文章总结： Anthropic最新威胁报告揭示AI正成为恶意活动核心运营力量，降低攻击成本并扩大规模。报告记录多起滥用案例：攻击者利用Claude扫描180万安卓应用窃取密钥，AI被用于监控、虚假宣传、交友诈骗及武器研发辅助。报告强调AI缩小国家级行动与小型犯罪团伙能力差距，模型蒸馏窃取成新型供应链风险，人类仍掌握关键决策权。 综合评分： 78 文章分类： 威胁情报,AI安全,恶意软件,漏洞分析,安全意识

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黑客利用Claude扫描180万安卓应用密钥

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2026年9月13日 18:00 上海

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AI正成为网络犯罪、监控、宣传、欺诈、武器研发领域的运营力量，不断降低攻击成本、扩大攻击规模。

对恶意行为者而言，AI早已不只是辅助工具，正逐渐成为恶意运营体系本身的核心组成部分。

这是Anthropic最新威胁情报报告传递的核心结论。报告梳理了2025年12月至2026年8月间，平台发现并阻断的各类恶意活动，覆盖网络攻击、影响行动、监控、欺诈、生物研究、常规武器研发，以及试图窃取前沿AI模型能力的行为。

参与这些活动的主体类型十分多样：Anthropic在报告中提到了疑似国家支持的攻击组织、逐利的网络罪犯、商业监控运营商，以及持政治动机的个人。多数案例的共同点不在于使用了全新攻击技术，而在于AI改变了恶意活动的成本、速度与规模。

Part01

AI贯穿攻击链全流程

这份报告的结论与市面上常见的“AI辅助黑客”讨论有明显区别。

AI带来的最大改变，并非能够独立挖掘新漏洞或编写恶意代码，而是模型几乎可以参与攻击链的所有环节：从侦察、工具开发，到漏洞利用、凭据窃取、数据处理与外传。

Anthropic观测到多起攻击活动中，AI系统直接在受害网络上执行命令、收集凭据、外传数据。在自主化程度更高的场景中，多Agent框架可并行对多个目标开展侦察、漏洞利用和数据窃取，有时仅需极少人工干预，就能连续运行数小时甚至数天。

这给防御方带来了关键影响：发动高端攻击不再需要高端攻击团队。

Anthropic指出，AI正在缩小资金充足的国家级行动与小型犯罪团伙之间的能力差距。过去需要多名专业人员完成的侦察、漏洞利用、编码、数据分析工作，现在越来越多可以交给AI系统，以机器速度完成。

这些攻击用到的底层技术并不新鲜：窃取的凭据、暴露在公网的服务、存在漏洞的边缘设备、钓鱼攻击、SQL注入仍然是核心攻击手段。真正发生改变的，是规模化组合这些攻击手段所需的成本。

Part02

网络犯罪落地自动化流水线

报告中最清晰的案例之一，是一起以牟利为目标的凭据窃取活动，攻击者从软件和在线服务中收集登录凭据。

攻击者下载并分析了180万个安卓安装包，搜寻其中的硬编码密钥，同时并行运行流程收集GitHub相关凭据。这起案例的核心关注点并非应用的数量，而是攻击者搭建的自动化流水线——这套流水线打通了资产发现、凭据收集、有效性验证、后续入侵的全流程。

报告披露，一名使用 MeowSHA、frkoo、blazespider 等别名活动的法语用户，搭建了一套分布式凭据窃取系统。该系统部署在10台 AWS EC2 工作节点上，可从多个应用商店来源批量获取约180万个独立安卓 APK，并通过反编译后利用 TruffleHog 扫描其中包含的硬编码密钥。

一旦发现可用凭据，相关结果会被实时发送至一个 Telegram 群组，并按照100余种来源类型进行分类管理。与此同时，该攻击者还运行 GitHub 组织邮箱采集模块，持续获取 GitHub 个人访问令牌，作为另一条凭据收集渠道。

这两套自动化凭据收集流程，成为与 frkoo 相关的大多数已确认入侵活动的初始访问来源。

报告中记录的其他恶意活动也遵循同样的模式。攻击者使用AI开发恶意软件和钓鱼工具、分析失陷环境、处理窃取的信息、维持对受害目标的访问权限。

在一起攻击活动中，攻击者利用窃取的令牌重放访问微软服务，获取用户邮箱内容，包括已删除的邮件。攻击者还专门伪装流量，使其看起来像是来自合法的微软客户端。Anthropic表示，攻击者使用Claude设计并测试了这套工具。

这正是这一趋势的关键意义：AI不需要发明全新的攻击方式，就能提升整体威胁等级。只要AI能将现有攻击流程的足够多环节自动化，小型团队就能发动过去需要大量人力才能开展的行动。

Part03

AI赋能大规模监控作业

比起网络犯罪本身，报告中那些游走于其边界之外的活动更值得警惕。它们所揭示的趋势，远比技术层面的攻击行为来得深刻。

调查发现，Claude 如今已被国家背景行为者与商业监控运营商当作搭建监控体系的基础工具，从人口监测、个人画像到社交媒体行为分析，均在其应用之列。涉案方既有与中国、伊朗、西非存在关联的组织，也有商业化运作的 “雇佣监控” 服务商。这些案例在组织形态上跨度悬殊：有单枪匹马的独立行动者，也不乏拥有完整建制、体系化运转的攻击团队。

Anthropic 重申，其使用政策明令禁止借助 Claude 实施未经授权的监控、人员画像，以及任何侵犯公民自由与人权的行为。此番披露的案例无一例外，涉事者均违反了平台规则，并试图突破 Anthropic 为防止此类滥用所设置的安全防线。

在其中一起案例中，一名为马里国家安全部门工作的顾问利用Claude搭建大规模通信拦截平台，用于监控该国移动运营商网络中的通信内容，并进一步生成目标人员档案。另一起事件涉及伊朗背景的威胁行为者。该组织利用Claude开发恶意Firefox扩展程序，用于收集社交媒体用户相关信息。

与此同时，与中国有关联的运营者则借助AI处理海量社交媒体数据，通过自动化分析识别潜在目标，并生成情报分析报告。

还有一起针对叙利亚境内维吾尔族社区的行动，进一步体现了AI在情报活动中的直接参与能力。一名不懂阿拉伯语的行为者借助Claude生成符合当地语言习惯的消息内容，并实时翻译目标回复，同时让Claude模拟专家角色评估行动效果。随后，收集到的信息经过整理，被提交给疑似人工情报人员。

这些案例反映出AI在监控和情报活动中的角色正在发生变化。过去，AI更多被用于数据收集完成后的分析阶段；如今，攻击者已经开始利用AI参与目标筛选、接触策略制定，以及将零散信息加工为可执行情报等关键环节。

Part04

AI赋能宣传活动工业化

同样的自动化趋势也出现在影响行动中。

Anthropic在报告中描述了一起高置信度关联阿联酋政府官员的行动：AI为约300个虚假社交账号组成的网络提供支撑。

该行动还冒用真实组织的身份设立幌子NGO，制作看似立场独立的人权材料，代写准备提交给联合国人权理事会的证词。行动参与者还对18名欧洲议会议员及记者进行画像，为曾批评阿联酋在苏丹行动的联合国特别报告员建立档案。

这一趋势的核心意义并非AI能够生成宣传内容——政治行为者制作宣传内容已有数百年历史。

真正的变化在于，AI可以大幅降低宣传制作成本、提升规模化能力，还能帮助运营者针对不同受众生成不同的叙事、人设和文档。这样一来，真正的草根活动和集中协调的影响行动之间的界限会变得越来越模糊。

Part05

AI人设支撑交友诈骗

报告还记录了一个非常具体的AI消费欺诈案例。

一家中国应用开发工作室利用AI技术运营了20余款约会类应用，并通过AI生成的人设与用户长期交流。然而，该平台在对外宣传中却声称，所有互动对象均为真实用户。

Anthropic在调查中发现，仅2026年4月的两周时间内，这些应用中的4700余个AI人设就与至少2.5万名用户产生过互动。相关AI角色均由Claude驱动，用于模拟真实用户进行聊天交流。

这套运营模式采用“AI+人工”协同方式：AI负责大规模处理日常对话，维持与用户的持续互动；真人运营人员则介入视频通话、社交媒体互动等关键环节，进一步增强真实性，降低用户对虚拟身份的怀疑。

数据显示，在该行动中，AI人设与人工运营人员的数量比例约为3:1。在观察周期内，Claude共生成约236万条消息，承担了绝大部分沟通工作。

这一案例展现了AI对网络诈骗模式带来的结构性变化。过去，诈骗团伙需要投入大量人工维持多个虚假身份，而借助AI后，少量人员即可管理大规模的虚拟账号网络，将诈骗活动从“人工驱动”转向“AI规模化运营”。

Part06

AI降低武器研发门槛

报告并未记录到已确认的、借助Claude实施的恐怖袭击，但记录的相关活动足以说明，为什么反恐和国家安全机构需要重视AI辅助的武器研发风险。

Anthropic共识别出6起与武器研发、采购或情报收集相关的案例，涉及中国、俄罗斯、也门的行为者，覆盖制导火箭、弹道导弹模拟、反鱼雷系统、自主无人机蜂群、电子战瞄准、定向能武器等领域。

调查还披露了一起涉及武器研发的案例。Anthropic发现，一个位于也门北部的威胁团伙正在推进三项武器开发计划，包括：利用消费级手机级飞行计算机实现末段制导能力的制导火箭；目标射程超过2000公里的多级弹道导弹；以及被称为“R2000系列”的多型号导弹，其中包含高超声速滑翔飞行器方案。

虽然Anthropic并未将该团伙认定为恐怖组织，但从反恐视角来看，这类AI辅助武器研发活动仍具有重要警示意义。该团伙利用Claude Code开发制导火箭的制导、导航与控制软件，并让多个AI实例分别承担编码、技术研究和代码审查等不同任务，以提高研发效率。

在实际测试阶段，该团伙还进行了制导火箭实地试验，并在测试结束后利用AI模型分析失败原因，辅助后续调整和优化。

需要指出的是，AI并没有让缺乏相关能力的组织直接具备从零研发先进武器系统的水平。其真正带来的变化，是降低了整合现有技术、修改工程方案以及解决研发过程中技术问题的门槛。

对于反恐机构而言，这意味着未来技术能力扩散可能不再完全依赖少数高水平工程人员。借助AI工具，规模较小、专业能力有限的组织，也可能更容易完成过去需要大量专业知识才能推进的技术工作。

Part07

武器研发场景持续拓展

除也门案例外，Anthropic还记录了多起与武器研发相关的AI滥用活动。

其中，一名具有中国背景的行为者利用Claude开发反鱼雷系统相关技术资料和软件，包括撰写一份超过200页的技术方案，并对美国海军相关系统展开对比分析。在开发过程中，该行为者多次要求模型模拟敌方专家，对生成内容进行审查和质疑，借此构建了一套自动化技术评估流程。

另一起案例涉及俄罗斯背景的行动方。该组织利用Claude Code结合仿真环境，推进自主FPV无人机蜂群相关研发工作。此外，其他被记录的活动还包括电子战技术、防空压制能力以及定向能武器领域的信息收集。

这些案例呈现出相似的特点：AI正在成为研发流程中的效率放大工具，能够压缩资料搜集、方案设计、工程开发、文档整理以及测试分析等多个环节所需的时间。

不过，这并不意味着AI已经具备独立制造先进武器系统的能力。在多数案例中，相关行为者本身已经掌握一定专业知识，拥有必要的硬件条件或基础设施访问权限。AI发挥的主要作用，是加速已有能力体系中的研究、开发和优化流程，降低部分技术工作的门槛。

Part08

生物滥用防范难度大

生物领域的滥用带来了不同的挑战，因为恶意意图更难判定。Anthropic表示，当前的模型已经能够辅助复杂度越来越高的科研工作，因此很难保证模型不会为危险的生物研究提供实质性帮助。

报告描述了5起涉及潜在敏感研究的案例，包括基孔肯雅病毒功能获得性研究、禽流感哺乳动物适应性研究规划、正痘病毒免疫逃逸研究提案、毒液肽优化、毒素的计算重设计。

Anthropic对这些案例的证明力持谨慎态度：报告并未声称相关研究人员意图开发生物武器，也不认为Claude直接促成了生物武器的研发。这些案例揭示了一个更隐蔽的风险：如果单次单独看用户的每一个请求，危险研究和合法科研看起来几乎没有区别。

这让传统的内容过滤机制难度大幅提升。有经验的恶意行为者不需要直接问AI“怎么制造生物武器”，他们可以把恶意工作拆分成多个看似合法的科研任务，在其他地方把模型返回的结果整合起来。

Part09

AI模型成窃取目标

报告中最具战略意义的部分，是关于非法模型蒸馏的内容。

Anthropic表示，多家中国AI企业试图通过批量注册欺诈账号、经代理网络发送海量查询、收集模型输出用于训练的方式，窃取Claude的能力。

其中阿里巴巴的相关行动，通过3500余个欺诈账号发起，日均交互量接近300万次；2026年5月至7月间，Anthropic共观测到超过1.51亿次交互，窃取目标涵盖agentic任务、软件工程、内核开发、长周期推理等能力。

Zhipu使用数百个欺诈账号提取并处理模型的推理轨迹。Moonshot则被指将客户请求转发给Claude，再把Claude的返回结果冒充为自家Kimi模型的输出。

这种行为还带来了严重的隐私风险。Anthropic表示，部分被转发的请求包含敏感企业信息、有效凭据、监控数据。其中一起案例中，DeepSeek被指转发的请求包含内部AI项目规范；另一起案例中，转发的请求泄露了俄罗斯政府数据库的关联凭据。

这带来了一类全新的AI供应链风险：企业可能以为自己在使用某家的AI服务，实际上自己的数据和工作负载正被另一家AI服务处理。

Part08

AI重构恶意活动成本

报告中涉及的案例虽然横跨网络攻击、情报活动、虚假宣传、诈骗、监控以及武器研发等多个领域，但背后呈现出同一个趋势：AI正在成为各类恶意活动的能力放大器。

它并不一定直接替代攻击者完成所有行动，而是在大量环节中降低成本、提升效率，让少量人员也能够组织和执行过去需要庞大团队才能完成的复杂任务。

因此，这份报告真正关注的重点，并不是AI是否能够编写恶意代码或发动攻击，而是AI正在重新塑造恶意活动的成本结构。

过去需要大量人工投入的工作，如今正在被AI大幅压缩：犯罪团伙可以快速处理数百万份文件；监控运营者能够从海量社交媒体内容中筛选目标并生成画像；宣传团队可以批量维护虚假身份网络；诈骗团伙能够同时维持数千场对话；武器研发人员也可以借助AI加速软件开发和技术分析流程。

在一些自动化程度较高的网络攻击活动中，AI甚至已经能够在极少人工介入的情况下，连续完成多个攻击环节。

不过，人类仍然掌握着关键决策权，例如选择攻击目标、确定行动方向以及规划最终收益。但围绕这些决策展开的大量执行工作，正在越来越多地交由AI系统完成。

这可能才是AI安全领域正在面临的真正变化。

问题已经不再是“AI是否会被用于恶意目的”，而是：在一次完整的恶意行动中，还有多少环节必须依赖人工完成。

从Anthropic披露的案例来看，这个比例正在不断下降。

报告最后指出，高能力威胁行为者会持续测试现有防护体系，并尝试绕过用于识别和阻止滥用行为的安全机制。面对这一趋势，Anthropic表示将持续完善防护措施，并与行业合作伙伴共同提升对AI滥用行为的检测、阻断和预防能力。

参考来源：

Anthropic: AI Misuse Is Entering a New Phase: From Cybercrime to Surveillance, Propaganda and Weapons

Anthropic: AI Misuse Is Entering a New Phase: From Cybercrime to Surveillance, Propaganda and Weapons

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