CrowdStrike 揭露中国关联的 AI 网络攻击活动

VAPOR PANDA 活动利用了开源代理式人工智能框架 ARTEX，以及中国开发的 DeepSeek 大型语言模型 (LLM) 和第二个商业 LLM。ARTEX 等代理式人工智能框架旨在通过分解任务、规划行动并与其环境互动来实现目标。这种设置使 VAPOR PANDA 能够同时针对多个攻击路径，涵盖拉丁美洲、欧洲、亚洲和中东的外交部，以及美国的关键基础设施。

尽管该行动展示了大规模的自动化活动（单次入侵消耗了约 14 亿个输入令牌），但 CrowdStrike 的调查显示该框架并非完全独立运作。恢复的记录显示，一名人类操作员以中文发出指令，并在关键决策点进行干预，指示代理开发网络 shell、提取密码并识别安全覆盖范围。

这表明人工智能框架充当了倍增器，使 VAPOR PANDA 能够比单独的人类操作员更有效地对各种攻击向量、网络应用程序、云服务和网络基础设施进行广泛而并行的入侵。然而，战略方向和关键决策仍由人类控制，将人工智能工具整合到更广泛、由人类指导的网络间谍策略中。