JadePuffer agentic AI attacks target Azure, destroy cloud resources
BleepingComputer · 28 sept, 17:49
El grupo JadePuffer utiliza agentes IA para automatizar ataques contra inquilinos de Azure, realizando reconocimiento, robo de credenciales y destrucción de recursos en la nube. Microsoft Security Research documentó dos ataques en junio donde los actores borraron más de 100 cuentas de almacenamiento, Key Vaults, Function Apps, máquinas virtuales y App Services en un plazo de siete minutos. El grupo, rastreado como Storm-3168, aprovechó dos entidades de servicio comprometidas y también expandió sus objetivos hacia activos de IA, conjuntos de entrenamiento y bases de datos de vectores mediante una herramienta llamada EncForge.
Microsoft rastreó dos incidentes de JadePuffer (Storm-3168) en junio de 2026 donde los atacantes utilizaron dos entidades de servicio comprometidas, una para reconocimiento y descubrimiento de recursos, y otra para operaciones destructivas y recopilación de credenciales. Durante siete minutos de ataque destructivo, el grupo intentó eliminar recursos en más de 100 cuentas de almacenamiento y múltiples servicios, incluidas bases de datos SQL, aunque algunos permanecieron protegidos por bloqueos de recursos de Azure y protecciones a nivel de cuenta.
El grupo removió protecciones de backup y recuperación (bloqueos de Azure Site Recovery) para dificultar la restauración, un patrón operativo que sugiere intención de extorsión mediante ransomware. Aunque los intentos de eliminar bases de datos SQL fallaron por uso de versiones de API no compatibles, aproximadamente media hora después completaron más de 30 solicitudes para acceder a claves de cuentas de almacenamiento, la mayoría con éxito. Las credenciales de una entidad de servicio habían sido expuestas previamente en un repositorio público de GitHub.
Puntos clave
- JadePuffer utiliza agentes IA para automatizar toda la cadena de ataque desde reconocimiento hasta cifrado
- Atacó más de 100 cuentas de almacenamiento de Azure en siete minutos mediante dos entidades de servicio comprometidas
- Expandió objetivos a activos de IA, conjuntos de entrenamiento y bases de datos de vectores con herramienta EncForge
- Las credenciales del atacante aparecieron en un repositorio público de GitHub antes de los ataques
- Algunos recursos se protegieron mediante bloqueos de recurso de Azure y protecciones a nivel de cuenta
Figuras de la fuente
