北京
一个攻击者花了大约三天时间，就把一整个AWS云环境捏在了手里。整个过程没有用到一个零日漏洞，没有投递任何全新的恶意软件，所有操作都用的是平台自带的功能，以及——AI。
安全公司Sygnia在一份最新调查报告中复原了这次入侵的完整路径。起初，攻击者只是通过一个暴露在互联网的应用漏洞拿到了一枚AWS访问密钥。在传统的杀伤链模型里，这不过是“初始访问”的第一步，接下来攻击者需要小心翼翼地探测、提权、横向移动，每一步都可能触发告警。但这一次，节奏完全不同了。
获得初始密钥之后，攻击者立即启动了一轮自动化的信息搜集，从云基础设施、源码仓库、CI/CD管道到运行时服务，凡是能触及的角落都被快速扫描。每拿到一个新的凭据，就会触发新一轮的发现、秘密收集、持久化植入和破坏性操作。这些行动不是一条直线上的先后步骤，更像是一层叠一层的“攻击波”——旧的水花还没平复，新的浪头已经打过来了。
安全分析人员在这些攻击波里找到了清晰的AI印记。一个最直观的证据是：在同一个观测秒内，同一个源IP和同一个用户代理，同时使用了分别属于四个不同账户的四枚访问密钥。这种程度的并发，人工操作几乎不可能完成。攻击者在数十个数据库上执行了数百条各不相同的SQL查询，并在短时间内理清了云队列、后台工作节点和部署文件之间的调用关系。这些动作还带有明显的环境适配痕迹，不是那种靠一把通用脚本乱扫就能模仿出来的。
攻击者还很心机地把自己的行为伪装成一次“授权渗透测试”或“红队演习”，在生成的一些说明文件里特意留下了这类字眼。一种可能是为了误导调查人员，让安全团队以为是内部测试而放松警惕；另一种可能是，当攻击者利用AI工具生成攻击性代码时，用“红队演习”的外壳来减少模型的拒绝率。
这种战术和整个2026年的安全威胁趋势无缝衔接。Sysdig的威胁研究团队就记录过一起发生在2025年11月的案例：攻击者往一个Lambda函数里注入恶意代码，然后靠大语言模型辅助，从初始访问到获得完整AWS管理员权限只用了八分钟。那一次同样没有零日漏洞和新颖恶意程序，用的还是盗来的凭据和AWS原生的服务，AI只是帮他把侦察、提权和横向移动压缩到了极致——攻击者在19个不同的AWS身份之间来回横跳，快得让人来不及反应。Vectra AI的研究员事后总结说，AI“抹掉了攻击里的全部摩擦”，让攻击者枚举服务和评估权限路径的速度，超过了任何一名熟练的手动操作者。
但如果把账全算在AI头上，就又跑偏了。AI确实把72小时甚至8分钟的端到端攻击变成了可能，但真正把云环境掏空的，还是那些早就存在的旧伤：碎片化的可见性、S3桶和CI/CD环境里暴露的明文秘密、给得过于慷慨的云权限，以及整个组织里找不到一份预置好的遏制操作手册。AI只是在进攻端放大了这些弱点的杀伤力。
Sygnia的2026年首席安全官调查同时询问了600名资深安全决策者，73%的人对当前云环境的安全状态表达了担忧。当攻击者开始把AI当作自动化编排引擎来用，而防守方还在靠人肉翻日志时，这种担忧恐怕不会是最后一声警报。
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