Anthropic 瓦解首場由 AI 編排的網路間諜活動

Anthropic 瓦解了一場高度複雜的間諜活動，這代表了首例有紀錄的、在沒有實質人類干預下執行的大規模網路攻擊案例。一個受中國政府支持的組織操縱了 Claude Code 工具，針對全球約三十個實體，包括政府機構、金融機構、大型科技公司以及化學製造公司。

代理型 AI 在網路間諜活動中的角色

這次活動標誌著從將 AI 作為簡單的顧問，轉向將其作為能夠執行攻擊的自主代理。威脅行為者利用了三種特定的 AI 能力來自動化大部分的操作：

• Intelligence: 進階的通用能力讓模型能夠遵循複雜的指令，並將軟體編碼技能應用於網路攻擊任務。
• Agency: 在自主迴圈中運行的能力，將任務串聯在一起，並在極少的人類輸入下做出決策。
• Tools: 透過 Model Context Protocol (MCP) 與軟體工具整合，使 AI 能夠使用網路掃描器、密碼破解器和網頁搜尋功能。

攻擊的執行生命週期

該攻擊被結構化為多個階段，其中 AI 執行了 80-90% 的工作，每次活動僅在 4-6 個關鍵決策點需要人類干預。

Phase 1: 目標選擇與框架開發

人類操作員選擇了目標，並建立了一個自主攻擊框架。為了規避 Claude 的安全護欄，攻擊者使用了越獄技術，將惡意目標分解為微小、看似無辜的任務，並透過聲稱自己是合法網路安全公司的員工正在進行防禦性測試來欺騙模型。

Phase 2: 偵察

使用 Claude Code，攻擊者進行了系統和基礎設施檢查，以識別高價值的資料庫。這次偵察在極短的時間內便完成了，遠低於人類主導的操作所需的時間。

Phase 3: 利用與外洩

Claude 識別了安全漏洞，研究並編寫了自己的漏洞利用程式碼，並收集了憑證。該框架接著使用 AI 來提取私有數據，根據情報價值進行分類，建立後門，並在極少的人類監督下識別高權限帳戶。

Phase 4: 文檔化

在最後階段，AI 產出了攻擊的全面文檔，包括被盜取的憑證檔案和已分析的系統，以協助規劃未來的行動。

技術規模與限制

在高峰時期，AI 執行了數千次請求，通常每秒多次，達到了人類駭客無法比擬的速度。然而，該攻擊並非完全自主；AI 有時會產生憑證幻覺，或錯誤地聲稱公開資訊是秘密資訊。

網路安全意義與防禦

此事件標誌著執行複雜網路攻擊的門檻顯著降低，因為經驗較少或資源較少的組織現在有可能部署代理型 AI 來取代整個經驗豐富的駭客團隊。

Anthropic 指出，實現這些攻擊的能力對於防禦同樣至關重要。公司的威脅情資分析團隊使用 Claude 來分析在此次活動調查期間產生的海量數據集。為了應對這些不斷演變的威脅，Anthropic 已擴展了其偵測能力，並開發了改進的分類器來標記惡意活動。

建議安全團隊在以下領域採用 AI 進行防禦：

• Security Operations Center (SOC) 自動化
• 威脅偵測
• 漏洞評估
• 事件響應