Unit 42, het onderzoeksteam van Palo Alto Networks, waarschuwt voor een nieuwe aanvalstechniek genaamd phantom squatting. AI-modellen genereren volgens het onderzoek regelmatig webadressen die niet bestaan, waarna aanvallers deze domeinen kunnen registreren om verkeer van gebruikers en AI-systemen naar eigen infrastructuur te leiden. Het onderzoek wijst op risico’s voor phishing, malwareverspreiding en het onderscheppen van gegevens binnen software- en AI-workflows.
Unit 42, het onderzoeksteam van Palo Alto Networks, heeft onderzoek gedaan naar een fenomeen dat het bedrijf phantom squatting noemt. Daarbij verzinnen AI-modellen webadressen die lijken te horen bij bekende bedrijven, maar in werkelijkheid niet geregistreerd zijn. Aanvallers kunnen deze niet-bestaande domeinnamen vervolgens zelf claimen en zo verkeer van gebruikers of AI-systemen omleiden naar eigen infrastructuur.
Volgens Unit 42 neemt de kans op deze vorm van misbruik toe naarmate AI vaker wordt ingezet binnen softwareontwikkeling. Developers gebruiken AI-agents volgens het onderzoeksteam steeds vaker om documentatie, API-endpoints, webhooks en externe diensten op te zoeken. Autonome AI-agents kunnen daarbij zelf URL’s genereren, openen en verwerken, waardoor LLM’s een onderdeel worden van de software supply chain.
Unit 42 stelt dat deze ontwikkeling phantom squatting extra risicovol maakt. AI-modellen kunnen geloofwaardige maar niet-bestaande domeinnamen genereren voor bijvoorbeeld een bedrijfsportaal, API of onlinedienst. Registreert een aanvaller zo’n domein voordat het daadwerkelijk in gebruik wordt genomen, dan kan verkeer ongemerkt bij die aanvaller terechtkomen. Nieuw geregistreerde domeinen hebben nog geen reputatie of dreigingshistorie, waardoor ze volgens de onderzoekers vaak buiten beeld blijven van bestaande beveiligingssystemen.
Cijfers uit het onderzoek
Unit 42 analyseerde de output van twee LLM’s voor 913 internationale merken en voerde daarbij 685.339 URL-queries uit, goed voor 2,1 miljoen unieke URL’s. Van deze URL’s bleken er volgens het onderzoeksteam 13.229 kwaadaardig. Daarnaast trof Unit 42 ongeveer 250.000 door AI verzonnen domeinen aan die op het moment van onderzoek nog niet geregistreerd waren. Bij hogere creatieve instellingen van de onderzochte modellen genereerden deze aanzienlijk meer niet-bestaande domeinen, meldt het onderzoeksteam.
Unit 42 geeft aan het gebruik van dergelijke domeinen in meerdere sectoren 18 tot 51 dagen vóór registratie door aanvallers te hebben kunnen voorspellen. In een praktijkcase die het onderzoeksteam beschrijft, registreerde een aanvaller een domein dat Unit 42 23 dagen eerder al als risicovol had aangemerkt. De aanvaller zou vervolgens een AI-coding assistent hebben gebruikt om de phishingkit Montana Empire te ontwikkelen.
Advies aan organisaties
Traditionele beveiligingsmiddelen hebben volgens Unit 42 moeite met deze dreiging, omdat nieuw geregistreerde domeinen nog geen reputatie, historie of vermeldingen op blocklists hebben. Daardoor kunnen aanvallers tijdelijk buiten het zicht van detectiesystemen blijven.
Unit 42 adviseert organisaties om door AI gegenereerde URL’s niet automatisch te vertrouwen en domeinen en eigenaarschap onafhankelijk te verifiëren. Ook raadt het onderzoeksteam aan extra controles in te bouwen voordat AI-agents externe websites, downloads of API’s benaderen.
Palo Alto Networks is een aanbieder van cybersecurityoplossingen en -platforms op het gebied van network, cloud, security operations, AI en identity. Unit 42 is het onderzoeksteam van het bedrijf dat de threat intelligence levert voor de eigen platforms.
