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日期: 2025-08-28 | 來源: 上報 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
根據日媒《日本放送協會》（NHK）2025年8月13日報道，趨勢科技發現壹種新型計算機病毒“LAMEHUG”，首次確認於實際網絡攻擊中利用生成式人工智能（Generative AI），該病毒7月在針對烏克蘭政府機構的攻擊中被發現，據信其制造者為曾攻擊日本的俄羅斯黑客組織。 該病毒的感染途徑為受害者點開電子郵件附件時，病毒會向在線生成式AI發出請求，指示其撰寫程序以從受害者電腦收集並復制信息，並將這些信息傳送至攻擊者指定的網站（攻擊鏈如圖壹）。 鑒於未來可能用於針對日本的網絡攻擊，專家警告此類病毒或將進化為具自主攻擊能力，呼吁民眾避免隨意開啟電子郵件附件，組織則可限制與外部生成式AI的非必要連線，以降低相關風險。
AI驅動實時生成攻擊引發信息安全檢測挑戰與跨境威脅擴散
揆諸惠普（HP）於2024 年9月即偵測到壹場以“AI 協助撰寫 VBScript和JavaScript病毒植入程序”的攻擊，並進壹步執行AsyncRAT資料竊取程序，由於該病毒使用注釋清晰並以法語撰寫，與人工作風明顯不同，而與LAMEHUG類似，顯示AI已被實際用於攻擊流程中。 近期荷蘭的資安團隊Outflank以約1,500至1,600美元訓練成本，透過開源大型語言模型（LLM）Qwen 2.5，使所生成的惡意程序能在約8%情況下避開微軟Defender檢測，代表AI能調整以突破安全產品的防線，與LAMEHUG利用AI生成後再執行的特性相呼應。 過去在資安研究領域中，雖然有實驗證明AI可以生成惡意程式碼，但多是測試或模擬。 而此次LAMEHUG是在真實網絡攻擊行動中、經資安公司取證，明確觀察到“攻擊鏈中確實呼叫生成式AI”，並利用它產出惡意負載（payload）執行竊資，顯示生成式AI已被攻擊者納入成熟的武器化流程，而非單純的輔助或概念驗證。
LAMEHUG的出現標志網絡攻擊進入AI驅動、實時生成的新時代。 與傳統惡意程序不同，它本身並不攜帶完整攻擊代碼，而是將程序生成工作外包給線上生成式AI。 安全意涵主要體現在叁個層面，包括：壹、檢測與歸因難度提升：由於攻擊負載是實時生成，且可隨需求改變內容，傳統的“特征碼掃描”（signature-based detection）比對失效，讓溯源與取證更困難。 攻擊者可透過不同AI 應用程序接口（Application Program Interface， API）或代理服務掩蓋行蹤，提升逃避追蹤能力; 贰、攻擊門檻下降：攻擊者不必自行撰寫高階惡意代碼，只需具備基本社交工程與API作能力，即可利用AI生成可運行的攻擊模塊，擴大潛在威脅來源的范圍; 叁、跨境與產業鏈威脅擴散：LAMEHUG 首次出現在針對烏克蘭政府的行動中，但背後的俄羅斯黑客組織過去曾鎖定日本，意味地緣政治對手可能將此技術復制並應用於其他國家，包括日本與台灣的政府、關鍵基礎設施及防務相關產業。 因此這種病毒不僅是單壹技術的威脅，更是攻擊生態系結構性轉變的信號，迫使防御方必須從靜態檢測轉向行為分析、零信任（不管來源看起來多安全，預設都不信任，每次訪問都要驗證）與AI對抗AI的安全策略。
LAMEHUG的出現標志網絡攻擊進入AI驅動、實時生成的新時代。 （資料照片/美聯社）
AI自主化網絡攻擊時代迫使防御體系全面轉型
LAMEHUG所揭示的模式很可能只是AI驅動惡意程序的初期版本，未來的AI病毒可能具備自主學習功能，能根據防御系統的響應調整自身行為，並透過自動化工具持續尋找新漏洞，這將縮短攻擊周期，如LAMEHUG造成“郵件進公司→使用者點開→惡意程式碼生成並執行”的整個過程中，防毒軟件可能在最關鍵的兩秒鍾內才會發現異常，而且那時候攻擊已經開始，威脅擴散速度倍增。 且攻擊者可透過 AI 平台在雲端實時生成不同的攻擊模塊（如竊取憑證、勒索加密、側錄鍵盤輸入），並依任務需求快速組裝，讓防御方難以建立固定防線。 未來攻擊可能結合社交工程、AI生成釣魚內容（phishing）、即時程序生成、深偽技術（Deepfake）影音與自動化指令下發，形成“全鏈條AI攻擊”，攻擊面更廣、偽裝性更高。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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