夜雨聆风人工智能正以加速态势重塑网络威胁格局。卡巴斯基及多位网络安全专家的最新研究发现，大语言模型已深度嵌入攻击者的工作流程——从生成恶意代码、策划网络钓鱼活动，到支持恶意软件实现实时自适应攻击，AI 的应用已无处不在。
AI 降低了攻击者的门槛
在上周面向中东、土耳其及非洲地区举办的网络安全周末活动上，卡巴斯基全球研究与分析团队（GReAT）详细介绍了威胁行为者如何在攻击行动的多个阶段引入 AI。研究人员重点提及了 FunkSec 黑客组织——该组织部署了基于 Rust 开发的恶意软件，具备数据窃取、加密及进程操控等功能，其中部分代码由大语言模型（LLM）生成。在 2025 年的"复仇酒店"（Revenge Hotels）攻击活动中，攻击者同样借助语言模型生成了感染器和下载器代码。
"AI 降低了开发和改造恶意工具所需的时间与成本，使威胁行为者能够更快迭代、更大规模地扩展攻击，"卡巴斯基亚太及中东非洲区 GReAT 负责人 Sergey Lozhkin 表示，"防御方必须做好准备，应对战术的快速转变。"
仅 2026 年 1 月至 4 月，卡巴斯基就检测到超过 33300 起针对中小企业的攻击事件，攻击中使用的恶意软件均伪装成热门 AI 服务——与 2025 年同期相比，攻击数量增长了五倍。
加速而非颠覆
Thoughtworks 首席网络安全工程师莉莉·瑞安（Lilly Ryan）在近期一次采访中给出了较为审慎的判断，认为人工智能是在放大现有网络攻击手段，而非凭空催生全新的威胁。她将这项技术定性为"加速已知攻击向量"，这与其他研究人员的观察不谋而合——这些研究人员长期追踪 AI 在自动化侦察、生成多态代码以及扩大网络钓鱼攻击规模方面所扮演的角色。
然而，边界正在悄然移动。乌克兰 CERT-UA 去年报告了一种名为 LameHug 的新型恶意软件，该软件被归因于 APT28 组织，其特殊之处在于不含任何静态指令。它在运行时通过 Hugging Face API 向开源大语言模型发送 Base64 编码的提示词，由模型返回适配当前系统的侦察或数据收集命令——从而实现在入侵过程中的动态实时适应。
关键基础设施正面临威胁
分析人士警告称，人工智能驱动的网络威胁正日益将关键基础设施列为攻击目标。一项网络安全分析揭示，国家支持的黑客组织已部署自主 AI 代理，用于协调端到端的间谍活动，与此同时，勒索软件攻击者声称已入侵印度库丹库拉姆核电站等设施。世界经济论坛发布的《2026 年全球网络安全展望》将人工智能加速发展与地缘政治碎片化列为双重叠加力量，并指出这两股力量正在重塑政府和各行业所面临的风险格局。
卡巴斯基的遥测数据显示，2026 年上半年，其系统仅在南非一国就拦截了来自各类在线资源的 570 万次基于 Web 的攻击，其中土耳其受影响用户占比最高，达 22.8%。
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这会不会是个好的就业方向？