Vedere Labs đã chỉ ra rằng Claude, một mô hình AI, có thể chuyển đổi một lỗ hổng thực thi mã từ xa (remote-code-execution exploit) từ bộ điều khiển logic lập trình (PLC) WAGO này sang một bộ khác. Các nhà nghiên cứu con người vẫn dẫn dắt quá trình này, chứng minh rằng trí tuệ nhân tạo đang trở thành một công cụ thực tế cho các cuộc tấn công mạng công nghiệp. Bản thử nghiệm khái niệm (proof-of-concept) đã trình diễn một lỗ hổng hoạt động chống lại lỗi tràn bộ đệm (buffer-overflow) trong máy chủ Nucleus FTP.

Tại sao điều này lại quan trọng

Các hệ thống điều khiển công nghiệp vận hành các nhà máy, nhà máy điện và các cơ sở xử lý nước. Một lỗ hổng cho phép kẻ tấn công thực thi mã trên PLC có thể phá hoại các quy trình, đánh cắp dữ liệu hoặc cài đặt các cửa hậu (backdoor) cố định. Bằng cách tự động hóa việc thích ứng lỗ hổng, AI làm giảm mức độ chuyên môn cần thiết để vũ khí hóa các lỗi như vậy, từ đó mở rộng nhóm các đối tượng tấn công tiềm năng.

Cách AI thực hiện

Nhóm Vedere đã kết hợp Claude với bộ công cụ dịch ngược mã nguồn (reverse-engineering) mã nguồn mở Ghidra. Họ đã yêu cầu AI phân tích shellcode của lỗ hổng gốc — một chương trình nhỏ chạy sau lỗi tràn bộ đệm — và viết lại nó để phù hợp với các hạn chế về firmware của một mẫu PLC khác. Claude đã:

  • Chỉnh sửa shellcode để vượt qua sơ đồ bộ nhớ (memory layout) của mục tiêu.
  • Thực hiện thực thi mã để gửi các gói tin mạng được tạo sẵn, chứng minh lỗ hổng hoạt động xuyên suốt từ đầu đến cuối.
  • Thử nhúng một mã độc điều khiển (command-and-control implant); lần chạy đó đã làm hỏng hoàn toàn (bricked) PLC, nhấn mạnh rủi ro của việc thử sai ở quy mô lớn.

Các nhà nghiên cứu vẫn điều phối quá trình, xác minh kết quả và xử lý lỗi phần cứng. Thí nghiệm cũng tiết lộ chi phí cao của các lệnh gọi API cần thiết cho việc phân tích và tạo mã.

Cảnh báo rộng hơn

Cả Cơ quan An ninh Cơ sở hạ tầng và An ninh mạng (CISA) và FBI đều đã cảnh báo rằng các kịch bản do AI tạo ra khiến các hệ thống điều khiển công nghiệp trở thành mục tiêu ngày càng hấp dẫn. Mối quan tâm chính là rào cản gia nhập đối với các cuộc tấn công tinh vi đang giảm xuống; những kẻ tấn công không có kỹ năng dịch ngược mã nguồn chuyên sâu giờ đây có thể dựa vào các trợ lý AI để tạo ra các lỗ hổng hoạt động được.

Các hạn chế và quan điểm phản biện

Thí nghiệm này không phải là một vũ khí sẵn có (turnkey weapon). Nó đòi hỏi một đội ngũ lành nghề để thiết lập các câu lệnh (prompts), tích hợp Ghidra và giải mã kết quả đầu ra. Việc vô tình phá hủy một PLC cho thấy quá trình này vẫn còn mong manh và dễ xảy ra lỗi. Chi phí tiêu thụ các API của mô hình ngôn ngữ lớn có thể ngăn chặn việc lạm dụng bừa bãi.

Những điều cần theo dõi

  • Các khuyến cáo liên tục từ các cơ quan an ninh mạng chính phủ khi các công cụ AI trở nên dễ tiếp cận hơn.

Trường hợp của Vedere Labs cho thấy rõ ràng rằng AI không còn là một công cụ hỗ trợ mang tính lý thuyết cho những kẻ tấn công — nó có thể chủ động viết lại mã độc cho các phần cứng mới, tái định hình hồ sơ đe dọa đối với các hệ thống công nghiệp quan trọng.