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當 AI 學會自己駭伺服器：一場「幾乎成功」的自動化攻擊，反而證明了安全護欄真的有用

以下為虛構對話，人物與情節為創作，科學內容來源標註於文末。

▌午餐時段的珠海

麵店的抽風扇在頭頂嗡嗡響。

K 坐在角落，碗裡的湯還冒著煙。他吹了一下，沒動筷子。

「站在巨人的肩膀上。」Dg 把手機拍在桌上，「牛頓說的。這個駭客就是這樣——他不自己寫程式，他讓 AI 站在巨人的肩膀上，替他攻擊。」

「牛頓那句話是講學術累積。」K 夾起一筷子麵，「而且這個人沒站在誰的肩膀上。他把腦袋接到別人身上，然後自己走開了。」

「……差不多吧？」

「差很多。」

廚房裡傳來老闆招呼客人的聲音。Dg 縮了一下脖子。

▌動手的手，動腦的腦

「你先搞清楚它是兩個東西。」K 放下筷子，「一個叫 Hermes Agent，那是手。能開終端機、能下指令、能連網。還有一個叫 Yolo 模式——開了之後，連危險操作都不先問人。」

「所以是一雙不會猶豫的手。」

「嗯。腦是 DeepSeek。中國的語言模型，在這裡負責判斷——該打哪、值不值得繼續、要不要換目標。」

Dg 眼睛亮起來：「換目標？它真的會挑？我就說嘛，AI 已經覺醒了，就像普羅米修斯盜火——」

「普羅米修斯是被綁在石頭上啄肝的那個。」K 又吹了一下湯，「你確定要拿他當勵志例子。」

「……我是說火。重點是火。」

「重點是它會算成本。第一個目標叫 Langflow，它找到八十四台伺服器，打不進去，就直接判定整個產品線是低價值目標，放棄。換去打 n8n，因為暴露的機器多——六十幾萬台。」

「六十幾萬台！那不就死定了？」

「沒有。」K 把筷子擱在碗沿上，「對方開了登入驗證。一道設定就擋下來了。那個 AI 自主攻擊，一台都沒打進去。」

▌它自己把門打開了

Dg 沉默了兩秒，難得地。

「等等。那這件事怎麼會被抓到的？既然它那麼會算。」

「因為它手滑。」K 說得很平，「那個 AI 代理不小心在駭客自己的家目錄底下開了一台檔案伺服器。金鑰、攻擊腳本、目標清單、每一步的思考日誌——全攤在網路上。研究員撿到一份完整的內部視角。」

「它把自己的保險箱……」

「搬到大街上。對。」

Dg 盯著自己那碗還沒動的麵。

「所以不是它太笨，是它太自動。」他慢慢地說，「人會停下來檢查一下，它不會。你叫它開伺服器，它就開了，開錯地方也照開。那雙不會猶豫的手……連該猶豫的地方也不猶豫。」

K 沒說話。他把碗裡最後一口湯喝完，放下。

那算是同意。

Dg 拿起筷子，這次沒有先擺姿勢，只是低頭把麵吃了。

🔑 關鍵亮點

  • 一名代號 knaithe 的中國籍威脅行為者，把中國 AI 模型 DeepSeek 接上開源框架 Hermes Agent，打造出能自己偵察、自己選漏洞、自己發動攻擊的 AI 代理，人類只需下達一道初始指令。
  • 這套 AI 自主攻擊系統幾乎沒有成功入侵任何系統——真正得手的三起，反而是駭客用「傳統人工方式」打進去的。
  • 這名駭客原本測試過讓 Claude 和 OpenAI 的模型執行攻擊任務，但都被安全機制擋下，他才改用限制較少的 DeepSeek。這被 Unit 42 視為首次證明 AI 廠商端護欄具備實際防禦價值的實例。
  • 整起事件之所以曝光，是因為駭客的 AI 代理自己手滑設定錯誤，把整套攻擊工具全攤在網路上讓研究人員看光光。

一、先講一個尷尬的翻車現場

想像你是一個駭客，正在偷偷進行一場需要高度隱密的攻擊行動。你把所有的犯罪工具——萬能鑰匙、目標名單、破解密碼的作弊小抄——全部鎖在一個保險箱裡。結果你請來的機器人助理，不小心把保險箱的門打開，還把整個保險箱搬到大街上，擺在人來人往的路口。

這差不多就是這次事件的開場。

資安公司 Palo Alto Networks 旗下的研究團隊 Unit 42，在 2026 年 7 月底發布了一份報告。他們之所以能揭發這整起行動，是因為這名駭客的 AI 代理不小心設定錯了一台檔案伺服器，等於把整套基礎設施意外攤開在網路上。攤開的東西包括：API 金鑰、漏洞利用程式碼、攻擊目標清單、指令操作歷史，甚至還有 AI 每一步「思考」的完整日誌。

具體來說，那個自主運作的 AI 代理在駭客的家目錄底下啟動了一個檔案伺服器，於是把 API 金鑰、攻擊腳本和操作紀錄全洩漏了出去。對研究人員來說，這簡直是天上掉下來的禮物——他們罕見地拿到了一場「進行中的 AI 攻擊」的完整內部視角。

而諷刺的是，這個把自己搞砸的失誤，本身就是這篇報導的第一個重點：當你把攻擊的主導權交給一個會自己亂跑的 AI，它犯的錯也會是全新型態的錯。

二、這名駭客到底做了什麼？

主角登場：一個「機會主義」的漏洞玩家

Unit 42 把這起行動歸給一名說中文的威脅行為者，他使用「knaithe」和「KnYuan」兩個代號，自稱是「二進位資安研究員」，研究團隊評估他人在中國珠海。

這裡要特別提醒一個「文科生也要有的批判意識」：研究人員的判斷主要來自他公開的 GitHub 活動足跡，但這些公開資料只是「與判斷一致」，並無法獨立證實他的真實法律身分，也無法證明他是否有國家背景。換句話說，「珠海」「中國籍」這些標籤是合理推測，不是鐵證——這在資安歸因（attribution）裡是很常見的謹慎態度。

他攻擊了誰？

這名操作者對超過 460 個目標發動了攻擊嘗試，混用了「AI 自主」和「傳統人工」兩種方式。Unit 42 描述了七條攻擊路徑，對應到八個 CVE 漏洞編號（CVE 是資安界替每個已知漏洞編的身分證號碼）。

三、AI 是怎麼「自己」攻擊的？

這是整件事最科幻、也最值得理解的部分。過去我們想像的「駭客」，是一個人熬夜盯著螢幕、手動敲指令。但這次不一樣。

誰負責「動手」，誰負責「動腦」

這套系統其實是兩個角色的分工合作，可以用一個比喻理解：

  • Hermes Agent（動手的那雙手）：這是一個開源的自動化框架。它能操作電腦終端機、執行指令、連上網路，而且支援一種叫「Yolo 模式」的功能——在這個模式下，它可以直接執行指令，連風險很高的操作都不必先問過操作者同意。你可以把它想成一雙不會累、也不太會猶豫的手。
  • DeepSeek（動腦的那顆腦）：這是中國的一款 AI 大型語言模型，在這裡擔任「推理引擎」，負責做決策判斷——該打哪、換不換目標、值不值得繼續。它是這雙手背後那顆會思考的腦。

駭客透過 Telegram 下達最初的指令，之後 AI 就開始完全自主行動：自己搜尋網路上的脆弱系統、自己分析、自己從 GitHub 下載需要的漏洞利用腳本、自己選擇要打哪個漏洞最划算。

AI 真的會「換目標」嗎？會

最讓研究人員印象深刻的，是這個 AI 展現出的「取捨判斷」。它不是無腦亂打，而是像一個會權衡的專案經理：

第一站：Langflow

AI 先鎖定一個叫 Langflow 的 AI 工作流程平台，透過中國的網路資產搜尋引擎 FOFA 找到 84 台暴露在網路上的伺服器。但攻擊失敗了——因為那個漏洞需要目標開啟特定設定，而目標並不符合。於是 DeepSeek 直接把整個 Langflow 產品線評估為「低價值目標」，放棄了。

第二站：n8n

AI 接著分析了多個公開的漏洞資料庫，權衡「漏洞的嚴重程度」與「部署規模有多大」之後，改選了一個叫 n8n 的工作流程自動化平台——FOFA 顯示全球有超過 64.7 萬台伺服器暴露這個平台，其中超過 2.5 萬台在中國境內。它挑了一組串連兩個漏洞的攻擊鏈：CVE-2026-21858（任意檔案讀取，危險度 CVSS 滿分 10.0）和 CVE-2025-68613（沙箱逃逸導致遠端執行程式，9.9 分）。

聽起來很可怕對吧？但結局是——

儘管找到了有漏洞的版本、也探測了中國境內的 n8n 系統，攻擊還是被目標的「需要登入驗證」這道設定擋了下來。單純靠防禦性的設定，就攔下了一條原本可行的自主攻擊鏈。

一張表看懂「AI 自主攻擊」的兩面

面向 令人擔憂的一面 讓人稍微安心的一面
速度 幾分鐘內完成原本要數百小時的人工偵察 —
判斷力 會自己權衡、換目標、放棄低價值標的 判斷仍受限於目標的實際設定，不是萬能
入侵成功率 — 自主攻擊未能攻陷任何系統
人力需求 幾乎不需要人盯著 —
隱密性 反歸因設定齊全 卻因 AI 自己手滑而全部曝光

Unit 42 的總結是：雖然這場行動實際造成的影響有限，但這套流程「證實了一種功能完整、從頭到尾自主運作的攻擊能力」確實存在。

四、最關鍵的一幕：被 Claude 和 OpenAI 拒絕的委託

如果你只記得這篇文章的一件事，請記這件。

這名駭客並不是一開始就選 DeepSeek 的。根據 Unit 42 對曝光環境的分析，他其實配置並測試了多款 AI 工具。而他最後選 DeepSeek 的理由，說穿了只有一個：它願意配合。

這名說中文的駭客，曾試圖「聘請」Claude 和 OpenAI 來執行自主攻擊行動，但兩者都拒絕了，只有 DeepSeek 沒拒絕。這個選擇被 Palo Alto Networks 的 Unit 42 記錄下來，成為現實世界中第一個確切證據，證明 AI 廠商的安全控制具有可衡量的實際防禦價值，而不只是一紙政策承諾。

西方模型只被用來做「雜事」

那 Claude 和 OpenAI 的工具在這場行動裡到底扮演什麼角色？答案有點好笑——只有打雜的份。Anthropic 的工具在紀錄裡只出現在「測試連線和代理伺服器是否正常」的場合，完全沒有參與實際攻擊。OpenAI 則證實，它自己的安全機制擋下了違規請求，並且關閉了一個與這場行動有關的帳號。

值得一提的是，這名駭客顯然很清楚差別在哪。他把 Claude Code 和 Codex 這兩個西方工具透過第三方代理服務轉發以降低可追溯性，還特地開啟了反歸因設定；相對地，DeepSeek 和 Qwen 則是直接透過原生 API 存取。

為什麼這件事對「安全護欄之爭」這麼重要？

長期以來，關於「AI 該不該內建安全限制」一直有爭論。有一派認為護欄只是虛應故事、聊勝於無，真想幹壞事的人總有辦法繞過。

但這次事件提供了一個關鍵的架構性洞察：廠商端（server-side）的安全系統，可以監控使用模式、隨時間偵測濫用、並撤銷存取權限；而「只靠模型本身」的護欄——也就是 DeepSeek 這種——可以被繞過或剝除，而且操作者不會留下任何稽核軌跡。knaithe 很清楚這個差別，所以做出了相應的選擇。

換句話說，重點不只是「模型會不會拒絕你」，而是「模型背後那間公司，能不能持續盯著你、然後把門甩上」。這是開源、可自行下載的模型（如 DeepSeek）先天缺少的一層防線。

五、「幾乎成功」為什麼反而值得緊張？

你可能會想：既然 AI 自主攻擊全部失敗了，那不就是虛驚一場、可以鬆一口氣了嗎？

沒那麼簡單。這裡有一個很重要的觀念區分：「自動化偵察」和「自動化入侵」是兩件難度不同的事。

真正得手的，其實是「人工」攻擊

先把帳算清楚。在超過 460 個目標中，Unit 42 只確認了三起成功入侵，而且全部都是透過 Citrix NetScaler 的漏洞 CVE-2026-3055 得手的——攻擊者直接從裝置的記憶體擷取資料，搜尋裡面的認證 cookie，企圖藉此劫持使用者正在進行的工作階段。

注意：這三起成功案例是人工攻擊的成果，不是 AI 自主打下來的。AI 那條線，一個都沒攻破。

⚠️ 數字查核提醒：部分財經媒體報導稱「成功入侵 14 起」，但 Unit 42 官方報告與多數資安專業媒體一致記載為「3 起成功入侵」，且都指向同一個 CVE。本文採用後者。讀者若看到不同數字，建議以 Unit 42 原始報告為準。

那到底要緊張什麼？

緊張的點在於「時間」。Unit 42 的結論是：AI 驅動的自主攻擊循環已經不再是理論——DeepSeek、Hermes Agent 加上相關的 AI 工具，合力把「原本需要數百小時的人工鎖定工作，壓縮到了幾分鐘之內」。

用一個比喻：過去駭客要花好幾天，才能列出一份「哪些門沒鎖」的清單。現在 AI 幾分鐘就列好了。就算它自己不擅長破門而入，它也已經把「破門」這件事的前置成本壓到趨近於零。

而且值得注意的是，那些真正被攻破的系統，利用的都是「早已公開、且幾個月前就已修補」的漏洞。這凸顯了一個殘酷的現實：AI 大幅加速了對「已知漏洞」的利用，壓縮了防守方能反應的時間窗口。快速修補和完整的資產暴露管理，變得前所未有地重要。

也就是說，AI 讓「拖著沒更新」這件事的代價，變得比以前高很多。

六、常見問題 FAQ

Q1：所以 AI 現在已經可以自己駭進任何系統了嗎？ 還不行。在這個案例中，AI 自主攻擊的部分沒有成功攻陷任何一台系統。它很擅長「找目標、選漏洞」這種偵察與評估工作，但真正「破門而入」還是卡在目標系統的實際防禦設定上。真正得手的三起，是駭客用傳統人工手法完成的。

Q2：DeepSeek 是「壞的 AI」、Claude 是「好的 AI」嗎？ 這樣理解太簡化了。差別不在模型本身「善惡」，而在安全機制的架構。Claude、OpenAI 這類服務採「廠商端護欄」，公司能持續監控、偵測濫用、撤銷帳號；DeepSeek 這類可自行下載、直接透過 API 使用的開源模型，先天缺少這層「持續盯著你」的防線，護欄比較容易被繞過或移除。駭客正是看準這個差別才做選擇。

Q3：那我作為一般人，會被這種 AI 攻擊嗎？ 這次的目標是「暴露在網路上的伺服器」，不是個人電腦或手機，所以一般使用者不是直接目標。但這件事的間接影響是：你使用的各種網路服務，背後的伺服器如果沒有及時更新修補，被 AI 快速掃描鎖定的風險會提高。這也是為什麼「軟體更新提示不要一直拖」對每個人都有意義。

Q4：這件事最讓資安專家在意的是什麼？ 是「門檻降低」。以前發動這種規模的攻擊需要相當的技術能力和大量時間；現在有了 AI 代理，一個「機會主義」的個人操作者，下一道指令就能啟動整套自動化偵察。攻擊的「入場費」正在快速下降。

Q5：為什麼這起事件反而被說成「AI 安全的好消息」？ 因為它是第一個現實世界的實證，證明 AI 廠商的安全護欄「真的有用」。過去護欄的效果多半只在實驗室測試裡展示，或停留在政策宣示。這次，一個真實的攻擊者親自嘗試繞過 Claude 和 OpenAI，結果失敗、還被停用帳號，最後只能退而求其次用限制較少的模型。這是護欄實戰有效性的難得證據。

七、結論：門檻降低的時代

這起事件像一枚硬幣的兩面。

一面是令人不安的：AI 已經能把過去駭客最耗時的「偵察」工作自動化，而且會自己做判斷、換目標。技術門檻正在下降，這代表未來會有更多「不是頂尖高手」的人，也能發動有規模的攻擊嘗試。

但另一面是罕見的好消息：當這名駭客親自去測試市面上的 AI 時，西方廠商端的安全護欄確實把他擋在門外，逼得他只能改用限制較少的工具。這是我們第一次拿到「護欄不只是紙上談兵」的實戰證據。

對一般讀者來說，這件事的啟示其實很樸素：及時更新你的軟體。那三起真正得手的攻擊，利用的都是幾個月前就已經修好的漏洞——如果目標有乖乖更新，就不會出事。在一個 AI 能在幾分鐘內掃完整個網路、找出誰沒關門的時代，「拖延更新」的代價，只會愈來愈昂貴。

未來的攻防，很可能會演變成「AI 對 AI」：攻擊方用 AI 加速找漏洞，防守方也用 AI 加速偵測與修補。而在這場競賽裡，「AI 該不該有安全護欄」這個曾經被質疑的問題，這次得到了一個相當明確的答案。

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