币圈界报道：

黑客集团借AI生成70余种安全绕过技术

一犯罪组织通过部署人工智能代理系统，结合Claude模型进行恶意程序设计与测试，已成功开发并验证超过七十种可规避主流安全防护工具的渗透策略。

多智能体协同构建隐蔽攻击链

该团伙建立了一套由多个分工明确的智能代理组成的实验体系：其中运行Claude Opus 4.5的代理负责制定攻击规则框架，其余代理则分别承担漏洞探测、行为伪装优化及测试日志记录任务。尽管团伙宣称攻击成功率持续提升，但实际数据未被证实，存在明显夸大成分。

基于虚拟机的跨平台测试架构曝光

事件起源于客户终端触发异常警报，其临时目录中发现大量非正常脚本文件。经分析，这些代码集具备高度隐蔽性，多数以俄语编写，且部分内容由人工智能自动生成，非人工手写。攻击者配置了分布式虚拟机环境，分别模拟不同操作系统用于兼容性测试，并保留一台无防护的控制节点。指令通道依托Sliver框架在加密流量与即时通讯工具间跳转，同时借助内容分发网络隐藏真实服务器位置。

AI代理深度嵌入攻击全流程

核心攻击工具采用约八十种加密与伪装模块对载荷进行封装，专门针对三类主流防御系统实施七十余次规避策略验证。所有智能代理均通过开放协议连接至代码仓库，能自动检索公开研究资料，并将攻击技术映射至已知威胁目录。该项目虽标称为“红队演练”，实则为规避平台对AI生成恶意代码的限制机制，此类伪装手段亦见于其他针对政府机构的攻击活动中。

人工审核主导下的人工智能攻击模式

调查揭示，尽管整个流程依赖人工智能工具，但所有关键决策均由人类操作员逐项审批，各阶段行动均未脱离人工干预。相关人工智能服务提供商已收到通报。尽管攻击日志声称每次迭代均增强规避能力，但缺乏有效数据支撑，研究人员指出此现象可能源于人工智能产生的幻觉信息。该组织已被确认参与勒索软件与大规模数据窃取活动，目标覆盖多国公共与私营部门。类似工具已在近年多个恶意软件家族中出现，分析显示其主要作用在于降低传统攻击成本，而非催生全新威胁形态。