币圈界报道：

Bybit安全中心首次公开披露基于AI工具的定向攻击链

2026年4月21日，全球交易量排名第二的加密货币交易所Bybit发布报告，揭示其安全运营中心侦测到一起高度隐蔽、分阶段实施的恶意软件攻击，目标直指搜索Anthropic公司AI编程工具“Claude Code”的macOS用户群体。

攻击者借搜索优化投毒诱导用户访问仿冒安装页

该攻击最早于2026年3月被识别，攻击方通过搜索引擎优化手段，将恶意域名推至谷歌搜索结果前列。用户点击后被重定向至外观高度仿真的伪造安装界面，诱导其下载伪装为官方工具的恶意程序，从而触发两阶段攻击流程，核心目标包括窃取账户凭据、加密资产及建立持久系统控制权。

首阶段载荷释放信息窃取模块，覆盖多种敏感数据源

初始执行体以Mach-O格式注入，通过释放器部署基于osascript的窃密组件，行为特征与已知的AMOS和Banshee家族变种一致。该模块采用多层混淆策略，用于提取浏览器登录信息、macOS钥匙串内容、Telegram聊天记录、VPN配置以及多个桌面钱包和浏览器扩展插件中的私钥数据，覆盖超过250个钱包插件与主流桌面应用。

第二阶段植入高级后门，实现远程持久控制

后续载荷引入基于C++编写的后门程序，具备沙箱检测规避能力与加密运行时配置机制。该恶意程序通过系统级代理实现开机自启，并支持基于HTTP轮询的指令接收功能，使攻击者可长期维持对受感染设备的远程操控权限。

AI辅助分析大幅压缩威胁响应周期

在整个分析过程中，安全团队采用集成式AI工作流，显著提升处置效率。对Mach-O样本的初步分类仅耗时数分钟，AI模型即识别出其与已知恶意家族的行为共性。借助自动化逆向工程与控制流分析，第二阶段后门的深度检测时间从原预计6至8小时缩短至40分钟以内。

自动化指标提取助力快速部署防御措施

AI驱动的提取管道成功识别出指挥控制基础设施、文件签名模式及典型行为特征，并将其映射至现有威胁情报框架。由此生成的威胁规则与端点检测策略经验证后迅速投入生产环境。同时，AI自动生成的报告初稿使整体情报输出速度较传统流程提升约70%。

行业领先防御实践推动安全闭环建设

集团风险控制与安全负责人表示：“作为首批对外披露此类攻击的中心化交易所之一，我们坚信信息共享是强化全行业防御体系的关键。我们的AI赋能安全中台实现了从威胁发现到攻击链可视化的一站式闭环处理。过去需跨班次完成的反编译、指标提取、报告撰写与规则编写任务，如今可在一次会话中由分析师主导、AI承担繁重计算完成。未来将是AI对抗AI的时代，我们必须加大在智能安全领域的投入，迈向分钟级检测与自动化应急响应。”

社会工程手段升级，伪造系统提示诱导信任

调查还发现，攻击者使用虚假macOS密码弹窗进行凭证缓存与身份验证欺骗。部分案例中，恶意代码被嵌入伪装成合法钱包应用的木马版本，企图替换用户本地安装的可信程序。

攻击范围覆盖主流应用与敏感数据存储路径

该恶意软件影响范围广泛，涵盖Chromium系浏览器、Firefox变种、Safari数据、Apple Notes内容，以及存放财务与认证信息的本地文件夹目录。

基础设施已清除，检测方案全面上线

研究人员确认了与本次攻击相关的多个域名及指挥控制节点，均已完成无害化处理并公开披露。分析显示，攻击者采用间歇性HTTP轮询而非持续连接，增加了监测难度。此次事件表明，攻击者正日益依赖搜索结果操纵技术，精准打击高价值开发者群体，尤其在AI工具普及背景下，其潜在影响力持续上升。

威胁响应与情报发布同步完成

相关恶意基础设施于3月12日被发现，当日即完成全面分析、缓解措施制定与检测规则部署。详细的技术应对指南已于3月20日随事件报告正式发布，供安全社区参考。