Atacul nu a fost un maraton uman, ci o mașinărie de încercări. Agenți alimentați de modelele AI au scanat peste 1.200 de site-uri, au identificat puncte slabe ascunse și au continuat probe ore întregi până au găsit o cale de acces. Costul a fost de câteva mii de dolari în tokenuri, însă adevărata pierdere este modelul de atac automatizat care multiplică agresiunile.
Cercetătorul Snorre Fagerland de la NorFor a documentat o campanie din septembrie 2025 în care un atacator vorbitor de chineză a vizat peste 100 de companii, inclusiv Deere, SharkNinja și Cummins. O combinație între DeepSeek și Claude Code a testat site-uri din SUA, Canada, Australia și Japonia. În cazurile reușite, procesul a durat în jur de 23 de ore: scanare, pivot între resurse digitale, găsirea unui panou de control expus și exploatarea unei vulnerabilități subtile care a permis execuție de comenzi. Un set de tokenuri a costat aproximativ 5.000 de dolari; rezultatele au variat între furtul datelor de card și tentative de acces la platforme cripto.
Automatizarea schimbă prioritățile apărării: inventar complet al aplicațiilor și panourilor, scanare pentru panouri administrative expuse, monitorizare de trafic, limitare a ratei de solicitări, un WAF bine configurat, rotație și verificare a secretelor, logare centralizată și detectare comportamentală pentru activități automate persistente. Investiția în detecția prin AI și în practici convenționale de hardening este la fel de importantă ca gestionarea costurilor în cloud: atacatorii plătesc pentru acces, iar automatizarea le crește eficiența.
