2025年开年
,网络由国人研发的攻击AI大模型DeepSeek火出天际。 尤其是后黑自DeepSeek-R1发布,十余天内,手浮在全球范围内快速掀起关注热潮,出水成为AI发展历史上的网络现象级事件之一。上至各国政要
,攻击下至十几亿普通用户,后黑以及大量创投、手浮AI和科技型公司,出水都在讨论、网络研究和热议DeepSeek 。攻击 但与此同时,后黑DeepSeek也深陷网络攻击的香港云服务器手浮风暴之中
,遭遇了持续的出水 、大规模、高密度的恶意网络攻击,导致其服务时常处于中断状态
,显示为“服务器繁忙,请稍后再试”,严重影响正常用户的使用体验。 针对DeepSeek 的攻击可以划分为两个阶段。在1月27日之前,网络攻击主要以NTP、SSDP
、高防服务器CLDAP等反射放大攻击,影响范围尚可控制 。自1月27日开始,大量的HTTP代理攻击开始出现
,以及专业的僵尸网络团伙集中火力
,对DeepSeek的AI服务和数据发起了密集攻击 。 具体事件时间线如下
: ANY.RUN也发布报告称,在后期针对DeepSeek的亿华云恶意攻击中
,最为典型的就是两种Mirai僵尸网络变体——“HailBot”和“RapperBot”。由于这两大僵尸网络一直“接单”,因此可以认为此次攻击是有针对性目的,而非一次单纯的网络攻击行为。 HailBot基于Mirai源码开发而来 ,其命名源自于运行后输出的字符串信息“hail china mainland”(中国大陆万岁),独特的表达方式很可能是栽赃陷害。源码下载HailBot的攻击平均每天攻击指令上千条、攻击上百个目标 。攻击目标分布在中国、美国
、英国 、中国香港 、德国等地区 。 HailBot的攻击方式主要包括以下几种: 有意思的是
,HailBot的C&C基础设施5.181.80.120和5.181.80.115早期还曾传播过多个搭载CVE-2017-11882漏洞的诱饵文档 ,这些诱饵文档以“INVOICE.xlsx”
,“Product_requetslist.xlsx”,“CIF WMS REF NO 451RFQ ARN-DT-2021-06-29.xlsx”等作为文件名,诱导受害者打开文档以触发漏洞,从而下载执行Lokibot和Formbook在内的多款商业化窃密型银行木马。 RapperBot也是一款基于Mirai源代码二次开发的僵尸网络恶意软件,主要针对物联网(IoT)设备
,自2022年6月以来一直保持活跃
。它通过SSH暴力破解和Telnet默认口令探测进行传播,感染设备后
,攻击者可以执行多种分布式拒绝服务(DDoS)攻击。 RapperBot的C&C协议进行了改良,采用双层异或加密和随机字节填充,增强了隐蔽性
。通过控制大量被感染的设备
,向目标服务器发起DDoS攻击
,可能导致目标服务器的网络带宽和系统资源耗尽 ,无法正常服务 传播方式 : 攻击方式
: 除了针对性的网络攻击
,DeepSeek同样也成了黑产眼中的“肥肉” ,大量网络犯罪分子发布山寨版本来传播恶意软件,或骗取用户的订阅费用。例如ESET就曾发现
,/deepseek-6phm9gg3zoacooy.app-tools.info网站传播被标识为Win32/Packed.NSIS.A的恶意软件。由于该恶意软件经过数字签名,因此更具欺骗性,容易让毫无戒心的用户放松警惕。 ESET的研究人员指出,这些假冒网站通常会设置一个醒目的“立即下载”按钮,而真正的DeepSeek官网并不需要用户下载任何软件即可正常使用其服务
。 除了假冒网站和恶意软件分发,网络犯罪分子还利用DeepSeek的知名度进行加密货币和投资领域的诈骗。一些不法分子在各种区块链网络上创建了虚假的DeepSeek加密货币代币。此外
,还有一些骗子声称出售DeepSeek的IPO前股票,试图以此为幌子骗取投资者的资金。 事实上
,这类黑产模式并不是首次出现,此前大量火爆的现象级产品都曾遭遇类似经历。基于此,DeepSeek发布官方声明,称目前
,DeepSeek 仅在以下社交媒体平台拥有唯一官方账号
: 除以上官方账号外
,其他任何以 DeepSeek或相关负责人名义对外发布公司相关信息的
,均为仿冒账号 。 DeepSeek所遭遇的网络攻击,反映出需要在网络安全领域投入更多的资源。除上述外部攻击外 ,其模型的安全性与健壮性也有待提升 。 基于云的网络安全
、合规性和漏洞管理解决方案提供商Qualys对DeepSeek-R1 LLaMA 8B变体进行了安全分析,发现该模型在使用Qualys TotalAI(一个专为AI安全评估设计的平台)进行的安全测试中
,表现不佳 ,未能通过大部分测试。 不少媒体也报道,DeepSeek比较容易遭受提示词干扰。思科研究团队使用自动越狱算法对DeepSeek R1
、OpenAI的o1-preview和其他前沿模型进行了测试,应用了来自HarmBench数据集的50个提示
。 结果令人震惊:DeepSeek R1的攻击成功率为100%,未能阻止任何一个有害提示,这与其它领先模型形成鲜明对比 。 毫无疑问 ,DeepSeek的出现将AI大模型推向了一个新的高度,堪称AI史上的里程碑事件
。但快速技术进步所带来的希望与危险总是如影随形,大量的恶意攻击者正在暗中凝视,需要投入更多的资源
,提高重视程度 ,构筑新的安全防线 。

DeepSeek网络攻击幕后黑手
DeepSeek深陷风暴之中

