This post is also available in:
English (אנגלית)
ככל שהבינה המלאכותית משתפרת בניתוח קוד ותוכנה, היא משנה לא רק את האופן שבו מגיני סייבר מאתרים חולשות, אלא גם את המהירות שבה תוקפים יכולים להפוך אותן לכלי תקיפה. פרצת אבטחה חדשה שנחשפה במערכת WordPress ממחישה היטב את השינוי הזה. חוקרי אבטחה דיווחו כי מודל בינה מלאכותית מתקדם הצליח לזהות שרשרת חולשות קריטית, שכבר מנוצלת באופן פעיל על ידי תוקפים.
הפרצה, המכונה wp2shell, משפיעה על גרסאות פגיעות של המערכת ומאפשרת להשתלט על אתר אינטרנט באמצעות שני בקשות HTTP POST בלבד. לדברי החוקרים, הבקשה הראשונה בודקת אם האתר פגיע, ואילו השנייה מנצלת את החולשה כדי לבצע מתקפת SQL Injection ולהתקין Web Shell, שהוא רכיב המעניק לתוקף גישה מתמשכת לשרת.
שרשרת התקיפה משלבת שתי חולשות נפרדות. הראשונה מנצלת את נקודת הקצה הציבורית של ממשק ה-REST (/?rest_route=/batch/v1) באמצעות חולשת Route Confusion, הגורמת לאתר לעבד בקשות מקוננות עם הרשאות גבוהות מהמתוכנן. בתוך אותן בקשות מסתירים התוקפים שאילתת SQL זדונית בפרמטר author_exclude, שאמור להכיל אך ורק מזהי מחברים מספריים, אך אינו מסנן כראוי ערכים מסוג מחרוזת. באמצעות ניצול אופרטור SQL UNION, התוקפים מאמתים תחילה שהאתר אכן פגיע, ולאחר מכן שולחים מטען תקיפה נוסף המתקין את ה-Web Shell.
לדברי החוקרים, המתקפה עושה שימוש גם בכמה שכבות של הסוואה, ובהן קידוד הקסדצימלי ותווים מוסווים (Escaped Characters), כדי לעקוף מנגנוני הגנה בסיסיים. לאחר התקנת ה-Web Shell, הוא מסוגל להסתתר באמצעות החזרת הודעת שגיאה רגילה מסוג 404, אלא אם ניגשים אליו עם פרמטר סודי מתאים, שהיא תכונה המקשה על גילויו בבדיקות שגרתיות. החוקרים הבחינו גם בכך שתוקפים יוצרים חשבונות מנהל חדשים, במטרה לשמר גישה לאתר גם לאחר הפריצה הראשונית.
על פי דיווח של Cybernews, שרשרת התקיפה המלאה פותחה במהלך פרויקט מחקר באמצעות מודל GPT-5.6 Sol של OpenAI. על פי הדיווח, פיתוח הפרצה ארך כעשר שעות בלבד ועלות השימוש בבינה המלאכותית הסתכמה בכ-25 דולר. החוקר סיפר כי המודל התבקש לבצע ביקורת לקוד המקור של האתר במטרה לאתר חולשת Remote Code Execution (RCE) לפני אימות משתמש (Pre-Authentication), והצליח לזהות כמה חולשות נפרדות ולחבר אותן לשרשרת תקיפה מלאה.
האירוע ממחיש את אחד האתגרים המתפתחים בתחום הסייבר ובתחום הביטחון. תשתיות קריטיות, מערכות ממשלתיות ורשתות צבאיות נשענות במידה רבה על פלטפורמות מבוססות אינטרנט, ולכן היכולת לאתר ולנצל במהירות חולשות אבטחה הופכת לנושא בעל חשיבות אסטרטגית. בעוד שבינה מלאכותית יכולה להאיץ משמעותית את עבודתם של חוקרי אבטחה הפועלים להגנת מערכות, אותן יכולות בדיוק עשויות גם לקצר את פרק הזמן שבין גילוי חולשה לבין ניצולה בפועל. ככל שהמחקר המבוסס על בינה מלאכותית ימשיך להתקדם, ארגונים עשויים להידרש לקצר את זמני הפצת העדכונים ולחזק את מערכי הניטור הרציף, כדי לעמוד בקצב של איומי הסייבר המתקדמים.
