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Anthropic 揭露全球首例“AI 自主网络攻击”事件,约 30 家企业机构受影响(anthropometry)

admin4个月前 (12-01)软件评测17

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IT之家 11 月 14 日消息,Anthropic 今日发布报告,称其在 2025 年 9 月中旬发现了一起高度复杂的网络攻击案例,并确认攻击方大规模使用具备“智能体”能力的 AI 系统直接执行网络入侵。

Anthropic 表示,这起事件被认为是首次有文献记录的、由 AI 主导执行、且几乎无需人工参与的大规模网络攻击活动。

Anthropic 表示,其在例行监测中发现可疑迹象,进一步调查显示,该团队操控其 Claude Code 工具对约三十个全球目标发起尝试渗透,并在少部分案例中成功入侵受攻击对象包括大型科技公司、金融机构、化工制造企业和政府机构。

在调查的十天里,团队持续确定攻击范围、冻结相关账户、通知受影响组织,并与相关部门合作共享可操作情报报告指出,这次行动展示了 AI 智能体的潜在风险此类系统可长时间自主运行,以极少的人为干预完成复杂任务如果被用于恶意目的,将显著提升大规模网络攻击的可行性。

随着攻击手法迅速演进,团队称已扩大检测能力,并开发更完善的分类器用于识别恶意行为,同时探索更多侦测大规模分布式攻击的技术团队表示此次案例以公开方式分享,是为了协助产业界、政府和研究机构强化自身的网络防御,并承诺未来将持续发布类似报告。

报告称,这起网络攻击行动依赖多种过去一年才刚成熟的 AI 智能体特性,而攻击过程主要分为四大阶段:第一阶段,人类操作者挑选目标(如某企业或政府机构),并建立一套能在极少人工参与下自主入侵系统的攻击框架框架利用 Claude Code 作为自动化工具执行网络行动。

攻击者随后需诱使被严格训练避免有害行为的 Claude 参与攻击,他们通过“越狱”等手段,将攻击拆分为看似无害的小任务,让模型因缺乏完整上下文而执行此外,攻击者还让 Claude 误以为自己是某家合法网络安全公司的员工,用于防御测试。

第二阶段中,Claude Code 检查目标机构的系统与基础设施,并寻找价值最高的数据库其侦察速度远快于人类黑客团队,随后向操作者反馈摘要信息随后的阶段中,Claude 通过研究和编写攻击代码识别并验证漏洞。

攻击框架利用模型收集凭证(账号密码),并借此扩展访问权限,再从系统中提取大量私密数据并按情报价值分类模型还识别高权限账户、建立后门,并在极少人工监督下完成数据外传最终阶段,攻击者指示 Claude 生成完整的行动文档,包括被盗凭证和被分析系统的档案,协助框架规划下一阶段行动。

整体来看,攻击者利用 AI 完成了 80% 至 90% 的任务,人类仅在少数关键决策点介入(IT之家注:每轮约 4–6 次)模型在高峰期每秒发出多项请求,达到人类黑客难以匹敌的速度报告也指出 Claude 并非全然准确,有时会“幻觉式”地生成虚假凭证或误将公开信息当作机密资料,这仍是完全自主攻击的障碍。

报告显示,高级网络攻击的门槛已大幅降低,且这一趋势将持续具备智能体能力的 AI 系统可长期运行,完成原本需要整支资深黑客团队才能执行的任务,包括分析目标系统、生成攻击代码、处理大规模被盗数据等,甚至资源有限的组织也有能力发动此类行动。

Anthropic 团队指出,这次攻击比先前报告的“vibe hacking”更进一步,当时人类仍在频繁指导操作,而此次行动中人类介入大幅减少,而攻击规模却更大虽然调查仅能看到 Claude 的使用情况,但团队认为这项案例可能反映了其他前沿模型的类似趋势。

对于“若模型可被如此滥用,为何仍继续开发与发布?”这一问题,Anthropic 团队回应称,使模型具备执行攻击的能力,也正是其在网络防御中发挥关键作用的原因为了应对必然出现的复杂攻击,他们为 Claude 设计了多项安全防护,使其可协助专业团队侦测、阻断并准备未来版本的攻击。

他们的威胁情报团队也在本次调查中大量使用 Claude 处理庞大的数据量报告认为,网络安全已发生根本变化,并建议安全团队在安全运营中心自动化、威胁侦测、漏洞分析和事件响应等领域尝试使用 AI;同时呼吁开发者持续强化平台安全机制,以减少对抗性滥用风险。

随着更多攻击者采用类似技术,产业威胁情报共享、侦测方法改进与更强的安全控制变得愈发重要

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