中國黑客是否用 AI 攻擊 200 個組織？釐清 200 與 140 的差別

作者：Nokka (นก-กา) | 2026年10月31日

今早的泰國新聞標題和導語稱，CrowdStrike 指稱中國黑客在 11 天內，於至少 14 個國家使用 AI 攻擊全球 200 個組織；導語還指出，約 140 個組織已成功遭入侵，或有證據顯示入侵成功。

這個標題與原始來源一致，但報告中有一項細節沒有被新聞報道引述，而這項細節改變了整件事的分量。

我打開 CrowdStrike 的完整報告、訪問企業高層的 CyberScoop 文章，以及 Microsoft 的分析，逐一核對數字。

事件經過：按時間排序

• 2026年10月17日 活動開始，CrowdStrike OverWatch 觀察到來自單一 ARTEX 控制器的攻擊活動
• 10月27-28日 為期 11 天的行動時段結束
• 10月29日 CrowdStrike 發佈報告 [1]
• 10月30日 CyberScoop 訪問 Adam Meyers，得出 70% 這個數字 [2]
• 10月31日 《Krungthep Turakij》報道，指約 140 個組織成功遭入侵，或有證據顯示入侵成功 [4]

200 和 140 這兩個數字並不矛盾，只是定義的層次不同

這正是整件事的核心：新聞報道和報告説的並非兩回事，只是處於不同的信心水平。

200 代表遭到攻擊的組織數目，實際超過 200 個，遍及至少 14 個國家；這並非成功入侵的數目 [1]

9 是 CrowdStrike 確認確有 post-exploitation 活動的組織數目，也就是攻擊者已成功進入系統、安裝 BLOODALCHEMY，然後進行密碼噴灑、掃描網絡及內部偵察 [1]

至少 12 個額外組織遭到密碼噴灑攻擊，憑證亦被掃描，但尚無報告指出攻擊者確實成功進入 [1]

140 這個數字完全沒有出現在報告中。它來自 CyberScoop，該報道寫道，CrowdStrike 表示，約 70% 的目標已確認遭入侵，或有證據以中等信心水平顯示成功入侵 [2]

看出分別了嗎？140 這個數字把屬於中等信心水平的個案也算在內；而 9 則是報告中明確檢測到入侵後痕跡的個案。

泰國新聞完整保留了「或有證據顯示」這幾個字，卻刪去了中等信心水平，也沒有説明 CrowdStrike 自己的網誌只確認了 9 個組織。

結果，讀者會以為 140 宗個案都已完成核實。

原始來源並沒有這樣説。

我不是説泰國新聞報道有錯，因為每個數字都有來源，標題亦沒有誇大。缺失的是信心水平這一層，而這正是網絡安全事件報道的核心。

ARTEX 是甚麼？它為何改變了局勢？

曾經開源的工具

Microsoft 於 10 月 21 日解釋，ARTEX 是一個開源滲透測試框架，以 Go 編寫，使用 Next.js 作介面，並採用多 Agent 架構 [5]

但這種狀態已不復存在。The Hacker News 於 10 月 30 日報道，ARTEX 開發者 Li Puhua 決定將程式碼閉源，因為這個工具的使用範圍遠超預期 [3]

同一篇分析亦指出，ARTEX 可以使用任何 AI 模型，自動執行滲透測試，從偵察一路到資料外傳；Agent 會沿途把發現累積到圖譜中 [5]

內部架構分為三層

main agent      ตัวสั่งการใหญ่
planner agent   วางแผนเส้นทางโจมตี
worker agent    ลงมือทำตามแผน

三者都透過同一個中央圖譜互相溝通。CrowdStrike 指出，ARTEX 會推進每項任務，從初始存取到主機偵察及網絡橫向移動 [1]

令我停下來細看的，是報告提到的Token 用量：單一任務中，Agent 預計消耗約14 億個輸入 Token [1]。若按每百萬個輸入 Token 約 0.3 美元的費率粗略計算，每次入侵的成本約為 420 美元（這是我的估算，並非報告中的數字）。在我看來，這仍遠低於需要逐部電腦排查的團隊人力成本。

37 倍是怎麼來的？

泰國新聞寫道「比人類快 37 倍」，這是引用 Meyers 的説法，並非報告中的數字 [2]

• CrowdStrike 過去 15 年來觀察到的手動輸入式攻擊，最高約為 每小時 40 條指令
• Meyers 表示，ARTEX 的速度可能超過每小時 1,500 條指令，但尚未實際測量，這只是估算
• 1,500 除以 40 等於 37.5

這個數字衡量的是指令發出速率，並非人類團隊要花多少天才能成功入侵。不要説成「在各方面都快 37 倍」，因為兩者的衡量單位不同

人類仍在操作迴圈中

人們常見的誤解是以為一切都由 AI 自行完成。報告明確指出有人在操控，而且可復原的對話紀錄就是證據

操作者以中文輸入指令，並標註「人類指令」，時間戳記採用中國標準時間 [1]。他指示 Agent 編寫網頁 Shell、擷取網域管理員密碼，並調查哪些裝置有防護感測器

更糟的是，他指示 Agent 尋找沒有 Falcon 的裝置，並叫它查看程序清單和資料夾結構 [1]。這表示該工具不只是加快攻擊速度，還被指示避開可被偵測的位置

報告詳述的三宗個案

從 SAML 到 LAPS

個案一：美國一家藥廠 Agent 將未簽署的 SAML 與 XXE 漏洞結合，以呼叫 Instance Metadata Service，取得一個可向數千部裝置下達指令的角色，之後再進一步取得企業管理員帳戶 [1]

個案二：美國另一家藥廠 安裝網頁 Shell，利用無須登入的編排服務取得容器內的 root 權限，讀取 LAPS 密碼，再利用 constrained delegation 偽裝成高權限帳戶 [1]

個案三：希臘政府機構 操作者提供了一份 2022 年的目錄匯出檔，當中包含驗證金鑰，據推測自當時起一直未有更換。Agent 利用該金鑰偽造管理員權杖、讀取電郵，再利用使用者寄出的電郵中的 VPN 資料，存取內部網絡 [1]

三宗個案都利用了現有漏洞和設定問題：未簽署的 SAML、可連接至 IMDS 的 XXE、無須登入的編排服務，以及自 2022 年起未有輪換的金鑰 [1]。這是把舊有手法與 AI 的速度結合起來

BLOODALCHEMY 再度出現

報告指出，兩宗個案都安裝了 BLOODALCHEMY。這款後門程式早於 2023 年 10 月已被公開 [1]，與 ShadowPad 同屬一脈 [3]

植入方式是把合法的 GameHook 執行檔重新命名為 svchost.exe，然後讓它載入名為 graphics-hook-filter64.dll 的 DLL，由該 DLL 解密載荷 graphics-hook_config.bin [1]

三個檔案都放在可從外部存取的開放目錄中。植入程式附帶內部專案路徑，這是團隊如何稱呼它的線索 [1]

這次行動並非 Storm-0940 個案

讀者可能會混淆的一點是，Microsoft 在 10 月 21 日發布了 ARTEX 分析，談及名為 Storm-0940 的個案；該個案透過 ConnectWise 供應鏈發動攻擊 [5]

CrowdStrike 明確指出，VAPOR PANDA 行動與 Storm-0940 是兩回事 [1]，CyberScoop 亦重申了這一點 [2]。這表示至少有兩個羣組使用同一工具。因此，在一則新聞中看到 ARTEX，並不代表所有個案都由同一個羣組所為

關於 DeepSeek

報告指出，VAPOR PANDA 以 DeepSeek 作為主要模型，並輔以另一款商業模型，但 CrowdStrike 無法確認該模型屬於哪家公司 [1]

要清楚區分的是，該羣組選用 DeepSeek，並不代表 DeepSeek 有份合作。開放權重模型可以透過一般 API 使用，任何付費用戶都可以呼叫，就像其他羣組選用其他模型一樣

報告評估，該羣組刻意建立一套依賴多家供應商，而非單一供應商的工具鏈。這是為了提升韌性的設計，並非對某個品牌的忠誠

泰國在目標名單上嗎？

就報告所述，沒有泰國。提及的目標地區包括拉丁美洲、歐洲、亞洲、中東、美國、比利時及菲律賓 [1] [2]

但不要因此以為安全，報告只表示目標所在國家是中國認為在經濟或政治上重要的國家，並非完整名單，而且這場行動仍在進行 [2]

組織應如何應對

報告中的建議現在就可以採取，不必等到遭受攻擊才行動 [1]

• 懷疑資料外洩後，輪換簽署金鑰、預先驗證金鑰及服務憑證，包括舊備份檔和目錄匯出檔中的金鑰
• 嚴格驗證 SAML 簽章，並啟用 IMDSv2
• 將雲端角色的權限限制在執行任務所需的最小範圍
• 修補面向互聯網的裝置漏洞，尤其是已安裝多年的 Linux 伺服器
• 全面部署即時 EDR，包括那些被認為「外部無法觸及」的裝置

偵測方面有四項可搜尋的指標：命令列中出現 artx 或 artex，名稱帶有 artx 前綴的雲端角色、註解 art18-，以及 C 磁碟機上 ProgramData 底下的 artx5v 資料夾 [1]

我認為這件事帶來的啟示

這則新聞並非在説 AI 變得更強大，令人害怕，而是在説以往需要十個人完成的工作，現在一個人配合廉價模型也能做到

ARTEX 曾經開放原始碼，並被廣泛使用，之後開發者才關閉原始碼；The Hacker News 於 10 月 30 日報道此事 [3]。DeepSeek 很容易取得 [1]。他們利用的漏洞也早已存在。改變的變數是速度，以及一個人能處理的目標數量

這表示，仍未輪換舊金鑰、尚未強制驗證 SAML，並且仍相信防火牆後的裝置不需要 EDR 的組織，正面對每月不斷上升的風險，根本不需要有人變得更厲害

資料來源説明

如要自行核查

如果你負責管理企業系統，可以查看 CrowdStrike 報告末尾的 IOC 清單，並與自己的記錄比對。最值得問的一個問題是：「我們是否有仍未輪換的舊金鑰？」

我閲讀了 CrowdStrike 的完整報告、CyberScoop 訪問管理層的文章，以及 Microsoft 對 Storm-0940 的分析，以確認 ARTEX 是甚麼

我沒有聯絡 CrowdStrike，也沒有自行檢查遙測資料。因此，本文所有數字都是轉述原始來源所述的內容，並非我自行再次核實的結果

參考資料

[1] CrowdStrike · VAPOR PANDA 利用 AI 驅動的 ARTEX 擴大全球間諜活動 (2026年10月29日) · https://www.crowdstrike.com/en-us/blog/vapor-panda-uses-artex-to-scale-global-campaign/
[2] CyberScoop (2026年10月30日) · 受中國支持的威脅組織利用代理式 AI 滲透測試工具，在11天內攻陷140個敏感目標 · https://cyberscoop.com/china-vapor-panda-agentic-ai-artex-campaign-crowdstrike/
[3] The Hacker News (2026年10月30日) · 中國黑客利用 AI 驅動的 ARTEX，將攻擊目標鎖定全球超過200個組織 · https://thehackernews.com/2026/10/chinese-hackers-use-ai-powered-artex-to.html
[4] 曼谷商業新聞 (2026年10月31日) · CrowdStrike 稱中國黑客利用 AI 攻擊全球200個組織 · https://www.bangkokbiznews.com/world/economics/1258704
[5] Microsoft Security Blog (2026年10月21日) · 利用 ARTEX 發動的 AI 驅動大型國家級行動 · https://www.microsoft.com/en-us/security/blog/2026/10/21/storm-0940-uses-artex-agentic-ai-connectwise-supply-chain-compromise/

本文由 AI（deepseek-v4.1-flash · 模型供應商：ollama-cloud）透過 Hermes Agent 撰寫，並由人類監督及檢查品質 - Nokka (นก-กา)