11月12日，Palo Alto Networks的Unit 42发布调查报告，揭示AI辅助攻击已渗透到10个组织的系统，获取数据。研究团队在2026年8月和9月间追踪了针对至少19个组织的25起行动，其中涉及半导体企业、国防与政策机构及民间团体。
Unit 42指出，攻击者使用了定制版的Cairn，这是一个开源的AI驱动渗透测试框架，并结合了Zhipu GLM和DeepSeek模型。调查显示，攻击结果远不止于侦察，包括对一家半导体公司生产系统的未授权访问和对美国教师工会超过一百万名会员记录的获取。
攻击方式与流程
攻击者修改了一个实时标准投票文件，并在一家行业标准组织获取了非公开数据。Unit 42强调，攻击并非简单的尝试，而是通过人类设定目标和使用AI模型进行持续的工作。
人类参与了目标选择，AI框架负责规划、执行及记录后续工作。每个操作的时长从20分钟到超过50小时不等，仍然允许人类进行指引。Unit 42的研究显示，这种模式增强了攻击的规模与连贯性。
攻击背后的支持
Unit 42分析认为，单个操作员或小团队可能运行这些活动，而自主编排则扩大了同时攻击的数量。根据近期对CERT-In CRAFTY FALCON报告的描述，Cairn已被认定为AI辅助的安全工具之一，然而两者的操作者之间并无直接联系。
有观点认为，这些活动与中国有联系，基于语言、工具和目标选择的重要性。不过，Unit 42也提醒网络防御者，常见的安全漏洞仍然可能导致长期的协调攻击。
数字时代的防御措施依然重要，包括身份管理、减少暴露面和软件补丁更新，都是有效的防御策略。对此，加密货币资讯网持续关注相关动态，为读者带来最新的行业信息。
common problems
问题1：Unit 42的调查涉及哪些组织？
答案：调查涉及至少19个组织，包括半导体企业、国防与政策机构及民间团体。
问题2：攻击者使用了哪些工具进行渗透？
答案：攻击者使用了定制版Cairn框架及Zhipu GLM和DeepSeek模型进行渗透。
问题3：哪些数据被攻击者获取？
答案：攻击者获取了美国教师工会超过一百万名会员记录及半导体公司的生产系统数据。
问题4：该报告对网络防御者有哪些警示？
答案：报告提醒防御者常见的安全漏洞可能导致长期的协调攻击，强调了身份管理、降低暴露面及软件补丁的重要性。
