到府組裝客製木馬：俄駭客用中國 AI，遠端生成惡意程式碼攻擊烏克蘭國防部

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文／張仁瑋

在經典港片《賭神二》，反派角色仇笑痴攜帶一把能逃避金屬探測器的象牙手槍，走進黑白兩道都要安檢的賭場。這類「道高一尺，魔高一丈」的欺騙、偽裝、隱秘配送，其實也是近年「數位戰爭」的常態。而在語言模型的加持下，惡意軟體的變形能力已提升到全新層次，傳統的防火牆與安檢機制，正如同面對象牙手槍的金屬探測器，防不勝防。

2025 年夏季，當世界仍在熱議 OpenAI 釋出的 gpt-oss 、期待 GPT-5 更強的能力。一場發生在烏克蘭的網路攻擊，則展現了數位戰爭的新趨勢：由人工智慧驅動、更隱密、彈性的攻擊手法。

▌學會「思考」的惡意軟體：

這次攻擊的核心，是一款被烏克蘭的數位緊急應變團隊（CERT-UA）命名為「LameHug」的惡意軟體，它的目標是烏克蘭國防與安全部門。攻擊者透過冒充政府官員的釣魚郵件，誘騙受害者打開一個偽裝成業務相關 PDF 文件的惡意程式。程式植入受害者的裝置後，LameHug 的任務是竊取電腦中的硬體資訊、系統設定、網路設定、使用者帳號，並地毯式搜索硬碟中的各式文件檔案，打包後送回攻擊者手中。

儘管同是竊資攻擊常見的目標與流程，但這次手法的創新之處不在意圖，而在於「如何」竊取。

傳統的惡意軟體，其攻擊指令寫死在程式當中，像一個只會固定命令的機器人，需按照計劃步步執行。但 LameHug 不同，它透過 API 遠端連接到知名雲端語言模型平台 Hugging Face，使用阿里巴巴開發的開源模型「Qwen 2.5-Coder-32B-Instruct」。這一環節同時也利用了雲端模型平台的信用，惡意程式發送看似普通使用者呼叫線上語言模型服務的正常流量，掩蓋攻擊的痕跡。

攻擊者不再需要預先寫好每一行指令，只需要用「自然語言」下達目標，例如：「列出收集電腦資訊、硬體資訊、網路設定的指令，並將執行結果存成文字檔、傳送到指定伺服器」。AI 模型會即時生成對應的系統指令碼，現場搭建工具給惡意軟體執行。

經由語言模型協助，惡意軟體變得「活」了起來，不用再擔心計劃趕不上變化。它能根據現場觀察到的軟硬體條件、網路設定，動態生成攻擊代碼，大幅提高了攻擊的靈活性與隱蔽性。依賴靜態特徵碼掃描的傳統防毒軟體，此時形同虛設。

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▌墮入黑暗面的 AI Agent？

當前科技業熱議的「AI Agent」（AI代理）概念，其目的是理解使用者的模糊敘述、複雜目標，並自主觀察系統環境、手邊的工具，規劃、執行一系列步驟來達成目標。 chatGPT 就已經正式實裝這類 Agent 功能（官方命名為「智慧體」），令使用者可以將電腦交由機器人代為操作。雖然仍需人類下達指令，但它已打通「理解自然語言目標」、「因地制宜生成可執行程式碼」兩個關鍵步驟的橋樑，讓語言模型超越聊天介面限制，開始運用身邊的工具。

LameHug 的運作模式，其實與 AI Agent 相仿，未來這類惡意 AI Agent 可能僅需一個模糊的目標，如「癱瘓金融系統」或「竊取半導體設計圖」，它就能夠自主分析目標網路環境、尋找漏洞、生成客製化攻擊工具、橫向移動、清除痕跡，整個過程無需仰賴精心策劃、管理。

過去存在於科幻小說或動漫作品中的情節，或許正在現實生活逐步成真：不受控制的電腦病毒，可以自主採取多樣的攻擊行動，而且四處流竄難以追緝。

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▌俄羅斯的數位戰爭代理人「APT28」

CERT-UA 以中等信度，將此次攻擊歸因於俄羅斯的國家級駭客組織「 APT28 」（又稱「奇幻熊」Fancy Bear、Sofacy）。這個組織早已惡名昭彰，被視為克里姆林宮執行地緣政治意志的數位鐵拳。耶魯大學網路安全實驗室的主任 Scott J. Shapiro 也撰寫過專書《奇幻熊在網路釣魚》介紹釣魚攻擊的氾濫問題。

從 2016 年干預美國總統大選的民主黨全國委員會（DNC）案件，或長期滲透德國國會、攻擊世界反禁藥組織，再到長期針對烏克蘭、北約成員國的網路偵察與破壞。APT28 的每次行動，都與俄羅斯的戰略利益緊密相連。他們是將網路攻擊融入混合戰的先驅之一，而 LameHug 則顯示這支網路軍隊積極使用 AI 的新嘗試。

相伴著同樣懷有領土野心、且將網路戰作為混合戰手段的威權鄰國，烏克蘭與台灣在地緣政治的相似境遇，近年成為世界矚目的焦點。俄羅斯曾對烏克蘭採取過的攻擊手法，從竊取關鍵情報、催動社會極化與混亂、削弱政府公信力、癱瘓關鍵基礎設施，都是中國能學習並用於台灣的技術試驗。

何況， LameHug 正是應用了科技巨頭阿里巴巴所訓練的 Qwen 系列開源模型，產生創新的攻擊手法。證明相關技術條件在中國早已成熟，不僅能精緻地理解中文指令、中文環境，更不需仰賴 OpenAI 這類受到美國監管的廠商。換句話說，這是以中國為前沿發生的技術擴散，且不受到西方國家的供應鏈箝制。

可以假設，中國的國家級駭客組織如 APT27 、APT41 這類擅長滲透目標對象機敏資料的團隊，早已具備與 LameHug 攻擊相同的能力，甚至能夠基於活絡的語言模型市場，開發更先進的攻擊工具，投放到目標對象的設施環境。台灣的政府機關、關鍵基礎設施（電力、水利、金融、通訊）以及全球賴以維生的半導體產業鏈，都是重要的竊資或打擊目標。LameHug 這類部署後可因地制宜、規避偵測的工具，其穿透力可遠超以往案例。

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▌防禦措施回歸基本功

然而，看似高明的 AI 攻擊，使用者並非束手無策。事實上，LameHug 的初始感染途徑依然是釣魚信件，與所有的詐騙事件相同，製造情境令使用者誤以為「這件事情又急又重要」之後，成功誘導受害者操作。無論防火牆、防毒軟體的端點監控多麽細緻，使用者的疏漏，向來凸顯了「人」依然是資安鏈中最重要的一環

若在工作環境，首先還是確保團隊成員都能自行檢查釣魚信件，對所有郵件抱持懷疑。即使寄件者看似是認識的同事或朋友，也需確認是否包含可疑跡象。例如釣魚攻擊經常要求點擊連結跳到其它網站後輸入資訊，或提示重要資訊在附件當中。這時請務必透過其它管道（如電話、即時通訊軟體）向寄件者本人確認該連結或附件的必要性。

另外，所有人都應該建立觀念：攻擊者常將惡意程式偽裝成「AI 圖片生成」、「免費語音辨識」等熱門工具，或是標榜「破解版」、「免費」軟體，如印度曾發生過使用者下載破解版的影片剪輯軟體「剪映」 （Capcut），而成為受害者的事故。

除了提防那些標榜免費、有趣的軟體之外，帳號與系統安全也是基本功：在所有支援的服務上啟用多因素認證（MFA），這能大幅降低帳號密碼遺失後，被盜用的可能性。並保持手機、電腦的系統更新，包含作業系統、瀏覽器或防毒軟體，定期檢查更新才能修補已知漏洞。

LameHug 問世，宣告網路攻防的賽局正持續演化。身處地緣政治牌桌的台灣必須提防對手出老千，沒有輕忽資訊安全的餘裕。從國防戰略、企業規範，到每一位公民的日常使用習慣，都必須認識到 AI 驅動的新常態威脅，做出調整與準備。

實質的數位疆界，已經由 AI 武器與系統的攻擊技術、防禦韌性來定義。

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作者簡介：

張仁瑋

國立清華大學社會學研究所博士班，在科技、民主與社會研究中心兼職研究員。專注於養貓。