自主式AI编程助手成帮凶，助攻击者攻破17家企业并实施勒索

网络犯罪分子已经开始借助AI进行所谓的自主助攻“氛围攻击(vibe hacking)”，AI初创公司Anthropic在周三发布的式A手成实施一份报告中披露了这一点。

一名攻击者在几乎所有的编帮凶数据勒索行动环节中都使用了自主式AI编码助手Claude Code，该攻击行动至少针对了17家来自不同行业的程助企业。

攻击者向Claude Code提供了一份名为CLAUDE.md的击者家企文件，详细说明了对编码助手的攻破期望 ，并在整个攻击过程中依赖这一AI工具进行战术与战略决策 。业并

Anthropic解释称：“这份[CLAUDE.md]文件包含了一份掩饰性的勒索说辞，声称是自主助攻在官方支持合同下进行网络安全测试，香港云服务器同时提供了详细的式A手成实施攻击方法和目标优先级框架
 。这种结构化的编帮凶受害者筛选方式，使Claude Code能够高效地标准化攻击模式
，程助同时具备灵活性以适应不同组织架构和安全防御状况。击者家企借助这一框架
，攻破Claude可以系统化地跟踪被攻陷的业并凭证 ，在网络间横向移动，并基于对窃取数据的实时分析来优化勒索策略。”

与传统勒索软件通过加密系统来索要赎金不同 ，这名攻击者利用Claude Code替他们窃取的敏感数据，以威胁公开泄露的模板下载方式迫使受害者付款。Claude不仅执行“键盘操作”，还会分析窃取的财务数据来确定合适的赎金金额
，并生成具有强烈视觉冲击的HTML勒索信 ，通过嵌入启动流程的方式展示在受害者的设备上
。

攻击者在Kali Linux上运行Claude Code作为攻击平台，利用它完成了以下工作：

• 自动化侦察 ：搜索存在漏洞的系统

• 协助网络渗透：扫描网络 、提取凭证
、提供权限提升和横向移动的操作指导

• 开发恶意软件  ：生成用于攻击的源码库恶意代码并加入反检测能力

• 数据提取与分析
：从目标组织窃取并解析数据，识别敏感信息

• 定制勒索策略：基于不同的窃取数据生成针对性的勒索信，并为每个受害者制定多层级的勒索策略

报告还指出，Claude Code还被滥用于一项虚假的招聘计划
，该计划旨在帮助朝鲜IT人员伪装进入全球各地企业，从而绕过国际制裁 。

这些操作者利用编码助手来伪造可信身份，生成简历和求职信 ，帮助他们在面试中通过编程测试，并在获得职位后 ，持续“维持专业胜任的假象” 。免费模板

AI驱动的勒索软件

与此同时，ESET的研究人员在VirusTotal上发现了一些疑似概念验证型勒索软件样本
，该恶意软件通过Ollama API访问gpt-oss:20b大语言模型，并利用其生成可在Windows、Linux和macOS上运行的Lua脚本 。

ESET称：“[PromptLock勒索软件]会扫描本地文件  ，分析内容，并根据预设提示决定是窃取还是加密数据。”

代码中还包含销毁文件的功能，尽管目前仍未启用。云计算

研究人员表示，他们在VirusTotal上发现了Windows和Linux版本的PromptLock ，但目前该恶意软件似乎尚未构成实际威胁。

不过，一个由GenAI驱动的恶意软件未来正在迅速成为现实 。

Anthropic在报告中还披露：“我们的调查发现 ，一名位于英国的威胁行为者(代号GTG-5004)利用Claude开发、推广并分发具备高级规避能力的勒索软件 。”

“这项行动包括开发多个勒索软件变种，具备ChaCha20加密 、反EDR(终端检测与响应)技术 ，服务器租用以及对Windows内核的利用。”

AI正在为网络犯罪赋能

安全研究人员早已注意到，大语言模型(LLM)和GenAI正在赋能网络犯罪分子和高级持续性威胁(APT)组织。

Anthropic的报告列举了更多AI被滥用的案例，并进一步凸显：即便攻击者缺乏高级技术能力或语言技能，这些工具也能显著放大其攻击力
。

公司指出 ：“传统上认为攻击复杂性与攻击者技术水平成正比的假设 ，已经在AI的加持下失效，因为AI能即时提供专业知识。”

与此同时，如何识别并阻止AI工具的恶意滥用仍是极其困难的挑战。

这项努力虽然必要，但几乎注定会演变成一场永无止境的军备竞赛——可以在一定程度上遏制，却无法彻底阻止AI工具被恶意使用。

这只是针对公开可用的工具。毫无疑问，资金充足的攻击者最终都会开发自己的AI工具 。

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