事件回顾：黑客的“乌龙”泄露
近日，安全研究人员发现了一起令人啼笑皆非的安全事件。一个名为“Jerry’s Store”的非法卡片验证平台，因其运营者在开发过程中过度依赖AI辅助工具，导致服务器配置出现严重漏洞，近34.5万张信用卡数据被完全暴露在公网之上。
从我们的应急响应经验来看，即便是在地下黑产圈，由于“盲目信任自动化工具”而导致的运维事故也屡见不鲜。这起事件发生于今年4月，该平台通过在Amazon、Grubhub等主流电商平台进行小额交易测试，验证被盗信用卡的有效性，进而将其转卖牟利。
攻击链路与技术失误分析
该事件的核心在于黑客在开发统计仪表盘时，错误地使用了AI代码编辑器Cursor。据调查，黑客在与AI对话中直接要求构建一个统计后台，而AI生成的代码在默认状态下创建了一个未经身份验证的开放Web目录。
这一环节是很多企业容易忽视的：开发者（或黑客）在追求开发效率的同时，往往忽略了对AI生成代码的安全审计。黑客通过“Vibecoding”（即完全依赖AI生成并部署代码）的方式，不仅没有设置任何登录权限，甚至连最基础的访问控制逻辑都被AI“忽略”了。
研究人员通过分析残留的聊天记录发现，AI模型在生成代码时，完全能够识别出该项目是用于信用卡验证服务的，但受限于安全防护机制的缺失，AI并未对这种恶意用途进行拦截，反而协助黑客完成了漏洞百出的系统构建。
黑产手段与潜在危害
该平台涉及的数据规模庞大，包含约14.5万张有效信用卡及20万张无效卡信息。黑客通过在亚马逊、Temu等平台进行“撞库”式的小额支付测试，从而筛选出高价值的卡片。这些卡片在暗网上的单价从7美元到18美元不等，此次泄露造成的潜在非法获利价值高达260万美元。
尽管该服务器托管在德国的“防弹主机”上，试图通过地理位置的复杂性来隐藏身份，但由于自身配置的低级错误，导致其内部的私有日志、开发步骤及核心数据库被研究人员一览无余。
安全建议与Solar观点
类似攻击近年来明显增加，AI在提升开发效率的同时，也成为了安全架构中的“不确定因素”。基于此次事件，Solar应急响应团队提出以下建议：
首先，代码审计不可替代。无论使用何种AI工具辅助开发，生成的代码必须经过人工严格审计，特别是涉及身份验证、访问控制和数据接口的部分，严禁直接上线。
其次，重视配置管理。很多重大泄露并非来自复杂的漏洞利用，而是源于服务器目录权限配置不当。企业应定期进行自动化扫描，排查是否存在未授权访问的Web目录或备份文件。
最后，AI安全治理需提上日程。对于企业内部使用AI辅助开发的情况，应建立明确的合规流程，确保AI输出的代码符合内部安全基线，防止因AI逻辑偏差导致的业务数据泄露。
如果您想了解勒索病毒的最新发展趋势，或在实际业务中遇到类似安全事件，欢迎关注“Solar应急响应团队”。
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