微軟 2026 年 10 月 29 日發布的威脅情報評估指出，AI 在北韓相關網路行動中的角色已不只停留在試用階段：受評估的 8 個組織中，有 3 個已把 AI 納入例行作業流程。報告提到的用途從招募式接觸、釣魚文件到惡意程式開發都有，但並未證明 AI 與同日通報的幣安失竊案有關。112443

微軟的 AI 採用四階段

微軟依據觀察到的 AI 使用情況，將相關活動分成「初步探索」（emerging）、「擴大採用」（expanding）、「加速採用」（accelerating）和「納入例行作業」（operationalized）四個階段。最高階代表 AI 已成為日常作業流程的一部分，而非只用於零星任務。11

報告列出的分級如下：

• 納入例行作業： Jade Sleet、Coral Sleet、Jasper Sleet。
• 加速採用： Diamond Sleet、Onyx Sleet、Pearl Sleet、Sapphire Sleet。
• 擴大採用： Emerald Sleet。

合計正好 8 個組織：3 個位於最高階、4 個處於加速採用階段、1 個處於擴大採用階段；這份分級中沒有組織列在初步探索階段。739

AI 如何協助既有手法

目前公布的案例較像是 AI 為熟悉的攻擊手法加速、擴量，而不是以全自動流程取代人力。據報，Jade Sleet 曾在同一週內透過 3 家假公司發起以求職招募為主題的接觸，其中一家自稱是 AI 區塊鏈情報公司。2

與微軟報告相關的資料也指出，Coral Sleet 疑似使用 AI 開發平台，在私人 GitHub 儲存庫中植入木馬。資料提到 Cursor 是疑似使用的工具，並非已獲確認的事實。5

據報，Onyx Sleet 曾製作超過 100 份客製化 PDF 誘餌，鎖定南韓民眾。部分文件批次可能在幾分鐘內生成，顯示 AI 有助於加快製作量身打造的內容。18 另有報導指出，Onyx Sleet 和 Pearl Sleet 曾在網路行動中使用開源代理式滲透測試框架 ARTEX；現有資料並未證明 ARTEX 能脫離人類操作者獨立行動。339

這些案例呈現出一個務實的重點：AI 可能協助建立身分設定、製作誘餌，以及撰寫或調整程式碼，讓既有工作更快、更容易擴大規模。不過，現有報導沒有量化這種效率提升是否提高攻擊成功率。311

幣安失竊案：哪些已知，哪些仍未證實

另一份對 TRM Labs 分析的整理指出，2026 年 10 月 29 日，約 63.6 億美元從幣安錢包流出，涉及 10 條區塊鏈；其中大部分資金約在 20 分鐘內移動，起始時間為世界協調時間 20:05，也就是美東夏令時間下午 4:05。43

據報，TRM Labs以高度信心將事件歸因於北韓的 TraderTraitor 組織，Chainalysis 也被報導持相同看法。幣安的初步說法則指向一名 DevOps 工程師的筆電可能遭到入侵；報導並稱目前沒有錢包私鑰外洩的證據。另有資料提到約 30 億美元的相關資產遭凍結，但「凍結」不等於資金已返還給客戶。42

這些說法的證據性質並不相同：攻擊歸因是區塊鏈分析機構的判斷，筆電遭入侵則是幣安的初步調查方向。最重要的是，現有來源沒有把報告中的 AI 使用情況與幣安事件連在一起。即使攻擊被歸因於北韓相關組織，也不能據此判定對方使用了哪些工具，或 AI 是否影響事件結果。4243

結論：AI 使用擴大，不等於全自動攻擊

微軟的評估顯示，北韓相關網路行動中的 AI 使用範圍正在擴大，8 個受評估組織中有 3 個已把 AI 納入例行流程。案例所呈現的是熟悉的行動可能因此更快、更容易擴大規模；它們並不能證明駭客已自主運作，也沒有證明攻擊成功率因此提高。至於幣安案，分析機構將這起大規模資金流出歸因於 TraderTraitor，但現有報導未證實 AI 曾促成或導致事件。1174243

微軟 2026 年 10 月 29 日發布的威脅情報評估指出，AI 在北韓相關網路行動中的角色已不只停留在試用階段：受評估的 8 個組織中，有 3 個已把 AI 納入例行作業流程。報告提到的用途從招募式接觸、釣魚文件到惡意程式開發都有，但並未證明 AI 與同日通報的幣安失竊案有關。112443

微軟的 AI 採用四階段

微軟依據觀察到的 AI 使用情況，將相關活動分成「初步探索」（emerging）、「擴大採用」（expanding）、「加速採用」（accelerating）和「納入例行作業」（operationalized）四個階段。最高階代表 AI 已成為日常作業流程的一部分，而非只用於零星任務。11

報告列出的分級如下：

• 納入例行作業： Jade Sleet、Coral Sleet、Jasper Sleet。
• 加速採用： Diamond Sleet、Onyx Sleet、Pearl Sleet、Sapphire Sleet。
• 擴大採用： Emerald Sleet。

合計正好 8 個組織：3 個位於最高階、4 個處於加速採用階段、1 個處於擴大採用階段；這份分級中沒有組織列在初步探索階段。739

AI 如何協助既有手法

目前公布的案例較像是 AI 為熟悉的攻擊手法加速、擴量，而不是以全自動流程取代人力。據報，Jade Sleet 曾在同一週內透過 3 家假公司發起以求職招募為主題的接觸，其中一家自稱是 AI 區塊鏈情報公司。2

與微軟報告相關的資料也指出，Coral Sleet 疑似使用 AI 開發平台，在私人 GitHub 儲存庫中植入木馬。資料提到 Cursor 是疑似使用的工具，並非已獲確認的事實。5

據報，Onyx Sleet 曾製作超過 100 份客製化 PDF 誘餌，鎖定南韓民眾。部分文件批次可能在幾分鐘內生成，顯示 AI 有助於加快製作量身打造的內容。18 另有報導指出，Onyx Sleet 和 Pearl Sleet 曾在網路行動中使用開源代理式滲透測試框架 ARTEX；現有資料並未證明 ARTEX 能脫離人類操作者獨立行動。339

這些案例呈現出一個務實的重點：AI 可能協助建立身分設定、製作誘餌，以及撰寫或調整程式碼，讓既有工作更快、更容易擴大規模。不過，現有報導沒有量化這種效率提升是否提高攻擊成功率。311

幣安失竊案：哪些已知，哪些仍未證實

另一份對 TRM Labs 分析的整理指出，2026 年 10 月 29 日，約 63.6 億美元從幣安錢包流出，涉及 10 條區塊鏈；其中大部分資金約在 20 分鐘內移動，起始時間為世界協調時間 20:05，也就是美東夏令時間下午 4:05。43

據報，TRM Labs以高度信心將事件歸因於北韓的 TraderTraitor 組織，Chainalysis 也被報導持相同看法。幣安的初步說法則指向一名 DevOps 工程師的筆電可能遭到入侵；報導並稱目前沒有錢包私鑰外洩的證據。另有資料提到約 30 億美元的相關資產遭凍結，但「凍結」不等於資金已返還給客戶。42

這些說法的證據性質並不相同：攻擊歸因是區塊鏈分析機構的判斷，筆電遭入侵則是幣安的初步調查方向。最重要的是，現有來源沒有把報告中的 AI 使用情況與幣安事件連在一起。即使攻擊被歸因於北韓相關組織，也不能據此判定對方使用了哪些工具，或 AI 是否影響事件結果。4243

結論：AI 使用擴大，不等於全自動攻擊

微軟的評估顯示，北韓相關網路行動中的 AI 使用範圍正在擴大，8 個受評估組織中有 3 個已把 AI 納入例行流程。案例所呈現的是熟悉的行動可能因此更快、更容易擴大規模；它們並不能證明駭客已自主運作，也沒有證明攻擊成功率因此提高。至於幣安案，分析機構將這起大規模資金流出歸因於 TraderTraitor，但現有報導未證實 AI 曾促成或導致事件。1174243