恶意软件与人工智能：加密攻击的新浪潮

谷歌的威胁情报组（GTIG）发现网络犯罪战术发生了重大变化。几种新识别的恶意软件家族现在在攻击期间使用大型语言模型（LLMs）来生成或伪装恶意代码。这标志着“活”恶意软件的崛起 —— 软件能够实时重写自己，逃避检测，并精准瞄准数字资产。

根据GTIG的报告，至少发现了五种不同的AI驱动的恶意软件变种，它们使用外部模型如Gemini和Qwen2.5-Coder按需创建新功能。攻击者现在将关键功能外包给人工智能，而不是直接在代码中嵌入恶意逻辑，从而赋予他们前所未有的灵活性和适应性。

人工智能如何改变恶意软件

这种新方法允许恶意软件：

🔹 不断重写自己的代码以规避杀毒系统

🔹 在执行过程中动态生成新的攻击脚本

过去，恶意逻辑是硬编码到二进制文件中的。现在，恶意软件的行为实时演变——瞬间适应以绕过防御措施和安全过滤器。

攻击示例及参与团体

谷歌的报告突出了两个主要家族：PROMPTFLUX 和 PROMPTSTEAL。前者每小时联系 Gemini API 重写其 VBScript 并保持不可检测。后者与俄罗斯组织 APT28 相关，使用 Qwen 模型生成 Windows 命令和提取脚本。

GTIG 还识别了朝鲜组织 UNC1069（Masan），该组织据称滥用 Gemini 以针对加密货币交易所。该组织的提示要求模型生成多语言钓鱼消息和访问加密钱包的脚本——这是高度自动化、AI 辅助攻击的迹象。

网络犯罪的新阶段

根据谷歌的说法，恶意软件正进入一个新阶段，在这个阶段人工智能可以：

🔹 在感染的系统上定位加密钱包并创建脚本以窃取它们

🔹 生成有说服力的、本地化的钓鱼电子邮件，针对特定受害者

攻击者不再需要大型开发团队——一个精心设计的提示就足以让 AI 模型在几秒钟内生成有效的利用代码或钓鱼内容。

谷歌的对策

谷歌已停用与这些活动相关的账户，加强了 API 监控，并实施了新的提示过滤器以防止恶意代码生成。然而，专家警告说，这只是长期斗争的开始，因为攻击者很快就可能托管自己的 AI 模型或修改提示策略以避免检测。

对加密行业的影响

谷歌的研究发现，人工智能已成为一把双刃剑——既是防御工具也是进攻工具。LLMs 与恶意软件的融合标志着网络犯罪的新篇章，AI 可以更快地生成攻击、隐藏痕迹并窃取加密资产。

公司和个人投资者应加强钱包安全，监控应用行为以识别异常，并培训员工识别 AI 生成的钓鱼攻击尝试，这些攻击变得越来越真实。

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