中国背景黑客利用AI发动史上首次针对台湾地区的“自主”网络攻击。

以色列安全公司 Dream 称,疑似中国背景的黑客用开源 AI 智能体系统,在七月初对台湾地区政府系统发动了可能是有记录以来首次全程自主的网络攻击,窃取超过 2500 份人事档案,并波及核安全机构与至少 7 家能源企业。

一句话看懂:以色列安全公司 Dream 称,疑似中国背景的黑客用开源 AI 智能体系统,在七月初对台湾地区政府系统发动了可能是有记录以来首次全程自主的网络攻击,窃取超过 2500 份人事档案,并波及核安全机构与至少 7 家能源企业。

事件核心:发生了什么

据 Dream 研究人员披露,这次攻击持续约四天,高峰期同时运行 8 个自主智能体。攻击系统先对 21 个政府系统完成测绘,再侵入用户账户并提取人事数据,最终至少 85 个账户被攻破,2500 多份人员记录外泄。研究人员在跟踪网络威胁行为者时发现了一个 160MB 的在线归档文件,内含 1395 个文件,显示该工具基于两个开源 AI 智能体系统——Hermes 和 OpenClaw——构建而成。这两个系统均可免费下载,本意是让大模型自主完成多步骤任务,并非为攻击而设计。

为什么重要

这次事件的核心冲击不在于“用 AI 攻击”本身,而在于攻击流程几乎不需要人工介入:系统能持续评估证据、排列攻击路径优先级,并在某个技术失效后,自动派另一个智能体去互联网搜索信息并开发替代方案。也就是说,攻击者用开源组件拼装出了一套能自行迭代策略的工具,而底层大模型的安全防护被“伪装成授权渗透测试”的方式绕开。这反映出两个趋势:开源 AI 智能体正在降低自主攻击工具的构建门槛;同时,仅靠模型层安全措施已不足以拦截复杂攻击流程,安全行业需要从工具链和运行环境层面重新思考防御。

对用户/开发者/创作者的影响

对开发者而言,Hermes 和 OpenClaw 这类开源智能体框架本身是通用工具,但这次案例说明,任何可让大模型执行多步骤操作的组件都可能被改造为攻击基础设施。企业在集成开源 AI Agent 时,应对日志记录、权限边界和外部调用行为做更严格审计,而不是只关注模型输出内容。对普通用户来说,此次攻击中 2500 多份人事档案泄露提醒我们:政府与能源系统一旦在 AI 辅助下被定向突破,个人数据暴露速度和规模可能超过传统攻击。目前公开信息显示,研究人员尚无法确定底层使用的是哪款大模型,这也意味着责任归属和防护加固都更加困难。

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值得关注的后续

第一,Dream 是否公布攻击归档文件的具体特征或 IoC,供安全社区复现和防御。第二,Hermes 和 OpenClaw 的维护者是否会针对这类滥用场景增加风控条款或技术限制。第三,台湾地区相关机构是否会披露此次事件的官方调查结果,以及后续是否会调整政府系统的 AI 工具使用政策。

来源:Slashdot

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