中国黑客借DeepSeek扩大网络攻击规模
Nashnova编辑部
台湾研究机构TeamT5报告称，中国关联黑客组织将DeepSeek整合进攻击流程后，攻击频次超过此前两倍——开源AI正在把网络攻击的成本和门槛同时压低。
为什么偏偏是DeepSeek？
黑客选工具的逻辑很直接：性能够用、安全护栏几乎没有、运行成本低。
这意味着→ DeepSeek的"弱防护"在正常用户眼里是缺陷，在黑客眼里反而是核心卖点。
西方模型（如ChatGPT、Claude）性能更强，但安全护栏严格，绕过需要额外精力——黑客算的是"投入产出比"。
月之暗面的Kimi K3能力更强，但运行成本太高，目前尚未记录到被用于攻击的案例。
这些黑客具体怎么用DeepSeek？
DeepSeek已被嵌入攻击链的多个阶段：侦察、漏洞利用代码生成、目标信息收集。
具体案例：「Grimfengxi」用DeepSeek生成漏洞利用代码；「Huapi」用一款疑似DeepSeek的模型攻击了台湾企业的电子邮件系统。
「Teleboyi」组织借助DeepSeek从互联网收集1000个IP地址，并对目标公司域名进行映射。
用大白话说＝ 以前黑客做这些工作靠人力一步步写脚本，现在让AI代劳，速度和规模直接翻倍。
西方AI工具就安全吗？
并不安全——部分中国黑客同样在用ChatGPT和Claude。
网络安全公司CyCraft披露：一家销售黑客软件的企业在攻击西方智库时，用ChatGPT帮助构建解密模块，目标是破解从被入侵电脑中窃取的Signal数据库。
更值得警惕的是Anthropic的案例：黑客组织「Slime22」用Claude Code在台湾科技公司内部系统中横向移动，手法是伪装成执行安全测试的工程师，绕过了Claude的安全护栏。
这反映出 即使有严格护栏的西方模型，在面对有经验的攻击者时也并非无懈可击。
背后还有什么产业链？
研究人员发现了一个公开云盘，存有数千张中文截图，揭示出一条黑客工具的商业化供应链。
一家约10人的小型初创企业在开发黑客工具并对外销售，定价30万–50万元人民币（约4.45万–7.4万美元），客户包括至少四个独立黑客组织。
其中一个客户组织的活动与美国司法部认定的、由中国政府支持的「Mustang Panda」存在重叠。
用大白话说＝ 网络攻击不只是国家行为，它已经有了"开发商—经销商—客户"的商业模式。
这对防御方意味着什么？
开源AI模型持续降低攻击门槛，攻击的成本更低、规模更大、速度更快。
这意味着→ 企业和政府机构面对的不再是少数高水平黑客，而是被AI工具"武装"过的大量中等水平攻击者。
Anthropic去年曾披露一起标志性事件：中国国家支持的黑客用Claude Code自主对30个实体发动攻击，被定性为首例有记录的大规模无需人工干预的网络攻击。
如何应对AI赋能的低成本规模化攻击，正成为安全领域最紧迫的课题。
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