AI ช่วยเขียนยังต้องผ่านมาตรฐานความถูกต้องและการตรวจทานโดยมนุษย์เช่นเดิม

บริษัท Palo Alto Networks Unit 42 เปิดเผยบอตเน็ต IoT ตัวใหม่ชื่อ TuxBot v3 Evolution ที่มีร่องรอยการใช้ AI (LLM) ช่วยพัฒนา โดยผู้เขียนลืมลบข้อความปฏิเสธความรับผิดและบันทึกการคิดของ AI ที่หลงเหลือในโค้ด บอตนี้ cross-compile ได้หลายสถาปัตยกรรม เดารหัส Telnet จาก 1,496 คู่ และใช้ช่องโหว่โจมตี IoT กว่า 30 ตระกูล มี C2 หลายช่องทางพร้อมแผงเช่า DDoS เชื่อมโยงกลุ่ม Keksec

นักวิจัยจากบริษัท Manifold Security พบช่องโหว่ในส่วนขยาย Claude for Chrome ของบริษัท Anthropic ที่เปิดทางให้ส่วนขยายอันตรายสั่งให้ AI ทำงานแทนผู้ใช้ได้ ต้นเหตุคือส่วนขยายไม่ตรวจสอบคุณสมบัติ Event.isTrusted จึงแยกไม่ออกว่าคลิกมาจากคนจริงหรือจากสคริปต์ ผู้โจมตีจึงสร้างคลิกปลอมบนโดเมน claude.ai เพื่อเรียกงานสำเร็จรูป 9 รายการ เช่น อ่าน Gmail แก้ไขข้อมูลใน Salesforce หรือสร้างนัดหมายใน Google Calendar ล่าสุดยังใช้งานได้กับเวอร์ชัน 1.0.80

ทีมวิจัยของบริษัท Intruder เปิดเผยการสร้างไปป์ไลน์ที่ใช้ LLM ร่วมกับเครื่องมือสแกนโค้ด ค้นพบและพัฒนาโค้ดโจมตีช่องโหว่ zero-day แบบอัตโนมัติทั้งกระบวนการโดยไม่มีมนุษย์แทรกแซง ช่องโหว่แรกที่พบคือ CVE-2026-3985 ช่องโหว่ SQL injection ในปลั๊กอิน Creative Mail ของ WordPress ที่ต้องส่งคำขอหลายขั้นต่อเนื่องจึงเจาะได้ เปิดให้อ่านฐานข้อมูลรวมถึงแฮชรหัสผ่านแอดมิน สะท้อนว่า AI กำลังเร่งความเร็วการค้นหาช่องโหว่ทั้งฝ่ายรับและฝ่ายโจมตี

นักวิจัยเปิดตัว MemGhost เครื่องมือโจมตีที่เขียนอีเมลอัตโนมัติเพื่อฝัง ‘ความจำปลอม’ ลงใน AI Agent แบบถาวรผ่านอีเมลฉบับเดียว เรียกเทคนิคนี้ว่า Stealth Memory Injection เมื่อ Agent ที่อ่านอีเมลติดกับ มันจะเขียนข้อมูลเท็จลงไฟล์ความจำของตัวเอง ปกปิดการกระทำ แล้วบิดเบือนคำตอบในเซสชันถัดไป ทดสอบสำเร็จ 87.5% กับ OpenClaw บน GPT-5.4 ต่อยอดจาก SpAIware และ EchoLeak (CVE-2025-32711) นักวิจัยเตือนว่าไม่มีแพตช์แก้ทันที ทางแก้ต้องอยู่ในตัว Agent เอง

บริษัท Microsoft กำลังทดสอบฟีเจอร์ใหม่ของ Copilot ชื่อ PC Insights ที่ให้ AI วิเคราะห์ฮาร์ดแวร์เครื่อง Windows 11 และชี้ว่าอะไรทำให้เครื่องช้า โดยตอบคำถามแบบเรียลไทม์เรื่องสถานะฮาร์ดแวร์ ทั้ง CPU, RAM, GPU, พื้นที่จัดเก็บ อุปกรณ์ USB เครือข่าย และแบตเตอรี กำลังทยอยปล่อยในสหรัฐฯ จุดที่ถูกวิจารณ์คือ Copilot เองกินแรมได้ถึง 1GB แม้ตอนไม่ได้ใช้งาน เพราะฝัง Microsoft Edge เวอร์ชันส่วนตัวไว้ ทำให้เครื่องมือที่ควรวินิจฉัยความช้ากลับเป็นตัวถ่วงเสียเอง

นักวิจัยจาก Internet Storm Center พบการสแกนทั่วอินเทอร์เน็ตที่มุ่งค้นหาเซิร์ฟเวอร์ Model Context Protocol (MCP) ไฟล์ตั้งค่าผู้ช่วย AI และบริการโมเดลภาษาที่เปิดสู่สาธารณะ พบคำขอราว 200 รายการจาก 49 IP ที่ส่ง MCP handshake ที่ถูกต้องเพื่อตรวจว่าเป้าหมายเป็น MCP server จริงหรือไม่ พร้อมค้นหาไฟล์ข้อมูลรับรอง Claude/Cursor และทดลอง SSRF ขโมยโทเคน metadata ของคลาวด์ สะท้อนปัญหาความปลอดภัยที่โตขึ้นรอบการติดตั้งระบบ AI

KittySploit เฟรมเวิร์กทดสอบเจาะระบบโอเพนซอร์สตัวใหม่ ผสานโค้ด Python กับ Zig และ AI agent อัตโนมัติ มาพร้อมโมดูลกว่า 1,150 ตัว จุดต่างสำคัญคือเชื่อมกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่รันในเครื่องผ่าน Ollama ทำให้ AI วางแผนเส้นทางโจมตีเองได้เพียงป้อนชื่อเป้าหมาย เพย์โหลดคอมไพล์ด้วย Zig เป็น polymorphic encoder หลบ EDR และ WAF และมี KittyProxy ที่ค้นหา API อัตโนมัติแล้วยิงโมดูลจากทราฟฟิกที่เห็นทันที เครื่องมือทรงพลังแบบนี้เป็นดาบสองคมที่ผู้ไม่หวังดีนำไปใช้ได้เช่นกัน

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Missouri-Kansas City สาธิตการโจมตีชื่อ Ghostcommit ที่ซ่อนคำสั่งอันตรายไว้ในไฟล์รูป PNG ซึ่ง AI code reviewer ไม่เคยเปิดอ่าน เมื่อ AI coding agent ทำงานภายหลังจะอ่านรูปนั้น เปิดไฟล์ .env และเขียนคีย์ลับทั้งหมดออกมาเป็นชุดตัวเลขที่ดูไม่มีพิษภัย งานวิจัยพบว่า pull request ที่ merge เข้า main กว่า 73% ไม่ผ่านการรีวิวจากคนหรือบอตเลย และเครื่องมือที่ครอบ AI ต่างหากที่ชี้ผลว่าจะโดนหรือไม่ ไม่ใช่ตัวโมเดล