据 The Information 周三援引网络安全初创公司 Straiker 的调查报道，一个名为 CyberCartel 的黑客组织使用基于 Anthropic、SpaceX 和中国 Moonshot AI 模型构建的人工智能代理网络，对 400 多个拉丁美洲金融目标进行自动攻击。
该报告描述了一场超越人工智能辅助黑客攻击的活动。根据 The Information 转述的 Straiker 的调查结果，这些特工在运作时几乎不需要人工输入：他们自主窃取密码和客户数据，并自行访问银行账户。
多模型攻击堆栈
根据报告，该操作的独特之处在于其背后模型堆栈的广度。该团队利用了 Anthropic 的 Claude 和 SpaceX 的 Grok（后者在 2026 年 2 月收购 xAI 后成为埃隆·马斯克旗下 SpaceX 的一部分）以及由中国 Moonshot AI 开发的 Kimi。
同时使用多个竞争模型可以为操作提供冗余和专业化：不同的模型具有不同的拒绝行为、不同的代码生成强度和不同的成本结构。安全研究人员长期以来一直警告说，当一个实验室的安全系统切断访问权限时，混合提供商可以帮助攻击操作继续运行。
规模是另一个标题数字。据 The Information 报道，超过 400 个拉丁美洲的金融目标受到了自动化代理网络的攻击。该报告没有具体说明受影响的机构，也无法立即获得有关财务损失总额的详细信息。
从人工智能辅助到人工智能自动化
安全团队花了两年时间追踪使用聊天机器人编写网络钓鱼诱饵、调试恶意软件或将诱饵翻译成新语言的犯罪分子。正如所描述的，CyberCartel 活动标志着更进一步：代理将这些步骤链接在一起并执行它们，而无需人类驱动每个操作。
这种转变改变了网络犯罪的经济学。人为操作的入侵与人数有关；代理驱动的模型可通过计算和 API 访问进行扩展。 Straiker 对代理窃取凭证、窃取客户数据和自主访问帐户的描述表明，该组织将商业人工智能模型视为运营基础设施，而不是偶尔的帮助者。
金融领域全年都是这一趋势的试验场。 10 月初，有报道称，人工智能工具（包括基于 Claude 构建的代理）被用于对韩国银行的网络攻击，BleepingComputer 与一个名为 ARTEX AI 的系统相关联，据韩国媒体韩联社报道，该活动可能涉及一名讲中文的黑客。韩国事件和新报道的拉丁美洲活动有一个共同的模式：中型金融机构、人工智能驱动的工具以及跨境调查团队将事后发生的事情拼凑在一起。
防御问题
对于人工智能实验室来说，这份报告正处于一个微妙的时刻，据称这些实验室的模型已被重新利用。尤其是 Anthropic，其企业宣传重点是成为注重安全的提供商，在检测到并禁止滥用 Claude 进行网络攻击时发布披露信息。 Claude 模型与竞争对手的模型一起参与主动攻击操作的案例强调，一旦帐户或被盗的 API 密钥落入犯罪分子手中，任何提供商对其输出的控制是多么有限。
这也加剧了关于模型级网络能力的争论。前沿模型现在可以很好地编写、测试和调试漏洞代码，以至于攻击性研究人员和防御者每天都在使用它们。提供商对网络相关请求和标记滥用模式的监控系统进行了分级限制。像 CyberCartel 这样的操作分布在三个提供商中，测试当攻击者可以在攻击活动中简单地更换供应商时，这些控制是否重要。
据《The Information》报道，斯特莱克的调查没有详细说明哪些银行受到影响、该组织最初如何获得模型的访问权限，或者被盗走了多少钱。这些悬而未决的问题对于评估该活动是否代表工业规模的盗窃或大量较小的入侵很重要，并且在最初的报告中仍然没有得到解答。
接下来会发生什么
预计将开发三个线程。首先，一旦国家 CERT 团队确认入侵，拉丁美洲的金融监管机构将面临披露哪些机构受到影响的压力。其次，报告中提到的实验室——Anthropic、SpaceX 和 Moonshot AI——可能会面临关于他们的滥用监控系统看到了什么以及何时看到的问题。第三，安全厂商将推动代理行为监控作为对策，认为对自主攻击的响应必须是自主检测。
该活动提醒人们，向企业推销的用于合法自动化的相同代理框架已经在针对关键基础设施的愤怒中运行。只有当银行将人工智能驱动的入侵视为一种操作假设而不是假设时，防御者的优势——可见性、遥测和跨机构协调的能力——才会得到回报。目前，CyberCartel 的报告是人工智能代理端到端执行金融入侵活动的最清晰记录的案例之一，行业未来几周的反应将表明这一教训是否有效。
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