思科 Talos 开发 CAIRN 框架来检测人工智能集成的恶意软件

思科的威胁情报部门发现网络犯罪分子利用人工智能聊天机器人构建恶意软件，却毫不费力地绕过安全控制

网络犯罪分子正在使用开发人员喜爱的人工智能编码助手（Claude Code、Codex、Cursor 和 Gemini 等工具）来构建功能性恶意软件。根据思科 Talos 的说法，他们甚至没有那么努力地绕过安全护栏。

思科威胁情报部门于 2026 年 8 月发布了研究报告，记录了攻击者如何利用人工智能聊天机器人来开发黑客基础设施。最值得注意的发现并不是一些聪明的新越狱技术。这就是不必要的聪明技巧的结果。

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碎片技巧

Talos 观察到的主要方法几乎简单得可笑：任务碎片化。攻击者将恶意请求分解为较小的、听起来无害的片段，分布在多个会话和文件中。每个单独的提示看起来都无害。组装的结果是一个有效的 DDoS 工具或批量邮件攻击系统。

尤其令人担忧的是缺乏复杂的规避策略。 Talos 指出，在观察到的案例中，攻击者不需要高级编码或复杂的提示工程来获得结果。主要人工智能平台上现有的护栏根本无法捕捉跨单独交互的意图。

思科的安全框架响应

这些发现为思科自 2025 年底以来一直在进行的更广泛的努力提供了帮助。该公司首次于 2025 年 12 月发布了集成人工智能安全框架，然后于 2026 年 9 月进行了更新，以应对围绕人工智能辅助攻击快速发展的威胁形势。

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该框架为与人工智能相关的威胁建立了分类法，涵盖目标劫持、越狱以及思科所说的与代理自主相关的故障等类别。

Talos 运营着世界上最大的私人威胁情报网络之一，通过全球数千万个传感器保持可见性。该部门将人工智能驱动的威胁搜寻与跨多种遥测类型的人类分析师审查相结合。

为什么这比网络安全股票更重要

网络安全行业多年来一直在谈论人工智能增强的威胁。 Talos 记录的并不是理论上的风险，也不是会议讨论的假设。这是目前在野外观察到的行为的目录。

研究表明高级威胁检测市场正在进入一个新阶段。能够从代码模式而不是已知签名中识别恶意意图的行为分析解决方案变得越来越重要。以人工智能为中心的红队，即安全团队使用相同的人工智能工具来预测攻击者的方法，正在从“可有可无”转变为基本要求。

Talos 量化的令人不安的现实很简单：人工智能编码助手对合法开发人员有价值的生产力提升同样适用于构建恶意软件的人。目前，旨在防止滥用的安全控制正在追赶一种基本技术，例如将请求分成更小的部分。