資安業者Arctic Wolf於2個月前揭露勒索軟體Akira的攻擊行動，如今仍在持續進行，而且，駭客仍然尋找存在已知漏洞CVE-2024-40766的SonicWall防火牆下手，這樣的情況引起本週澳洲網路安全中心（ACSC）、資安業者Rapid7的關注，並提出警告，Rapid7更進一步推測，駭客可能同時搭配組態配置不當的情形。
我們上週報導駭客將AI工具用於實際攻擊行動的情況，不過AI工具本身存在的弱點也相當值得留意。本週資安公司Oasis公布AI加持的IDE工具Cursor的調查結果，指出在預設組態下，攻擊者有機會讓惡意程式於開發者電腦自動執行；另一方面，OpenAI也指出大型語言模型頻繁出現幻覺（Hallucination）的現象，與現有的評估機制有關，使得語言模型採取亂猜的策略來作答。
【攻擊與威脅】
勒索軟體Akira利用SonicWall已知重大SSL VPN漏洞入侵受害組織的態勢加劇
今年7月資安業者Arctic Wolf針對勒索軟體Akira的攻擊行動提出警告，指出駭客鎖定SonicWall防火牆而來，疑似利用SSL VPN零時差漏洞下手而得逞，後續SonicWall著手調查指出，駭客利用的資安弱點，其實是去年8月公布的CVE-2024-40766（CVSS風險值為9.3），但這樣的攻擊態勢，如今有擴大的現象。
9月10日澳洲網路安全中心（ACSC）提出警告，他們掌握CVE-2024-40766在當地遭到積極利用的情況，Akira用來對SonicWall的SSL VPN系統下手，而有機會進行未經授權的存取，並在特定情況導致防火牆當機，呼籲用戶應儘速檢查SonicWall設備的使用情況，並根據廠商的公告及指引進行調查與補救。
隔天資安業者Rapid7也發布部落格文章警告相關的攻擊態勢，表示在上個月SonicWall發布相關公告之後，他們觀察到針對SonicWall設備的入侵活動出現增加的現象，駭客存取這類設備的Virtual Office Portal網站，意圖重新設置SSL VPN用戶的動態密碼（OTP），以及多因素驗證（MFA）組態。Rapid7指出，在特定的預設配置狀態下，此入口網站可讓任何人透過網際網路直接存取，一旦使用者帳密外流，攻擊者就有機會用來配置OTP及MFA。
總下載量每週達26億次的多款熱門NPM套件被植入惡意軟體，起因是開發者帳號遭奪取
根據資安新聞網站Bleeping Computer的報導，別名qix的套件開發人員Josh Junon遭遇網釣攻擊，導致他維護的NPM套件被植入惡意軟體。由於這些套件每週被下載超過26億次，影響恐怕非常廣泛。
事件揭露的原因，在於9月8日有人發現Josh Junon所有熱門套件被植入後門，推測他的NPM帳號被駭，並透過社群網站Blue Sky發出通報。後續Josh Junon證實此事，並表示他收到看起來像是合法的雙因素驗證重設郵件，然後NPM帳號就被駭了，他正設法聯繫NPM試圖取回帳號。後來Josh Junon再度發布貼文說明，表示他無法存取自己的NPM帳號，目前由NPM進行處理。他也公布寄送釣魚信的電子郵件信箱是：support [at] npmjs [dot] help。
這起事故NPM協助Josh Junon復原了帳號，並清除非他本人發布的套件。Josh Junon表示，雖然他的帳號和套件似乎已經成功還原，但還有其他套件開發者也受到影響，呼籲大家提高警覺。
其他攻擊與威脅
◆惡意軟體AsyncRAT透過ScreenConnect竊取帳密資料及挖礦
◆Kubernetes的DNS被濫用，駭客以此從ArgoCD截取Git帳密
◆肯亞電影製作人傳出警方透過間諜軟體FlexiSPY暗中追蹤
【漏洞與修補】
AI程式碼編輯器Cursor存在RCE弱點，裝置恐自動執行惡意程式碼
資安公司Oasis公布對Cursor漏洞研究，指出這款人工智慧程式碼編輯器在Workspace-Trust設定上存在風險，可能讓攻擊者透過惡意儲存庫，在受害者開啟專案資料夾的瞬間，自動執行惡意程式碼而不需任何確認提示。Oasis現在公開此漏洞，並提供完整的技術細節與概念驗證。
根據研究人員的說明，Cursor在出廠設定中採用Workspace Trust關閉的預設配置，這意味著專案可以包含隱藏的自動化指令。一旦惡意開發者在儲存庫中放置經過特殊設定的檔案，並設計成在使用者開啟專案資料夾時自動觸發任務，這些指令就會立刻執行，整個過程完全不會經過使用者的授權或提示。這種行為等同於將開啟資料夾轉化為靜默執行程式碼，讓攻擊者能在開發者的使用環境中直接植入惡意操作。
這項弱點的嚴重性在於開發環境通常具備高權限與重要憑證，研究人員指出，開發者的筆電往往保存雲端金鑰、個人存取憑證（PAT）、API token與SaaS工作階段，一旦遭到入侵，攻擊不僅能竊取資料或修改檔案，更可能橫向移動至CI/CD管線與雲端環境，進一步取得更廣泛的權限。
OpenAI在最新研究指出，大型語言模型頻繁出現幻覺（Hallucination），主因在於現行評測（Evaluation）與訓練機制設計不當，讓模型在不確定時更傾向猜測而非承認不知道。研究指出，當主流評測榜單只看答對率，模型在不確定時傾向猜測而非承認不知道，最終以更高的自信錯誤（Confident Error）率換取更漂亮的分數。
針對這項發現，OpenAI主張，評測應對自信錯誤的回答給予更重的懲罰，並對適當的不確定表達給予部分分數，以矯正模型在不確定時傾向亂猜的行為。
這就如同選擇題的答題策略，面對不知道的題目，盲猜仍有機會答對，空白無法得分，如果模型在數千題測試中一律猜測，最終可能比懂得在不確定時收手的模型拿到更高的準確率，卻伴隨更多出錯。
【資安產業動態】
TRM Labs推出可即時偵測非法加密貨幣活動的Beacon Network
區塊鏈情報業者TRM Labs宣布推出Beacon Network，這是個即時的加密貨幣犯罪應對網路，串連了執法機構、加密貨幣交易平臺、支付公司及資安研究人員，可在非法資金被套現或轉為法幣之前就進行攔截。
TRM Labs表示，自2023年以來，至少有470億美元的加密貨幣被發送到跟詐欺有關的位址，而這很有可能只是其中一部分，因為大多數被詐欺的受害者不會對外揭露。此外，加密貨幣生態系統在2025年被盜走逾2.3億美元。
Beacon Network像是個共享的公共基礎設施，除了TRM Labs之外，它的創始成員還包括Coinbase、Binance、PayPal、Robinhood、Stripe、Kraken、Ripple、Crypto.com及Blockchain.com等數十家業者，全球執法機構也正協助辨識及標記與犯罪行為有關的加密錢包位址，包括ZachXBT、Security Alliance (SEAL)、zeroShadow、Hypernative、Operation Shamrock及CryptoForensics Investigators等資安業者，則負責持續監控及追蹤各種威脅。
Fastly發現網站AI流量多來自爬蟲，即時擷取卻成最大壓力源
雲端業者Fastly在2025第二季的Threat Insights報告指出，人工智慧機器人正在改變網站流量結構，雖然人工智慧機器人流量的80％來自爬蟲，不過，真正對基礎設施造成壓力的是來自模型推理階段的即時擷取。即時截取工具在高峰甚至可對同一網站發出每分鐘3.9萬次請求，遠高於最大訓練爬蟲約每分鐘1千次，可能對未加以防護的網站形成類似DDoS的衝擊。
根據Fastly的資料，人工智慧爬蟲流量主要由Meta、Google與OpenAI三大業者產生，合計占比高達95％，其中Meta單獨貢獻了52％，Google為23％，OpenAI則約20％。在即時擷取方面，OpenAI的ChatGPT-User與OAI-SearchBot為絕對大宗，合計占即時截取工具流量近98％。
以區域來看，北美網站接收的人工智慧流量接近90％屬於爬蟲，歐洲、中東與非洲地區（EMEA）情況則相反，即時截取工具占59％，亞太（APAC）與拉丁美洲以爬蟲為主，但比例相對較低。產業面也呈現分化，教育與媒體娛樂流量以即時截取工具為主，分別為68％與54％，更容易受到即時查詢的高並行影響，相較之下，電商、醫療與公共部門超過90％流量為爬蟲。
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