web3: 朝鲜黑客被指用本地AI提升加密钓鱼隐蔽性

韩国网络安全公司 Genians 表示，朝鲜关联黑客组织 Kimsuky 正在搭建本地化 AI 运行环境，目标是提升钓鱼攻击、恶意软件开发和自动化作业效率。这也意味着，面向金融和加密行业的网络攻击正变得更难识别。

本地部署减少外部暴露

Genians 称，Kimsuky 配置了基于 Ollama、GPT4All 和 Msty 的本地大模型环境，并测试了检索增强生成（RAG）、AI 编程助手 Cursor、语音转文字软件，以及用于构建 AI 代理的工具。

与依赖云端服务不同，这类系统可以直接运行在攻击者控制的基础设施上。研究人员认为，这意味着对方可在内部处理文件和资料，不必把敏感内容发送给第三方平台，从而降低行动痕迹或窃取材料在外部暴露的风险。

钓鱼材料瞄准金融与加密主题

研究人员发现，多份伪装文件带有明显的 AI 生成特征，主题集中在金融、加密资产和投资领域。这些文件被设计成投资报告或办公文档的样式，用来提高诱导目标打开文件的成功率。

攻击链本身并不新。Genians 观察到，攻击者仍在使用包含 LNK 快捷方式文件的恶意 ZIP 压缩包。受害者执行后，文件可启动内嵌的 PowerShell 加载器。研究还将多个 GitHub 和 GitLab 仓库与该行动关联起来，这些代码仓库被用于指挥控制，以及分发加密后的 AsyncRAT 载荷。

传统识别方法作用下降

Genians 认为，AI 带来的变化不在于攻击方式被彻底改写，而在于多个环节的效率被提升。包括分析窃取文件、生成定制化钓鱼内容、辅助编写恶意代码，以及自动处理重复性任务，都可以在本地模型支持下完成。

该公司同时指出，目前看到的是 Kimsuky 在整合现有 AI 工具，而不是自行训练专有模型。但这表明，该组织正在积累更广泛使用 AI 所需的工具和经验。

Kimsuky 长期被认为与朝鲜侦察总局有关。美国财政部已在 2023 年对该组织实施制裁，并将鱼叉式钓鱼列为其主要情报收集手段之一。

对加密公司而言，这意味着仅靠拼写错误、排版粗糙等传统线索识别钓鱼邮件，效果可能继续减弱。更有效的防护重点，正转向发件人验证、可疑文件行为和终端活动监测。