SweetSpecter: চীনসংশ্লিষ্ট সাইবার তৎপরতা

এই ঘটনাবিশ্লেষণটি প্রথম প্রকাশিত হয় OpenAI-এর অক্টোবর ২০২৪⁠(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে) প্রতিবেদনে.

আমরা এমন কিছু অ্যাকাউন্ট শনাক্ত করে নিষিদ্ধ করেছি, যেগুলো একটি বিশ্বাসযোগ্য সূত্রের মূল্যায়ন অনুযায়ী সম্ভবত সন্দেহভাজন এক চীনভিত্তিক হামলাকারীর ছিল. তারা আক্রমণাত্মক সাইবার অভিযানে সহায়তার জন্য আমাদের মডেলগুলো ব্যবহারের চেষ্টা করছিল. একই সঙ্গে তারা আমাদের কর্মী ও বিশ্বের বিভিন্ন দেশের সরকারের বিরুদ্ধে লক্ষ্যভিত্তিক ফিশিং হামলা চালাচ্ছিল. প্রকাশ্যে SweetSpecter নামে চিহ্নিত এই হামলাকারীর তৎপরতা প্রথম নজরে আসে ২০২৩ সালে. আমাদের জানা মতে, যুক্তরাষ্ট্রভিত্তিক কোনো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রতিষ্ঠানকে তাদের লক্ষ্যবস্তু করার তথ্য এবারই প্রথম প্রকাশ্যে এসেছে. আগের প্রতিবেদনগুলোতে বলা হয়েছিল, তাদের তৎপরতা মূলত মধ্যপ্রাচ্য, আফ্রিকা ও এশিয়ার রাজনৈতিক সত্তাগুলোকে ঘিরে ছিল.

২০২৪ সালের মে মাসে একটি বিশ্বাসযোগ্য সূত্র আমাদের জানায়, তাদের নিরাপত্তা দল দেখেছে যে SweetSpecter আমাদের কয়েকজন কর্মীর দাপ্তরিক ও ব্যক্তিগত উভয় ইমেইল অ্যাকাউন্টে ক্ষতিকর ফাইল সংযুক্ত করে লক্ষ্যভিত্তিক ফিশিং ইমেইল পাঠাচ্ছে.

এসব ইমেইলে SweetSpecter নিজেকে ChatGPT ব্যবহারকারী হিসেবে পরিচয় দিয়ে লক্ষ্যবস্তু করা কর্মীদের কাছে সহায়তা চেয়েছিল. ইমেইলগুলোতে “some problems.zip” নামে একটি ক্ষতিকর ফাইল সংযুক্ত ছিল, যার ভেতরে ছিল একটি LNK ফাইল. এই ফাইলে এমন কোড ছিল, যা চালু হলে ব্যবহারকারীকে একটি DOCX ফাইল দেখাত. এতে ChatGPT‑এর বলে মনে হয় এমন বিভিন্ন ত্রুটি ও সেবাসংক্রান্ত বার্তা তালিকাভুক্ত ছিল. কিন্তু আড়ালে SugarGh0st RAT নামে পরিচিত উইন্ডোজের একটি ক্ষতিকর সফটওয়্যার ডিক্রিপ্ট হয়ে চালু হতো. ক্ষতিকর সফটওয়্যারটি এমনভাবে তৈরি, যাতে SweetSpecter আক্রান্ত কম্পিউটারের নিয়ন্ত্রণ নিতে পারে এবং ইচ্ছেমতো নির্দেশ চালানো, পর্দার ছবি তোলা ও তথ্য পাচারের মতো কাজ করতে পারে.

OpenAI-এর নিরাপত্তা দল এই লক্ষ্যভিত্তিক ফিশিং অভিযানে লক্ষ্যবস্তু হয়েছেন বলে ধারণা করা কর্মীদের সঙ্গে যোগাযোগ করে. তারা দেখতে পায়, বিদ্যমান নিরাপত্তাব্যবস্থা ইমেইলগুলোকে কর্মীদের দাপ্তরিক ইমেইল অ্যাকাউন্টে পৌঁছাতেই দেয়নি.

এই পুরো প্রক্রিয়ায় কর্মীদের অ্যাকাউন্ট দখলের ব্যর্থ চেষ্টাগুলো শনাক্ত করতে খাতের অংশীদারদের সঙ্গে আমাদের সহযোগিতা গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রেখেছে. এটি দেখায়, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগে অত্যন্ত দক্ষ হামলাকারীদের চেয়ে এগিয়ে থাকতে হুমকিসংক্রান্ত গোয়েন্দা তথ্য বিনিময় ও পারস্পরিক সহযোগিতা কতটা গুরুত্বপূর্ণ. বিনিময় করা তথ্য ও সম্মিলিত দক্ষতা কাজে লাগিয়ে আমরা আমাদের সম্পদ আরও ভালোভাবে সুরক্ষিত রাখতে পারি এবং এ ধরনের তৎপরতার সঙ্গে যুক্ত আমাদের প্ল্যাটফর্মের অ্যাকাউন্টগুলোর কার্যক্রম ব্যাহত করতে পারি.

এই অভিযানকে সহায়তাকারী বৃহত্তর অবকাঠামো বিশ্লেষণের সময় আমরা একগুচ্ছ ChatGPT অ্যাকাউন্ট খুঁজে পেয়ে সেগুলোর কার্যক্রম বন্ধ করি. এসব অ্যাকাউন্ট একই অবকাঠামো ব্যবহার করে প্রশ্নের উত্তর পেতে এবং স্ক্রিপ্ট লেখা ও নিরাপত্তা দুর্বলতা নিয়ে গবেষণার কাজ সম্পন্ন করতে চেষ্টা করছিল. আমরা এসব কথোপকথনকে LLM-সংক্রান্ত কৌশল, পদ্ধতি ও কার্যপ্রণালির সঙ্গে মিলিয়ে শ্রেণিবদ্ধ করেছি. মাইক্রোসফট এ বছরের শুরুর দিকে এগুলো MITRE ATT&CK^® কাঠামোতে যুক্ত করার প্রস্তাব দিয়েছিল. MITRE কাঠামোতে সাইবার হামলাকারীদের বাস্তবে ব্যবহৃত কৌশল ও পদ্ধতি নথিভুক্ত করা হয়. এই শ্রেণিবিন্যাস তুলে ধরার মাধ্যমে আমরা বৃহত্তর সাইবার নিরাপত্তা সম্প্রদায়কে পর্যবেক্ষিত কৌশল, পদ্ধতি ও কার্যপ্রণালি সম্পর্কে জানাতে এবং সাইবার প্রতিরক্ষা আরও কার্যকর করতে সহায়তা করতে চাই.

এসব কৌশল, পদ্ধতি ও কার্যপ্রণালির সঙ্গে মিলে যায়—এমন কিছু SweetSpecter তৎপরতার উদাহরণ নিচে দেওয়া হলো:

এই তদন্তজুড়ে আমাদের নিরাপত্তা দলগুলো হামলাকারীদের অ্যাকাউন্টের কথোপকথন বিশ্লেষণ, শ্রেণিবিন্যাস, অনুবাদ ও সারসংক্ষেপ করতে ChatGPT ব্যবহার করেছে. এর ফলে আমরা বিপুল পরিমাণ তথ্য থেকে দ্রুত প্রয়োজনীয় ধারণা পেয়েছি, আবার এই কাজে প্রয়োজনীয় সম্পদের ব্যবহারও যথাসম্ভব কম রাখতে পেরেছি. আমাদের মডেলগুলো আরও উন্নত হলে কর্মীদের কাছে পাঠানো ক্ষতিকর সংযুক্ত ফাইলগুলোর গঠন ও কার্যপদ্ধতি উন্মোচন এবং বিশ্লেষণ করতেও ChatGPT ব্যবহার করতে পারব বলে আমরা আশা করি.

আমাদের প্রথম হুমকি প্রতিবেদনের পর্যবেক্ষণের সঙ্গে মিল রেখে এবারও দেখা গেছে, আমাদের মডেল ব্যবহার করে অভিযান পরিচালনাকারীরা এমন কোনো নতুন সক্ষমতা বা দিকনির্দেশনা পেয়েছে বলে মনে হয়নি, যা তারা অন্যভাবে একাধিক উন্মুক্ত উৎস থেকে পেতে পারত না. হামলাকারীদের ক্ষতিকর ইমেইলগুলো কর্মীদের ইনবক্সে পৌঁছানোর আগেই আমাদের নিরাপত্তাব্যবস্থা আটকে দিয়েছে.