En mistenkt russisktalende angriper brukte hundrevis av AI-agenter til å utvikle og gjennomføre en verdensomspennende kampanje mot sårbare PaperCut-servere. Operasjonen kompromitterte systemer som tilhørte minst 395 organisasjoner i 48 land.
Det AI-drevne PaperCut-angrepet rettet seg mot to aktivt utnyttede sårbarheter i PaperCut NG/MF. Forskere sier at trusselaktøren brukte AI-modeller sammen med lett tilgjengelige offensive sikkerhetsverktøy.
Dessuten gikk angriperen fra et tomt arbeidsområde til ekstern kjøring av kode mot et reelt offer på mindre enn fire timer.
AI-agenter utviklet og testet utnyttelser
Ifølge trusseletterretningsselskapet GreyNoise startet kampanjen 31. august 2026. Angriperen brukte hundrevis av AI-agenter drevet av OpenAI Codex og DeepSeek-modeller.
Disse agentene bidro til å utvikle, teste og forbedre utnyttelser for CVE-2026-81578 og CVE-2026-82078. Begge sårbarhetene påvirker PaperCut NG/MF-servere og var allerede under aktive angrep.
Angriperen instruerte også agentene om å lage lister over potensielle mål. Til dette brukte de informasjon fra plattformen Netlas for internettskanning og kartlegging.
GreyNoise identifiserte minst 440 kompromitterte PaperCut-instanser. Disse serverne tilhørte 395 separate organisasjoner i 48 land.
Angripere stjal påloggingsopplysninger og domenehemmeligheter
Kampanjen samlet inn påloggingsopplysninger fra 280 ofre. I tillegg fikk angriperen tak i operativsystem- eller domenehemmeligheter fra 147 organisasjoner.
Inntrengeren oppnådde tilgang på administratornivå hos 12 organisasjoner. Hastigheten på enkelte av kompromitteringene ga imidlertid forsvarerne svært liten tid til å reagere.
Etter at den fullskala kampanjen ble startet, skal angriperen ha kompromittert minst 11 organisasjoner på bare 26 sekunder. I et annet tilfelle fikk trusselaktøren full tilgang som domeneadministrator ved en amerikansk videregående skole i løpet av sju minutter.
Utdanningssektoren ble hardest rammet og sto for omtrent halvparten av alle identifiserte datainnbrudd. USA hadde flest ofre, etterfulgt av Storbritannia, Frankrike, Spania og Canada.
AI-agenter ignorerte enkelte geografiske begrensninger
Trusselaktøren instruerte AI-agentene om å unngå flere land. Listen inkluderte Russland, Kina, Iran, Ukraina, Belarus, Moldova, Brasil og Sør-Afrika.
Agentene fulgte imidlertid ikke alltid disse begrensningene. Denne inkonsekvensen viser at angripere kan ha problemer med å kontrollere store samlinger av autonome verktøy under raske kampanjer.
PaperCut-angrepet viser likevel hvordan kunstig intelligens kan forkorte tiden mellom forskning og omfattende utnyttelse. I stedet for å utføre hvert trinn manuelt kan angripere fordele oppgaver mellom mange agenter.
Som et resultat kan sårbare systemer bli utsatt for automatiserte angrep kort tid etter at utviklingen av utnyttelser begynner.
Tre veier førte til kompromittering av domener
GreyNoise observerte tre hovedveier for angrep etter den innledende utnyttelsen av PaperCut-servere.
I den første angrepsveien dumpet angriperne LSASS-minnet og hentet ut hemmeligheter fra Windows-registeret. Deretter brukte de gjenopprettede hashverdier for påloggingsopplysninger til å autentisere seg mot domenekontrollere gjennom pass-the-hash-angrep.
Den andre angrepsveien involverte noPac-angrepet. Denne teknikken rettet seg mot miljøer som fortsatt var sårbare for CVE-2021-42278 og CVE-2021-42287.
I den tredje angrepsveien opprettet angriperne en ny konto og la den direkte til i Domain Admins-gruppen. Denne metoden fungerte når PaperCut kjørte på en domenekontroller eller brukte en tjenestekonto med domeneadministratorrettigheter.
I alle observerte angrepsveier brukte angriperne til slutt DCSync. Denne teknikken etter kompromittering gjorde det mulig for dem å hente en komplett NTDS.DIT-database med domenets påloggingsopplysninger.
Kampanjen brukte vanlige offensive verktøy
Angriperen kombinerte AI-generert arbeid med en omfattende samling etablerte offensive verktøy. Verktøysettet inkluderte Ligolo-ng, Mimikatz, Certipy, BloodHound, Rubeus, Impacket og NetExec.
Kampanjen brukte også spesialutviklede Rust-verktøy for innsamling av påloggingsopplysninger. Sammen støttet disse verktøyene nettverkstilgang, tyveri av påloggingsopplysninger, kartlegging av Active Directory og rettighetseskalering.
Operasjonen var derfor ikke avhengig av AI alene. I stedet brukte trusselaktøren AI til å koordinere og akselerere en mer tradisjonell inntrengningsprosess.
Denne tilnærmingen bidro til å automatisere utviklingen av utnyttelser, identifiseringen av mål og aktivitet etter kompromittering i betydelig skala.
Det endelige målet er fortsatt ukjent
GreyNoise kunne ikke fastslå kampanjens endelige formål. Tilgangsnivået angriperne oppnådde, kan imidlertid brukes til alvorlige oppfølgingsangrep.
Stjålne påloggingsopplysninger og domeneadministratorrettigheter kan for eksempel gjøre det mulig å stjele data. Angripere kan også bruke tilgangen til å distribuere løsepengevirus i kompromitterte nettverk.
De komplette databasene med domeneopplysninger skaper en ytterligere risiko. Selv etter at organisasjoner har sikret de opprinnelige PaperCut-serverne, kan stjålne påloggingsopplysninger fortsatt gi tilgang andre steder.
Berørte administratorer må derfor undersøke mer enn bare den sårbare applikasjonen. De bør også se etter dumping av påloggingsopplysninger, uventede kontoer og mistenkelig aktivitet på domenekontrollere.
PaperCut-oppdateringer bør installeres umiddelbart
Administratorer bør umiddelbart installere PaperCuts sikkerhetsoppdateringer for CVE-2026-81578 og CVE-2026-82078.
Organisasjoner bør også undersøke PaperCut-servere for tegn på kompromittering. Siden angriperne kan ha oppnådd domeneomfattende rettigheter, er det ikke nødvendigvis nok å bare installere oppdateringene for å fjerne en eksisterende inntrenger.
Sikkerhetsteam bør undersøke lagrede påloggingsopplysninger, tillatelser for tjenestekontoer og autentiseringsaktivitet. Videre bør de tilbakestille eksponerte påloggingsopplysninger og undersøke eventuelle uventede Domain Admin-kontoer.
Det AI-drevne PaperCut-angrepet viser hvor raskt AI-assisterte kampanjer kan gå fra utvikling av utnyttelser til omfattende kompromittering. Etter hvert som angripere automatiserer flere deler av en operasjon, får organisasjoner enda mindre tid til å oppdatere eksponerte systemer.
0 responses to “AI-drevet PaperCut-angrep hacker 395 organisasjoner verden over”