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AI 智能体攻入安全非营利组织,核心是一个小型工单系统

DIVD 称,开源客服系统 Zammad 的两个零日漏洞被串联利用,一个自主 AI 智能体在数秒内劫持会话、执行代码并拿到 root 权限。这家荷兰非营利组织于 9 月 30 日披露了此次入侵。

媒体与互联网解释王雅琴发布: 2026年9月30日5 分钟阅读资料来源 11
AI 智能体攻入安全非营利组织,核心是一个小型工单系统

荷兰漏洞披露研究所(DIVD)点名了它称被用来攻击自己的两个漏洞。9 月 30 日发布的报告认定,CVE-2026-102489 和 CVE-2026-102490 这两个位于开源工单系统 Zammad 中的漏洞是此次入侵的入口。DIVD 此前把这次入侵形容为“动静很大,而且非常非常乱”。据 BleepingComputer 报道,这些漏洞让攻击者能够劫持会话、远程执行代码,并从 Zammad 普通用户账号提权到 root。

这起事件的不同寻常之处在于干活的是谁。DIVD 说,这次攻击由一个 AI 智能体驱动。它自行选择下一步动作,没有人类指挥,而且留下了足够多的决策痕迹,让调查人员得以还原整条攻击链。

“两者结合使用,攻击者就能劫持会话、远程执行代码,并在数秒内把权限从 Zammad 用户提升到 root,这要归功于这次攻击中的智能体部分,”该组织说,BleepingComputer 引用了这段话。DIVD 与 Merlon Security 共同发现了这些漏洞,并已通知 Zammad。它给用户的建议很直接:升级到它认为安全的 7 版本,或者尽快把实例下线。这家非营利组织表示将在 10 月 1 日发布进一步更新。

为什么客服系统会成为目标

Zammad 并不是家喻户晓的名字,而这恰恰是问题所在。它是一个开源客服与支持工单平台,用于客户咨询、IT 支持请求和内部工单,可以自托管,也可以使用托管服务。据 BleepingComputer 报道中引用的其官网数据,它有 2000 多家客户和 55000 名用户,其中包括 De'Longhi、Amnesty International 和 NextCloud。一个存放着支持对话的工具,同时握着凭据、附件和内部路由规则,而它通常躲在一个没人盯着的登录页后面。

入侵没有进一步扩散。DIVD 把损失被控制住归功于网络分段和它自己的事件响应,不过它说调查仍在进行。在这个攻击者以秒而不是以天计行动的案件里,这算是一点小小的幸运。

“我们年初只有 80 个站点,公司两周年纪念日当天正好拿下第 100 个站点,而现在今年过了九个月,我们的规模已经翻了一倍多。”

这句话出自 Ionna 首席执行官 Seth Cutler,与 Zammad 毫无关系。它出现在 InsideEVs 关于一个充电网络的报道里。放在这里,只是因为它是那种有出处、可具名的说法,而本文其余部分没法依赖这类材料:DIVD 案件周边的很多东西都是厂商材料、营销文案和不能发表的填充内容。

智能体问题如今成了运营问题

DIVD 这起事件正好落在安全团队讨论智能体的方式发生更大转变的中间。Tailscale 在 9 月 30 日发布了一篇技术说明,描述 Meta 的 Muse 智能体如何作为一个独立节点接入用户的 Tailscale 网络。它只使用出站连接,第一次接触任何设备时都需要明确确认。这篇文章对风险说得很坦率:一个既能看见敏感数据、又能对其采取行动、还能触达外部服务的智能体,就是一些从业者所说的“致命三要素”。推荐的解决办法是确保这三个条件里同时成立的不超过两个。

据 Tailscale 说,Meta 的设计把 Muse 关在 Linux 虚拟机里,默认阻止访问用户数据和外部服务,并使用带最小权限范围的连接器。用户可以授予长期或一次性访问权限,并随时撤销。这些本身并不能让智能体变安全。它只是让出事时的波及范围更小。

培训市场已经注意到了。InfoQ 开放了 2026 年 10 月两个为期五周的培训班报名,一个讲 AI 安全与隐私工程,10 月 26 日开课,另一个讲 AI 辅助工程,10 月 19 日开课。主持安全培训班的 Katharine Jarmul 用一套直接对应 DIVD 案件的说法来界定这项工作:“一次 AI 安全审查必须沿着数据和决策走遍整个系统。在培训班里,我们会梳理敏感信息可能流向哪里,测试我们选定的控制措施,并明确剩下的风险由谁负责。”共同主持工程培训班的 Zichuan Xiong 把更难的问题直说了出来:“编码智能体能很快做出改动,但更难的问题是它被允许做什么,以及我们怎么知道这个改动是可靠的。”

这些都是对的问题。DIVD 这次入侵,就是没人赶在部署前问这些问题时会发生的事。

其余噪音从何而来

这周搜索在线虚假信息网络相关的材料,结果大多跟虚假信息根本没关系。这份档案里有一篇 9 月 30 日发布的说明,讲的是网络的分形与双曲几何,回顾了自相似网络结构和潜在双曲空间,应用范围从神经科学一直到互联网路由。这是正经研究,不是虚假信息报道。

还有一个 9 月 30 日发布的 GitHub 项目 OpenDLSS-NR,用 Vulkan 重新实现了 Nvidia 的 DLSS 5 神经渲染网络,并声称在全部 75 个块边界上达到比特级一致。此外还有一个叫 Snow Rider 3D 的浏览器游戏、一个叫 Stella Amor 的约会网站,以及一个面向 AI 智能体的端到端加密通讯服务 Agent Haven。其运营者写道,智能体“通过游戏长出一套自己的共享语言,这让从外部跟踪它们变得更难”。最后这句话是它们当中最接近本主题的一句。

任何追踪过虚假信息网络的人都会觉得这个模式很眼熟:这个词会被贴到任何需要流量的内容上。9 月 30 日发布的一篇对计算神经科学家 Dylan Muir 的采访,讨论的是脉冲神经网络、连接组,以及精确的脉冲时序是否携带信息。Big Think 在 9 月 29 日发了一篇文章,讲用网络摄像头地图来恢复“上网的理智”。两者都不是虚假信息。它们只是出现在同样的搜索结果里。

DIVD 这起案件真正说明的事情更窄,也更有用。一个维护了两年、由小团队打理、被数千家组织使用的开源工单平台,成了一家安全非营利组织防线里最薄弱的一环。攻击者是自动化的。解决办法是升级到 7 版本,或者把实例下线,而这份披露还在继续写。

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资料来源

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  1. 01DIVD says Zammad zero-days enabled AI-driven network breachEN
  2. 02Agent, your network: How Meta's Muse agent works with TailscaleEN
  3. 03InfoQ Online Cohorts Address AI Security and Coding Agent VerificationEN
  4. 04Ionna Has Doubled Its Charging Network This Year. It's Not Slowing DownEN
  5. 05The fractal-hyperbolic geometry of networksEN
  6. 06OpenDLSS: A Vulkan Reimplementation of Nvidia's DLSS 5 Neural Rendering NetworkEN
  7. 07Snow Rider 3D - Play Free Online - HopArcadeEN
  8. 08Agent haven, an end-to-end encrypted messaging network for AI agentsEN
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本内容由编辑部在人工智能辅助下制作完成。

王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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