一句话看懂：台湾网络安全公司 TeamT5 监测发现，中国背景的黑客组织在引入 AI 工具辅助编程与攻击后，攻击数量翻倍有余；DeepSeek 因其低防护限制成为最常被利用的模型，Claude Code 与 ChatGPT 也出现在攻击链中。
事件核心：发生了什么
据台湾安全厂商 TeamT5 通过彭博社披露的数据，受国家支持的黑客组织在将 AI 用于日常任务与恶意软件开发后，攻击活动数量已增长至原先的两倍以上。TeamT5 首席分析师 Charles Li 指出，DeepSeek 之所以在黑客群体中流行，是因为它性能较强且网络安全护栏极少——这使其几乎可以被不受限制地用于生成恶意代码。
报告点名了多个组织及具体手法：Grimfengxi 使用 DeepSeek 编写漏洞利用代码；Huapi 使用的国产大模型很可能也是 DeepSeek；Teleboyi 则借助该平台收集 IP 地址并绘制域名图谱。至少一例攻击中出现了 ChatGPT 的身影——安全公司 CyCraft 发现黑客利用它构建了一个用于破解 Signal 数据库的解密模块。此外，TeamT5 还观察到名为 Slime22 的组织使用 Anthropic 的 Claude Code 在台湾某企业内部系统横向移动。
值得注意的是，英国 AI 安全研究所的同期研究显示，开源模型的网络攻击能力已出现大幅跃升，但在完全自主攻击场景下，仍落后于 Claude Mythos 等西方前沿闭源模型约数月时间。
为什么重要
这批证据将 AI 在网络安全领域的“双刃剑”效应具象化了：大模型不仅降低了恶意代码编写门槛，还显著提高了攻击者的产出效率，使“人海战术”式攻击变成“AI 规模化”攻击。此前行业担忧多停留在理论推演，TeamT5 提供了具体的组织、模型与工具链案例，使得安全围栏缺失的后果变得可审计、可追踪。
同时，该事件也揭示了一个现实的技术路线落差：当开源或低成本模型以“低防护”换取可用性时，闭源模型的 safety alignment 反而成为其在国家安全场景下的核心卖点。这对模型供应商（无论是国内还是海外）的 API 内容审核策略、红队测试强度以及开源权重发布政策，都会形成实质性的调整压力。
对用户/开发者/创作者的影响
对开发者而言，这一新闻提示：使用低成本、弱护栏的模型编写代码时，可能需要额外审查代码片段的用途，尤其当生成内容涉及网络请求、加解密或系统调用时。对正在选择 API 或开源模型的企业而言，“能力强的模型”与“安全可控的模型”之间需要重新权衡，安全审计日志应当成为选型指标之一。
AI 工具推荐
想把多个 AI 模型放在一个入口？
GamsGo AI 集成 ChatGPT、DeepSeek、Gemini、Claude、Midjourney、Veo 等常用模型，适合写作、绘图、视频和日常 AI 工作流。
推广链接：通过此链接购买，我可能获得佣金，不影响你的价格。
对普通用户而言，无需恐慌于个例，但应意识到大模型生成的代码并非天然中立工具。对内容创作者与 AI 应用运营者来说，如果在产品中集成了 DeepSeek 或类似开源模型，建议关注其内容安全接口的过滤能力，避免生成内容被自动化工具或第三方恶意调用。
值得关注的后续
第一，DeepSeek 等低护栏模型是否会因此加强输出过滤——如果收紧，其普及度与攻击利用频率之间的平衡将如何变化。第二，Anthropic 的 Claude Code 在国内外的企业级渗透测试、红队演练中被继续使用的频率，是否会促使官方推出更严格的 API 使用条款。第三，英国 AI 安全研究所关于“自主攻击能力差距缩短”的结论，是否会推动美国或欧盟出台针对开源模型出口与使用的进一步限制——目前公开信息显示，相关监管讨论尚未进入立法阶段。
