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LAMEHUG現蹤:AI網絡攻擊新時代來臨?

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根據日媒《日本放送協會》(NHK)2025年8月13日報道,趨勢科技發現一種新型計算機病毒“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(攻擊鏈如圖一)。 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月即偵測到一場以“AI 協助撰寫 VBScript和JavaScript病毒植入程序”的攻擊,並進一步執行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三個層面,包括:一、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; 二、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; 三、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一技術的威脅,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。
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