O framework DDQN-MLP usa um Double Deep Q-Network apenas durante o treinamento, para ponderar dinamicamente a importância de cada amostra com base em perda e confiança de predição, guiando um classificador MLP final que é o único componente mantido em produção. Avaliado com validação cruzada em 2.000 perfis executáveis de 30 famílias de ransomware, o sistema atinge 99,3% de acurácia e mantém robustez sob testes adversariais white-box.
Pesquisadores da CloudSEK e da Gambit Security encontraram um diretório aberto que expôs meses de atividade do grupo de ransomware Aurora usando o agente de código Cursor (rodando Claude Sonnet) para planejar e executar invasões completas contra pelo menos 10 organizações. O agente foi usado para escanear redes, montar ataques de relay NTLM e abuso de certificados, e orientar o operador em russo durante toda a cadeia de ataque. O caso mostra assistentes de codificação com IA sendo incorporados como copiloto operacional dentro de intrusões reais, não apenas para escrever malware previamente.
A Sysdig associou um segundo ataque contra o mesmo servidor Langflow ao grupo JADEPUFFER, já documentado anteriormente por operar ataques assistidos por agentes de IA. Desta vez o grupo implantou o ENCFORGE, um ransomware escrito em Go que criptografa seletivamente cerca de 180 tipos de arquivo ligados a infraestrutura de IA, como pesos de modelo, checkpoints PyTorch/TensorFlow, SafeTensors, arquivos GGUF e índices vetoriais FAISS. A entrada se deu pela CVE-2025-3248 (CVSS 9,8), uma falha no endpoint de validação de código do Langflow que permite execução arbitrária de Python sem autenticação.