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谷歌威脅情報小組 (GTIG) 的一份新報告警告稱，人工智慧輔助編碼工具的快速整合已成為威脅行為者的主要目標。

研究人員表示，軟體開發實踐的這種轉變導致了 2025 年和 2026 年初幾起大規模軟體供應鏈危機。

軟體生態系統的運營風險因多種原因而增加。各種型別的大型語言模型（LLM）在生產環境中的快速應用，導致專門用於支援人工智慧用例的開源資源（例如模型上下文協議（MCP）伺服器）總量增加。

GTIG 還指出，人工智慧助手加快了軟體開發的速度，這可能導致對第三方軟體包和依賴項的審查減少。

研究人員重點關注了該地區一個名為 UNC6780 的、以經濟利益為目的的威脅行為者的活動。該組織針對包括 PyPI 、 NPM 和 Docker Hub 在內的多個開源軟體生態系統，實施了一系列大規模的開源軟體供應鏈攻擊。

它主要針對人工智慧環境和軟體依賴項，利用其 Dustmaker 憑證竊取惡意軟體中嵌入的一系列技術進行初始訪問。這包括從 GitHub Actions 執行器的程序記憶體中提取令牌，從而釋出能夠透過有效的 AI 程式碼自動信任檢查的受感染軟體包版本。

另一種方法是 Dustmaker 將惡意檔案放入或修改 AI 編碼助手的隱藏專案工作區目錄中，這樣惡意軟體就可以融入開發人員的“噪音”中，從而避免被檢測。

在首次訪問之後，UNC6780 被發現收集人工智慧工具的憑證，隨後該行為者將這些憑證出售給其他網路犯罪集團。

“UNC6780 惡意軟體的宣傳、明顯的成功以及開源釋出，很可能會刺激對手模仿這些策略，”GTIG 在 9月8日的報告中寫道。

攻擊者瞄準專有人工智慧資料

2026 年第二季度，從專注於間諜活動的國家支援的團體到資料勒索團伙，各種威脅行為者越來越多地將目標對準專有人工智慧研究和模型。

這種針對性行動不僅限於人工智慧實驗室和前沿人工智慧公司，還擴充到政府、軍隊和醫療保健等關鍵領域中使用人工智慧的組織。

例如，GTIG 觀察到中國國家行為體（追蹤名為 UNC6508）發起了一場網路間諜活動，該活動專門針對北美學術、醫療和軍事研究機構的專有人工智慧研究。

第二季度還出現了多起資料竊取勒索事件，攻擊者竊取了專有人工智慧資料，包括模型、技能、提示、原始碼和相關研究，並威脅稱，如果公司不支付贖金，就將這些資料公之於眾。這些活動影響了北美和歐洲的科技、醫療保健、製藥以及媒體和娛樂行業的企業。

威脅行為者持續進行人工智慧試驗

GTIG 在第二季度觀察到的另一個趨勢是，威脅行為者在攻擊生命週期中擴大了對人工智慧工具的實驗範圍，不再僅僅將人工智慧用於支援惡意軟體和工具的開發。值得注意的例子包括：

• 一個與中國有關聯的駭客組織試圖利用 Gemini 構建一個自動化滲透測試框架。該組織試圖構建一個智慧體架構，該架構能夠觀察目標狀態、推理行為並在不可預測的環境中執行任務。
• 一個以經濟利益為目的的威脅行為者利用人工智慧編碼聊天機器人和一系列代理指令，構建了一個自主的多代理攻擊框架。這使得該組織能夠在攻破某個組織的雲基礎設施後不到六小時內，規劃、構建並執行大規模憑證竊取活動。
• 一個命令與控制 (C2) 伺服器託管著一個名為“Recon”的自動化偵察和憑證管理框架，該框架專為攻擊性代理竊取而設計。在 GTIG 發現該伺服器後不久，暴露的目錄就被轉換為一個即時執行的生產前端儀表板，用於組織、驗證和管理超過 23,800 個已收集的金鑰，其中包括雲服務和 AI 服務的 API 金鑰。

針對這些發現，GTIG 首席分析師約翰·赫爾奎斯特警告說：“目前我們可以假設所有威脅行為者都在某種程度上使用人工智慧，並且他們的行動從中受益。和所有人一樣，我們也關注漏洞問題，但人工智慧的應用領域遠不止於此，隨著其被智慧體化應用，這將帶來更大的挑戰，因為這將催生出規模更大、速度更快的對手。”

霍爾奎斯特補充道：“像那些在短短六小時內就發動大規模網路攻擊的犯罪分子一樣，犯罪分子會傾向於發動速度比我們反應速度更快的攻擊。”