文章总结： 文章探讨DeepSeek面临的恶意指令与ASCII走私等AI安全威胁，展示了字符清洗、语义校验等防御体系及代码同源分析追踪实战。建议建立安全情报共享机制与用户行为基线，强化对大模型输入输出的全流程管控，以应对AI与反AI的螺旋博弈。 综合评分： 88 文章分类： AI安全,威胁情报,安全建设,应急响应

当AI助手沦为帮凶：DeepSeek恶意指令筛查与使用者追踪实战

原创

子午猫

网络侦查研究院

2025年12月27日 08:12 湖南

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一、双刃剑：从警务利器到犯罪工具

DeepSeek在公安系统的部署正遍地开花。乌审旗公安局用48小时完成私有化部署，重庆荣昌区构建“三大智能大脑”，红岗区检察院打造“三位一体”办案体系——这个国产大模型正在成为智慧警务的核心引擎。它能15分钟内分析20万条资金流水，72小时锁定系列盗窃案嫌疑人，接警自动填单率从60%飙升至89%。

但硬币的另一面正在显现。2025年2月，奇安信报告指出“Rapper Bot”僵尸网络对DeepSeek服务发起DDoS攻击导致访问异常。同月，PyPI上出现伪装成DeepSeek的恶意软件包“deepseeek”和“deepseekai”，下载量超220次。攻击者利用AI生成的详细注释代码，通过Pipedream云平台回传环境变量、API密钥等敏感数据。

更隐蔽的攻击在8月浮出水面。网络安全公司FireTail披露了“ASCII走私”攻击手法——利用不可见控制字符在文本中植入恶意指令。测试中，Gemini、DeepSeek、Grok全部中招。攻击者只需在会议邀请中隐藏一行指令，AI助手就会悄悄搜索“财务报表”邮件并发送给指定联系人。

二、恶意指令筛查：在代码中寻找幽灵

2.1 攻击手法进化：从显性到隐形

早期的DeepSeek相关攻击相对直接。2025年2月发现的Poseidon Stealer针对Mac用户，通过假冒DeepSeek网站deepseek.exploreio[.]net诱骗下载。恶意DMG文件包含伪装成DeepSeek应用的shell脚本，执行后绕过GateKeeper下载窃密载荷。同年同月，另一款基于Electron的木马通过高度仿真的钓鱼页面传播，具备反调试、虚拟机检测能力。

但ASCII走私代表了新威胁维度。这种攻击利用Unicode控制字符——这些字符在用户界面不可见，但AI模型会忠实读取执行。攻击流程典型如：攻击者与AI助手进行看似正常的对话（如讨论日程安排），在对话中插入隐藏指令；将对话分享链接通过邮件、消息传播；受害者查看对话时，其AI助手同样执行隐藏指令。

2.2 筛查技术栈构建

多层过滤机制是防御基础。第一层为字符级过滤，识别并剥离Unicode控制字符、零宽度字符、方向控制字符。但高级攻击会使用字符组合或编码变形，如将“搜索财务报表”编码为“搜\u200b索财\u200c务报表”。

语义一致性校验更为关键。系统需建立正常指令基线——DeepSeek在警务场景中的合法操作包括案情解析、资金流向分析、法律条文检索等。任何偏离基线的操作都应触发警报。例如，某市经侦部门使用DeepSeek分析银行流水时，若模型突然尝试访问Gmail或导出数据到外部地址，应立即阻断。

上下文异常检测能发现更隐蔽的攻击。攻击者可能通过多轮对话逐步“调教”AI。比如先讨论“数据备份最佳实践”，再询问“如何将工作文档发送到个人邮箱”，最后提出“请将最近处理的案件摘要发送到[email protected]”。单独看每轮对话都正常，串联起来却构成数据泄露。

行为模式分析借鉴了恶意软件检测思路。正常使用中，DeepSeek的操作具有可预测性——警务人员通常在上班时间查询案件信息、生成报告。如果出现凌晨3点的大量数据导出请求，或短时间内高频访问不同系统，可能意味着账户被盗用或AI被劫持。

2.3 实战案例：某省公安厅的防御体系

某省公安厅在部署DeepSeek后建立了三级防御体系。第一级是输入过滤，所有指令经过字符清洗和语义初筛；第二级是实时监控，记录每个AI会话的操作序列、数据访问模式；第三级是事后审计，定期检查异常模式。

2025年4月，系统捕获一起内部测试案例：技术人员为验证防御效果，模拟了ASCII走私攻击。攻击载荷隐藏在“请整理第二季度治安报告”的请求中，包含提取涉密人员名单并加密发送的指令。防御系统在字符过滤层未能完全识别（攻击者使用了罕见的蒙古语元音分隔符），但在语义层触发警报——治安报告整理通常不需要访问涉密人员库。审计日志显示，从指令执行到警报触发仅耗时87毫秒。

三、使用者定位：从虚拟身份到现实人物

3.1 攻击溯源的技术挑战

DeepSeek相关攻击的使用者定位面临多重挑战。攻击者常使用匿名账户、VPN、虚拟手机号注册；恶意软件通过PyPI等开源平台传播，账户信息可能是盗用的；ASCII走私攻击甚至不需要直接接触受害者系统，只需诱使其查看“有毒”对话。

但攻击总会留下痕迹。2025年8月被捕的22岁美国黑客Ethan Foltz运营“Rapper Bot”僵尸网络攻击DeepSeek等目标，检方指控控制6.5万至9.5万台感染设备。他的落网源于几个关键失误：使用固定IP段管理C2服务器、在论坛炫耀技术细节、僵尸网络流量模式具有特征性。

3.2 定位技术框架

基础设施关联分析是起点。攻击DeepSeek服务的DDoS流量、钓鱼网站托管服务器、恶意软件C2地址——这些基础设施之间存在隐蔽关联。2025年初针对DeepSeek的钓鱼网站deepseek.exploreio[.]net，其IP历史曾托管过其他金融诈骗网站。通过被动DNS数据、SSL证书关联、注册信息碰撞，可以构建攻击者基础设施图谱。

恶意代码同源分析提供技术指纹。PyPI上的deepseeek包与deepseekai包由同一账户“bvk”上传，代码结构相似，都使用Pipedream作为C2。虽然账户信息可能是伪造的，但代码风格、API调用模式、错误处理方式构成了“编码指纹”。安全团队发现这些包与2024年活跃的“BlackGuard”窃密木马存在代码重叠。

攻击手法模式识别揭示行为特征。针对DeepSeek的攻击呈现明显阶段性：2025年2月以假冒软件为主，8月出现ASCII走私，10月出现利用DeepSeek生成恶意代码的案例。这种演进路径暗示攻击者可能来自同一团伙或共享技术交流渠道。

数字身份碰撞是突破关键。攻击者可能在多个平台使用相同用户名、邮箱、手机号。某案例中，攻击者在GitHub提交DeepSeek相关漏洞代码时，使用的邮箱曾注册过加密货币论坛账户，该论坛账户又关联到一个比特币地址，该地址在某交易所KYC信息对应真实身份。

3.3 跨平台追踪实战

2025年9月，某市网安部门追踪一起利用DeepSeek进行商业间谍的案件。攻击者通过ASCII走私指令，让目标公司的DeepSeek助手每周一凌晨发送研发文档摘要到外部邮箱。防御系统检测到异常后，调查沿着四条线展开：

第一，指令传递路径。恶意指令通过公司内部协作平台分享链接传播，平台日志显示链接创建者使用VPN，但登录设备指纹与三个月前某次内部培训的签到设备匹配。

第二，接收方关联。外部邮箱虽为临时注册，但注册IP与某竞争对手公司网络段相邻。进一步调查发现，该IP曾访问过竞争对手公司的员工门户。

第三，时间模式分析。攻击发生在每周一凌晨2-4点，与目标公司周报生成时间重合。攻击者显然熟悉内部工作流程。

第四，技术特征比对。ASCII走私使用的控制字符组合，与半年前某技术社区讨论的“AI安全测试技巧”帖子中示例高度相似。发帖者虽用匿名账号，但写作风格、技术偏好与竞争对手公司某工程师公开的技术博客一致。

四条线索交汇，锁定内部人员与竞争对手勾结。攻击者利用前员工身份（曾参加培训）获取设备访问权限，结合外部技术支援，实施定向商业间谍。

四、防御体系构建：从单点检测到生态治理

4.1 平台方的责任加固

DeepSeek作为AI服务提供商，需建立多层防御。输入预处理阶段，应过滤非常规字符组合，特别是零宽度字符、方向控制符等；运行时监控阶段，需记录每个指令的执行上下文、数据访问范围；输出审查阶段，对敏感操作（如数据导出、外部通信）增加二次确认。

微软的Project Ire项目提供了思路——通过自动化逆向工程分析软件行为。类似技术可用于分析向DeepSeek提交的指令序列，检测异常模式。漏报率约10%、误报率4%的性能指标表明，AI辅助的安全检测已具备实战价值。

4.2 使用方的安全实践

公安机关部署DeepSeek时，采取了针对性措施。某省公安厅的私有化部署确保数据不出域；操作日志全量记录，与警务大数据平台联动；敏感操作设置多级审批，如查询公民隐私信息需副科级以上领导授权。

企业用户则需要不同的策略。某金融机构使用DeepSeek分析客户投诉时，建立“沙箱环境”——所有指令先在隔离环境模拟执行，确认无风险后再正式运行。同时训练专用检测模型，识别针对金融领域的恶意指令模式。

4.3 协同防御机制

2025年11月，多家DeepSeek使用单位联合成立“AI安全情报共享联盟”。成员包括公安机关、金融机构、大型企业，每月交换攻击样本、技术指标、防御策略。联盟建立统一威胁情报平台，当某成员检测到新型ASCII走私变种，2小时内所有成员都能更新检测规则。

技术厂商也在跟进。成都链安将DeepSeek引入链必追情报挖掘、AI智能分析场景，提升链上案件研判效率。同时，与DeepSeek相关的诈骗项目地址被加入标签库，一旦发现可疑地址即可精准识别预警。

五、未来战场：AI与反AI的螺旋演进

攻击技术持续进化。FireTail报告指出，ASCII走私只是开始，更复杂的攻击可能结合多模态输入——在图片中隐藏指令，DeepSeek视觉模块读取后执行；或利用语音指令的细微差异，如将“搜索张三的合同”说成“搜索张-三的合同”，中间停顿代表特殊指令。

防御技术必须超前。某国家安全实验室正在研发“AI行为基线”技术，为每个合法用户建立DeepSeek使用画像——常用指令类型、访问数据范围、操作时间习惯。偏离基线15%即触发人工审核。实验数据显示，该技术能检测85%的隐蔽攻击，误报率控制在7%以内。

法律监管亟待完善。当前法律对“利用AI犯罪”界定模糊，特别是ASCII走私这类间接攻击。攻击者辩称“我只是分享了对话链接，是AI自己执行了操作”。司法实践需要明确：故意构造恶意指令并传播，等同于传统犯罪中的“提供犯罪工具”。

DeepSeek这类AI大模型正在重塑网络安全攻防格局。攻击者获得更强大的自动化工具，防御者则面临更隐蔽的威胁。这场博弈的核心不再是单纯的技术对抗，而是对AI本质的理解深度——理解它如何思考、如何决策、如何被误导。只有比攻击者更懂AI，才能在这场新型战争中守住防线。

未来的侦查人员需要兼具AI专家和侦探双重身份。他们既要精通Transformer架构和提示工程，又要掌握数字取证和攻击溯源。而DeepSeek的使用者，无论是公安机关还是商业机构，都必须建立新的安全范式——不再简单信任AI的输出，而是持续验证其决策过程。在这场没有硝烟的战争中，警惕是唯一的盾牌。

END

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本文转载自：网络侦查研究院 子午猫《当AI助手沦为帮凶：DeepSeek恶意指令筛查与使用者追踪实战》