CyberStrikeAI 用 44 個 AI agent 自動化攻擊日本組織：
從偵查到資料外洩的完整工作流程

發生了什麼

想像一家滲透測試公司接到委託，需要測試 100 個客戶的防禦能力。傳統的做法是派出 10 個滲透測試工程師，每人負責 10 個客戶，手動執行偵查、掃描、攻擊、寫報告。整個流程可能需要數週到數月。

現在想像攻擊者有一套自動化系統，部署 44 個 AI agent 分工合作：一個負責偵查、一個負責掃漏洞、一個負責攻擊、一個負責寫報告。系統可以同時攻擊數十個目標，自動適應目標國家的語言，生成日語的釣魚頁面。每個受害組織都有一份結構化的報告與證據索引，就像滲透測試公司的交付成果。

2026 年 10 月 27 日，趨勢科技（Trend Micro） 的 TrendAI 團隊揭露三起針對日本組織的攻擊活動，分析攻擊者暴露的伺服器環境，發現從人工操作到完全自動化的不同程度 AI 使用。

來源：本文整理自 The Hacker News 於 2026 年 10 月 27 日發布的報導，原始研究來自趨勢科技的 TrendAI 團隊。原文連結，原文發布日期為 2026 年 10 月 27 日。

第一起活動使用 CyberStrikeAI，在 2026 年 10 月短期間內針對至少 19 個組織（其中 16 個在日本）進行驗證攻擊。

三起攻擊活動：從人工到全自動

趨勢科技分析了三個攻擊者暴露的伺服器環境，每個環境都包含偵查與攻擊工具、腳本、目標清單、結果、日誌與指令歷史紀錄。這些環境展示了 AI 在攻擊中扮演的不同角色。

第一起活動：CyberStrikeAI 全自動攻擊

第一起活動使用 CyberStrikeAI，這是一個開源的滲透測試工具，曾被用於攻擊 Fortinet FortiGate 設備。這次活動集中在 2026 年 10 月的短期間內。

CyberStrikeAI 將攻擊生命週期自動化成可重複的工作流程，從偵查與漏洞發現驗證、攻擊利用、C2（command-and-control）、持久化、資料外洩到自動報告。

系統部署 44 個 AI agent，每個 agent 負責攻擊的不同階段。系統還能生成日語的表單與假登入頁面，適應目標國家的語言。

在短期間內，至少 19 個可識別的組織（其中至少 16 個在日本）遭到驗證攻擊。每個組織都有一份相同格式的報告與證據索引。這些是系統自動產生的結構化輸出，而不是操作者臨時留下的筆記。

第二起活動：人工主導，LLM 輔助

第二起活動是人工主導的攻擊，但使用大型語言模型（LLM） 輔助規劃與工具開發。分析基礎設施與工件顯示，這次活動還針對 AI 工作流程平台與推論服務，目標是以低成本取得大量推論能力。

其中一起入侵針對暴露預設憑證的 GIS（地理資訊系統）伺服器，竊取地籍資料、Windows 憑證與郵件資料。整個活動持續 24 天，在 2026 年 8 月與 9 月進行。

第三起活動：AI 只負責開發工具

第三起活動的 AI 角色侷限於開發操作者的工具與腳本，顯示 AI 在一系列活動中扮演有限的角色。這些活動針對 Cisco、Citrix、F5、Yamaha 的邊緣設備，使用已公開的漏洞、管理功能或設定檔中的憑證。

攻擊者估計從 2026 年 1 月至 10 月進行至少 6 次活動，機會性地攻擊暴露的 VPN 裝置與 WebLogic 伺服器。操作者很有經驗，有成熟的自動化與證據管理實踐。

不限於日本：台灣、香港、韓國也受影響

趨勢科技指出，目前沒有證據顯示這三起活動共享同一個操作者。也不清楚攻擊是否針對其他地區，或使用了哪些 AI 模型。

但報導提到，第一起活動（CyberStrikeAI）的操作者還攻擊了台灣與香港的組織。第三起活動的 WebLogic 發現清單中，包含英國、法國、義大利、卡達、哥倫比亞的組織。

AI 擴大攻擊者的勞動力

趨勢科技總結：

"AI has increased the attackers' workforce, but the work still consists of looking for unlocked doors. The types of doors and the weaknesses that leave them open have not changed. What has changed is the ability to try thousands at once, adapt to the target country's language, and continue without fatigue."

AI 並沒有改變攻擊的本質——攻擊者仍然是在尋找未上鎖的門（預設憑證、未修補的漏洞、暴露的管理介面）。但 AI 改變的是規模與速度：

• 同時嘗試數千個目標
• 適應目標國家的語言
• 持續工作不疲勞

ARTEX 與其他 AI 攻擊活動

報導還提到多個其他 AI 驅動的攻擊活動，顯示 AI 在攻擊中的使用已經普及：

Storm-0940 使用 ARTEX 攻擊 Microsoft 365

Microsoft 揭露，中國國家級威脅行為者 Storm-0940 入侵 ConnectWise 雲端備份應用程式，並使用 ARTEX（自主 AI 滲透測試框架）在短時間內登入超過 2250 個 Microsoft 365 租戶。

Storm-0940 自 2026 年 9 月起使用 ARTEX 自動化密碼噴灑攻擊，針對數百個組織。雖然大多數攻擊未成功，但 Storm-0940 在短時間內於許多組織中取得特權雲端持久化。

韓國 ARTEX 攻擊活動：7 名嫌疑人，90 個組織

根據韓國當地媒體報導，當局已識別出 7 名嫌疑人，與一起使用 ARTEX 入侵超過 90 個組織的網路犯罪活動有關。32 歲的主謀曾在 2019 年至 2022 年間在一家資安公司工作，獲得滲透測試專業知識。

在 38 起事件中，威脅行為者要求 3.6 億韓元（約 27 萬美元） 的贖金，以換取不洩露竊取的資料。超過 820 萬筆記錄從受害組織中外洩。

其他 AI 攻擊活動

報導還列出多個其他 AI 驅動的攻擊活動：

• BUGSTER：使用 Hermes Agent 框架與 DeepSeek V4 進行 WordPress 暴力破解，入侵印度大學網站，外洩超過 5200 筆學生 PII
• CyberCartel：使用多 agent 系統 CARLIY0S 協調攻擊拉丁美洲的銀行與支付供應商，使用四個 Claude 模型「辯論目標並服從仲裁者」
• Skynet mode：惡意 AI agent 設計用於劫持暴露的 AI 端點，自動執行最多 10 萬步攻擊，包括掃描、感染、部署挖礦程式
• The Gentlemen 勒索軟體：附屬團隊在 2026 年 6 月底使用 Anthropic Claude Code，生成並執行偵查與攻擊指令，修改防火牆政策
• Zerofot：憑證收集活動使用 OpenAI Codex 與 Claude Code，從數千個暴露的主機中收集 API 金鑰與 token
• RAGE：AI 生成的 Python 框架，用於掃描暴露的服務（Redis、Elasticsearch、Docker、Jenkins、Hadoop YARN、Confluence、Supervisord），攻擊脆弱部署，捕獲憑證，部署挖礦程式

AI 攻擊的趨勢：規模、速度、自主

報導引述多個安全公司的觀察，總結 AI 攻擊的趨勢：

縮短從發現到武器化的時間

Microsoft 的 2026 Digital Defense Report 指出，AI 正在加速偵查、自動化決策與工業化社交工程，縮短從發現漏洞到武器化的中位數時間至遠低於 24 小時。

降低時間、專業知識與成本

AI 的採用正在降低發現與攻擊弱點所需的時間、專業知識與成本，同時讓攻擊者與防禦者都能以更高的速度、規模與自主性運作。

生態系統深度決定規模

趨勢科技指出，關鍵問題不只是攻擊者是否有前沿 AI（frontier AI），而是生態系統深度，決定這些能力能以多可靠、獨立與規模持續運作。

AI 不再是實驗性能力

趨勢科技總結：

"AI is no longer an experimental capability for APT groups; it is an operational component embedded directly into campaigns."

如何防禦 AI 驅動的攻擊

報導強調，AI 並沒有改變攻擊的本質，只是擴大規模與速度。防禦的關鍵仍然是堵住未上鎖的門：

修補已知漏洞

AI 驅動的攻擊仍然依賴已知漏洞與預設憑證。立即修補暴露在網路上的 VPN、防火牆、WebLogic 伺服器等設備的已知漏洞。

變更預設憑證

GIS 伺服器被入侵是因為預設憑證。檢查所有暴露在網路上的服務，變更所有預設憑證與弱密碼。

限制管理介面

限制管理介面只能從內部網路或 VPN 存取，不要暴露在網路上。

偵測自動化掃描行為

AI agent 會在短時間內嘗試數千個目標。部署 EDR（Endpoint Detection and Response） 與 SIEM（Security Information and Event Management），偵測異常的自動化掃描與攻擊行為。

你可以學到什麼

站在攻擊者的角度：我不再需要手動執行每一步。我用 CyberStrikeAI 部署 44 個 AI agent，讓它們自動偵查、掃描、攻擊、建立 C2、持久化、外洩資料，最後寫一份報告。每個受害組織都有一份結構化的交付成果，就像滲透測試公司的報告。我可以同時攻擊數十個目標，系統會自動適應目標國家的語言，生成日語的釣魚頁面。我不需要疲勞、不需要休息，可以在 24 小時內嘗試數千個目標。攻擊已經工業化。

lessons本案的 7 個教訓

1. 01
   AI agent 自動化整個攻擊生命週期：CyberStrikeAI 部署 44 個 agent，從偵查到報告都自動化，攻擊者只需要設定目標清單。
2. 02
   結構化報告證明工業化：每個受害組織都有相同格式的報告與證據索引，證明這不是手動攻擊，而是系統化的工作流程。
3. 03
   AI 擴大規模與速度：攻擊者可以同時攻擊數千個目標，適應不同語言，持續工作不疲勞，縮短從發現漏洞到武器化的時間至低於 24 小時。
4. 04
   攻擊本質未變：AI 仍然是在尋找未上鎖的門（預設憑證、未修補漏洞、暴露管理介面），防禦的關鍵是堵住這些門。
5. 05
   ARTEX 被國家級威脅行為者採用：中國 Storm-0940 使用 ARTEX 自動化密碼噴灑，短時間內登入超過 2250 個 Microsoft 365 租戶。
6. 06
   生態系統深度決定規模：不只是有沒有前沿 AI，而是生態系統的深度（工具、框架、社群）決定攻擊能以多大規模持續運作。
7. 07
   AI 已是 APT 的日常元件：AI 不再是實驗性能力，而是直接嵌入攻擊活動的運作元件。

keywords重點學習：最需要學習的 10 個關鍵字6 個

1. 01
   CyberStrikeAI

   開源滲透測試工具，部署 44 個 AI agent 自動化攻擊生命週期，曾被用於攻擊 Fortinet FortiGate 設備。
2. 02
   ARTEX（Autonomous AI penetration testing framework）

   自主 AI 滲透測試框架，被 Storm-0940 用於自動化密碼噴灑攻擊，被韓國攻擊者用於入侵超過 90 個組織。
3. 03
   Storm-0940

   中國國家級威脅行為者，入侵 ConnectWise 雲端備份，使用 ARTEX 登入超過 2250 個 Microsoft 365 租戶。
4. 04
   生態系統深度（Ecosystem depth）

   不只是有沒有前沿 AI，而是生態系統的深度（工具、框架、社群）決定攻擊能以多可靠、獨立與規模持續運作。
5. 05
   GIS（Geographic Information System）伺服器

   地理資訊系統伺服器，第二起活動針對暴露預設憑證的 GIS 伺服器，竊取地籍資料、Windows 憑證與郵件。
6. 06
   TrendAI

   趨勢科技的 AI 安全研究團隊，分析攻擊者暴露的伺服器環境，揭露三起 AI 驅動的攻擊活動。

try today今天就可以來試試約 15 分鐘

全部唯讀，不改任何設定；做完你會知道自己有沒有同樣的破口。

1. 檢查暴露在網路上的 VPN、防火牆與 WebLogic 伺服器
   看到什麼代表什麼：列出所有暴露在公開網路上的設備，檢查韌體版本是否為最新，是否有已知但未修補的 CVE。
2. 變更所有預設憑證與弱密碼
   看到什麼代表什麼：檢查 GIS 伺服器、WebLogic、Cisco、Citrix、F5、Yamaha 等設備的管理帳號，確認密碼不是預設值或弱密碼。
3. 限制管理介面只能從內部網路或 VPN 存取
   看到什麼代表什麼：在防火牆規則中，限制管理介面（例如 WebLogic 管理介面、VPN 管理介面）只能從內部 IP 或 VPN 存取。
4. 檢視登入日誌，尋找異常的掃描或登入活動
   看到什麼代表什麼：grep 'failed login' /var/log/auth.log 或類似指令，尋找短時間內大量的失敗登入或掃描活動。
5. 部署 EDR 與 SIEM，偵測自動化攻擊行為
   看到什麼代表什麼：設定 SIEM 規則，偵測短時間內來自單一 IP 或分散 IP 的大量掃描、登入嘗試或資料外洩活動。
6. 檢視 Microsoft 365 登入紀錄，尋找密碼噴灑攻擊
   看到什麼代表什麼：在 Entra ID 登入日誌中，尋找大量的失敗登入或來自異常 IP 的登入（類似 Storm-0940 的 ARTEX 攻擊）。

如果你管理暴露在網路上的服務

1. 立即修補已知漏洞：AI 驅動的攻擊仍然依賴已知漏洞，修補是第一道防線。
2. 變更所有預設憑證：GIS 伺服器被入侵是因為預設憑證，這是最容易被 AI 掃描到的弱點。
3. 限制管理介面：不要讓管理介面暴露在網路上，限制只能從內部網路或 VPN 存取。
4. 部署 EDR 與 SIEM：偵測異常的自動化掃描與攻擊行為，因為 AI agent 會在短時間內嘗試數千個目標。
5. 監控 Microsoft 365 登入：ARTEX 與類似工具會自動化密碼噴灑攻擊，監控登入日誌尋找異常模式。
6. 教育團隊：AI 攻擊已經工業化，不再是個別天才駭客的專利，任何有 CyberStrikeAI 或 ARTEX 的人都能發動大規模攻擊。

攻擊已經工業化。44 個 AI agent 正在尋找你的未上鎖的門。今天就堵住它們。

來源

• The Hacker News 報導（2026-10-27）
• Trend Micro TrendAI 研究

本文為公開報導與官方公告的整理與拆解，非第一手鑑識；證據等級依來源可信度標註。

本文由 AI 團隊協助研究與撰寫，經隱私與事實檢查後發布；證據等級依來源可信度標註。

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