【安全圈】黑客利用 Claude 和 ChatGPT 入侵多家墨西哥政府機構

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黑客

一名威脅行為體在高度復雜的網絡攻擊中入侵九家墨西哥政府機構，竊取數億公民記錄。

該活動從2025年12月底持續至2026年2月中旬，凸顯了現代威脅格局的危險轉變。

Gambit Security研究人員近期發布完整技術報告，詳細說明攻擊者如何依賴兩大商業人工智能平臺。報告最初延遲發布，以便受影響機構完成事件響應工作。

AI模型驅動入侵

攻擊者使用Anthropic的Claude Code和OpenAI的GPT-4.1，不僅用于規劃，更作為核心運營工具大幅加速攻擊。

據恢復的取證證據，Claude Code在入侵期間生成并執行了約75%的所有遠程命令。

在實時受害者基礎設施的34個活躍會話中，黑客記錄了1088個獨立提示。這些提示轉化為5317個AI執行命令，顯示AI深度集成至利用階段。

同時，攻擊者利用OpenAI的GPT-4.1進行快速偵察和數據處理。黑客開發了自定義的17550行Python腳本，設計用于將受損服務器收集的原始數據直接通過OpenAI API傳輸。

該自動化系統分析了305臺內部服務器的信息，快速產生2597份結構化情報報告。通過自動化數據分析階段，單一操作者成功處理了傳統上需要整個團隊才能完成的情報量。

人工智能的整合使攻擊者能在數小時而非數天內將陌生網絡轉化為已繪制目標�；謴筒牧巷@示攻擊者擁有超過400個自定義攻擊腳本。

此外，黑客使用AI快速開發20個針對性利用程序，瞄準20個特定通用漏洞披露（CVE）。這種高速能力壓縮了攻擊時間線，使威脅行為體在標準檢測和響應窗口內運作。

發現更多

盡管活動中使用了先進方法，但實際利用的漏洞極為常規。目標政府機構存在基本安全缺口，使攻擊者獲得初始訪問權限并橫向移動。

根本問題可通過標準安全控制解決，凸顯關鍵任務基礎設施中技術債務的嚴重累積。

雖然人工智能顯著降低了執行廣泛網絡攻擊的成本和復雜性，但防御策略仍植根于基礎安全實踐。

組織必須緊急修補未修補軟件并實施嚴格的憑證輪換策略。強制執行網絡分段也至關重要，以限制邊界被突破后的橫向移動。

最后，部署強大的端點檢測和響應工具是必要的，以便在數據外泄發生前識別這些快速壓縮的攻擊時間線。

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