黑客利用开源AI渗透工具攻击19家机构，10家遭攻破

Palo Alto Networks 旗下威胁情报团队 Unit 42 近日发布报告指出，中文黑客组织利用开源 AI 渗透测试框架 Cairn，在两个月内针对至少 19 家组织发起了 25 次网络攻击行动，并成功渗透了其中 10 家机构，非法获取系统访问权限并窃取数据。

与此同时，赛门铁克（Symantec）与 Arctic Wolf Labs 也接连发布类似报告，揭示了攻击者正将原本用于安全防御测试的自动化 AI 工具武器化，用于攻击美国零售企业以及云端生产环境。

AI 智能体全程自主执行渗透任务

在 Unit 42 追踪的代号为 CL-STA-1238 的行动中，攻击者将开源渗透测试框架 Cairn 与中国的人工智能大语言模型智谱 GLM 及 DeepSeek 配合使用。操作者只需输入攻击目标和行动意图，AI 智能体便能自主完成规划、实施攻击并记录结果。

攻击目标中，有 7 家处于半导体与先进制造供应链，3 家属于国防或防务政策领域，另有 4 家为人权与民间社会团体。为了绕过大语言模型的安全限制，黑客在提示词前置中加入了虚假的中文免责声明，声称每次操作均为授权的安全测试，两个模型均未拒绝执行恶意任务。

在针对一家美国教师工会的攻击中，Cairn 框架成功获取并记录了超过 100 万名会员的信息、约 3.1 万条客户关系管理（CRM）联系人数据以及员工密码哈希值。在另一起针对行业标准制定机构的入侵中，攻击者甚至篡改了正在进行的标准投票文档。Unit 42 评估认为，整个多目标攻击行动很可能仅由一名操作者或极小规模的团队在短时间内独立完成。

利用 AI 生成脚本盘活受阻入侵

赛门铁克披露了另一起发生在 9 月的美国零售商入侵事件。起初，攻击者手动输入攻击指令，但因输入错误频繁被安全软件拦截杀除。

次日，攻击者转而使用冗长且毫无语法错误的 PowerShell 脚本，部分脚本中甚至包含形似大语言模型思维链的注释说明。在首次探测受害者的 SolarWinds Orion 监控软件后仅约 10 分钟，黑客便顺利在第二台服务器上执行命令。赛门铁克分析指出，攻击节奏表明现场有操作人员正将系统输出实时喂给 AI 工具辅助决策。自今年 5 月以来，该机构已调查了数十起涉及 AI 辅助的定向攻击。

面向云端环境的自动化攻击平台

Arctic Wolf Labs 的调查则发现，攻击者将基于开源项目 ARTEX 改写的中文 AI 渗透平台 AntiFox 部署在阿里云服务器上。该平台被用于在微软 IIS 服务器上植入 Web 脚本木马（Webshell），并利用有效身份凭据探测亚马逊 AWS 环境。

在一次入侵过程中，攻击者借助自动化工具在半小时内发起了数百次 API 请求，成功提取了生产环境数据。AWS 对此回应称，其核心云服务并未遭到入侵，运行状态完全符合设计，攻击者使用的是从客户被黑应用中非法窃取的有效访问凭据。

综合多家机构的分析，当前被 AI 工具利用的安全缺陷仍是弱密码、旧漏洞（CVE）等常见短板。安全研究人员指出，AI 并没有显著提升漏洞利用的技术复杂度，但极大地放大了攻击的规模与自动化执行效率。