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中國駭客將開源 AI 模型轉化為攻擊工具
💡了解廣泛可取得的 AI 模型如何降低跨境網路攻擊的門檻。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
據報中國駭客正將 DeepSeek 納入其作戰流程。
為什麼重要
AI 從業者應將模型的易取得性視為雙重用途的資安議題，而不只是生產力優勢。即使攻擊者使用相對基礎的模型，組織仍可能面臨更具規模的社交工程、偵察與自動化攻擊。
下一步行動
將 DeepSeek 與開源模型的濫用情境加入 MITRE ATLAS 威脅模型，並測試監控系統是否能偵測自動化偵察或網路釣魚內容。
誰應關注：Enterprise & Security Teams
關鍵要點
- •據報中國駭客正將 DeepSeek 納入其作戰流程。
- •其他開源 AI 模型也被用來支援網路攻擊。
- •這些活動凸顯基本且廣泛可取得的 AI 工具，可能擴大攻擊者在海外的觸及範圍。
🧠 深度解析
背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 9 個來源。
🔑 增強重點摘要
- •中國駭客已開發出如「Hermes Agent」與「OpenClaw」等近乎自主的駭客框架，能執行端對端的入侵行動，大幅降低人為干預需求。
- •2026年7月的一起攻擊行動中，駭客利用AI工具在四天內成功入侵至少85個台灣政府帳戶，並竊取超過2,500筆人事紀錄。
- •DeepSeek因其高性能、易於客製化以及相較於西方模型更寬鬆的安全防護機制，成為中國攻擊者首選的AI模型。
- •攻擊者透過將惡意指令偽裝成「授權滲透測試」或「壓力測試」活動，成功繞過AI模型的安全防護欄（Guardrails）。
- •除了DeepSeek外，Qwen、GLM、Kimi及MiniMax等大型語言模型也已被觀察到被用於支援攻擊者的偵察、漏洞識別及憑證竊取等全生命週期作業。
📊 競品分析▸ Show
| 模型名稱 | 特色 | 基準測試表現 | 安全防護機制 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek | 高度客製化、開源 | 極高（針對程式碼生成） | 較弱 |
| Qwen | 多模態能力強、生態系廣 | 優異 | 中等 |
| GLM | 長文本處理能力 | 高 | 中等 |
| Kimi | 長上下文窗口 | 高 | 中等 |
🛠️ 技術深入
- 攻擊框架整合：利用AI代理（AI Agents）自動化執行偵察任務，包括透過FOFA搜尋引擎進行目標枚舉。
- 攻擊生命週期自動化：AI模型被部署於漏洞識別、自動化生成攻擊程式碼（Exploit Code）以及憑證收集階段。
- 執行效率提升：AI整合使攻擊群組能同時對多個目標發動掃描，並在短時間內執行數千條指令。
- 繞過機制：透過提示詞工程（Prompt Engineering）將攻擊意圖包裝為合法的安全測試場景，誘使模型輸出惡意程式碼。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
網路攻擊將進入「自主化」時代
AI代理技術的成熟使得攻擊者能以極低的人力成本，實現大規模且持續性的自動化入侵。
防禦方將面臨「AI對抗AI」的軍備競賽
隨著攻擊者廣泛採用開源模型，防禦系統必須部署同樣強大的AI偵測機制，才能在攻擊速度與規模上與之抗衡。
⏳ 時間線
2026-07
中國駭客利用AI工具對台灣政府系統發動大規模攻擊，竊取大量人事資料。
2026-08
資安研究報告指出中國駭客攻擊量因整合開源AI模型而翻倍。
📎 來源 (9)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
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原始來源： Bloomberg Technology ↗
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