人工智能对网络犯罪分子而言已不再是新奇的玩具。根据分析公司Flashpoint的报告，人工智能现已融入攻击者的日常流程——从寻找受害者到最终勒索赎金。这不再是爱好者的实验，而是一种正在改变攻击经济学的成熟工具，而且改变是根本性的：过去需要深厚技术知识的事情，如今几乎任何订阅了相关服务的人都能做到。
人工智能转入地下
Flashpoint的研究人员分析了海量数据——3.9 PB——这些数据来自地下论坛、封闭聊天室及其他攻击者基础设施。在2026年的前六个月中，他们在超过2200万条消息中发现了与网络犯罪相关的人工智能工具提及。这个数字本身就令人印象深刻，但更有趣的是另一个观察：这些工具中有相当一部分已经从公开的犯罪社区中消失。
犯罪分子显然不想暴露自己的成果。他们将人工智能转移到私有基础设施上，并越来越多地使用自己的语言模型，这些模型被彻底移除了所有安全限制。这是合乎逻辑的一步：商业版ChatGPT及类似服务内置了防护屏障，阻止它们被用于编写恶意代码或生成令人信服的钓鱼内容。自有模型则不存在这个问题。
本质上，人工智能正在成为标准武器库的一部分，就像漏洞利用工具或僵尸网络控制面板一样平常。它不再被归入“实验性技术”的独立类别，而是直接嵌入攻击流水线中。
人工智能在攻击者手中如何运作
人工智能的应用几乎覆盖了攻击的所有阶段。这不是某一种单一场景，而是一系列过去需要人工操作和高水平技能的任务。
- 收集受害者信息。 人工智能帮助快速构建公司或特定员工的详细画像。它分析公开来源、社交媒体、泄露数据——并提取出恰好可以利用的细节。
- 生成钓鱼消息。 这可能是最明显的应用。人工智能生成看起来像是由真实同事或银行撰写的邮件，而且能够大规模定制，针对每个受害者的具体情况。
- 编写绕过防御的脚本。 攻击者利用人工智能创建或修改恶意脚本，以绕过杀毒软件和其他防护措施。
- 生成漏洞利用代码。 这是更高级的层次。人工智能不仅帮助发现漏洞，还能快速编写可用的利用程序。过去这仅限于少数专家，现在几乎是自动化流程。
Flashpoint创始人乔什·莱夫科维茨精准地概括了变化的本质：人工智能缩短了机会出现与机会被利用之间的差距。过去，从发现漏洞到发动完整攻击之间，需要花时间手动编写代码。现在，这一阶段被压缩到最低限度。过去需要数月学习和实践的任务，如今几分钟就能完成。
攻击经济学：更便宜、更标准化
Flashpoint的研究还揭示了另一个重要趋势：网络犯罪正在成为一个真正的商品和服务市场。攻击的各个阶段被标准化，并作为现成产品出售。最典型的例子是信息窃取程序——从受感染设备窃取数据的恶意软件。2026年上半年，它们感染了全球740万台设备，窃取了约17亿条凭据和其他身份识别数据。
传播最广的是Vidar、StealC和Lumma家族。值得注意的是，它们采用订阅模式分发：任何人都可以租用信息窃取程序一段时间。这降低了准入门槛——无需自己编写恶意代码，只需“租用”现成工具即可。
对犯罪分子来说，最有价值的不是密码本身，而是活跃的浏览器会话令牌。借助它们，即使不知道密码也能访问受害者的账户。这使得攻击更加危险，因为用户甚至可能不知道自己的账户已被入侵。
对已入侵系统的初始访问权限的价格也在下降。此类访问的平均价格为439美元——比之前下降了69%。这再次证明市场供应日益饱和，网络犯罪分子之间的竞争也在加剧。
漏洞和勒索软件的增长
漏洞数量持续增长。Flashpoint在2026年前六个月记录了21667个漏洞——比去年同期增长8%。其中4015个（几乎每五个中就有一个）附带公开可用的利用代码。这意味着即使是不熟练的攻击者也无需自行研究细节——现成代码已经公开可用。
勒索软件也在创下纪录。2026年上半年确认的受害者数量达到6256个，比2025年同期增长45%。这一增长不仅源于攻击数量的增加，还因为人工智能使攻击的筹备和执行得以自动化。
结论：必须以速度应对
Flashpoint报告的关键结论是，网络安全正在改变方向。过去，防御围绕对抗特定工具和已知恶意软件特征来构建。现在这已经不够了。人工智能能够同时加速多个流程：收集公司信息、准备令人信服的消息、分析代码以及针对特定防御调整恶意工具。
攻击变得更快、更便宜、更容易获得。“为特定病毒筑墙”的想法已经过时：静态防御正在被对整条攻击链速度的响应需求所取代。当一些人工智能以你首席执行官的名义撰写邮件时，另一些则在针对你的杀毒软件调整恶意代码。在这场竞赛中，更快的一方占据优势——而目前显然不是防御方。
