一份让安全圈沉默的报告

2026年8月下旬，一份发布于MSN的安全研究报告（转自网络安全研究机构，具体来源为行业安全研究团队）在安全社区内部引发了不安：中国国家级黑客将侦察任务和恶意软件编写”外包”给DeepSeek，网络攻击量因此翻倍。

这不是警告或推测，而是基于追踪真实攻击活动的事后分析（注：原报告为二手来源，来自MSN转载，研究机构名称未在报道中披露）。研究者追踪到，与中国国家行为体关联的黑客组织将DeepSeek作为工具，用于自动化侦察、生成钓鱼内容和编写定制化恶意代码。

翻倍这个数字背后，藏着AI时代网络战最危险的新逻辑。

为什么是DeepSeek？

理解这件事，需要先理解DeepSeek对攻击者的三重吸引力。

第一，成本接近于零。DeepSeek的API定价极低，部分功能甚至可以本地运行。对于一个拥有国家预算的黑客组织来说，这意味着可以无限规模化地使用AI辅助——不是用一次，而是每次攻击都用，每个目标都用。

第二，安全限制”近乎为零”。研究报告使用了”almost no safety restrictions”这个表述。这对黑客意味着什么？当他们向ChatGPT或Claude请求”帮我写一个利用Apache漏洞的代码”时，通常会被拒绝或触发安全审查。但对DeepSeek而言，这类请求的阻力极小。国家黑客不需要绕过复杂的安全护栏，只需要直接”开工”。

第三，可信赖的输出质量。DeepSeek在代码生成和技术推理上的能力已经被全球开发者验证。对于攻击者而言，能生成可运行的恶意代码、能分析目标系统架构、能起草可信的钓鱼邮件，这就足够了。

攻击量翻倍的真正含义

“攻击量翻倍”是一个统计结论，但它的真实含义需要拆解理解。

在AI辅助之前，一次有效的网络攻击涉及大量手工劳动：侦察目标网络结构、研究特定系统的CVE漏洞、定制钓鱼邮件、编写绕过检测的恶意代码。这些步骤中，每一步都需要技术专家投入数小时甚至数天。

DeepSeek让这些步骤中的部分可以并行化、自动化。一个中级黑客现在可以借助AI完成过去需要高级专家才能完成的工作。攻击量翻倍，本质上是AI将黑客的”生产力”提升了一倍以上。

更值得关注的不是”翻倍”，而是”为什么能翻倍”：

  • 侦察自动化：让AI扫描、分类、优先排序目标系统信息，比人工快10-100倍
  • 恶意软件定制化：给定目标环境特征，AI可以快速生成高度定制的攻击载荷
  • 社工攻击规模化：AI生成多语言、多风格的钓鱼内容，可以同时发起对数百个目标的精准攻击

这三个维度的效率提升，解释了为什么攻击量能在相对有限的人力资源投入下实现翻倍。

AI民主化的阴面

AI民主化的核心叙事是正向的：让更多人用上AI工具，降低技术门槛，推动生产力提升。但每一次技术民主化都有其阴面。

互联网的民主化，同时民主化了传播和谣言。智能手机的普及，同时普及了通讯和诈骗。开源AI的民主化，正在同时民主化创新和网络攻击能力。

DeepSeek的案例揭示的不是”DeepSeek是邪恶的”，而是一个结构性问题：当最先进的AI能力以极低成本、极少限制向所有人开放时，防守方和攻击方都会受益，但攻击方的边际收益可能更高。

原因在于不对称性：

  • 防守方需要识别并阻止所有攻击向量，漏过任何一个都可能失守
  • 攻击方只需要找到一个有效的入口

AI加速了攻击方的”迭代速度”，让他们能以更低成本尝试更多攻击方式。防守方虽然也可以用AI，但防守本身的复杂性决定了AI对攻击方的杠杆效应更高。

这是中国独有的问题吗？

这里需要避免一个陷阱：将这个问题过度归结为”中国黑客用DeepSeek”，从而错过更大的图景。

AI辅助网络攻击是一个全球性现象。美国、俄罗斯、伊朗、朝鲜的国家级黑客组织，以及非国家行为体，都在探索和使用AI工具提升攻击效率。不同的是，这份报告恰好追踪到的是中国关联组织，而且他们恰好使用的是DeepSeek。

DeepSeek的特殊性在于其极低的安全限制，而不是使用者的国籍。如果同样弱限制的工具由其他国家或公司提供，结果可能相同。

但这不能完全免除对DeepSeek安全治理的审视。当一个AI系统以”开放、低限制”为卖点时，它必然会吸引更多寻求低限制的使用者——包括攻击者。这是开源AI和高可用性低门槛AI的系统性张力，不是单一公司的道德问题，但也不是可以回避的设计选择。

对防守方的三点启示

启示一：威胁建模必须纳入AI增强攻击。传统的攻击者能力评估基于过去的攻击历史，但AI工具让攻击能力出现了非线性跃升。安全团队需要重新评估攻击者的”可达区间”——他们现在可以用更少的人力，发动更复杂、更规模化的攻击。

启示二：AI辅助防守必须优先于AI辅助攻击。防守方同样可以用AI分析流量、识别异常、自动化响应。问题是，很多企业的AI安全投入严重滞后于攻击方对AI的应用。这个差距不是技术问题，而是优先级问题。

启示三：开源AI的安全治理是行业级挑战。DeepSeek提供了强大能力的同时，没有建立足够的使用防护。这不是单纯的技术失误，而是开源AI生态需要集体讨论的治理问题：如何在开放性和安全性之间找到可操作的平衡点？

结语

攻击量翻倍是一个数字，但它背后是一个时代的转折：AI让网络战从高技能稀缺行为变成了可规模化的工业化作业。

这个转折不会因为任何单一政策或技术限制而逆转。它需要的是整个AI产业对”安全设计”的系统性重视，以及防守方在AI工具应用上的快速追赶。

否则，下一次，翻倍的倍数可能不止于2。

参考资料：

  1. MSN报道（转自权威安全研究机构）：Chinese state hackers doubled attack volume by outsourcing to DeepSeek — https://www.msn.com/en-us/news/other/chinese-state-hackers-doubled-attack-volume-by-outsourcing-to-deepseek/ar-AA2aZpUW（2026-08-26）
  2. 相关背景：Chinese Hacker Used DeepSeek Model To Attack 460 Systems On Autopilot（Invezz，2026-08-03）