TeamT5表示，中國國家關聯網攻團體在把DeepSeek及其他開源AI模型納入作業後，攻擊量已增加逾一倍。這些模型主要用於自動化例行工作，以及協助開發更複雜的惡意軟體，讓既有攻擊活動能更快、更容易擴大規模。13

但目前的證據並不表示AI已經能獨立取代經驗豐富的駭客。更準確地說，低成本模型與代理人框架可以接手攻擊流程中的部分工作，尤其是偵察、漏洞研究與反覆嘗試；攻擊者仍負責設定目標、下達方向及作出關鍵判斷。115

為什麼DeepSeek受到攻擊者青睞？

研究人員列出DeepSeek在中國駭客圈受到歡迎的幾項原因：

• 效能足夠： 它被認為能勝任網攻作業所需的程式編寫與推理工作。
• 容易客製化： 開源或較容易取得的模型，可以被調整，並接上由攻擊者控制的工具。
• 成本較低： 若要大規模執行重複性工作，運算與API成本會直接影響攻擊行動是否划算。16
• 網路安全限制較少： TeamT5與Unit 42形容，DeepSeek對具攻擊性的網路安全要求所設的防護，相較部分西方服務更弱。315

這種組合帶來的關鍵影響是「規模化」。模型不必自行發現全新的漏洞才有價值；它也可以協助搜尋暴露在網路上的系統、修改公開漏洞利用程式碼、解讀技術輸出，再判斷下一個例行步驟。

AI模型在攻擊鏈中扮演什麼角色？

相關報導描述，與中國有關聯的團體曾使用DeepSeek、ChatGPT及Claude Code進行偵察、建立或改寫漏洞利用程式、執行自動化工作，以及開發惡意程式碼；部分行動也涉及在入侵外國企業及機構後進行橫向移動。3

不過，現有報導多半是以「國家關聯」或「與中國有關聯的行動者」整體描述這些活動，並未可靠地將每一次AI使用事件都歸屬於某個具名的進階持續性威脅（APT）團體。因此，不能據此推論所有中國網攻團體都採用相同模型或工作流程。13

西方AI工具既能幫忙，也可能踩下煞車

ChatGPT與Claude Code等商業工具，確實可以協助惡意工作流程中的部分環節；但服務供應商的安全控制，可能會拒絕直接要求執行攻擊的指令。

在Unit 42記錄的個案中，操作者曾測試西方AI工具，卻發現相關安全機制阻止了自動化攻擊任務，最後改以DeepSeek作為主要推理模型。1415

這個差異不一定代表某一個模型在所有方面都更強，而是反映部署方式的不同。DeepSeek被接入沒有相同用戶端限制的開源框架後，可以在由攻擊者控制的工具鏈內運作。15

Hermes Agent如何鎖定逾460個系統？

Palo Alto Networks旗下Unit 42另記錄一名使用「knaithe」及「KnYuan」化名的中文使用者。該行動者將DeepSeek設定為開源、具備終端機操作能力的代理人框架Hermes Agent背後的推理引擎，讓系統能列舉漏洞、取得公開漏洞利用程式碼，並在有限人工監督下嘗試入侵。155

這個代理人鎖定了逾460個面向網際網路的系統。關於整體行動的報導指出，至少有3個組織因利用Citrix NetScaler漏洞而遭到入侵。需要注意的是，460這個數字代表目標或攻擊嘗試，而不是460起成功入侵；整個行動同時包含自動化及傳統人工操作。4

這項區分十分重要。事件並不是證明DeepSeek自行闖入數百個系統，而是顯示攻擊者如何利用AI自動化攻擊流程中最重複、最耗時的中段工作：尋找暴露目標、比對已知漏洞、取得公開漏洞利用素材，再嘗試下一個候選目標。

對防守方意味著什麼？

最明顯的風險在於規模。當低成本模型接上具備終端機存取能力的代理人框架後，過去需要長時間人工處理的任務，就能對大量面向網際網路的系統反覆執行。AI因此降低了大規模偵察與漏洞利用的營運門檻。1615

但同一宗案件也呈現出這項技術的限制。成功入侵仍取決於暴露的服務、已知漏洞，以及可用的公開漏洞利用程式碼。AI提高了嘗試的速度與數量，卻不是每一次入侵發生的唯一原因。515

對防守方而言，優先工作仍是縮小攻擊面：及時修補面向網際網路的產品、移除不必要的公開服務，並監控異常的自動化偵察與漏洞利用模式。TeamT5與Unit 42的研究共同指出，AI輔助攻擊正變得更省成本、更容易重複執行，即使背後採用的技術本身早已為人熟悉。

TeamT5表示，中國國家關聯網攻團體在把DeepSeek及其他開源AI模型納入作業後，攻擊量已增加逾一倍。這些模型主要用於自動化例行工作，以及協助開發更複雜的惡意軟體，讓既有攻擊活動能更快、更容易擴大規模。13

但目前的證據並不表示AI已經能獨立取代經驗豐富的駭客。更準確地說，低成本模型與代理人框架可以接手攻擊流程中的部分工作，尤其是偵察、漏洞研究與反覆嘗試；攻擊者仍負責設定目標、下達方向及作出關鍵判斷。115

為什麼DeepSeek受到攻擊者青睞？

研究人員列出DeepSeek在中國駭客圈受到歡迎的幾項原因：

• 效能足夠： 它被認為能勝任網攻作業所需的程式編寫與推理工作。
• 容易客製化： 開源或較容易取得的模型，可以被調整，並接上由攻擊者控制的工具。
• 成本較低： 若要大規模執行重複性工作，運算與API成本會直接影響攻擊行動是否划算。16
• 網路安全限制較少： TeamT5與Unit 42形容，DeepSeek對具攻擊性的網路安全要求所設的防護，相較部分西方服務更弱。315

這種組合帶來的關鍵影響是「規模化」。模型不必自行發現全新的漏洞才有價值；它也可以協助搜尋暴露在網路上的系統、修改公開漏洞利用程式碼、解讀技術輸出，再判斷下一個例行步驟。

AI模型在攻擊鏈中扮演什麼角色？

相關報導描述，與中國有關聯的團體曾使用DeepSeek、ChatGPT及Claude Code進行偵察、建立或改寫漏洞利用程式、執行自動化工作，以及開發惡意程式碼；部分行動也涉及在入侵外國企業及機構後進行橫向移動。3

不過，現有報導多半是以「國家關聯」或「與中國有關聯的行動者」整體描述這些活動，並未可靠地將每一次AI使用事件都歸屬於某個具名的進階持續性威脅（APT）團體。因此，不能據此推論所有中國網攻團體都採用相同模型或工作流程。13

西方AI工具既能幫忙，也可能踩下煞車

ChatGPT與Claude Code等商業工具，確實可以協助惡意工作流程中的部分環節；但服務供應商的安全控制，可能會拒絕直接要求執行攻擊的指令。

在Unit 42記錄的個案中，操作者曾測試西方AI工具，卻發現相關安全機制阻止了自動化攻擊任務，最後改以DeepSeek作為主要推理模型。1415

這個差異不一定代表某一個模型在所有方面都更強，而是反映部署方式的不同。DeepSeek被接入沒有相同用戶端限制的開源框架後，可以在由攻擊者控制的工具鏈內運作。15

Hermes Agent如何鎖定逾460個系統？

Palo Alto Networks旗下Unit 42另記錄一名使用「knaithe」及「KnYuan」化名的中文使用者。該行動者將DeepSeek設定為開源、具備終端機操作能力的代理人框架Hermes Agent背後的推理引擎，讓系統能列舉漏洞、取得公開漏洞利用程式碼，並在有限人工監督下嘗試入侵。155

這個代理人鎖定了逾460個面向網際網路的系統。關於整體行動的報導指出，至少有3個組織因利用Citrix NetScaler漏洞而遭到入侵。需要注意的是，460這個數字代表目標或攻擊嘗試，而不是460起成功入侵；整個行動同時包含自動化及傳統人工操作。4

這項區分十分重要。事件並不是證明DeepSeek自行闖入數百個系統，而是顯示攻擊者如何利用AI自動化攻擊流程中最重複、最耗時的中段工作：尋找暴露目標、比對已知漏洞、取得公開漏洞利用素材，再嘗試下一個候選目標。

對防守方意味著什麼？

最明顯的風險在於規模。當低成本模型接上具備終端機存取能力的代理人框架後，過去需要長時間人工處理的任務，就能對大量面向網際網路的系統反覆執行。AI因此降低了大規模偵察與漏洞利用的營運門檻。1615

但同一宗案件也呈現出這項技術的限制。成功入侵仍取決於暴露的服務、已知漏洞，以及可用的公開漏洞利用程式碼。AI提高了嘗試的速度與數量，卻不是每一次入侵發生的唯一原因。515

對防守方而言，優先工作仍是縮小攻擊面：及時修補面向網際網路的產品、移除不必要的公開服務，並監控異常的自動化偵察與漏洞利用模式。TeamT5與Unit 42的研究共同指出，AI輔助攻擊正變得更省成本、更容易重複執行，即使背後採用的技術本身早已為人熟悉。