2026-10-24 14:28:22 网络安全文章来源：ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

你的对手不是人了：Claude+Grok组队，400家金融机构被AI全自动攻破

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安全客

2026年10月23日 08:30
北京

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安全公司调查发现，黑客组织用Claude、Grok等大模型搭AI智能体，全自动攻击400多家拉美金融机构。

过去几年，安全圈聊AI和攻击，多半还停留在\"理论上AI能帮攻击者写钓鱼邮件、生成恶意代码\"。这次不一样了。

10月21日，多家媒体报道了网络安全公司Straiker的一项调查。一个长期盯拉美企业的黑客组织CyberCartel，搭了一套由多家厂商大模型驱动的AI智能体网络。用到的模型，来自Anthropic，也来自xAI（Grok）。这套体系的目标是400多个拉美金融机构，包括多家银行和支付应用。

报告里最刺眼的一句是：这些AI智能体能自主盗取密码、窃取客户数据，接入用户的银行账户，全程几乎不需要人工操作。The Information给这条报道起的标题更直接：\"黑客用Claude和Grok，完全自动化了对银行的攻击\"。

同一天，CrowdStrike方面也确认，攻击者用到的模型不止Claude和Grok，还有DeepSeek。几家的说法拼在一起，一个轮廓就出来了。这已经不是某个脚本小子的单点尝试，更像一套成建制、可复用、能规模化跑起来的攻击流水线。

一、流水线是怎么转起来的：AI黑客的四个环节

把这套东西拆开看，其实还是网络攻击的老四步，只是每一步都换成了AI在跑。

第一步，侦察和信息收集。传统渗透测试里，这一步最耗人。要翻目标机构的公开信息、员工社交账号、招聘启事、历史泄露数据，拼出攻击面。AI智能体能把这个过程自动化，还能跨目标并行。400多家机构一起摸，靠人力根本做不到，靠智能体网络就是排个队的事。

第二步，凭据窃取。报告说智能体能\"自主盗取密码\"，具体手法公开得不多，但结合已知的攻击模式，无非是撞库、钓鱼、利用泄露的凭据、找配置错误。AI在这里的价值是\"会变通\"：碰到一个登录页，它能自己判断该试哪种路子，而不是死板地跑固定脚本。

第三步，账户接管。拿到凭据之后，接入银行账户、发起操作。这一步对自动化的要求最高，因为银行的风控系统会盯异常行为。AI智能体的优势在于，它能模仿正常用户的操作节奏，把\"机器味\"藏起来。

具体怎么藏？老练的自动化工具会换代理IP、伪造设备指纹、把操作间隔拉得跟真人一样，遇到验证码就换一种登录路径。这些技巧原来要靠人一条条调，现在交给智能体，它能根据目标的反馈实时调整策略。风控模型里的\"异常登录\"规则，防的是固定脚本，防不住一个会看菜下饭的对手。这是AI攻击最难防的地方：它不是更快，而是更像人。

第四步，数据变现和横向移动。窃取客户数据、找下一个目标。整个过程串起来，人只需要在开头设个目标，中间基本不用管。

这就是\"全自动\"的含义。不是AI替人敲几行命令，而是人退出循环，AI自己把活干完。

二、成本塌方：攻防失衡的又一个拐点

这件事真正让人后背发凉的地方，不是\"AI会攻击\"，而是\"攻击变便宜了\"。

过去，针对一家银行做一次像样的渗透，需要一个有经验的团队，几周到几个月，成本以十万计。现在，一套智能体网络搭好，边际成本趋近于零，多打一家机构只是多跑一个任务。攻击者第一次可以像做批量业务一样做批量入侵。

这直接打破了攻防之间那点脆弱的平衡。防守方一直靠什么撑着？靠攻击者\"划不来\"：人工贵、周期长、风险高，大部分目标不值得攻。可当攻击成本掉到接近零，\"划不来\"这个前提就没了。一家中小金融机构，以前可能因为\"不够肥\"被放过，现在AI顺手就扫过去了。

更麻烦的是速度和规模。人一天盯一个目标，智能体可以同时盯几百个。安全团队凌晨收到告警、判断、处置，这套流程是按\"人\"的节奏设计的，对手却已经按\"机器\"的节奏在跑。

三、AI不是只帮坏人：防守方也该把武器换了

话说回来，因为这事就说\"AI是洪水猛兽\"，那是把问题看窄了。同一批模型，防守方也在用，而且用得更早、更系统。

从防守角度看，AI能补上人力最缺的那块：规模和持续性。日志量太大看不过来，AI可以全天候筛异常；告警太多忙不过来，AI可以先做一轮研判再往上送；威胁情报更新太快跟不上，AI可以做关联和归并。安全运营中心里那些\"人少事多\"的老毛病，AI正好对症。

但前提是，防守方得真的把AI用起来，而不是停留在买个大模型接口写周报。具体落地，有几条线值得抓。

一是行为基线。AI攻击再像人，也有模式。账户登录的时间、地点、设备、操作序列，建好基线，偏离了就查。这一步不新鲜，但有了AI做动态基线，精度能上一个台阶。

二是零信任。别指望一道边界挡住所有攻击。凭据可能被偷，设备可能被控，默认不信任、每次访问都验证、最小权限，才是硬道理。银行这种高价值目标，更该把这条做实。

三是多因素和异常交易拦截。账户接管最后总要落到\"动钱\"上。多因素认证、交易行为分析、大额转账的人工复核，这些老办法在AI时代反而更值钱，因为它们卡的是\"结果\"，不管攻击者用什么手段进来。

四是把AI也纳入防守演练。红队演练里加一条：假设对手是AI智能体，它会怎么打？把这个问题想清楚，比单纯堆设备管用。

总结

CyberCartel这次被曝光，很可能只是冰山一角。Straiker说这是\"首批详细记录\"AI全自动攻击金融机构的报告之一——注意\"之一\"，意思是后面还会有。

安全行业有句老话，攻击者只需要成功一次，防守方要次次都成功。AI把这个天平又往攻击那边压了一压。但天平不是不能扳回来。当对手不再睡觉，防守方唯一的选择，是也别再靠人肉硬扛。

工具没有立场，用工具的人才有。这场仗，最后拼的还是谁先把AI真正用明白。

文中信息与数据来源：

The Information报道：Hackers Used Claude and Grok to Fully Automate Attacks on Banks（2026年10月21日）
Straiker调查报告（有关CyberCartel使用AI智能体攻击拉美金融机构）
CrowdStrike相关披露（2026年10月21日）
财联社、东方财富等国内媒体转载