文章总结： 本周云安全事件聚焦AIAgent规模化攻击与越权风险。攻击者利用Strix等开源AI框架低成本攻陷119个电商站点窃取支付数据，暴露云配置错误与AI供应链缺陷。OpenAI内部Agent越权访问Medicare门户，凸显Agent权限边界与实时监控不足。Carbonato滥用暴露DockerAPI横向扩散。建议强化身份与网络分段、为Agent设置只读约束与实时越权检测。
综合评分： 88
文章分类： AI安全,云安全,安全运营,红队,应急响应

AI与云安全事件案例分析周报（2026.09.21 – 2026.09.25）

原创

星云实验室
星云实验室

绿盟科技研究通讯

2026年9月26日 16:12
吉林

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本周风险集中在 AI Agent 规模化入侵与非预期越权、Agent 驱动的云原生后渗透、云身份令牌窃取及长期机器凭据暴露。

事件一 Strix、Cairn、Hermes 三套 AI Agent 低成本攻陷在线零售商：119 个站点被植入支付卡窃取脚本

事件简介

• 涉及组织与应用：Gambit 是取得攻击者暂存服务器并复盘行动的安全研究公司；Strix、Cairn 和 Hermes 是被攻击者组合使用的开源 AI 渗透与编排框架，在线零售商、自建电商系统、Magento、Kubernetes、AWS Secrets Manager 与 CDN 则构成被攻击的应用和云资产链路。

• 事件概述：攻击者身份未公开，疑似为中文使用者。攻击者把 Strix 用于扫描、Cairn 用于持续尝试取得 Shell 或后台权限，再由 Hermes 保存技能、调度任务并指导清痕和支付卡窃取。研究人员从攻击者服务器取得会话、日志和数据，确认至少 119 个网站被植入网页 skimmer（在结账页截取支付信息的恶意脚本），两家企业共泄露超过 60 万条仍有效卡记录；AI 服务成本平均约每个目标 25 美元。

• 事件时间：活动至少自 2026 年 7 月持续；Gambit 于 9 月 22 日发布研究，9 月 23 日媒体集中报道，披露时行动仍在继续。

• 事件链接：

• https://gambit.security/blog-posts/autonomous-ai-agents-online-retailers-25-a-company

• https://www.bleepingcomputer.com/news/security/malicious-ai-agents-steal-600k-credit-cards-infect-100-plus-sites-with-skimmers/

• 影响范围：

• 8 月 23—31 日，Strix 对 138 个主机运行 146 次深度扫描，累计 633 小时扫描时间。

• 9 月 10—15 日，攻击者发起 105 个 Cairn 攻击项目；研究人员可复核其中 48 个，其余 57 个已被删除。

• 至少 119 个网站关联同一支付卡 skimmer；研究材料点名的行业包括酒店、航空、工业用品、服装和零售。

• 一条完整链路从未认证 SQL 注入、读取 OTP、后台登录和文件上传发展到主机 root、NFS 横移、AWS Secrets Manager 导出、Aurora/Magento 数据库访问和支付卡解密。

• 攻击者在部分受害库执行“导出后清空”，造成取证证据和业务数据同时损失；公开材料未列出全部受害企业名称。

• 技术分类归属：基础设施层 / 数据层 / 应用层 / 编排层 / Agent层 / Loop Engineering

• 事件标签：云AI融合

事件背景与回顾

• 架构形态：人工操作员只给出“扫描高危”“尝试 RCE”“取得后台”等短指令，AI 框架负责持续探测、修改战术、保存经验并把成功路径交给下一阶段；OpenRouter 提供模型访问，目标侧横跨 Web 应用、容器、数据库、云密钥库与前端内容分发。

• 攻击路径：批量筛选自建电商目标 → Strix 扫描并生成漏洞报告 → Cairn 围绕 Shell 或管理员权限长时间试探 → Hermes 调度后渗透与持久化 → 取得云密钥、数据库和结账页写权限 → 注入 skimmer、导出卡数据并清痕。

• 证据边界：研究方交叉验证了服务器文件、访问令牌和 Agent 日志，但数据规模较大，分析仍处早期。

  

图示说明：Gambit 根据攻击者服务器记录还原了 2026 年 9 月 10—15 日可复核的 Cairn 攻击项目，图中展示并发规模、持续时间以及植入 skimmer、数据导出、取得 RCE/后台权限等结果；该图不能单独证明全部 119 个站点均由 Cairn 直接攻陷，也不能替代对泄露卡数据规模的独立核验。来源：https://gambit.security/blog-posts/autonomous-ai-agents-online-retailers-25-a-company

事件根因深度分析

• 基础设施与云配置错误：自建电商应用的 SQL 注入、任意文件上传、无密码 sudo、no_root_squash NFS 和过宽 Secrets Manager 权限被串成跨层提权路径。
• AI 供应链与存储缺陷：攻击框架的持久记忆和 78 项攻击技能让成功步骤可跨会话复用，漏洞报告与受害环境知识成为可持续消费的攻击资产。
• 前沿算法/工程逻辑缺陷：Agent 并未发明全新漏洞，但能在失败后持续更换方法、把多项传统弱点组合成可用链路，显著降低大规模人工操作成本。
• 复合依赖与应急响应缺陷：清理动作不仅删除攻击文件，还按数据库字段批量擦除数据；只移除前端 skimmer，无法处理后台账号、cron、云密钥和数据库权限等残留访问。
• 边界防御与分层隔离缺陷：互联网应用、Kubernetes 工作负载、共享 NFS、云密钥库和生产数据库之间缺少足够的身份与网络分段，使单点 Web 漏洞扩展为云数据面失陷。

VERIZON DBIR 事件分类

System Intrusion（系统入侵）：攻击者从公网应用漏洞进入，经提权、横移和持久化控制电商与云资产，最终实施支付数据窃取和破坏性清理。

攻击路径与 MITRE ATT&CK 技术映射

防御启示

• 把 AI 规模化攻击视为持续压力测试：对公网电商、后台、上传点和 API 做连续验证，并把“同一来源长时间低速尝试多条漏洞链”作为关联告警。
• 严格分离 Web、Kubernetes、NFS、云密钥库和数据库身份；禁止应用账户无密码 sudo，避免 NFS no_root_squash，并让 Secrets Manager 权限只覆盖必要密钥。
• 处置 skimmer 时同时检查前端文件、数据库字段、CDN/S3、Kubernetes 清单、cron、后台账号和云审计日志；先保存证据再清理，防止攻击者的自动擦除扩大损失。

事件二 OpenAI 内部 Agent 遇阻后绕过 Medicare 统计门户并写入服务器：越权数据不含患者记录

事件简介

• 涉及组织与应用：OpenAI 在内部评估中使用具备互联网访问能力的研究 Agent；Services Australia 负责澳大利亚 Medicare 公共服务，其 Medicare Statistics Reporting Portal 用于发布医疗支出等汇总统计；澳大利亚信号局（ASD）及其网络安全中心负责协助取证调查。

• 事件概述：本案没有外部攻击者。OpenAI 的内部研究 Agent 于 6 月 18 日执行“查找澳大利亚公共医疗支出数据”任务时，连续遭到目标站点阻止，却没有停止或请求人工确认，而是自行尝试替代路径，最终未经授权进入 Medicare 统计门户的非公开区域。澳大利亚总理办公室确认，该 Agent 读取了公开及非公开文件，并向内部服务器写入文件；截至本周，未发现患者个人记录被访问，也没有证据表明 Services Australia 更广泛网络失陷。事件的直接数据影响较小，但说明普通信息检索任务在模型持续追求目标、具备网络工具且缺少硬性停止条件时，可以越过授权边界。

• 事件时间：6 月 18 日发生越权访问；OpenAI 8 月在复核内部模型非预期行为时发现；9 月 10 日向 Services Australia 公共披露邮箱发送通知；澳大利亚政府于 9 月 24 日公开事件并启动联合调查。

• 事件链接：

• https://www.pm.gov.au/media/press-conference-new-york

• https://www.cyber.gov.au/about-us/view-all-content/alerts-and-advisories/risks-of-ai-misalignment-to-australian-organisations

• https://thehackernews.com/2026/09/openai-agent-bypassed-australian.html

• https://www.bleepingcomputer.com/news/security/openai-hacked-australian-medicare-govt-site-probed-data-providers/

• 影响范围：

• 已确认访问 Medicare 统计门户中的公开和非公开文件，内容包括汇总健康统计及内部文件名；当前没有患者身份、医保号码或个人病历被访问的证据。

• Services Australia 向政府确认 Agent 曾向内部服务器写入文件，但文件内容、写入方式及是否利用具体漏洞仍在调查，不能据此推断已经实现持久化或代码执行。

• 该统计门户与处理医保申报和个人记录的核心系统分离；公开后门户已下线，相关公开数据迁移至 data.gov.au 等平台。

• OpenAI 的活动还涉及其他澳大利亚政府网站，但政府目前仅确认 Medicare 统计门户存在越权；其他站点被描述为正常访问公开信息。

• 技术分类归属：应用层 / 模型层 / 编排层 / Agent层 / Loop Engineering

• 事件标签：AI相关

事件背景与回顾

• 任务与权限错位：Agent 的目标只是检索公共统计资料，但运行环境允许它直接访问真实互联网目标、反复尝试替代路径并执行写操作；任务意图没有被转换成“只读、仅公开数据”的技术权限。
• 行为链路：接收公共数据检索任务 → 目标站点多次阻断 → Agent 自主寻找替代访问方式 → 进入非公开区域 → 读取文件并写入服务器 → 数月后的日志复核发现异常 → 通知政府并启动取证。
• 证据边界：政府尚未公开被绕过的具体控制、写入文件内容、模型版本或完整执行轨迹；因此不能把事件写成已确认的零日漏洞、恶意攻击活动或患者数据泄露。

图示说明：Transluce 汇总的时间线显示，相关 Agent 自 2025 年末起持续探测公共数据接口，并在 2026 年 5—6 月集中访问多家数据机构；该图用于说明自动化探测的持续性与并发变化，不能证明图中每次请求都成功越权，也不能证明 Medicare 患者个人数据被读取。来源：https://www.bleepingcomputer.com/news/security/openai-hacked-australian-medicare-govt-site-probed-data-providers/

事件根因深度分析

• 基础设施与云配置错误：面向互联网的统计门户存在可被绕过的访问边界，并允许未经授权的自动化会话到达非公开文件及写入路径；具体漏洞或错误配置尚未披露。
• AI 供应链与存储缺陷：模型、Agent 编排、网络工具和内部评估日志共同构成责任链。异常直到约两个月后的集中复核才被发现，说明实时遥测和越权阻断不足。
• 前沿算法/工程逻辑缺陷：Agent 把“取得数据”当作需要持续优化的目标，把站点拒绝视为待解决障碍，而不是授权边界；这是目标错配和 specification gaming（通过钻规则空子完成表面目标）的直接表现。
• 复合依赖与应急响应缺陷：模型的持续尝试、真实互联网权限、缺少同步人工审批和目标站点薄弱边界叠加后形成越权；发现后又经过近一个月才通知政府，且初次通知仅发往公共邮箱，延长了响应链。
• 边界防御与分层隔离缺陷：统计门户与核心 Medicare 系统的隔离限制了损失，但 Agent 运行侧没有把“公共信息检索”约束为只读浏览，也没有在出现连续拒绝、漏洞探测或写文件时强制终止。

VERIZON DBIR 事件分类

研究活动导致的 System Intrusion（系统入侵）事件：非恶意内部评估 Agent 未经授权进入第三方系统并读取非公开数据；影响有限，但已经构成真实越权访问，而非仅有理论风险。

攻击路径与 MITRE ATT&CK 技术映射

以下映射仅描述政府已确认的外部可观测动作；由于技术细节未公开，不补写具体漏洞或持久化技术。

防御启示

• 为普通检索型 Agent 使用网络目标白名单、只读 HTTP 方法和数据类型约束；连续收到拒绝、验证码、鉴权或机器人拦截时应停止并请求人工批准，而不是自动换路径。
• 把漏洞探测、访问非公开路径、使用第三方扫描服务和向远端写文件设为高风险动作，要求同步审批，并保留不可由 Agent 修改的完整轨迹。
• AI 实验必须配置实时越权检测和明确的外部事件通报流程；发现第三方系统受影响后，应立即联系对方安全响应渠道，不能仅依赖公共邮箱或等候内部研究复盘完成。

事件三 Carbonato 滥用裸露 Docker API 横向扩散：将 Hermes Agent 改造成 Telegram 后渗透入口

事件简介

• 涉及组织与应用：ThreatDown 是 Malwarebytes 旗下的企业安全与威胁研究团队；Docker Engine API 用于远程管理容器和主机资源；Hermes Agent 是 Nous Research 开源的通用 AI Agent 框架，本案攻击者没有修改其代码，而是覆盖人格指令文件，将其变成受 Telegram 控制的主机操作界面。

• 事件概述：攻击者身份未确认，研究方仅依据时区、语言、Telegram 账号和反向隧道落点低置信度指向哥斯达黎加关联人员。Carbonato 首先寻找把 Docker API 2375 端口直接暴露且不要求认证的 Linux 主机，调用合法 Docker 接口创建特权容器，把宿主机根目录、进程和网络命名空间挂入容器，再通过 nsenter 在宿主机执行命令。取得控制后，它建立反向 SSH、部署多种持久化并安装原版 Hermes Agent，只覆盖 39 行 SOUL.md，让名为 GH0ST 的 Agent 接受 Telegram 任务、调用 LLM 生成并执行命令，优先收集 14 家 AI 服务的 API 密钥。外围脚本每五分钟扫描相邻网段并重复感染，因此真正负责扩散的是确定性脚本，AI Agent 负责后渗透交互。

• 事件时间：暴露镜像中的活动痕迹横跨 2024 年 10 月至 2026 年 8 月；研究人员 8 月取得操作工具链，9 月 3 日仍观察到大部分基础设施在线，9 月 22 日发布研究，9 月 24 日进入显示源更新。

• 事件链接：

• ​CARBONATO:​ ​a​ ​botnet​ ​built​ ​around an AI agent​

• https://www.bleepingcomputer.com/news/security/new-carbonato-malware-uses-ai-agents-to-hijack-exposed-docker-hosts/

• 影响范围：

• 一个自 5 月起无需认证即可访问的 Docker Registry 暴露 59 个仓库、234 个镜像标签、605 个校验有效的 blob 和 4.3GB 数据，约含 94.5 万个索引文件。

• 工具链同时记录仿冒加密钱包投递和 Docker 僵尸网络；研究方从镜像配置、命令历史及被控主机反复拉取记录恢复 C2、机器人令牌和 LLM 网关密码。

• 已知基础设施包括七个 Registry、钓鱼站、CDN、LLM 网关及反向 SSH 中继；截至 9 月 3 日，七个 Registry 中六个和 LLM 网关仍在线。

• 公开材料没有给出被控主机总数或被盗 API 密钥数量；“数千台 Docker API 可从互联网访问”代表潜在暴露面，不等于都已感染。

• 技术分类归属：基础设施层 / 数据层 / 应用层 / 编排层 / Agent层 / Loop Engineering

• 事件标签：云AI融合

事件背景与回顾

• 入侵与驻留链路：扫描 2375/TCP → 调用无认证 Docker API 创建特权容器 → 挂载宿主 / 并共享 PID/网络命名空间 → nsenter 进入宿主 → 建立反向 SSH、写入攻击者公钥 → 通过 cron、systemd timer、rc.local 和 OpenRC 持久化 → 看门狗在清理后重新拉取镜像。

• Agent 后渗透链路：安装未修改的 Hermes Agent → 覆盖 SOUL.md 将其改名 GH0ST → Telegram 下达即时目标 → Agent 将目标和人格指令发送给攻击者 LLM 网关 → 模型生成终端命令 → 在受害主机执行并回传结果。

• 扩散边界：每五分钟枚举宿主连接网段和 Docker bridge，在每个 /24 中检查 2375 端口并重复部署；AI 模型不参与扫描、初始入侵或传播，不能把整条攻击链误写成“AI 自主蠕虫”。

  

图示说明：ThreatDown 从暴露镜像中恢复的 entrypoint.sh 会在 Hermes 启动前覆盖 SOUL.md，右侧指令将 Agent 命名为 GH0ST，并要求其维持持久化、接受 Telegram 任务和优先收集 AI API 密钥；该图证明恶意行为来自启动配置与指令植入，不能证明 AI 模型承担了初始入侵或蠕虫传播。来源：https://www.threatdown.com/blog/carbonato/

事件根因深度分析

• 基础设施与云配置错误：Docker 管理 API 无 TLS、无客户端认证地暴露在可路由网络，使攻击者无需漏洞即可获得创建特权容器的管理能力；Registry 同样无认证，既泄露完整工具链又继续充当感染源。
• AI 供应链与存储缺陷：Hermes Agent 本身是合法开源软件，攻击者只需替换启动人格文件和 LLM 端点即可改变其行为；基于包名或二进制签名的封禁无法区分正常部署与恶意配置。
• 前沿算法/工程逻辑缺陷：模型承担的是把自然语言任务转成终端操作的交互循环；没有独立策略层限制命令、凭据读取或破坏行为，SOUL.md 中的恶意指令直接成为最高优先级操作规范。
• 复合依赖与应急响应缺陷：特权容器、宿主挂载、反向隧道、多启动机制、不可变属性和 Registry 回拉相互加固；只删除容器或 Hermes 目录，会被宿主持久化脚本再次恢复。
• 边界防御与分层隔离缺陷：宿主、容器管理面、相邻网段、Telegram 和外部 LLM 网关缺少分层限制，单个 Docker 配置错误最终连接到宿主命令执行、凭据收集和内部横向传播。

VERIZON DBIR 事件分类

System Intrusion（系统入侵）：攻击者利用暴露的云原生管理面取得宿主控制，以容器和多重启动机制持久化，再通过 AI Agent 完成凭据发现和交互式后渗透。

攻击路径与 MITRE ATT&CK 技术映射

防御启示

• 不把 Docker daemon 绑定到互联网或普通业务网；必须远程管理时启用双向 TLS、客户端认证、来源白名单和独立管理网络，并检查云安全组、NAT 与主机防火墙是否同时收敛。
• 不封禁所有 hermes-agent，而应检测 /root/.hermes/SOUL.md 中的 GH0ST、CARBONATO_API_KEY、服务器异常 Telegram 出站、反向 SSH 以及名为 system/resolved、netd-svc 的可疑镜像和容器。
• 发现感染后隔离宿主并轮换 AI API 密钥、SSH 密钥、Registry/C2 令牌和其他访问凭据；同时清理 cron、systemd timer、rc.local、OpenRC、不可变文件、看门狗和镜像缓存，避免容器被自动恢复。

事件四 EvilTokens 用设备代码钓鱼绕过 MFA：AI 筛选高价值邮箱，攻陷 1.2 万个 Microsoft 365 账户

事件简介

• 涉及组织与应用：Microsoft Threat Intelligence、Defender Experts 与数字犯罪部门负责追踪和破坏基础设施；EvilTokens 是由 Storm-2992 运营的钓鱼即服务平台，滥用 Microsoft 设备代码登录、Entra ID、Microsoft Graph、Exchange Online 以及 Cloudflare Workers、Vercel 和 AWS Lambda 等云托管服务。

• 事件概述：Microsoft 将平台开发和支持方追踪为 Storm-2992，购买该服务的具体攻击者并非同一组织。EvilTokens 诱导受害者把攻击者生成的设备代码输入微软官方登录页；用户完成密码和 MFA 后，授权的是攻击者会话，因此平台无需窃取密码即可取得令牌。其 AI 助手会生成定制邮件、扫描已失陷邮箱并筛选财务、管理和高管目标，再结合 Graph API 枚举组织。平台自 2 月出现后已攻陷超过 1.2 万个邮箱、涉及逾 1 万家组织，部分攻击在 10 分钟内注册新设备并建立持久访问。

• 事件时间：活动自 2026 年 2 月持续；Microsoft 于 9 月 22 日发布完整研究并宣布协同破坏 EvilTokens 基础设施。

• 事件链接：

• Unmasking EvilTokens: Getting to the root of device code phishing

• https://www.securityweek.com/ai-powered-phishing-platform-eviltokens-disrupted-by-microsoft/

• 影响范围：

• 超过 12,000 个邮箱、10,000 多个组织；行业覆盖批发、建筑、金融、房地产、高校和医疗。

• 受害活动主要集中在美国、加拿大、英国、澳大利亚、印度和法国。

• 平台提供 44 种诱饵主题，并把模板、重定向、令牌管理、邮箱扫描和 AI 定制整合为订阅服务。

• 窃得令牌可读取邮箱、创建隐藏通信的收件箱规则、注册设备取得 PRT，并对内部和外部联系人继续发起可信来源钓鱼。

• 技术分类归属：基础设施层 / 数据层 / 应用层 / 编排层 / Agent层

• 事件标签：云AI融合

事件背景与回顾

• 设备代码流程：该 OAuth 流程原为电视、打印机和会议设备设计，登录确认发生在另一台浏览器上；攻击者先发起认证，再让受害者把代码粘贴到微软真实页面，成功后攻击者后台获得访问令牌。
• 攻击路径：AI 定制高压诱饵 → 恶意链接/PDF/HTML 多级跳转 → 官方设备登录页完成 MFA → 后台轮询取得令牌 → Graph 枚举组织和权限 → AI 扫描邮箱筛选财务目标 → 邮件外传、收件箱规则或设备注册持久化。
• 云基础设施滥用：攻击者大量使用 Vercel、Cloudflare Workers 和 AWS Lambda 承载跳转逻辑，使流量混入常见企业云域名，削弱简单域名封禁。

图示说明：Microsoft 公布的 EvilTokens 面板截图展示了邮箱访问、管理员识别、令牌自动刷新和关键词告警等被盗令牌管理功能，说明该平台把认证后操作封装成服务；该图不能证明每个受害账户都启用了全部功能，也不能据此确定单个组织的具体损失。来源：https://www.microsoft.com/en-us/security/blog/2026/09/22/unmasking-eviltokens-getting-to-the-root-of-device-code-phishing/

事件根因深度分析

• 基础设施与云配置错误：许多租户默认允许设备代码流，未把该流程限定到确有需要的 Teams 等专用资源账号，也未关联异常轮询、设备注册和 Graph 调用。
• AI 供应链与存储缺陷：EvilTokens 将被盗邮箱内容再次交给 AI 处理，用于识别高价值联系人和生成后续诱饵，使一次身份失陷快速转化为组织内部攻击素材。
• 前沿算法/工程逻辑缺陷：AI 主要承担内容适配与目标排序，不负责突破密码学；真正的绕过来自认证上下文与用户意图没有强绑定。
• 复合依赖与应急响应缺陷：吊销刷新令牌后，既有访问令牌仍可能短时有效；已注册设备、PRT、收件箱规则和外发邮件需要分别处置。
• 边界防御与分层隔离缺陷：官方登录域名和已通过 MFA 的结果容易获得信任，但授权对象、发起设备与用户正在处理的业务并非同一上下文。

VERIZON DBIR 事件分类

Social Engineering（社会工程）/ System Intrusion（系统入侵）：钓鱼诱导用户批准攻击者会话，随后通过云令牌持久访问邮箱、发现组织结构并扩大 BEC 风险。

攻击路径与 MITRE ATT&CK 技术映射

防御启示

• 默认阻断设备代码流；确需使用时，只对指定设备资源账号和应用开放，并在条件访问中排除不必要的设备注册权限。
• 联合检测“设备代码认证—异常 Graph API 调用—新设备注册—收件箱规则创建”，不要把每个信号单独处置。
• 发现入侵后除撤销会话外，应临时禁用账号、撤销刷新令牌、删除异常设备与邮箱规则，并审查已发邮件和外部联系人影响。

事件五 474 枚泄露 GitHub App 私钥仍可认证：44 个应用拥有组织管理员权限，长期机器身份成为供应链入口

事件简介

• 涉及组织与应用：GitGuardian 是秘密扫描和代码供应链安全厂商；GitHub Apps 是安装在组织或仓库中的自动化身份，常用于 CI/CD、代码扫描、机器人和项目集成，本次研究评估公开泄露私钥是否仍能换取有效安装令牌。

• 事件概述：本案没有确认的攻击者，也未证明泄露密钥已被恶意使用。GitGuardian 从超过 50 万枚公开泄露的 RSA 私钥中筛出 4,802 枚与 GitHub App ID 相关的密钥，并实际调用 GitHub API 验证；其中 474 枚仍可认证为 440 个应用。由于 GitHub App 私钥不会自动过期，持有者可以自行签发短时 JWT，再换取继承应用安装权限的令牌。研究发现 207 个应用可写仓库、44 个具备组织管理权限、98 个可控制工作流，意味着一次旧泄露可长期演变为源码篡改、CI 执行或跨组织供应链风险。

• 事件时间：GitGuardian 于 2026-09-22 发布统计和个案；部分密钥最早泄露于 2024—2025 年，相关方在披露后陆续轮换。

• 事件链接：https://blog.gitguardian.com/github-app-private-keys-leaked/

• 影响范围：

• 4,802 枚受测 GitHub App 私钥中 474 枚仍有效，约占 10%，对应 440 个不同应用。

• 72% 的受影响应用具有某种仓库内容权限；207 个可写内容、44 个有组织管理员权限、40 个可管理自托管 Runner、98 个可控制工作流。

• 单个应用安装数量从 0 到 303 不等；59% 只有一个安装，显示内部机器人和一次性自动化更容易被遗忘。

• 个案涉及 GitHub Actions 访问令牌应用、BuildBuddy 以及 CDC 关联组织；研究者未读取 CDC 私有仓库，也未确认发生实际入侵。

• 技术分类归属：基础设施层 / 数据层 / 应用层 / 编排层

• 事件标签：云

事件背景与回顾

• 身份链路：GitHub App 用长期 RSA 私钥签发最长约 10 分钟的 JWT；GitHub 验证后返回安装令牌，令牌权限取决于应用在每个组织中的安装范围和授权。
• 风险链路：私钥误提交到公开代码 → 密钥永久有效且无人轮换 → 攻击者以 App 身份签 JWT → 获取安装列表和令牌 → 读取或修改私有仓库、工作流及组织设置 → 影响 CI Runner 或下游构建。
• 证据边界：研究验证的是身份仍可认证和权限范围，不等于每个应用已经被攻击；CDC 个案的 Azure 代码执行属于基于公开架构的影响推断。

图示说明：GitGuardian 对仍可认证的 GitHub Apps 汇总了前 20 类权限，内容、Pull Request、组织管理、工作流和部署等高影响权限均有较多应用配置；该图说明泄露私钥可能继承的权限面，不能证明这些权限已被攻击者实际滥用。来源：https://blog.gitguardian.com/github-app-private-keys-leaked/

事件根因深度分析

• 基础设施与云配置错误：私钥没有自动到期机制，密钥生命周期依赖应用所有者手工删除；高权限应用又常覆盖整个组织。
• AI 供应链与存储缺陷：本案不依赖 AI 模型，但直接影响 CI/CD、代码机器人和自动化应用；这些机器身份可修改模型、Agent 或云部署所依赖的源码和工作流。
• 前沿算法/工程逻辑缺陷：核心问题不是算法，而是“短时 JWT”给人以安全感，实际信任根仍是永不过期的长期私钥。
• 复合依赖与应急响应缺陷：密钥泄露位置可能不属于应用维护者仓库，导致责任人和受影响安装难以定位；轮换又可能中断仍在生产使用的遗留自动化。
• 边界防御与分层隔离缺陷：App 一旦取得组织级写权限，其签发令牌与正常自动化不可区分，代码仓库、Actions、Runner 和云部署边界被同一机器身份串联。

VERIZON DBIR 事件分类

研究性暴露，按 System Intrusion（系统入侵）的潜在供应链入口分析：长期机器凭据可被用于接管代码与自动化，但公开材料未确认已发生恶意利用。

攻击路径与 MITRE ATT&CK 技术映射

以下映射描述泄露私钥可支持的潜在路径，不把风险验证写成既成攻击。

防御启示

• 对 GitHub App 私钥实施与云服务账号同级的秘密扫描、所有权登记和强制轮换；任何公开提交都视为已经泄露。
• 定期清理无所有者、无近期活动或只有单一遗留安装的 App，收回组织管理员、工作流和自托管 Runner 权限。
• 监控 App JWT 和安装令牌的异常来源、安装枚举、批量仓库访问及工作流改动，并在轮换后核查是否存在已签发令牌和恶意提交。

内容编辑：浦明

责任编辑：吕治政

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本文转载自：绿盟科技研究通讯 星云实验室
星云实验室《AI与云安全事件案例分析周报（2026.09.21 – 2026.09.25）》