CrowdStrike 揭露中國關聯的 AI 網絡攻擊活動

VAPOR PANDA 活動利用了開源代理式人工智能框架 ARTEX，以及中國開發的 DeepSeek 大型語言模型 (LLM) 和第二個商業 LLM。ARTEX 等代理式人工智能框架旨在透過分解任務、規劃行動並與其環境互動來實現目標。這種設置使 VAPOR PANDA 能夠同時針對多個攻擊路徑，涵蓋拉丁美洲、歐洲、亞洲和中東的外交部，以及美國的關鍵基礎設施。

儘管該行動展示了大規模的自動化活動（單次入侵消耗了約 14 億個輸入令牌），但 CrowdStrike 的調查顯示該框架並非完全獨立運作。恢復的記錄顯示，一名人類操作員以中文發出指令，並在關鍵決策點進行干預，指示代理開發網絡 shell、提取密碼並識別安全覆蓋範圍。

這表明人工智能框架充當了倍增器，使 VAPOR PANDA 能夠比單獨的人類操作員更有效地對各種攻擊向量、網絡應用程式、雲端服務和網絡基礎設施進行廣泛而並行的入侵。然而，戰略方向和關鍵決策仍由人類控制，將人工智能工具整合到更廣泛、由人類指導的網絡間諜策略中。