文章总结： 本报告回顾了第170期国外网络安全态势，涵盖人工智能基础设施、开源软件生态、供应链攻击、加密资产盗窃、运营技术安全治理等多个领域，强调了人工智能辅助攻击、凭证安全、AI系统安全、安全建设实效和持续治理机制的重要性。
综合评分： 85
文章分类： 威胁情报,网络安全,供应链安全,安全意识,安全建设
国外：一周网络安全态势回顾之第170期
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铸盾安全
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河南等级保护测评
2026年10月11日 00:00
河南
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攻击者开始利用人工智能基础设施、开源软件生态和自动化开发工具扩大攻击规模；供应链攻击不再局限于软件源代码，而是进一步深入持续集成与交付（CI/CD）、开发者凭证和自动化工作流；与此同时，传统账户安全、云端监控暴露、金融犯罪和关键基础设施安全依然面临严峻挑战。
一、PoeLLM恶意软件将C&C服务器地址隐藏在GitHub诗歌中
安全研究机构Black Lotus Labs披露，一项名为PoeLLM的恶意软件活动至少自2026年4月起持续活跃，主要针对暴露在互联网中的人工智能、大语言模型及开源服务。其涉及的服务包括LiteLLM、Ollama、Gotenberg和Gitea等，部分部署存在可被利用的漏洞或安全配置问题。攻击者入侵目标后，不仅会部署加密货币挖矿程序，还会将受感染服务器改造成扫描器或攻击节点，继续寻找和入侵其他存在风险的系统，从而形成具有扩张能力的僵尸网络。Lumen披露的研究还显示，该活动已感染数千台服务器，受害者主要分布在美国和西欧。
这一事件最值得关注的技术特点，是其采用了不同于传统固定IP地址或硬编码域名的命令与控制（C&C）定位机制。恶意软件会从GitHub托管的一首诗中提取四个关键词，再利用特定转换规则计算出当前C&C服务器的IP地址。攻击者只需修改诗歌中的关键词，就可以改变受感染主机最终连接的控制服务器，使恶意通信地址隐藏在看似正常的公开文本中，并增加传统基于固定地址的检测与封禁难度。研究人员认为，相关攻击者可能使用意大利语，并已对诗歌进行多次修改；这属于基于现有线索作出的研判，而非对其身份的最终确认。
从防御角度看，该事件说明，人工智能服务的安全风险并不止于模型输出、提示词注入或数据泄露，还包括服务端口暴露、组件漏洞、默认配置不安全以及计算资源被滥用。责任单位应建立人工智能基础设施资产清单，严格限制管理接口和推理服务的互联网暴露，及时修复漏洞，并对异常算力消耗、未知进程、外联行为及服务器扫描活动开展持续监测。安全运营不能只依赖域名黑名单和静态特征，还应关注进程行为、网络连接关系和异常资源使用情况，将AI基础设施纳入统一的资产管理、漏洞治理和安全运营体系。
二、GhostAction供应链攻击再次蔓延，772个GitHub代码库遭到波及
2026年10月，GitGuardian披露，名为GhostAction的GitHub Actions供应链攻击活动再次出现大规模攻击。2026年8月31日至9月30日期间，攻击者向772个公共GitHub代码库注入恶意工作流，涉及373个用户和组织，并以获取2577项机密信息为目标。攻击涉及SSH私钥、部署服务器凭证、Azure访问凭证、AWS密钥及数据库相关信息等。研究人员发现，恶意工作流并非一次性集中植入，而是在多个时间段持续出现，部分提交甚至使用受害者自身的身份完成，表明攻击者可能已经取得相关账户的访问凭证。
GhostAction的危险之处，在于它将开发自动化流程转化为窃取凭证的通道。GitHub Actions原本用于自动构建、测试和发布软件，工作流执行时却可能获得访问代码仓库、云平台、部署服务器及其他服务的权限。一旦攻击者能够修改工作流，就可能借助受害者的自动化执行环境读取机密变量，并将获取的数据传送到外部服务器。更值得警惕的是，GitGuardian指出，该活动并没有真正停止：部分早期被植入的恶意工作流仍然留在代码库中，攻击者只需更改数据外传地址，便可重新利用既有入口。2026年新一轮攻击还出现了新的外传基础设施，说明仅清理某个恶意IP地址或删除一次异常提交，并不足以证明风险已经消除。
这一事件对软件供应链管理具有直接启示。组织不能把代码托管平台上的正常账户、官方工作流或成功的自动化构建简单视为可信，而应将工作流文件变更、第三方Action来源、令牌权限、机密变量访问和异常外联纳入安全审计。应优先采用短期凭证和最小权限机制，限制工作流对生产环境的访问，审查第三方依赖及其版本，并对代码库开展历史性检查，排查曾经植入但尚未清除的恶意配置。发生事件后，还应同步轮换已暴露凭证、核查云平台访问记录、检查软件发布记录，并追溯凭证是否被用于横向访问其他系统。供应链安全的关键不是确认代码库当前没有明显恶意文件，而是证明从代码提交、自动化执行到软件发布的完整链条处于可控状态。
三、Uranium Finance黑客被陪审团裁定有罪，涉及超过5000万美元加密资产
美国纽约南区联邦检察官办公室于2026年10月7日宣布，36岁的马里兰州居民Jonathan Spalletta因入侵去中心化加密货币交易平台Uranium Finance，被陪审团裁定犯有计算机欺诈和洗钱罪。根据美国司法部披露的庭审证据，2021年4月8日，Spalletta利用智能合约交易逻辑缺陷，通过一系列超出授权范围的操作，获取了价值约140万美元的加密资产。约两周后，他还曾以所谓漏洞赏金安排为掩护，与平台协商保留部分资金。4月28日，他再次利用智能合约中关于流动性池提取金额的错误，跨多个流动性池取得约5330万美元加密资产，最终导致Uranium Finance因资金损失而关闭。
案件还揭示了网络犯罪中的资金转移、洗钱和资产隐匿问题。美国司法部称，Spalletta通过一系列加密货币交易转移非法所得，其中包括使用Tornado Cash等混币服务，之后购买稀有万智牌、宝可梦卡牌及古罗马硬币等收藏品。执法机关于2025年查封了当时价值约3100万美元的相关加密资产。法院此次裁定其计算机欺诈和洗钱罪名成立，但截至该公告发布时，这并不等同于已经作出最终刑期判决；相关罪名的法定最高刑分别为10年和20年，具体刑罚仍由法官依法决定。
这一案件说明，区块链交易的公开可追踪性，并不意味着智能合约天然安全，也不意味着被盗资产无法被复杂交易链条掩盖。对于金融科技企业、数字资产平台及使用智能合约的业务系统而言，安全建设必须覆盖代码设计、业务逻辑验证、权限边界、异常交易监测和应急处置，而不能只关注底层基础设施是否存在传统漏洞。涉及资金管理的关键合约应在上线前进行独立审计、边界条件测试和异常场景验证，并设置交易限额、暂停机制及多方授权控制。发生安全事件后，还应及时保存链上交易、系统日志、代码版本和管理操作记录，建立技术调查、资产追踪与执法协作机制。技术漏洞一旦与资金权限结合，影响就可能从系统故障迅速演变为重大财产损失和刑事案件。
四、CISA继续实施网络安全留任激励计划，但收紧适用范围
美国网络安全和基础设施安全局（CISA）决定将网络安全留任激励计划（Cybersecurity Retention Incentive，CRI）延续至2027财年，但从2026年10月1日起实施更严格的资格标准。符合条件的员工仍可获得最高相当于基本工资25%的留任激励，不过，员工不仅需要达到“超出预期”或更高的绩效评级，还需要属于指定职位系列，并且至少51%的工作时间用于网络安全相关职责。指定系列包括信息技术管理、数学科学以及计算机与电子工程等职位类别。不属于指定系列、但至少75%的工作时间用于网络安全工作的人员，可以向由高级管理人员组成的审查委员会提出申请。
此次调整与美国国土安全部监察长此前发现的项目管理问题有关。监察长报告指出，原有计划的适用范围过广，未能充分聚焦于具备特殊网络安全技能或承担关键任务的人员，且存在监督不足和资金使用不当等问题。CISA此前曾宣布计划取消该项激励措施，随后又决定通过重新设计资格条件继续实施。新政策体现出一种折中思路：一方面，网络安全人才具有较强的专业性，政府机构需要与私营部门竞争人才；另一方面，公共资金应当用于真正承担关键安全职责、对组织任务具有重要价值的人员。
从网络安全治理角度看，该事件表明，网络安全能力建设既是技术问题，也是组织管理和人才治理问题。组织不能仅依靠采购产品、委托外部服务或临时增加人员来弥补能力缺口，而应明确关键岗位、职责边界、能力标准和绩效评价机制。评价网络安全人员时，应综合考察其实际承担的安全职责、风险处置能力、技术贡献和任务完成情况，而不能仅凭岗位名称或形式化考核作出判断。对于责任单位而言，还应建立持续培训、岗位授权、人才梯队和专业能力评价机制，使人员能力与实际风险相匹配，并通过制度化安排保障网络安全工作的连续性。
五、运营技术网络安全联盟提出联邦OT安全治理建议
运营技术网络安全联盟（OTCC）提出，应针对美国联邦民事机构的运营技术（OT）建立更加明确、统一的网络安全治理机制，并建议由CISA设立专门的相关治理机构或董事会，推动联邦机构落实运营技术安全责任。提案指出，相关机构依赖超过8000个由美国总务署（GSA）管理的设施，这些设施部署了暖通空调、电力管理、门禁控制和楼宇自动化等系统。此类系统虽然不一定直接处理传统意义上的业务数据，却承担着设施运行、环境控制和物理访问管理等重要功能。一旦受到网络攻击或因配置错误导致运行异常，影响可能从信息系统扩展到实体设施和日常业务连续性。
该联盟希望相关指令明确各机构的责任主体，要求指定高级官员或专门部门负责运营技术安全，将现有适用的网络安全要求落实到OT环境，并优先考虑CISA发布的网络安全绩效目标。其核心并不是简单增加一套技术规范，而是解决运营技术领域长期存在的治理责任分散、IT与OT管理脱节、设施运营方与安全管理方协作不足等问题。传统信息系统通常更重视保密性、完整性和可用性，而OT系统还需要重点考虑物理安全、设备连续运行、实时控制、人员安全以及系统停机可能造成的连锁影响。因此，不能直接照搬IT系统的更新、隔离和停机策略，而应根据设备生命周期、工艺流程和业务连续性制定安全措施。
对关键基础设施运营者而言，这一事件的启示是，应将OT安全纳入组织整体安全治理体系，明确设施所有者、系统运营者、设备供应商和安全管理部门的责任关系，建立OT资产清单、网络分区、远程维护审批、供应商接入控制及安全事件应急机制。尤其需要关注老旧设备无法及时升级、设备长期使用默认账户、供应商远程维护权限过大等问题。只有把安全要求落实到责任人、运行流程、技术控制和现场验证之中，才能避免出现制度上有人负责、实际运行却无人掌握风险的情况。
六、达美乐披萨客户遭遇撞库攻击，重复使用密码引发账户风险
2026年10月，达美乐披萨（Domino’s Pizza）向少数受到影响的客户发出通知，称其账户遭到未经授权的第三方访问。根据该公司披露的信息，攻击者使用的是客户在其他网站或在线服务中已经泄露的电子邮件地址和密码组合，通过撞库攻击尝试登录达美乐账户。公司表示，内部系统并未因此遭到入侵，事件涉及的是个人账户凭证被重复利用，而非已确认的企业核心系统失陷。达美乐还表示，其系统不存储支付信息，并已重置受影响账户，要求相关客户下次登录时重新设置密码，同时建议不要继续使用在其他网站使用过的旧密码。
撞库攻击与传统暴力破解有所不同。暴力破解通常通过不断尝试不同密码来寻找正确组合，而撞库攻击则直接利用其他数据泄露事件中已经获得的账户凭证，在多个网站批量尝试登录。由于用户往往习惯在不同平台重复使用密码，即使某个网站的系统安全措施完善，也可能因为用户在其他平台泄露了密码而受到影响。攻击者一旦成功登录，还可能查看账户资料、利用积分或优惠权益、修改账户信息，或者将获得的账户作为进一步诈骗的基础。此次公开报道并未证明达美乐支付系统遭到入侵，因此应将账户访问事件与企业支付数据泄露区分开来。
这一事件再次说明，账户安全不能只依靠企业防火墙、入侵检测和服务器加固。责任单位应在技术层面部署多因素认证、异常登录检测、登录速率限制、设备和地理位置风险识别，并对密码重置和账户信息修改等敏感操作实施额外验证。在管理层面，应向用户明确说明密码重复使用的风险，推动采用密码管理器和唯一密码策略。发生此类事件时，除了重置密码，还应检查异常登录时间、访问来源、账户资料变更及后续操作，判断攻击者是否已实际利用账户权限。企业系统没有被攻破，并不意味着客户账户没有风险；用户凭证管理、身份鉴别和异常行为监测同样是整体安全能力的重要组成部分。
七、韩国调查银行网络攻击，人工智能工具被怀疑参与攻击活动
2026年10月，韩国总统李在明表示，近期针对韩国金融机构的部分网络攻击可能使用了人工智能工具。公开报道显示，至少多家银行及金融机构受到相关事件影响，部分客户个人信息遭到泄露。CrowdStrike在2026年10月7日发布的研究中指出，其分析与相关攻击基础设施有关的开放目录时，发现了Claude Code会话历史、ARTEX配置文件以及Claude记忆文件等资料。这些数字痕迹为研究人员分析攻击者使用的工具和操作过程提供了线索。
该事件的意义在于，人工智能智能体正在改变部分网络攻击的实施方式。攻击者可以将大语言模型与自动化工具结合，用于编写脚本、整理扫描结果、分析目标环境和辅助执行安全测试；如果缺乏有效限制，这些能力也可能被用于未授权的信息收集、漏洞利用和数据窃取。需要注意的是，发现AI工具的使用痕迹，并不意味着攻击完全由人工智能自主完成，也不能证明所有攻击步骤均由模型执行。实际攻击仍可能涉及传统脚本、人工决策、第三方工具和被攻陷的基础设施。对事件性质的判断，应当以可验证的日志、文件、网络流量和取证结果为基础，而不是仅凭工具名称推断攻击能力。
金融机构应将AI辅助攻击纳入现有威胁建模和安全运营体系，重点加强互联网暴露面治理、第三方系统安全、身份与访问控制、敏感数据访问审计及异常外传监测。对于AI开发和运维环境，还应限制智能体可访问的凭证和文件，控制其执行命令、调用外部工具及访问生产系统的权限，并保留可供追溯的操作记录。与此同时，不能因为攻击者使用了AI，就将事件简单归类为新型AI安全问题而忽视基础防护。无论攻击工具如何演进，资产暴露、权限失控、漏洞未修复和监测不足仍可能是攻击得以成功的重要条件。
八、暗网市场Empire Market联合创始人被判处40年监禁
2026年10月7日，美国伊利诺伊州北区联邦检察官办公室宣布，30岁的弗吉尼亚州居民Raheim Hamilton因共同创建并运营暗网交易市场Empire Market，被判处40年联邦监禁，并被处罚金500万美元。根据美国司法部披露的信息，Hamilton与Thomas Pavey于2018年至2020年间共同运营该平台。Empire Market通过暗网提供匿名交易服务，累计促成超过400万笔交易，交易总额超过4.3亿美元，其中受管制毒品的销售额接近3.75亿美元。此外，平台还涉及被盗账户凭证、个人身份信息、假币和计算机攻击工具等非法商品与服务。美国司法部披露的资料还列举了平台涉及的芬太尼、可卡因、甲基苯丙胺和海洛因等毒品交易，说明该平台并非单纯的网络技术犯罪场所，而是连接多种违法活动的交易基础设施。
暗网市场利用匿名通信、加密货币支付、分散化服务和多层基础设施隐藏经营者身份及交易关系。其运营者不仅需要维护网站和交易机制，还可能承担商户管理、纠纷处理、资金流转和平台信誉维护等职责。当非法商品交易与被盗数字资产、个人信息和黑客工具结合时，平台就可能成为网络犯罪生态中的重要枢纽：被盗凭证可以被用于进一步入侵，窃取的数据可以在市场中交易，攻击工具又可能被其他犯罪人员购买和使用。此次判决说明，暗网平台的技术架构和匿名交易机制并不能使经营者免于法律责任，平台运营、资金收益和犯罪协助行为均可能成为执法调查的对象。
从网络安全治理角度看，该事件提醒组织重视被盗凭证、个人信息和攻击工具的地下交易风险。安全运营不能只关注本单位是否直接遭受攻击，还应持续关注凭证泄露、数据在非法市场传播以及外部攻击工具滥用等情况。组织应建立泄露信息监测、账户异常登录识别、敏感数据保护和事件协同处置机制；涉及个人信息或业务数据泄露时，应及时评估影响范围、保留证据，并依法履行相应处置和报告义务。对于执法机关和安全研究机构而言，将暗网交易线索与入侵事件、资金流向及受害者信息进行关联分析，也有助于识别网络犯罪链条中的关键节点。
九、NVIDIA DCGM Exporter漏洞暴露超过12000个GPU的遥测信息
2026年10月8日，安全研究人员披露了NVIDIA数据中心GPU管理工具DCGM Exporter中的高危漏洞CVE-2026-47483。DCGM Exporter用于采集GPU的运行状态和性能指标，并向监控系统提供遥测数据，是部分AI服务器和GPU集群运维体系的重要组件。根据LAVA Security披露的研究结果，该漏洞可能允许未经身份验证的攻击者向相关分析端点发送大量请求，造成资源消耗失控，使监控服务崩溃，并可能影响同一主机上运行的AI工作负载。研究人员在2026年3月至5月开展的多轮扫描中，发现超过2000台GPU服务器将相关服务直接暴露在公共互联网且未实施身份验证，涉及超过12000个GPU。受影响环境包括用于AI计算的高性能GPU，以及部分消费级GPU设备。
这一事件需要区分两个层面的风险。第一是漏洞本身：攻击者可能利用特定请求耗尽服务资源，导致监控端点不可用，进而削弱运维人员对GPU健康状态和运行活动的掌握；在特定环境下，资源竞争还可能影响同一主机上的其他计算任务。第二是服务暴露问题：即使不考虑漏洞，未经身份验证地向互联网开放GPU监控接口，也可能使外部人员获取硬件型号、资源使用情况和基础设施部署信息，为后续攻击提供侦察线索。研究报告将漏洞评为高危，CVSS评分为8.2。NVIDIA已针对该问题发布修复信息，研究人员建议用户升级至4.8.2或更高版本。
对于AI算力平台、数据中心及云服务运营者而言，这起事件说明，监控组件并非可以忽略的辅助软件，而是生产系统攻击面的组成部分。组织应全面排查DCGM Exporter的部署位置、版本、监听地址和访问控制策略，优先关闭不必要的公网暴露，通过防火墙、网络隔离或受控管理网络限制访问，并按照厂商公告完成升级验证。同时，应检查监控服务异常退出、请求激增、资源耗尽和异常访问记录，评估是否出现实际利用迹象。对于承载重要AI业务的GPU集群，还应确保监控失效时存在备用告警与故障发现机制，避免攻击者通过破坏监控能力间接削弱业务运行保障。安全建设不仅要保护计算资源本身，也要保护支撑这些资源可见、可管、可控的运维体系。
十、Tensorlake npm SDK遭供应链攻击，恶意程序窃取开发者凭证
2026年10月8日，安全研究机构Socket和Sonatype披露，Tensorlake用于AI代理沙箱的TypeScript SDK在npm上发布了一个遭到入侵的版本：[email protected]。该版本包含恶意代码，并通过安装生命周期脚本触发执行。由于相关代码可能在开发者安装依赖时运行，用户即使没有主动调用SDK的AI代理功能，也可能使本地开发环境面临风险。研究人员发现，恶意程序试图搜集npm、GitHub、AWS、Kubernetes和Vault等环境中的凭证及配置，并包含执行远程指令、向外部传输信息以及修改可访问代码仓库等能力。Socket还指出，该攻击与ChainDrop/Shai-Hulud类型的软件供应链攻击具有相似特征。恶意版本发布后约11分钟即被Socket发现，但研究人员并未据此认定所有安装该版本的环境都已发生成功的数据泄露。
该事件的特殊之处在于，Tensorlake SDK本身服务于AI代理的代码执行沙箱，而受污染的依赖包却可能在进入沙箱之前，就在安装它的开发者机器或构建环境中执行恶意逻辑。这意味着，原本用于隔离不可信AI生成代码的安全架构，并不能自动保护宿主机免受恶意依赖包影响。攻击者如果取得开发者的GitHub或npm凭证，还可能借助合法账户发布软件包、修改仓库内容或进一步扩散恶意代码。与此同时，研究人员指出，恶意程序包含凭证收集和仓库修改等能力，但不能仅凭代码能力就断定每一次安装都成功窃取了数据，或已经造成下游项目感染。准确评估影响，需要结合安装记录、执行日志、账户审计和实际异常行为开展调查。
对此，使用相关SDK的组织应立即检查依赖清单、锁定文件、构建日志和制品记录，确认是否安装或执行过[email protected]。如确认恶意安装脚本已运行，应将相关主机和环境作为潜在受影响对象开展调查，检查GitHub仓库是否出现异常提交、npm包是否被未经授权地重新发布，以及云平台和密钥管理系统是否存在异常访问。对于可能暴露的凭证，应从可信环境中撤销并轮换，同时排查恶意程序是否建立持久化机制，不能仅删除依赖包便认为风险已经消除。更长远的治理措施包括固定依赖版本、审核安装脚本、限制构建环境权限、减少长期有效凭证的使用，并对关键软件包建立发布来源验证和异常版本监测机制。这起事件再次证明，软件供应链安全必须覆盖开发者终端、依赖管理、构建流程、发布凭证和下游部署，而不能只审查最终交付的软件功能。
总结：从十起事件看网络安全治理的共同趋势
综合上述事件，可以归纳出五个值得组织重点关注的方向。
第一，攻击面正在从业务系统扩展到整个技术生态。 AI服务、GPU监控组件、开源依赖、开发自动化工作流和远程运维工具，都可能成为攻击者进入组织环境的入口。资产管理必须覆盖生产系统、开发环境、云资源和供应链组件。
第二，凭证安全已经成为供应链安全的核心。 GhostAction和Tensorlake事件表明，攻击者不一定需要直接突破生产系统，只要取得开发者凭证、工作流权限或软件发布权限，就可能借助合法流程扩大影响。最小权限、短期凭证、多因素认证、密钥轮换和操作审计应形成完整控制链。
第三，人工智能既是业务能力，也是新的风险载体。 PoeLLM针对AI基础设施实施攻击，韩国银行事件则体现出攻击者可能利用AI辅助攻击活动。组织需要同时加强AI系统自身安全、AI工具使用治理以及针对AI辅助攻击的检测能力。
第四，安全建设必须从合规材料转向真实运行效果。 版本记录、检测报告、制度文件和安全设备部署情况，只能证明部分工作已经开展，不能单独证明风险已被有效控制。组织应通过实际配置核查、日志分析、漏洞复测、权限验证和应急演练，确认控制措施真正生效。
第五，网络安全必须落实主体责任并形成持续治理机制。 无论是软件供应链、金融系统、运营技术还是人工智能基础设施，责任单位都应明确责任部门和责任人员，将资产识别、风险评估、措施实施、运行监测、问题整改和效果验证形成闭环，并根据业务变化、威胁变化和事件教训持续调整。
归根结底，这十起事件共同说明：网络安全工作的目标不应停留在发现问题、形成报告或完成一次检查，而应通过真实、可验证、可持续的安全管理和技术控制，持续降低风险，并确保组织在遭受攻击时具备发现、响应、恢复和追溯能力。
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铸盾安全《国外：一周网络安全态势回顾之第170期》