Incidente 1670: Según informes, el atacante utilizó el agente LLM para extraer información de una base de datos interna tras comprometer el cuaderno de Python de marimo.
Descripción: Según informes, un atacante no identificado utilizó un agente LLM durante una intrusión el 10 de mayo tras explotar una vulnerabilidad en un cuaderno Python de Marimo. El agente reutilizó credenciales de AWS obtenidas ilegalmente para conseguir una clave SSH, luego se conectó a través de un servidor bastión y extrajo el esquema y el contenido de una base de datos PostgreSQL interna. Sysdig atribuyó la secuencia de comandos posterior a la intrusión a la ejecución del agente en tiempo real, en lugar de a un script predefinido.
Entidades
Ver todas las entidadesAlleged: Large language model developers y AI agent system developers developed an AI system deployed by Threat actors , hackers , Cybercriminals , AI agent system deployers y Agentic threat actors, which harmed Victims of automated cybercrime , Enterprise IT systems , Amazon Web Services (AWS) customers , Information security y Privacy.
Sistemas de IA presuntamente implicados: AI agent systems , Large language models , Amazon Web Services (AWS) , Amazon Web Services (AWS) cloud infrastructure y marimo
Estadísticas de incidentes
ID
1670
Cantidad de informes
3
Fecha del Incidente
2026-05-10
Editores
Daniel Atherton
Informes del Incidente
Cronología de Informes
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Hallazgos clave
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Un agente LLM ejecutó las acciones posteriores a la intrusión en tiempo real, en lugar de utilizar un esquema predefinido. Esta es la primera intrusión impulsada por un agente de IA que el Equipo de Investigación de Amenaz…
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Nota del editor de AIID: Consulte la fuente original para obtener el informe completo.
Investigadores descubrieron una intrusión realizada por un agente de modelo de lenguaje grande (LLM) durante la fase posterior a la explotación. Según lo…
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Se ha detectado un atacante desconocido utilizando un agente de modelo de lenguaje grande (LLM) para realizar acciones posteriores a la intrusión tras obtener acceso inicial a través de la explotación de una red Marimo de acceso público med…
Variantes
Una "Variante" es un incidente de IA similar a un caso conocido—tiene los mismos causantes, daños y sistema de IA. En lugar de enumerarlo por separado, lo agrupamos bajo el primer incidente informado. A diferencia de otros incidentes, las variantes no necesitan haber sido informadas fuera de la AIID. Obtenga más información del trabajo de investigación.
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