<p>國際人工智能安全報告指出，人工智能代理和其他系統尚無法完全獨立進行網絡攻擊，但它們可以在攻擊鏈的多個階段幫助犯罪分子。</p>
<p>第二份年度報告由加拿大計算機科學家約書亞·本吉奧主持，超過 100 名來自 30 個國家的專家撰寫，發現過去一年中，人工智能系統的開發者在幫助自動化和實施網絡攻擊方面的能力大幅提升。</p>
<p>或許最好的，也是最令人擔憂的證據出現在 Anthropic 於 2025 年 11 月發佈的報告中，該報告提到中國網絡間諜濫用其 Claude Code 人工智能工具，自動化針對約 30 家高知名度公司和政府組織的攻擊的大部分環節。這些攻擊在&#34;少數情況下&#34;取得了成功。</p>
<p>根據人工智能安全報告，&#34;至少有一起真實事件涉及使用半自主網絡能力，只有在關鍵決策點人類才會介入。&#34;然而，尚未報告完全自主的端到端攻擊。</p>
<p>人工智能在兩個領域對犯罪分子尤其有用：掃描軟件漏洞和編寫惡意代碼。</p>
<p>在 DARPA 的人工智能網絡挑戰賽（AIxCC）中——這是一個為期兩年的比賽，團隊構建人工智能模型以發現支撐關鍵基礎設施的開源軟件中的漏洞——根據比賽組織者，決賽系統在最終評分輪中自主識別了 77% 的合成漏洞。</p>
<p>雖然這是防禦者使用人工智能發現和修復漏洞的例子，而不是攻擊者使用人工智能發現和利用漏洞的例子，但犯罪分子也以類似方式使用模型。去年北半球夏季，我們看到攻擊者在地下論壇上聲稱使用 HexStrike AI 這一開源紅隊工具，在供應商披露問題後的幾個小時內，針對 Citrix NetScaler 設備的關鍵漏洞進行攻擊。</p>
<ul>
<li>是的，犯罪分子正在使用人工智能編寫惡意軟件</li>
<li>谷歌高管警告，人工智能驅動的網絡攻擊工具 “只是時間問題”</li>
<li>代理失控！公司將不可信的機器人賦予王國的鑰匙</li>
<li>DIY 人工智能機器人農場 OpenClaw 是一個安全的 “垃圾場”</li>
</ul>
<p>此外，人工智能系統在編寫惡意軟件方面的能力正在顯著提升，犯罪分子可以以每月僅 50 美元的價格交易編寫勒索軟件和數據竊取代碼的武器化模型。</p>
<p>根據報告作者的説法，目前的好消息是，人工智能系統在沒有人類幫助的情況下，仍然無法很好地執行多階段攻擊。</p>
<p>報告指出，&#34;研究表明，自主攻擊仍然有限，因為人工智能系統無法可靠地執行長時間的多階段攻擊序列。&#34;例如，它們表現出的失敗包括執行無關命令、失去操作狀態的追蹤，以及在沒有人類干預的情況下無法從簡單錯誤中恢復。</p>
<p>然而，請記住，這一切都是在安全垃圾場 OpenClaw 之前寫的——這個人工智能代理之前被稱為 Moltbot 和 Clawdbot——以及 Moltbook，一個為人工智能代理提供的編程社交媒體平台。</p>
<p>因此，完全有可能的是，世界不會因為國家級團隊或犯罪 mastermind 設計的複雜自主多階段網絡攻擊而結束，而是因為一個失控的單一代理。®</p>

<p>目前，人工智能代理尚無法進行完全自主的網絡攻擊，但在攻擊過程的各個階段顯著協助犯罪分子，正如國際人工智能安全報告中所強調的。該報告由 Yoshua Bengio 主導，揭示了人工智能系統在自動化網絡攻擊方面的進步，證據表明在現實事件中已使用半自主能力。人工智能在識別軟件漏洞和編寫惡意代碼方面特別有效，儘管由於需要人類干預，完全自主的多階段攻擊仍然有限。報告強調了人工智能在網絡犯罪中的持續演變，引發了對未來威脅的擔憂</p>

<p>AI agents and other systems can't yet conduct cyberattacks fully on their own - but they can help criminals in many stages of the attack chain, according to the International AI Safety report.</p>
<div class="lb-trans"><p>國際人工智能安全報告指出，人工智能代理和其他系統尚無法完全獨立進行網絡攻擊，但它們可以在攻擊鏈的多個階段幫助犯罪分子。</p>
</div><p>The second annual report, chaired by the Canadian computer scientist Yoshua Bengio and authored by more than 100 experts across 30 countries, found that over the past year, developers of AI systems have vastly improved their ability to help automate and perpetrate cyberattacks.</p>
<div class="lb-trans"><p>第二份年度報告由加拿大計算機科學家約書亞·本吉奧主持，超過 100 名來自 30 個國家的專家撰寫，發現過去一年中，人工智能系統的開發者在幫助自動化和實施網絡攻擊方面的能力大幅提升。</p>
</div><p>Perhaps the best, and scariest, evidence of that finding appeared in Anthropic's November 2025 report about Chinese cyberspies abusing its Claude Code AI tool to automate most elements of attacks directed at around 30 high-profile companies and government organizations. Those attacks succeeded in &#34;a small number of cases.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>或許最好的，也是最令人擔憂的證據出現在 Anthropic 於 2025 年 11 月發佈的報告中，該報告提到中國網絡間諜濫用其 Claude Code 人工智能工具，自動化針對約 30 家高知名度公司和政府組織的攻擊的大部分環節。這些攻擊在&#34;少數情況下&#34;取得了成功。</p>
</div><p>&#34;At least one real-world incident has involved the use of semi-autonomous cyber capabilities, with humans intervening only at critical decision points,&#34; according to the AI safety report. &#34;Fully autonomous end-to-end attacks, however, have not been reported.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>根據人工智能安全報告，&#34;至少有一起真實事件涉及使用半自主網絡能力，只有在關鍵決策點人類才會介入。&#34;然而，尚未報告完全自主的端到端攻擊。</p>
</div><p>Two areas where AI is especially useful to criminals are scanning for software vulnerabilities and writing malicious code.</p>
<div class="lb-trans"><p>人工智能在兩個領域對犯罪分子尤其有用：掃描軟件漏洞和編寫惡意代碼。</p>
</div><p>During DARPA's AI Cyber Challenge (AIxCC) – a two-year competition in which teams built AI models to find vulnerabilities in open source software that undergirds critical infrastructure – finalist systems autonomously identified 77 percent of the synthetic vulnerabilities used in the final scoring round, according to competition organizers.</p>
<div class="lb-trans"><p>在 DARPA 的人工智能網絡挑戰賽（AIxCC）中——這是一個為期兩年的比賽，團隊構建人工智能模型以發現支撐關鍵基礎設施的開源軟件中的漏洞——根據比賽組織者，決賽系統在最終評分輪中自主識別了 77% 的合成漏洞。</p>
</div><p>And while that is an example of defenders using AI to find and fix vulnerabilities, rather than attackers using AI to find and exploit them, criminals are using models in similar ways. Last northern summer, we saw attackers on underground forums claiming to use HexStrike AI, an open-source red-teaming tool, to target critical vulnerabilities in Citrix NetScaler appliances within hours of the vendor disclosing the problems.</p>
<div class="lb-trans"><p>雖然這是防禦者使用人工智能發現和修復漏洞的例子，而不是攻擊者使用人工智能發現和利用漏洞的例子，但犯罪分子也以類似方式使用模型。去年北半球夏季，我們看到攻擊者在地下論壇上聲稱使用 HexStrike AI 這一開源紅隊工具，在供應商披露問題後的幾個小時內，針對 Citrix NetScaler 設備的關鍵漏洞進行攻擊。</p>
</div><ul>
<li>Yes, criminals are using AI to vibe-code malware</li>
<li>AI-powered cyberattack kits are 'just a matter of time,' warns Google exec</li>
<li>Agents gone wild! Companies give untrustworthy bots keys to the kingdom</li>
<li>DIY AI bot farm OpenClaw is a security 'dumpster fire'</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>是的，犯罪分子正在使用人工智能編寫惡意軟件</li>
<li>谷歌高管警告，人工智能驅動的網絡攻擊工具 “只是時間問題”</li>
<li>代理失控！公司將不可信的機器人賦予王國的鑰匙</li>
<li>DIY 人工智能機器人農場 OpenClaw 是一個安全的 “垃圾場”</li>
</ul>
</div><p>Additionally, AI systems are getting much better at malware writing, and criminals can trade weaponized models that write ransomware and data-stealing code for as little as $50 a month.</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，人工智能系統在編寫惡意軟件方面的能力正在顯著提升，犯罪分子可以以每月僅 50 美元的價格交易編寫勒索軟件和數據竊取代碼的武器化模型。</p>
</div><p>The good news for now, according to the report’s authors, is that AI systems still aren't great at carrying out multi-stage attacks without human help.</p>
<div class="lb-trans"><p>根據報告作者的説法，目前的好消息是，人工智能系統在沒有人類幫助的情況下，仍然無法很好地執行多階段攻擊。</p>
</div><p>&#34;Research suggests that autonomous attacks remain limited because AI systems cannot reliably execute long, multi-stage attack sequences,&#34; according to the report. &#34;For example, failures they exhibit include executing irrelevant commands, losing track of operational state, and failing to recover from simple errors without human intervention.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>報告指出，&#34;研究表明，自主攻擊仍然有限，因為人工智能系統無法可靠地執行長時間的多階段攻擊序列。&#34;例如，它們表現出的失敗包括執行無關命令、失去操作狀態的追蹤，以及在沒有人類干預的情況下無法從簡單錯誤中恢復。</p>
</div><p>Keep in mind, however, that this all was written before the security dumpster fire that is OpenClaw – the AI agent previously known as Moltbot and Clawdbot – and Moltbook, the vibe-coded social media platform for AI agents.</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，請記住，這一切都是在安全垃圾場 OpenClaw 之前寫的——這個人工智能代理之前被稱為 Moltbot 和 Clawdbot——以及 Moltbook，一個為人工智能代理提供的編程社交媒體平台。</p>
</div><p>So it's also entirely plausible that the world won't end with a sophisticated, autonomous multi-stage cyberattack dreamed up by a nation-state crew or criminal mastermind, but rather a single agent that goes off the rails. ®</p>
<div class="lb-trans"><p>因此，完全有可能的是，世界不會因為國家級團隊或犯罪 mastermind 設計的複雜自主多階段網絡攻擊而結束，而是因為一個失控的單一代理。®</p>
</div>

人工智能代理尚未能夠完全自主執行網絡攻擊——但它們已經對犯罪分子非常有幫助