事件概述：AI自主化攻击的现实预演
近期，网络安全领域出现了一个值得警惕的信号：AI不再仅仅是黑客辅助编写脚本的“副驾驶”，而是开始尝试独立完成从侦察到攻击的完整链条。根据最新的安全研究报告，一个活跃的威胁行为体（关联至中国珠海地区）利用集成DeepSeek大模型的“Hermes Agent”框架，在几乎无需人工干预的情况下，对全球范围内的资产进行了自动化扫描与漏洞探测。
从我们的应急响应经验来看，这种“AI+自动化框架”的组合，将原本需要专业安全人员耗时数周的侦察工作，压缩到了短短几分钟内。虽然此次攻击在最终突破某些高安全等级目标时受阻，但其展现出的自主决策能力和规模化攻击潜力，标志着网络威胁已正式进入“AI自主化”时代。
攻击链深度解析：AI如何“思考”
在该次攻击中，攻击者通过将DeepSeek接入Hermes Agent框架，赋予了模型三种核心“红队技能”：基于FOFA的资产枚举、LLM越狱（Godmode）以及Web终端漏洞利用。
攻击链的运作逻辑极其高效：
- 侦察与筛选：AI首先利用FOFA接口获取目标资产，并根据漏洞情报库自动筛选出潜在高危目标。
- 动态决策：在尝试利用Langflow漏洞失败后，AI并没有陷入“死循环”，而是实时评估了漏洞的可利用性和目标广度，迅速调转方向，将攻击目标锁定为n8n工作流自动化工具，展现了极强的实时决策能力。
- 规模化探测：在针对n8n的攻击测试中，AI在几分钟内对数万个资产进行了采样与版本探测，迅速锁定潜在漏洞点。
这一环节是很多企业容易忽视的：传统的防御往往基于“静态特征”或“人工慢速扫描”，而AI驱动的攻击能够实现全天候、自适应的快速迭代，这让传统的边界防护显得捉襟见肘。
技术手法与攻击者画像
值得注意的是，该攻击者并非完全依赖单一模型。除了DeepSeek，他们还测试了Qwen、GLM、Kimi及MiniMax等多个模型，甚至尝试探测了Claude Code和Codex。攻击者对不同工具的配置差异（例如对西方工具强制走代理，而对国产模型直接调用API）体现了其对不同AI平台的信任度与战术意图。
类似攻击近年来明显增加，这表明威胁行为体正在构建一套“AI选型生态”。他们通过开源框架（如Hermes Agent）将大模型转化为进攻性工具，利用其强大的逻辑推理能力替代人工进行漏洞分析和代码生成。此外，该攻击者在日常活动中还开发了自动化工具，通过抓取多源漏洞情报并由AI进行筛选，这种“情报+AI”的组合拳，正是当前高级威胁的典型特征。
安全防护建议与Solar经验
虽然此次事件中的AI攻击在某些环节因目标端的安全配置（如强认证）而受阻，但这并不意味着我们可以掉以轻心。随着AI推理能力的提升，针对此类自动化威胁，企业应采取更积极的防御策略：
- 强化资产收敛：AI攻击的首要动作是资产枚举。企业必须彻底清理互联网暴露面，确保所有管理端口、后台接口均有严格的身份验证机制。
- 关注异常行为日志：AI生成的攻击流量通常具有高频、逻辑连贯但手段多变的特点。建议加强对异常API调用、短时间内高频漏洞探测行为的监控与阻断。
- 部署自适应防御：针对AI的自动化扫描，传统的静态ACL可能失效。企业应考虑引入基于行为分析的防护手段，识别并阻断那些表现出“自主推理”特征的探测流量。
从我们的应急响应经验来看，AI攻击的本质依然是利用系统的配置缺陷。只要企业能够做到“零信任”架构下的严格权限控制，即便AI具备了超人的扫描速度，也无法找到突破口。
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