如今，人工智能已深度融入日常工作与生活，在带来高效便利的同时，其作为“双刃剑”的另一面也日益显现。近日，瑞星公司发布的《2025年中国网络安全报告》明确指出，AI自身的安全漏洞及其被恶意滥用的风险，已成为当前网络安全领域的突出挑战。

一、AI：攻击门槛降低，欺诈更逼真

更令人担忧的是，攻击者正将AI转化为高效“犯罪工具”，显著降低网络攻击的技术门槛：

自动化恶意软件生成：

如2025年初曝光的FunkSec勒索木马，研究显示其很可能由AI自动生成，短时间内攻击了至少85家企业。AI不仅能快速生成恶意代码，还能批量生成变种，绕过传统安全软件的签名检测。

首现AI勒索软件：

全球*AI勒索软件PromptLock滥用开源模型，可跨平台搜索、窃取并加密文件，标志着勒索攻击进入智能化新阶段。

深度伪造与社交工程：

AI伪造的“YouTube CEO”视频被用于钓鱼诈骗;意大利诈骗分子利用AI语音模仿国防部长，诱骗企业家转账;国内甚至出现“AI张伯礼院士”带货护肤品的伪造视频，严重侵犯个人权益并误导公众。

钓鱼邮件升级：

AI生成的钓鱼邮件语法准确、语气逼真，且能结合目标公开信息进行个性化定制，欺骗性大幅提升。

二、大模型自身漏洞频出，成黑客新突破口

随着大语言模型(LLM)从实验室走向产业应用，其攻击面持续扩大。报告指出，针对大模型本身的攻击已成为2025年*突出的安全威胁之一。

开源工具默认配置漏洞：

如开源跨平台大模型工具Ollama默认开放11434端口且无鉴权机制，一旦暴露在公网，极易导致数据泄露、算力盗取或服务中断。

第三方连接器风险：

ChatGPT连接器被曝存在漏洞，攻击者可通过“间接提示词注入”手法，在用户处理看似正常的文档时，悄无声息地提取其Google Drive账户中的敏感信息。

代码助手被恶意利用：

GitLab的AI代码助手GitLab Duo曾存在提示词注入漏洞，攻击者通过Unicode夹带、Base16编码等手段篡改其生成的代码建议，甚至诱导其认可恶意合并请求。

报告还提到，攻击者可通过“叙述式工程”手段，构建虚构场景诱导模型忽略安全规则，自动生成窃密木马等恶意程序，反映出大模型在语义层面的防御机制仍存在明显短板。

瑞星提醒：AI安全需全链条防护

报告*后指出，应对日益增长的AI安全威胁，机构与个人需共同遵循以下几项核心防护原则：

工具官方化，配置*小化：

无论是企业部署还是个人使用，均应从官方渠道获取AI工具与组件，并立即修改默认配置、禁用非必要服务，从源头减少攻击面。

数据分类化，权限*小化：

建立敏感数据“防火墙”，不向AI工具输入个人隐私、商业机密等敏感信息。企业需严格管控API密钥与数据访问权限，个人要养成“先分类，后使用”的习惯。

核验流程化，操作冷静化：

对所有AI生成的内容或指令(如转账、修改凭证要求)保持警觉，建立“必须通过官方、独立渠道进行二次核实”的强制流程，避免在紧急氛围中误操作。

瑞星公司表示，AI带来的便利毋庸置疑，但它的安全风险也离我们不远，唯有通过持续的技术升级、规范的完善与用户安全意识的普遍提升，才能共同构建更可靠的数字安全屏障。