Microsoft Threat Intelligence gần đây đã phát hiện và chặn một chiến dịch lừa đảo (phishing) đánh cắp thông tin xác thực, có khả năng đã sử dụng AI để tạo mã độc nhằm che giấu hành vi và lẩn tránh các hệ thống phòng thủ truyền thống. Với sự trợ giúp của một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), kẻ tấn công đã che giấu mã độc trong một tệp SVG, sử dụng các thuật ngữ kinh doanh và cấu trúc phức tạp để ngụy trang.
Cuộc tấn công này, dù có quy mô hạn chế và chủ yếu nhắm vào các tổ chức tại Mỹ, là một ví dụ điển hình cho xu hướng tội phạm mạng tận dụng AI để tăng hiệu quả và tính tàng hình. Vụ việc nhấn mạnh sự cần thiết của việc các đội ngũ bảo mật phải hiểu và dự đoán các mối đe dọa do AI điều khiển, đồng thời cho thấy các hệ thống phòng thủ dựa trên AI vẫn có thể phát hiện và ngăn chặn hiệu quả những kỹ thuật mới này.
Phân tích chiến dịch lừa đảo bằng file SVG
Vào ngày 18 tháng 8 năm 2025, Microsoft Threat Intelligence đã phát hiện một chiến dịch phishing sử dụng tài khoản email của một doanh nghiệp nhỏ đã bị xâm nhập để phát tán email độc hại. Kẻ tấn công sử dụng kỹ thuật tự gửi email (địa chỉ người gửi và người nhận trùng khớp) và ẩn các mục tiêu thực sự trong trường BCC để cố gắng vượt qua các cơ chế phát hiện cơ bản. Nội dung email được tạo ra để trông giống một thông báo chia sẻ tệp.
Đính kèm email là một tệp có tên 23mb – PDF- 6 pages.svg, được thiết kế để trông giống một tài liệu PDF hợp lệ mặc dù phần mở rộng là SVG. Tệp SVG (Scalable Vector Graphics) hấp dẫn kẻ tấn công vì chúng dựa trên văn bản và có thể lập trình, cho phép nhúng JavaScript và nội dung động khác. Điều này giúp chúng có thể phân phối các payload (tải trọng độc hại) tương tác mà trông có vẻ lành tính với cả người dùng và nhiều công cụ bảo mật.
Khi được mở, tệp SVG chuyển hướng người dùng đến một trang web yêu cầu họ hoàn thành CAPTCHA để xác minh bảo mật, một chiến thuật tâm lý xã hội phổ biến để xây dựng lòng tin. Sau bước CAPTCHA, chiến dịch rất có thể sẽ hiển thị một trang đăng nhập giả mạo để thu thập thông tin xác thực của người dùng.
Kỹ thuật ẩn mình bằng thuật ngữ kinh doanh do AI tạo
Phân tích mã SVG cho thấy một phương pháp obfuscation (che giấu mã) độc đáo. Thay vì mã hóa, kẻ tấn công đã sử dụng ngôn ngữ liên quan đến kinh doanh để ngụy trang hoạt động độc hại theo hai cách:
Thứ nhất, mã SVG được cấu trúc để trông giống một bảng điều khiển phân tích kinh doanh. Nó chứa các yếu tố của một “Bảng điều khiển hiệu suất kinh doanh” giả mạo, bao gồm các thanh biểu đồ và nhãn tháng. Tuy nhiên, tất cả các yếu tố này đều được làm cho vô hình bằng cách đặt độ mờ (opacity) bằng 0 và màu nền trong suốt. Đây là một mồi nhử để đánh lừa những người kiểm tra tệp.
Thứ hai, payload độc hại được mã hóa bằng một chuỗi dài các thuật ngữ kinh doanh. Các từ như revenue, operations, risk, shares được nối lại với nhau trong một thuộc tính ẩn của một phần tử vô hình trong SVG.
Một đoạn mã JavaScript nhúng sau đó sẽ xử lý chuỗi từ này, ánh xạ các cặp hoặc chuỗi thuật ngữ kinh doanh thành các ký tự hoặc lệnh cụ thể để tái tạo lại chức năng độc hại, bao gồm chuyển hướng trình duyệt, lấy dấu vân tay trình duyệt (browser fingerprinting) và theo dõi phiên làm việc.
Dùng AI để phân tích mã độc do AI tạo
Microsoft đã sử dụng Security Copilot để phân tích tệp SVG và đánh giá liệu nó có phải do AI tạo ra hay không. Security Copilot kết luận rằng mã này rất có thể là mã tổng hợp được tạo bởi một LLM, dựa trên mức độ phức tạp và dài dòng hiếm thấy trong các kịch bản viết tay.
Security Copilot đã chỉ ra năm dấu hiệu chính:
- Đặt tên dài dòng và dư thừa: Tên hàm và biến theo một khuôn mẫu nhất quán gồm các thuật ngữ tiếng Anh mô tả được nối với các chuỗi thập lục phân ngẫu nhiên (ví dụ:
processBusinessMetricsf43e08).
- Cấu trúc module và được thiết kế quá mức cần thiết: Mã có cấu trúc module cao, phân tách rõ ràng các chức năng và lặp lại các khối logic tương tự, một đặc điểm của đầu ra từ LLM.
- Bình luận chung chung: Các bình luận dài dòng, chung chung và sử dụng ngôn ngữ kinh doanh trang trọng, là một dấu hiệu của tài liệu do AI tạo ra.
- Kỹ thuật che giấu theo công thức: Các kỹ thuật obfuscation được triển khai một cách kỹ lưỡng và theo công thức, phù hợp với phong cách của mã do AI tạo.
- Sử dụng CDATA và khai báo XML bất thường: Mã SVG bao gồm cả khai báo XML và một script được bọc trong CDATA, điều này thường thấy ở mã do LLM tạo ra để trông “chuẩn kỹ thuật” nhưng không cần thiết cho cuộc tấn công.
AI phòng thủ vẫn hiệu quả
Dù kẻ tấn công sử dụng AI, Microsoft Defender for Office 365 vẫn chặn thành công chiến dịch này. Hệ thống phòng thủ của Microsoft sử dụng AI và machine learning để phát hiện các mẫu tấn công trên nhiều phương diện, không chỉ dựa vào payload.
Các tín hiệu giúp phát hiện cuộc tấn công này bao gồm:
- Cơ sở hạ tầng tấn công: Đặc điểm tên miền đáng ngờ, hành vi hosting.
- Chiến thuật, kỹ thuật và quy trình (TTPs): Sử dụng chuyển hướng, cổng CAPTCHA, theo dõi phiên.
- Chiến lược mạo danh: Giả vờ chia sẻ tài liệu.
- Ngữ cảnh và mẫu gửi tin nhắn: Email tự gửi, sử dụng BCC, hành vi người gửi/người nhận không khớp.
Những tín hiệu này phần lớn không bị ảnh hưởng bởi việc payload được viết bởi người hay LLM. Trên thực tế, việc che giấu bằng AI còn tạo ra các “hiện vật tổng hợp” mới (như tên dài dòng, logic dư thừa) có thể trở thành tín hiệu phát hiện mới.
Khuyến nghị cho doanh nghiệp
Microsoft khuyến nghị các biện pháp sau để chống lại các mối đe dọa phishing, bao gồm cả những mối đe dọa sử dụng mã do AI tạo ra:
- Xem lại các cài đặt được đề xuất cho Exchange Online Protection và Microsoft Defender for Office 365.
- Bật tính năng Safe Links để quét và xác minh URL tại thời điểm nhấp chuột.
- Bật tính năng Zero-hour auto purge (ZAP) để tự động cách ly các email độc hại đã được gửi đến hộp thư.
- Khuyến khích người dùng sử dụng các trình duyệt hỗ trợ Microsoft Defender SmartScreen để chặn các trang web độc hại.
- Bật tính năng bảo vệ dựa trên đám mây (cloud-delivered protection) trong phần mềm chống virus để đối phó với các công cụ và kỹ thuật tấn công đang phát triển nhanh chóng.
- Triển khai các phương thức xác thực chống lừa đảo (phishing-resistant authentication).
- Sử dụng Entra ID Conditional Access để yêu cầu xác thực mạnh cho các ứng dụng quan trọng.
