安东·切列帕诺夫（Anton Cherepanov）总是留意着网络世界中的异常。作为一名资深网络安全研究员，他经常浏览VirusTotal——一个深受安全专家青睐的平台，用于分析用户上传的可疑文件，检测潜在病毒和其他恶意软件（malware）。去年8月底，他发现了这样一个文件。表面上看，它似乎只是一个普通的文档，但深入剖析后，却揭示了AI在网络犯罪中的惊人潜力。
意外发现的AI恶意软件
这个文件名为一个看似 innocuous 的扩展名，但VirusTotal的扫描显示它包含了高度复杂的代码。切列帕诺夫很快意识到，这不是传统黑客手工编写的恶意软件，而是利用AI模型生成的。AI工具如大型语言模型（LLM），例如开源的Llama或CodeLlama，能够根据简单提示自动生成可执行的恶意代码。这大大降低了犯罪分子的技术门槛——过去需要资深程序员数周的活儿，现在只需几分钟的聊天式指令即可完成。
「它看起来像是一个AI生成的实验，但其破坏力不容小觑。」——安东·切列帕诺夫
据MIT Technology Review报道，这种现象并非孤例。2023年以来，黑客论坛上充斥着AI辅助工具的交易，从生成钓鱼邮件到伪造深度假视频（deepfakes），AI已成为犯罪生态的核心驱动力。VirusTotal数据显示，2025年AI相关恶意样本提交量激增300%，远超传统木马病毒。
AI如何重塑网络犯罪格局
传统网络犯罪依赖于熟练的黑客技能，但AI的出现彻底颠覆了这一模式。首先，自动化攻击变得高效。AI可以实时生成针对特定目标的钓鱼邮件，利用自然语言处理（NLP）模仿受害者的通信风格，提高点击率达50%以上。其次，恶意软件变异更智能。传统病毒易被杀毒软件识别，而AI生成的代码具有多样性和自适应性，能规避签名检测，甚至通过强化学习（RL）自我优化。
行业背景来看，自ChatGPT爆火以来，开源AI模型的泛滥加速了这一趋势。Hugging Face等平台上有数千个可免费下载的代码生成模型，黑客只需微调即可武器化。例如，2024年WormGPT——一个专为犯罪设计的AI变体——被用于大规模勒索软件攻击，受害企业损失超10亿美元。安全公司Kaspersky报告称，AI驱动的攻击已占网络犯罪的25%。
真实案例：从钓鱼到深度假攻击
一个典型案例是2025年的「AI幽灵行动」。黑客利用Stable Diffusion生成逼真假视频，冒充企业高管诱导员工转账，成功窃取数百万美元。另一例是AI增强的DDoS攻击，通过生成海量变异脚本，瘫痪了多家金融机构的服务器。这些攻击的共同点是：AI降低了成本，从数万美元降至几美元的云GPU租赁费。
专家警告，AI还助长了社会工程学攻击。语音合成工具如ElevenLabs，能克隆任何人声音，用于电话诈骗。2026年初，美国联邦贸易委员会（FTC）记录的AI诈骗案较上年翻倍。
未来风险：失控的AI犯罪浪潮
文章作者Rhiannon Williams指出，当前只是冰山一角。随着多模态AI（如GPT-4o）的普及，犯罪将向自动化、智能化方向演进。想象一下：自主AI代理（agent）能独立侦察目标、执行攻击并销毁证据。这可能引发「AI军备竞赛」，黑客与防御者互相比拼模型能力。
补充背景：国际标准如欧盟AI法案已将高风险AI列为监管重点，但执行滞后。中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》也强调安全评估，却难覆盖地下开源社区。全球网络安全市场预计2028年达5000亿美元，但AI威胁增速更快。
编者按：防御AI犯罪的紧迫路径
作为AI科技新闻编辑，我们认为单纯的技术防御已不足以应对。需多管齐下：一是水印与追踪，为AI输出嵌入不可见标记；二是国际合作，共享VirusTotal式情报平台；三是伦理教育，从源头限制模型滥用。同时，企业应投资AI驱动的安全工具，如基于GAN的对抗检测。未来，AI不仅是犯罪帮凶，更是最佳防御盾牌——前提是人类掌控主动权。
总之，AI的双刃剑效应已显，网络犯罪正从「手工时代」迈入「智能时代」。及早行动，方能避免灾难。
本文编译自MIT Technology Review，作者Rhiannon Williams，2026-02-12。