从“暗网”到“暗箱”——在无人化、数字化、自动化浪潮中筑牢信息安全防线


前言:脑暴三大典型安全事件,警醒每一位职工

在信息化的高速列车呼啸而过的今天,“安全”不再是IT部门的专利,而是全体员工共同的责任。如果说信息安全是一把能随时拔出的刀,那么这把刀的锋利程度,取决于我们日常的每一次“拔刀”是否精准、是否及时。为此,我先把脑袋里翻滚的三桩极具教育意义的真实案例抛出来,供大家思考、讨论,也为后文的深度剖析埋下伏笔。

案例 背景 关键失误 教训
1. “克劳德BOT”伪装 VS Code 插件 开源 AI 编码助手 Moltbot(前身 Clawdbot)火热,吸引大量开发者下载。 攻击者冒充官方扩展上架 Marketplace,利用启动时自动执行机制下载恶意 DLL 与可执行文件,植入远程桌面 RAT。 任何第三方插件都可能是“马甲”。必须审慎核实来源、签名、权限。
2. SolarWinds 供应链入侵 供应链安全被认为是“低概率高危害”。 攻击者在 Orion 软件更新包中植入后门,数千家企业、政府机构被波及。 供应链任何环节的漏洞都可能导致横向渗透,必须进行供应链风险评估与监控。
3. AI 代码生成工具泄密 GitHub Copilot、ChatGPT 等 AI 编程助手广泛使用。 部分开发者在公共仓库直接粘贴 AI 生成的代码片段,导致专利、商业机密暴露。 AI 并非“金钥匙”,使用前需对生成内容进行审计,杜绝泄密风险。

这三件事看似各不相同,却有着惊人的共同点:信任的缺失、验证的缺乏、自动化的盲目。接下来,我将把目光聚焦在第一桩案例——“克劳德BOT”伪装 VS Code 插件,详细拆解其技术细节与危害链路,帮助大家认清攻击者的“隐形剑”。随后再从宏观层面审视供应链与 AI 时代的安全挑战,最后给出切实可行的防御与培训方案。


案例一:假冒 Moltbot 的 VS Code 恶意扩展——“ClawdBot Agent – AI Coding Assistant”

1. 背景概述

Moltbot(原名 Clawdbot)是由奥地利开发者 Peter Steinberger 开源的本地化大模型(LLM)助手,凭借 85,000+ GitHub 星标,吸引了全球开发者在 WhatsApp、Telegram、Slack 等平台部署个人 AI 代理。值得注意的是,Moltbot 官方从未发布过 Visual Studio Code(VS Code)扩展。

2026 年 1 月 27 日,一名 ID 为 clawdbot 的开发者在官方 VS Code Marketplace 上线了名为 “ClawdBot Agent – AI Coding Assistant”(扩展 ID:clawdbot.clawdbot-agent)的插件,标榜“一键接入 Moltbot,提升编码效率”。仅三天后,Microsoft 官方发现并下架该插件。

2. 恶意行为的技术链路

“暗箱操作往往藏于细枝末节,若不细查,便不知已经被牵连。”——Aikido 研究员 Charlie Eriksen

(1)启动即执行
插件在 VS Code 启动时通过 activate() 方法自动运行,不需要用户交互。攻击者在 package.json 中声明 activationEvents*,确保任何打开 IDE 的瞬间即触发。

(2)远程抓取配置文件
插件首次运行时会向 clawdbot.getintwopc[.]site 请求 config.json,该文件内嵌了两条关键 URL:

{  "exe_url": "https://meeting.bulletmailer[.]net:8041/ScreenConnect.exe",  "dll_url": "https://darkgptprivate[.]com/payload/DWrite.dll"}

(3)下载并执行恶意二进制
ScreenConnect.exe 为 ConnectWise 官方的远程桌面工具,但攻击者在其包装后植入了后门,使其在启动后自动尝试与攻击者的 C2 服务器建立持久连接。

(4)DLL 侧加载 (DLL Sideloading)
若网络被阻断,插件会退回 DWrite.dll,该 DLL 用 Rust 编写,具有 免杀 能力。通过修改注册表 HKLM\Software\Microsoft\Windows NT\CurrentVersion\Windows\LoadAppInit_DLLs,实现对 Code.exe(VS Code 主进程)的侧加载,确保恶意代码能够在任何情况下执行。

(5)备份抓取机制
当上述两条路径均失效时,插件会执行本地 batch 脚本,从 darkgptprivate[.]com 下载另一套 payload.zip,并解压后运行 payload.exe。这种多层备份设计体现了攻击者对 “单点失效” 的深刻认知。

3. 实际危害

  • 持久化后门:攻击者通过 ScreenConnect 获得管理员级别的远程桌面访问,可进行横向渗透、数据窃取、勒索等。
  • 信息泄露:插件在下载 config.json 期间会将系统信息(如机器名、IP)回传至 C2,形成情报收集渠道。
  • 供应链信任破坏:开发者在使用第三方插件时往往默认其安全性,此事让整个 VS Code Marketplace 的信任链受到冲击。

4. 防御要点

  1. 严格审计插件来源:仅安装官方推荐或已签名的扩展;对未知发布者的插件进行离线沙箱测试。
  2. 最小化权限:在 settings.json 中关闭 extensionKindworkspace 的自动激活,避免不必要的后台运行。
  3. 网络层防护:使用企业级 DNS 过滤(如 Cisco Umbrella)阻断已知恶意域名 clawdbot.getintwopc[.]sitedarkgptprivate[.]com 等。
  4. 端点检测与响应(EDR):启用对 ScreenConnect.exeDWrite.dll 的文件完整性监控,一旦出现异常路径即触发警报。

警言“防人之心不可无,防己之心更不可缺。”——《论语·子张》


案例二:SolarWinds 供应链入侵——“螺丝钉也能拧开整台机器”

1. 背景

SolarWinds Orion 是全球数千家企业、政府部门使用的网络管理平台。2020 年底,攻击者在 Orion 软件的更新包中植入了名为 SUNBURST 的后门,实现对受影响系统的远程代码执行(RCE)。据统计,此次事件波及约 18,000 台系统,造成不可估量的情报泄露与业务中断。

2. 攻击路径

步骤 描述
① 入口 攻击者获取 SolarWinds 内部构建服务器的写权限(通过钓鱼邮件获取 VPN 凭证)。
② 注入后门 OrionPlatform.exe 中植入隐藏的 C2 通信模块,使用自签名证书进行加密通信。
③ 发布更新 通过正规渠道推送受感染的更新包,所有已订阅的客户自动下载并安装。
④ 横向渗透 利用已植入的后门,攻击者在内部网络进行横向移动,进一步渗透至 Active Directory、数据库等关键资产。
⑤ 持久化 在关键服务器上创建隐蔽的计划任务,确保即使被清除仍能自动恢复。

3. 教训

  • 供应链的单点失效:即便是最严谨的内部审计,也难以覆盖所有外包、第三方组件的安全性。
  • 更新即信任:自动更新是便利,却也可能成为攻击者最直接的入侵渠道。
  • 监控缺位:多家受影响组织在事发前缺乏对网络流量的异常检测,导致后门长期潜伏。

4. 防御策略(对应无人化、数字化、自动化场景)

  1. 供应链风险评估:对所有第三方库、工具进行 SBOM(软件物料清单)管理,配合硬件指纹验证,确保每个组件都有来源可追溯。
  2. 零信任网络访问(ZTNA):即使在内部网络,也对每一次系统间的通信进行身份验证、最小权限授权。
  3. 行为异常检测:部署基于机器学习的网络行为分析(NBA),对异常的 DNS 查询、HTTPS 隧道进行自动阻断。
  4. 自动化补丁审计:使用 CI/CD 流水线对每一次补丁进行签名校验和二进制对比,避免“污点更新”。

引用:古语有云,“防微杜渐,方可无虞”。在供应链安全中,每一次微小的代码变动,都可能是潜在的致命漏洞


案例三:AI 代码生成工具泄密——“智能写手也会写错”

1. 背景

随着 ChatGPT、GitHub Copilot 等大语言模型(LLM)在编程领域的广泛落地,开发者们在 IDE 中直接使用 AI 完成功能实现、代码补全。但 AI 并非万里无云的净土,其训练数据、生成逻辑和上下文记忆都可能导致意外泄露。

2. 典型泄密情形

  • 专利代码泄露:某高科技公司研发的专利算法被开发者复制粘贴到公开仓库,AI 自动补全时将内部实现直接写出,导致专利审查时被驳回。
  • 商业机密外泄:在公司内部的 Slack 频道中,开发者使用 Copilot 生成的代码片段带有数据库连接字符串、API 密钥,随后不慎在公共 GitHub 项目中提交。
  • 合规违规:AI 在生成代码时引用了受版权保护的第三方库,而未作注明,导致公司在审计时被认定为侵权。

3. 风险根源

风险点 说明
上下文泄露 AI 在一次对话中“记住”先前输入的敏感信息,后续生成时仍会引用。
训练数据污染 部分公开代码库包含恶意后门,AI 可能把这些代码片段无意中嵌入生成结果。
缺乏审计 开发者对 AI 生成的代码缺乏人工审查,直接提交到生产环境。

4. 对策

  1. AI 使用准则:公司制定《AI 编码助手使用规范》,明确禁止将含有敏感信息的对话存留在云端,建议使用本地化部署的 LLM(如 Moltbot 自建实例)进行离线生成。
  2. 代码审计工具:在 CI 流水线中加入 机密扫描(如 GitGuardian、TruffleHog),自动检测泄露的 API 密钥、证书、专利代码。
  3. 权限最小化:对 AI 生成的代码实行 安全审查(Security Review)后方可合并,降低因误植后门导致的风险。
  4. 可解释 AI:采用支持 可解释性(Explainability) 的模型,提供代码生成的来源引用,帮助审计人员追溯风险来源。

小结:AI 是“双刃剑”,“聪明的工具需要聪明的使用者”。若我们不在使用前进行风险评估,后果往往比“马后炮”更为严重。


无人化、数字化、自动化融合环境下的安全挑战

1. 无人化(Robotics & RPA)——机器代替人力,风险转移到代码

  • 机器人流程自动化(RPA) 脚本若缺乏安全审计,可成为 横向渗透 的跳板。
  • 工业机器人 的固件更新若通过不受信任的渠道,可能被植入后门,导致生产线马达异常。

2. 数字化(云原生、微服务)——边界模糊,攻击面扩大

  • 容器镜像 的基底层若使用公开的未加签镜像,恶意代码可潜伏在镜像层;
  • 服务网格(Service Mesh) 交互频繁,一旦出现 弱加密,数据在服务之间的传输将被拦截。

3. 自动化(CI/CD、IaC)——速度换来安全盲区

  • 基础设施即代码(IaC) 如 Terraform、CloudFormation 若未开启 计划审计,错误的安全组规则会被自动部署;
  • 自动化部署 中的 凭证泄露(如 GitHub Actions 的 secret)会让攻击者直接获取云资源的管理权限。

总览:在这三大趋势交叉碰撞的时代,“安全不再是事后补丁,而是系统设计的第一考虑因素”。 我们必须把安全嵌入到 每一次代码提交、每一次容器构建、每一次机器指令 之中。


培训号召:人人都是安全的第一道防线

1. 培训目标

  • 认知提升:让所有职工了解最新威胁(如 Moltbot 恶意插件、供应链攻击、AI 泄露)以及对应的防御技术。
  • 技能强化:掌握安全的开发实践(最小权限、审计日志、代码扫描),学会使用 EDR、SAST、DAST、SBOM 等工具。
  • 行为养成:形成“见怪不怪、见危即报”的安全文化,让安全思维渗透到日常办公的每一次点击。

2. 培训形式

形式 内容 时间 备注
线上微课(10 分钟) “插件背后的陷阱”——演示恶意 VS Code 扩展的行为 每周一 便于碎片时间学习
情景模拟演练(1 小时) “假设你的电脑被植入 ScreenConnect”,现场排查与响应 每月第二个星期三 实战演练,提高应急响应能力
实战工作坊(2 小时) “从 SBOM 到零信任”,手把手搭建供应链安全监控 每季度一次 深入技术,面向研发、运维
安全问答闯关(线上) 通过答题赢取安全徽章与小礼品 持续进行 提升趣味性,促进知识沉淀

引用:《礼记·大学》云:“格物致知”。我们通过系统化培训,让每位同事都能事,晓安全本质。

3. 参与方式

  1. 企业内部平台 — 登录 安全学习中心(链接在企业门户首页),完成个人信息绑定。
  2. 预约课程 — 选取适合自己的时间段,系统会自动发送提醒邮件与会议链接。
  3. 完成学习 — 每完成一门课程,即可获得相应积分,积分可兑换 公司内部线上研讨会门票技术书籍周边礼品

温馨提示“一日不学,十年难安”。 为了个人职业发展,也为了公司整体安全,务必把培训视作必修课,而非选修课。


结语:让安全成为每一次创新的底色

无人化、数字化、自动化的浪潮里,技术的快速迭代往往伴随 安全的“潜流”。我们看到,一次看似无害的插件、一颗微小的供应链漏洞、一次不经意的 AI 自动补全,都可能在瞬间点燃巨大的安全事故。正因如此,信息安全不再是“技术部门的事”,而是全员的共同职责

通过本次长文,我向大家展示了三起真实案例的全链路剖析,阐明了当前威胁形态与防御要点;同时,我呼吁每位同事——从今天起,主动加入信息安全意识培训,把安全思维融入到代码、配置、沟通的每一个细节。让我们一起在 “防范未然、快速响应、持续改进” 的闭环中,为企业的数字化转型筑起最坚实的防线

愿每一次键盘敲击,都伴随安全的回响;愿每一次创新,都在可靠的护盾之下绽放光彩!

信息安全,在你我之间


昆明亭长朗然科技有限公司提供一站式信息安全咨询服务,团队经验丰富、专业素养高。我们为企业定制化的方案能够有效减轻风险并增强内部防御能力。希望与我们合作的客户可以随时来电或发邮件。

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