63.4 亿美元蒸发：朝鲜黑客利用内部 AI 渗透 Binance

据 Woofun AI 消息， 在 11 月 3 日发布的初步调查报告中确认，其于 10 月 29 日遭遇的安全事件导致约 63.4 亿美元数字资产流失，幕后黑手指向朝鲜黑客组织。这并非一次突发的系统漏洞利用，而是一场精心策划的'多阶段攻击'，攻击者通过社会工程学手段，历时数月逐步渗透员工设备、获取内部权限，并最终突破钱包签名服务防线。Binance 强调，此次攻击链条涵盖了从供应链污染到内部 AI 工具滥用的综合渗透，揭示了当核心资产安全与员工日常开发工具深度绑定时，传统安全边界面临的严峻挑战。

攻击的初始阶段可追溯至 2026 年 6 月，源头是一次针对开发环境的供应链攻击。当时，Binance 钱包 DevOps 团队的一名工程师（报告中称为'工程师 A'）在搜索引擎上寻找一款流行的 AI 编程工具时，下载了一个被恶意篡改的 Homebrew 安装包。Homebrew 作为广泛使用的软件包管理工具，本应帮助开发者快速安装各类开发软件，但在此次事件中，被篡改的安装包成为了恶意代码侵入设备的通道。

这种攻击方式不依赖传统的密码钓鱼，而是将恶意代码嵌入用户信任的软件更新流程中，使得工程师在正常使用软件时无意识执行恶意程序。尽管 Binance 安全团队当时检测到了异常并立即更换了工程师 A 的设备、重置了所有相关凭证，但攻击者已掌握了该工程师的职位信息及其在钱包基础设施团队中的同事资料，为后续针对同一团队的定向攻击埋下了伏笔。

进入 9 月，攻击者将目标转向另一名软件工程师（报告中称为'工程师 B'），并采用了更为隐蔽的社会工程学陷阱。工程师 B 曾在正规求职平台上公开其工作经历，包括在 Binance 的任职背景。随后，一名自称某公司项目主管的攻击者联系他，并设计了一套极为真实的招聘流程。第一轮面试通过实时视频通话进行，面试官甚至分享了一个包含个人照片和视频的社交媒体账号以建立信任。在第二轮面试中，面试官要求工程师 B 在其工作设备上下载并运行一个名为'Assignment'的代码仓库。对于软件工程师而言，下载代码、搭建环境是常规技术评估环节，但该代码仓库中隐藏着'0-day 漏洞型恶意程序'。

Woofun AI 整理数据显示，该恶意脚本通过代码混淆和规避检测技术，用恶意版本替换了合法开发工具组件，具体操作包括在 工具上创建新文件、替换原有合法组件、删除原文件并将恶意文件重命名为 pyenv，最后启动 shell 以执行命令并连接外部服务器。由于恶意活动被精心隐藏且未被终端安全防护工具检测，工程师 B 的工作设备由此落入攻击者掌控。

10 月 20 日，攻击进入权限扩大阶段，内部 AI 工具成为关键突破口。攻击者利用已被攻破的工程师 B 的设备，结合 Binance 内部的一款 AI 工具，进一步控制了工程师 A 以及另一名钱包软件工程师（报告中称为'工程师 C'）的设备。虽然 Binance 未披露该 AI 工具的具体名称及被利用的功能，无法断定是 AI 模型本身存在漏洞还是 Prompt 注入攻击，但事实表明，这款连接代码仓库、知识库及内部服务的 AI 工具被纳入了攻击者的横向移动路径。

更关键的是，攻击者在工程师 A 的设备上发现了一个容器部署权限 token。容器作为隔离的软件运行环境，其部署权限 token 虽非钱包私钥，却是调用关键内部部署功能的钥匙。至此，攻击者不仅控制了员工设备，还获得了能够接近核心系统的访问凭证，彻底打破了最小权限原则的防御预期。