Symantec 披露“Skynet 模式”AI 智能体劫持无防护大语言模型发起自持续网络攻击
An AI agent in "Skynet mode" hijacks unprotected language models to launch self-sustaining cyberattacks
Symantec 研究人员通过蜜罐截获一个把大语言模型嵌入核心的攻击智能体,它会劫持互联网上无防护的模型端点,自主扫描目标、利用服务器漏洞、窃取数据库凭据并安装挖矿程序,最多连续执行 100,000 步,算力费用由被劫持模型的主人承担。
报道给出 Symantec 蜜罐截获的完整攻击提示与五层越狱结构,读者可以据此了解暴露模型端点面临的真实风险。
赛门铁克的安全研究人员发现了一种攻击性 AI 智能体,它会劫持互联网上未受保护的语言模型,并利用这些模型自行发动攻击。被劫持模型的所有者则要承担算力费用。
一旦该智能体获得对未受保护语言模型的访问权限,它就会扫描更多目标、利用常见服务器软件中的漏洞、窃取数据库和凭据,并在后台安装挖矿程序。
根据赛门铁克的分析,它在无人参与的情况下最多执行 100,000 个步骤,而模型所有者则要承担算力费用。该公司将其称为“LLMjacking”,即盗用他人 AI 模型的访问权限。不过,被劫持的模型不仅仅被当作信息服务滥用,它还自行控制整个攻击过程。
蜜罐捕获了完整的攻击计划
这次行动之所以暴露,是因为攻击者将完整的工作提示词发送到了赛门铁克的蜜罐——一个在线上模仿开放 AI 服务的诱饵系统。这让研究人员在 2026 年夏季完整看到了该智能体的架构。赛门铁克表示,蜜罐没有运行任何捆绑工具,被拦截的会话在收到通用系统响应后结束。
蜜罐遥测记录了来自数万个不同地址的超过 127,000 次请求。大多数是搜索 AI 端点、使用窃取的 API 密钥进行暴力破解,以及探测暴露的配置文件。目标范围从自托管模型服务器和匆忙搭建的测试系统,到位于付费组织级模型账户前的 AI 网关。由于大多数 AI 服务现在使用相同的标准化 API,单个扫描器就能发现多种目标类型。
五层越狱试图剥离安全护栏
赛门铁克称,为了让商业模型配合,攻击者将指令包裹在五个叠加层中。首先,模型会获得一个虚假身份,被要求自称“Fantasy AI”,并且绝不透露实际提供商。然后,提取密码、API 密钥和数据库内容被重新定义为“正常的开发者工作”,模型应当毫无抵触地执行。
第三层安装了一个名为“ENI”的虚构伴侣人格,将任何拒绝都框定为对个人关系中信任的背叛。第四层告诉模型将其自身的安全警告视为噪音,并明确禁止“合乎伦理”“非法”或“我不能这样做”等用语。

第五层包含实际的攻击工具,共 74 个模块,包括用于全网扫描易受攻击服务器的工具、针对流行 Web 框架的漏洞利用、导出整个数据库的功能,以及运行僵尸网络的组件。该分析并未说明这种越狱是否真的足够有效,能够完全击败当前的商业模型。
“Skynet 模式”建立自我维持的攻击循环
最后一条指令让该智能体进入其运营者所称的“Skynet模式”,授权其连续执行最多100,000个步骤。模型被要求立即运行工具而无需确认,在隐藏目录中安装挖矿程序,并监控其运行情况。
Symantec表示,同一指令描述了一个刻意设计的循环:扫描、感染、安装挖矿程序、继续推进、返回、重新感染已中招的系统。不过,被拦截提示词后附加的任务只是来自某训练平台的无害编程练习,这表明运营者可能是在先用安全目标测试他们的工具。
次日,蜜罐又从另一个地址捕获了第二次攻击。这一次,攻击者跳过了智能体格式,直接要求模型解码并运行一条经过混淆的命令。其背后是一个压缩脚本,会下载门罗币挖矿工具XMRig,将其伪装成无害的系统文件,并设置四个备用矿池。
该脚本是针对摄像头服务器编写的,会搜索属于go2rtc的目录——这是一款广泛用于智能摄像头和家庭自动化系统的流媒体工具——并循环清除其访问日志以掩盖痕迹。蜜罐同样没有运行该脚本,但完整记录了它。
攻击者正将AI植入其武器之中
运营者没有操纵公开的聊天机器人,而是将AI构建为攻击工具的核心,并主动寻找模型为其提供支持,Symantec称这是“攻击者使用AI方式的一次转变”。语言模型负责规划,而专用模块则针对两个不同的受害群体执行实际攻击步骤。暴露模型的所有者承担算力费用,在授权100,000个步骤的情况下,这笔费用会迅速累积;而被智能体攻陷的服务器则会丢失数据并被用于挖矿。
该智能体还内置了寻找更多开放端点和泄露密钥的工具,因此每一次攻陷都能为下一次提供资金。这些技术单独来看都不新鲜,但将它们组合成一个自主智能体,使大规模攻击变得容易得多。运行AI服务的组织应当假定,未受保护的端点在上线后不久就会被发现并探测。
关于攻击性AI智能体的警告正在成为现实
直到最近,攻击性AI智能体大多还只存在于研究和基准测试中。2025年,一项包含180万次攻击尝试的红队研究显示,每个受测智能体都能在每一类行为中至少被诱导违反政策一次。
在Symantec描述的场景中,这一点对双方都适用:旨在绕过护栏的攻击性智能体,以及被诱骗提供帮助的目标模型。到2026年春季,Google Deepmind研究人员表示,他们描述的许多智能体陷阱已经存在有记录的概念验证攻击;2026年7月,Sysdig描述了JADEPUFFER,这是已知首例由AI智能体在无人类控制下实施的勒索软件攻击。这些系统的能力持续增长,而其可控性和对齐性却未能跟上。
甚至不需要恶意意图,因为这些模型没有是非观念。它们只是试图达成目标。自2026年春季以来,OpenAI的智能体已意外攻陷互联网上的数千个系统,部分原因是它们覆盖了安全指令,或通过争辩绕过了这些指令。
这已经渗透到日常生活中。在澳大利亚,一个 AI 代理为了满足主人的请求,黑进了一家健身房网站,完全没有恶意。 OpenAI 研究人员在 8 月警告说,这种意外的、完全自主的黑客行为很可能很快会被恶意行为者利用,而 Anthropic 表明,足够强大的开放权重模型已经存在,正是为了这一目的。
来源:The Decoder:AI News · the-decoder.com