Beobachtungen
Im Zeitraum vom 11. Januar bis zum 18. Februar 2026 registrierten Threat-Intelligence-Analysten von Amazon AWS eine weltweite Kompromittierung von über 600 FortiGate-Edge-Geräten. Die strukturelle Besonderheit dieses Vorfalls besteht in der weitreichenden und systematischen Nutzung kommerzieller generativer KI-Dienste durch die Angreifer. Diese KI-Modelle fungierten als technologischer Multiplikator, um eine limitierte technische Expertise zu kompensieren und die Angriffsphasen zu automatisieren. Es wurden dabei keine unbekannten Schwachstellen oder komplexe Exploits eingesetzt. Der Initialzugang resultierte ausschließlich aus der Ausnutzung unzureichend konfigurierter Perimetersysteme.
Methoden
Der initiale Zugangsvektor beschränkt sich auf exponierte Management-Schnittstellen der FortiGate-Appliances, welcheunmittelbar aus dem öffentlichen Internet erreichbar sind. Die Authentifizierung wird durch das Ausnutzen schwacher Anmeldeinformationen in Kombination mit einer fehlenden Multi-Faktor-Authentifizierung umgangen.
Nach erfolgreicher Erstkompromittierung werden AI-Modelle eingesetzt, um Skripte für die Netzwerkerkundung und Post-Exploitation-Werkzeuge zu generieren. Die Angreifer exfiltrieren die Gerätekonfigurationen der Appliances, um gespeicherte Anmeldeinformationen im Klartext sowie Passwort-Hashes zu extrahieren. Im Rahmen der Ausbreitung liegt der Fokus auf der Übernahme der Active-Directory-Infrastruktur sowie der Identifikation und Kompromittierung von Backup-Systemen. In Umgebungen mit etablierten Defense-in-Depth-Architekturen bricht die Angriffskette jedoch häufig ab.
Attribution
Obwohl bei der initialen Betrachtung derartiger Vorfälle häufig auf opportunistische, profitorientierte Gruppierungen geschlossen wird, erfordert die aktuelle Bedrohungslandschaft eine andere Attribution. Es ist von enormer Bedeutung, dem Trugschluss entgegenzuwirken, der Einsatz generativer KI zur Angriffsskalierung auf Akteure mit geringem Qualifikationsniveau beschränkt.
Googles Threat Intelligence belegt, dass staatliche Akteure generative KI-Modelle zunehmend als integralen Bestandteil ihrer vollumfänglichen Angriffsketten einsetzen. Googles Beobachtungen zeigen die systematische Nutzung von LLMs durch staatlich gelenkte Gruppierungen – darunter Akteure mit Verbindungen in den Iran (z. B. APT42), nach Nordkorea (z. B. UNC2970) und nach China (z. B. APT31). Diese APT-Gruppen nutzen KI-Dienste hochgradig zielgerichtet zum Beispiel zur Synthese von Open-Source Intelligence, zur detaillierten Profilierung von Hochwertzielen, zur Automatisierung von Schwachstellenanalysen sowie zur Generierung von Social-Engineering-Szenarien. Die signifikante Effizienzsteigerung durch KI ermöglicht es diesen Entitäten, ihre Aufklärungsphasen und Post-Exploitation-Aktivitäten zu beschleunigen und zu verschleiern. Folglich müssen Abwehrstrategien zwingend berücksichtigen, dass hinter der Methodik skalierter, KI-gestützter Angriffe auch ressourcenstarke, staatliche Akteure mit weitreichenden Spionage- und Sabotagezielen operieren können.
Empfehlungen
Zur Abwehr derartiger Bedrohungen und zur Wiederherstellung eines resilienten Netzwerkperimeters wird die Evaluierung und Umsetzung der folgenden technischen und organisatorischen Maßnahmen empfohlen:
- Sperrung exponierter Schnittstellen: Administrations-Interfaces (WebUI, CLI/SSH) von Netzwerkkomponenten sollten nicht aus dem Internet erreichbar sein.
- MFA-Pflicht: Die Implementierung einer Multi-Faktor-Authentifizierung ist für administrativen Zugriffe obligatorisch und auf Netzwerkebene umzusetzen.
- Credential Hygiene: Anmeldeinformationen für Service-, LDAP- und Administrationskonten, die in Edge-Geräten hinterlegt sind, müssen bei Verdacht auf eine Exposition umgehend rotiert werden. Es gilt das Least-Privilege-Prinzip.
- Härtung von Backup-Systemen: Die Backup-Infrastruktur ist durch strikte Netzwerksegmentierung, dedizierte Authentifizierungsdomänen und die Implementierung von Offline-Speicherungen gegen unautorisierten Zugriff zu härten.
- Anomalieerkennung: Eine kontinuierliche verhaltensbasierte Überwachung (SIEM/UEBA) des Active Directory auf untypische Authentifizierungsvorgänge sowie laterale Bewegungsanomalien ausgehend von den Perimeter-Systemen wird zur frühzeitigen Detektion kompromittierter Netzsegmente dringend empfohlen.
AWS stellt einen ausführlichen Bericht sowie Indicators of Compromise (IOCs) zur Verfügung. Wir raten daher allen Stellen, die die betroffenen FortiGate-Geräte einsetzen, zur Prüfung der eigenen Systeme auf Betroffenheit anhand der zur Verfügung gestellten IOCs.