Chinese staatshackers gebruiken AI-tools vaker, en DeepSeek matcht nu Claude Opus

Wat is er gebeurd?

De Taiwanese cybersecurityfirma TeamT5 waarschuwt dat Chinese staatshackers hun aanvallen meer dan verdubbeld hebben sinds ze op grote schaal AI-modellen inzetten voor routinetaken en het bouwen van malware. Dat blijkt uit onderzoek dat via Bloomberg naar buiten kwam. Volgens hoofdanalist Charles Li grijpen hackgroepen daarbij vooral naar het Chinese model DeepSeek, “omdat het relatief krachtig is met heel weinig veiligheidsgrenzen”, zoals hij het verwoordt.

TeamT5 noemt concrete gevallen: de groep Grimfengxi gebruikte DeepSeek om code te schrijven waarmee kwetsbaarheden in software worden uitgebuit, de groep Huapi deed waarschijnlijk hetzelfde met een gelijkaardig Chinees model, en Teleboyi zette het model in om IP-adressen en domeinen van doelwitten in kaart te brengen. Ook westerse AI-tools blijken niet vrijuit te gaan: het beveiligingsbedrijf CyCraft vond bewijs dat aanvallers ChatGPT gebruikten om een onderdeel te bouwen dat een versleutelde Signal-database kon ontcijferen. Een groep genaamd Slime22 gebruikte dan weer Claude Code, de programmeertool van Anthropic, om zich door de systemen van een Taiwanees bedrijf te bewegen.

Waarom grijpen hackers net naar DeepSeek?

Het antwoord van TeamT5 is simpel: DeepSeek combineert behoorlijke prestaties met weinig ingebouwde beperkingen om misbruik te voorkomen. Andere AI-modellen bouwen doorgaans filters in die weigeren om bijvoorbeeld werkende aanvalscode te schrijven. Bij DeepSeek lijkt die drempel lager te liggen, wat het aantrekkelijk maakt voor wie kwaadaardige code wil produceren zonder daarvoor eigen technische kennis te hoeven opbouwen.

Een onderzoek van het Britse AI Safety Institute, aangehaald in de berichtgeving, toont dat de cyberdreiging van dat soort open modellen sterk is toegenomen. Voor volledig autonome aanvallen, waarbij een AI-model zelfstandig een hele inbraak uitvoert zonder tussenkomst van een mens, blijven die modellen wel nog enkele maanden achter op de meest geavanceerde westerse modellen zoals Claude Mythos van Anthropic. De bronnen geven geen onafhankelijke cijfers over hoeveel aanvallen het precies om gaat of hoe TeamT5 tot de verdubbeling komt, dat blijft dus voorlopig een claim van één beveiligingsbedrijf.

Hoe goed is het nieuwe DeepSeek-model eigenlijk?

Terwijl het ene rapport DeepSeek in verband brengt met cyberaanvallen, breidt het bedrijf zelf zijn modellenreeks uit. DeepSeek lanceerde V4 Flash Vision Exp, een kleinere variant binnen de V4-familie die volgens de eigen benchmarks in bijna alle tests beter scoort dan zijn voorganger en qua kwaliteit dicht bij Claude Opus 4.8 van Anthropic komt, een van de sterkere modellen net onder de topmodellen van dat bedrijf.

Het model telt 284 miljard parameters, verdeeld over ongeveer twintig kleinere onderdelen, en presteert vooral sterker in beeldgeneratie. Voorlopig is het enkel beschikbaar voor Chinese gebruikers via het eigen platform, maar DeepSeek maakte eerdere modellen doorgaans ook opensource beschikbaar, wat de drempel voor gebruik door bedrijven en particulieren wereldwijd verlaagt. Belangrijk om te onthouden: de vergelijking met Claude Opus komt van benchmarks die DeepSeek zelf aanhaalt, een onafhankelijke bevestiging van die cijfers staat niet in de bronnen.

Wat betekent dit voor Vlaamse bedrijven?

De combinatie van beide verhalen is veelzeggend voor wie AI-tools overweegt voor de eigen zaak. Chinese modellen zoals DeepSeek worden goedkoper en krachtiger, en dat maakt ze aantrekkelijk voor bedrijven die kosten willen drukken. Diezelfde eigenschappen, weinig beperkingen en lage kosten, maken het model tegelijk populair bij criminelen en statelijke actoren.

Voor een kmo die overweegt een goedkoop Chinees model in te zetten voor bijvoorbeeld klantenservice of contentgeneratie, is dat geen reden tot paniek, maar wel een aanleiding om na te denken over waar gegevens naartoe gaan en welke controles een leverancier inbouwt. De ontwikkeling van dit soort modellen gebeurt vaak via distillatie, een techniek waarbij een nieuw model leert van de output van een bestaand groter model. Dat is niet verboden, maar wel omstreden, en het speelt mee in de bredere discussie over privacy en geopolitieke gevoeligheden rond Chinese AI-technologie.