Mace AI 創辦人 Walton Comer 在 TheStreet 專欄指出，幣安 63.4 億美元遭竊事件揭示企業內部 AI 代理的致命弱點。攻擊者並未破解加密演算法，而是透過提示詞工程策反內部 AI 工具，使其成為滲透核心架構的跳板。
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Mace AI 創辦人 Walton Comer 在 TheStreet 專欄發文揭露，幣安史上最大規模 63.4 億美元加密資產盜竊案中，駭客並未依賴傳統惡意指令碼，而是直接調取並策反企業內部 AI 代理工具。這項攻擊路徑徹底打破內網 AI 天生安全的迷思。
AI 代理許可權高於人類員工
Comer 指出企業架構師長期忽視的安全盲區：內部部署的 AI 代理往往擁有超越普通員工的系統許可權與資料存取視野。為提升研發協同效率，企業通常將 AI 助手深度接入內部程式碼倉庫、介面檔案與微服務拓撲庫。
系統管理員常預設賦予該代理極高等級的跨域讀取許可權與服務令牌，導致危險的許可權錯配現象。基層開發人員可能無法直接查閱核心機密微服務的內部介面，但向內部 AI 發起自然語言詢問時，AI 卻擁有讀取這些配置並整理輸出的完整授權。
駭客一旦掌控受害員工的工作電腦，便瞬間繼承與該內部 AI 工具進行互動的全部上下文環境。對攻擊者而言，這款內部 AI 已不再只是生產力輔助外掛，而是掛載在內網深處、知曉全盤系統機密的萬能鑰匙。
提示詞工程瓦解安全邊界
Mace AI 首席科學家 Greg Frank 表示，當前多數企業為 AI 代理配置的安全護欄，本質上都是圍繞外部輸入設計的關鍵字過濾規則或淺層意圖分類器。這些傳統護欄面對直接索取私鑰這類粗暴指令時尚能攔截，但當面對深諳大型語言模型認知邏輯的資深滲透測試者時，其防線便迅速潰散。
駭客透過模擬日常開發排錯的工作語境，以循序漸進的方式向 AI 提出多輪看似合情合理的技術諮詢。他們引導 AI 梳理幣安內部不同研發小組之間的服務呼叫依賴關係，逐步套取負責核心錢包簽名服務開發的第二位高階工程師的具體系統環境與內網定位。
在這連串精心編排的語義誘導下，內部 AI 不僅毫無戒備地吐露了機密網路拓撲結構，甚至協助駭客提取了進一步滲透所需的關鍵配置線索。原本旨在防範內部洩密的各項安全機制，面對自身信任的 AI 代理的主動配合時完全處於失語狀態。
繞過私鑰接管
根據官方披露的最終取證結果，在這起驚天巨案中，幣安冷熱錢包的底層核心私鑰本身並未發生直接洩漏，這正是該攻擊最具隱蔽性與殺傷力之處。在藉助內部 AI 完成橫向跳板滲透後，攻擊者成功滲透並劫持了錢包簽名微服務的授權驗證邏輯。
駭客並未嘗試將私鑰從硬體安全模組或受保護的隔離環境中強行拷出，而是利用已獲取的高階服務憑證，偽造了合法的內部呼叫請求。他們強行驅使幣安自動化簽名引擎自身為大額惡意轉帳指令進行合法簽名，並在鏈上深度結合了以太坊 EIP-7702 標準的批次帳戶抽象授權機制。
由於這些交易指令在鏈上均附帶了交易所官方簽名服務的有效簽名背書，導致初期的鏈上異常檢測雷達一度將其判定為常規的大額冷熱錢包內部歸集操作。當交易所安全團隊察覺到資金異動並緊急暫停傳統前端提幣通道時，駭客早已透過底層智慧合約的批次執行邏輯，在極短時間內將數百種代幣資產分流洗劫一空。
自主代理成為內部後門
Comer 強調，傳統網路安全防禦的終極目標是守住金庫鑰匙，但在自主 AI 代理廣泛落實的今天，AI 自身就已經提前合法持有了這把鑰匙。當攻擊者能夠僅憑一段精雕細琢的自然語言提示詞就策反系統內部的數位員工時，AI 事實上已經轉變為潛伏在企業最深處的雙重間諜。
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