AI代理基础设施现隐蔽威胁：26个路由器涉嫌恶意行为

加州大学研究人员发布最新论文，揭示大语言模型供应链中潜藏的中间人攻击风险，识别出四种可被利用的攻击路径，涵盖恶意代码植入与敏感凭据提取。合著者Chaofan Shou在社交平台X披露，已有26个主流大语言模型路由器在未被察觉的情况下执行恶意指令，并持续窃取用户数据。

API中介暴露明文传输缺陷，隐私边界形同虚设

随着开发者广泛依赖第三方路由服务连接OpenAI、Anthropic及谷歌等模型接口，这些中介系统成为关键数据枢纽。然而，其普遍终止加密传输层协议，导致所有请求内容以明文形式暴露于路由节点，使私钥、助记词等核心信息面临直接暴露风险。

模拟攻击实验揭示深层隐患：9个路由主动植入恶意脚本

研究团队对28个付费与400个免费路由器进行测试，结果显示：9个路由主动注入恶意代码，2个部署了动态规避机制以逃避检测，17个尝试连接研究人员控制的云资源，另有1个成功从预设诱饵钱包中转移以太坊代币。尽管损失金额低于50美元，且未公开交易哈希，但该行为已证实攻击可行性。

信任盲区难辨：合法路由或被悄然劫持

由于路由器在正常操作中即需读取用户输入的敏感信息，其“正常处理”与“非法窃取”行为在客户端层面无法区分。研究还发现一种名为“即时执行模式”的设计特征——允许代理自动运行指令而无需人工确认，极大提升了攻击成功率。此外，即便是原本无害的路由，一旦其后端凭证被泄露，也可能迅速演变为攻击入口。研究团队强调，当前生态将路由器视为透明通道，实则将其置于关键信任节点之上，亟需重构安全架构。

为防范风险，研究人员呼吁开发者避免通过AI代理传输私钥或助记词，并建议模型提供商对响应实施加密签名，确保每条执行指令可经数学验证，来源真实可信。