IoT-botnät byggt med hjälp av LLM levererat med AI:ns säkerhetsfriskrivningar intakta

Cybersäkerhetsforskare hos Palo Alto Networks ↗ 5.00% har avslöjat ett tidigare odokumenterat IoT-botnät-ramverk kallat TuxBot v3 Evolution som byggdes med omfattande hjälp från en stor språkmodell (LLM) – och levererades med LLM:ens säkerhetsfriskrivning fortfarande inbäddad i varje källkodsfil.

Ett AI-byggt botnät med AI-introducerade buggar

Unit 42, Palo Alto Networks hotunderrättelseteam, publicerade sina resultat på måndagen och avslöjade ett modulärt botnät-ramverk som kan korskompilera för 17 CPU-arkitekturer, från ARM och MIPS till PowerPC och RISC-V. Ramverket inkluderar en C-baserad bot-agent, en Go-baserad kommando- och kontrollserver med en DDoS-for-hire-panel, en anpassad exploit-virtuell maskin och Docker-baserad testinfrastruktur.unit42.paloaltonetworks

Forskarna återskapade hela källkoden, kompilerade binärfiler och 254 automatiserade DDoS-benchmark-rapporter, vilket visar aktiv utveckling och testning fram till början av 2026. Boten utför brute-force mot Telnet-åtkomst med hjälp av 1 496 inloggningsuppgifter och innehåller exploit-kod som riktar sig mot mer än 30 IoT-enhetsfamiljer.mallory+1

Unit 42 bedömde ramverket som "ungefär 70 % funktionellt", med kärnkapaciteter – skanning, brute-forcing av inloggningsuppgifter, persistens, krypterad C2-kommunikation och DDoS-exekvering – som alla fungerar. De delar som misslyckas kan nästan helt spåras till LLM-genererad kod som utvecklaren aldrig granskade.securityaffairs+1

LLM-en lämnade sina fingeravtryck överallt

Bevisen för LLM-inblandning är omfattande. Rå "chain-of-thought"-resonemang lämnades ordagrant i källkodsfilernas kommentarer genom hela kodbasen, inklusive rader som "// I created them so I should know?" och "// Wait, where is the command?" – en LLM som berättar om sin egen förvirring, bevarad i ett fungerande botnät. Var och en av de cirka 60 C-källkodsfilerna bär en identisk rubrik som varnar för att "denna kod är endast för utbildningsändamål och auktoriserad säkerhetsforskning".unit42.paloaltonetworks+1

Det mest konsekventa LLM-felet finns i C2-autentiseringsmodulen. Utvecklaren bad om Argon2id-lösenordshashning. LLM-en kunde inte importera rätt bibliotek, föll tillbaka på SHA-256-loopar som liknar PBKDF2, men behöll Argon2id-kommentarerna, konstanterna och utdataformatet intakt – en hallucination levererad som produktionskod.securityaffairs+1

En XOR-nyckel-felmatchning som introducerades under utvecklingen bryter IRC-fallback C2-kanalen, fyra exploit-nyttolaster och HTTP-polling. En anpassad exploit-virtuell maskin startar aldrig eftersom Go-kompilatorn skriver ett fil-magiskt värde medan C-runtime förväntar sig ett annat.unit42.paloaltonetworks

Ett åtgärdbart hot kopplat till ett känt ekosystem

Unit 42 varnade för att buggarna är lätta att korrigera. "Vi kunde fixa dessa problem med en handfull LLM-assisterade prompter", skrev forskarna och tillade att sex nya produktionskompilerade prover dök upp i april 2026, vilket tyder på att en mer polerad version sannolikt redan existerar.securityaffairs+1

Delad infrastruktur kopplar TuxBot till Keksec-ekosystemet, en grupp känd för att köra flera IoT-botnät-varianter parallellt. En dropper-server på FlokiNET, en Island-baserad "bulletproof"-hosting-leverantör, betjänar både TuxBot-nyttolaster och Kaitori v3.9-binärfiler, medan utvecklarens Git-logg läckte ett värdnamn kopplat till en iransk-hostad maskin.unit42.paloaltonetworks+1

Utvecklingstidslinjen sträcker sig tillbaka till januari 2025, då utvecklaren klonade det open source-baserade MHDDoS-verktygspaketet från GitHub. "En fullt fungerande version av detta ramverk är inte en teoretisk oro, utan ett troligt hot", avslutade Unit 42.unit42.paloaltonetworks