近期，一起涉及 AI 生成恶意代码的网络入侵事件引发了行业关注。攻击者利用大语言模型生成的 PowerShell 脚本，对企业 Active Directory（AD）环境进行了精准的信息收集。这一案例不仅展示了攻击者如何利用 AI 工具降低技术门槛，也为企业防守方敲响了警钟。
事件背景与 AI 的“指纹”
今年 6 月，相关安全研究机构在一次应急响应中发现了一个名为“100% Working AD Information Gathering Script - FULLY FIXED”的脚本。从命名方式不难看出，这明显是攻击者在与 AI 对话过程中，将报错信息循环投喂给模型直至脚本“可用”后的产物。
从我们的应急响应经验来看，AI 生成的代码往往带有明显的“特征”。例如，该脚本不仅保留了 AI 生成示例时的占位符服务器名称，还在代码逻辑上显得过于“冗余”——为了定位域控制器，脚本甚至集成了五种不同的 fallback 方法，而熟练的开发者通常只会选择一种最直接的方式。此外，脚本还表现出一种“过度工程化”的倾向，甚至会自动生成格式美观的 HTML 统计报告，这些“花哨”的输出往往是模型自作主张的结果。
攻击链条：换汤不换药的入侵手法
尽管使用了 AI 辅助编写工具，但攻击者的战术意图并未改变。这依然是一场典型的“砸抢式”攻击：攻击者通过窃取的凭据利用 RDP 远程登录，随后将工具暂存在常见的 Windows 文件夹中，最后运行 AI 生成的脚本进行内网侦察。在后续的数据窃取环节，攻击者则熟练地使用了合法的云工具（如 s5cmd）和 SharpShares 来规避检测。
这一环节是很多企业容易忽视的盲点：防御者往往过度关注恶意文件的哈希值或静态特征，却忽略了攻击者正在利用合法工具和定制化脚本进行“组合拳”攻击。
为什么说“情绪化编码”更难防？
所谓“情绪化编码（Vibe-coding）”，即攻击者仅通过自然语言描述需求，由 AI 自动生成代码。对于防御者而言，最大的痛点在于：由于 AI 可以瞬时生成成千上万种形态各异的脚本，传统的基于文件哈希或特征签名的防御手段几乎全部失效。
类似攻击近年来明显增加，其核心逻辑在于通过 AI 降低了网络犯罪的门槛，让原本技术平庸的攻击者也能迅速构建出定制化的、具备一定规避能力的工具。
Solar 安全建议：从签名防御转向行为分析
面对 AI 驱动的攻击，仅仅依赖传统的杀毒软件已远远不够。基于我们在一线应急响应中的观察，企业应从以下几个维度提升防御体系：
第一，强化行为基线分析。不要试图去匹配恶意脚本的特征，而应重点监控 AD 环境中的异常行为，例如非正常的域控查询、敏感组的枚举以及短时间内大规模的资产扫描。
第二，严格控制 RDP 等远程访问权限。绝大多数入侵始于凭据窃取，部署多因素认证（MFA）并限制 RDP 的访问范围，依然是防止此类攻击最有效的防线。
第三，提升对合法工具的监控能力。攻击者越来越倾向于使用“白加黑”或利用系统原生工具（Living off the Land）进行攻击，对于 s5cmd、SharpShares 等工具的非正常调用应建立告警机制。
防御的本质不是追逐每一个变异的脚本，而是关注那些无论 AI 如何伪装都无法隐藏的“攻击行为”。
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