Остальные примеры описаны кратко:

1. Разработка кем-то из, как утверждается, Великобритании сложного RaaS с консолью и разными свистелками и продажа его за 400-1200 долларов на хакерских форумах. Этот кто-то демонстрировал низкий уровень технической подготовки, но активно его маркетировал. О том, удалось ли кого-то успешно заразить, история умалчивает.
2. Некоторый называемый китайским трет-эктор применял Claude для атак на «критическую инфраструктуру Вьетнама». LLM применялась для исполнения техник из 12 (из 14) тактик MITRE ATT&CK.
3. Называемый северокорейским киберактор использовал Claude для помощи в атаках на разработчиков через фейковые интервью, применяя его в сценариях от создания фальшивых LinkedIn-профилей до упаковки малвари в NPM-пакеты.
4. Некоторый «говорящий на русском и английском» спец с глубокими познаниями в Windows internals, ассемблере и современных методах кибератак лил все эти свои познания в Claude, чтобы тот предоставлял ему техническую реализацию, которая уже через два часа после сессий с Claude всплывала на вирустотале. Что любопытно, исследователи обнаружили его с помощью своей privacy-preserving-аналитической тулы Clio, что вызывает некоторые вопросы о том, что такое privacy-preserving 🙃
5. Также описываются несколько фрод-кейсов: MCP для профилирования пользователей по слитым логам, обеспечение операционки кардеров и помощь в ведении горячих 🍆 диалогов в romance scams.

Отчет производит очень неоднозначное впечатление своим откровенно маркетинговым языком (AI transforms financial fraud operations by enabling sophisticated technical implementations – прочитав такое, прям хочется закупить токенов на Claude Code, если пример с корейцами вас не убедил). Кейсы (особенно связанные с полной автоматизацией целых стадий сложных целевых атак, а также активной помощью в эксплуатации/постэксплуатации и evasion) демонстрируют, что возможности фронтирных LLM в этой сфере растут. И если для простого пользователя мы имеем контроль с помощью privacy-preserving monitoring и constitutional classifiers, которые без специального промптинга зарубают даже относительно невинные сценарии, то для правительств продают «модели для обеспечения национальной безопасности» с «уменьшенным числом отказов» и «лучшим пониманием данных в сфере кибербезопасности». LLM вполне могут стать важным инструментом для разных трехбуквенных ведомств как в отражении атак, так и в их проведении – если, конечно, у них будет к ним доступ. Те, у кого не будет - будут сливать данные и TTP тем, у кого есть, причем в прямом эфире, или работать без ускорения, которое дают LLM.