新闻速览
工信部 NVDB 发布风险预警：Claude Code 内置后门，多版本私自回传敏感信息
虚假安全宣传、反诈体系缺失，Cash App 母公司 Block 赔付 4500 万美元和解多州监管指控
美国伊利诺伊州出台 SB315 法案，建立强制审计、限时上报的 AI 安全监管体系
埃森哲确认安全事件，此前遭声称35GB数据窃取
超3000个恶意AI技能被发现，可窃取数据并执行恶意代码
CISA引入Mythos，AI漏洞挖掘进入美国政府代码库
AssuranceAmerica数据泄露，近700万驾照号外泄
Android 17遭验证，浏览器到内核的完整攻击链成形
马斯克官宣 Grok 4.5 上线计划：超大参数基座实现高性能低成本推理
黑客可利用9款主流AI工具组建大规模僵尸网络
安博通切入光刻机赛道：光刻机成熟制程和先进封装
特别关注
工信部 NVDB 发布风险预警：Claude Code 内置后门，多版本私自回传敏感信息
2026 年 7 月 8 日，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台（NVDB）发布风险提示，监测发现美国 Anthropic 公司旗下 AI 编程工具 Claude Code 存在高危安全后门隐患，存在敏感数据外泄风险。
Claude Code 主要面向开发者提供代码生成、漏洞修复等自动化开发能力。本次风险核心为工具内置隐蔽监控机制，全程无弹窗提示、无需用户授权，即可主动向境外远程服务器回传用户地域、设备身份标识等敏感信息，普通用户难以察觉异常外联行为。
本次受影响版本区间明确为 Claude Code 2.1.91 至 2.1.196，该后门逻辑自 2026 年 4 月上线后持续留存，隐蔽性极强，政企研发终端、个人开发设备均存在机密泄露风险。
针对该隐患，NVDB 提出两项核心处置要求。第一，所有企业与开发者立即开展终端全面版本排查，设备若安装风险区间版本，须直接卸载或升级至官方清除后门代码的最新安全版本。第二，企业强化核心业务网段安全管控，收紧开发工具外联访问权限，增设流量实时监测机制，阻断敏感数据违规外传通道。
安全从业者提示，海外 AI 开发工具存在跨境数据传输不可控问题，研发涉密场景建议优先选用国产合规开发工具，降低数据泄露风险。
https://mp.weixin.qq.com/s/IzFd60OzYm7QxfN2hxluHw
热点观察
超3000个恶意AI技能被发现，可窃取数据并执行恶意代码
ESET在H1 2026Threat Report中指出，AI代理正成为新的攻击面。研究人员分析近90万个AI skills后发现，超过2.5万个可疑skills、3000多个恶意skills。3月至5月，扫描到的唯一skills数量从6万个增至近90万个，恶意skills从约600个增至3000多个。
AI skills用于定义AI代理如何调用服务、访问数据和执行任务，一旦被滥用，可能触发命令执行、文件访问、第三方工具下载、凭证加载、代码注入和混淆等行为，进而导致数据窃取、恶意软件执行或未授权访问。ESET Malware Analyst Anton Mäčko表示，攻击者可能继续通过混淆意图、使用区域性或小众语言等方式绕过控制。
报告还显示，ClickFix检测量在H2 2025至H1 2026期间增长108%，攻击从虚假CAPTCHA扩展至macOS、WordPress、浏览器扩展、AI帮助页和企业认证流程。QR code phishing也持续升温，约11%的钓鱼邮件包含二维码。Android恶意软件PromptSpy则开始在执行阶段调用Google Gemini，以识别界面并生成手势，维持驻留并窃取PIN、密码和屏幕信息。
https://www.helpnetsecurity.com/2026/07/08/eset-ai-threat-trends-report/
CISA引入Mythos，AI漏洞挖掘进入美国政府代码库
美国CISA正使用Anthropic的Mythos AI扫描联邦政府代码库，以便在外国情报机构和网络犯罪团伙利用漏洞前提前发现风险。知情人士称，该行动由CISA的Attack Surface Evaluation团队负责，该团队长期承担联邦系统安全评估和模拟攻击任务，相关审计已发现“大量漏洞”，但覆盖机构、漏洞严重程度和具体数量尚未披露。
Mythos被称为Anthropic最强大的模型之一，并非普通订阅用户可访问版本。该模型面向部分政府合作伙伴私下开放，特点是擅长发现并利用security vulnerabilities。NSA至少从4月起也在使用同一模型，分析人员在classified settings中的测试反馈积极。近期AP报道称，Mythos曾在测试中发现高度敏感政府系统中的漏洞。
这项部署也反映出美国政府对AI网络安全能力的双重态度：在政府内部，Mythos可用于审计classified systems和federal code；但当Anthropic推出带有cybersecurity safeguards的公开版Fable后，白宫曾要求限制foreign nationals使用，并一度引发全球暂停。事件说明，高能力AI模型正在从辅助代码审查工具，转向国家级漏洞发现与攻防评估基础设施，同时也带来访问控制、模型滥用和供应链信任等治理难题。
https://securityaffairs.com/194913/ai/cisa-deploys-anthropics-mythos-ai-to-hunt-vulnerabilities-in-u-s-government-code.html
黑客可利用9款主流AI工具组建大规模僵尸网络
研究人员披露一种名为HalluSquatting的新型攻击方式，可利用9款热门AI工具生成的“幻觉”结果，诱导开发者安装恶意依赖包，进而组建大规模botnet。Ars Technica称，该技术利用LLM“不知道时仍给出看似可信答案”的缺陷，将AI建议变成供应链攻击入口。
攻击逻辑并不复杂：当开发者向AI询问某类库、模块或脚本时，模型可能编造不存在的package name、domain或URL。攻击者可提前注册这些被高频“幻觉”出的名称，并上传恶意代码。一旦开发者信任AI建议并安装相关包，设备就可能被植入后门，成为可远程控制的botnet节点，用于DDoS、数据窃取或cryptocurrency mining。
这一风险与传统typosquatting类似，但触发源从“用户拼写错误”变成“AI生成错误”。由于AI coding assistants已深度进入开发流程，错误建议可能被快速复制到代码、CI/CD和企业环境中，放大攻击影响。相关报道提到，研究分析了大量AI生成链接，发现其中存在大量未注册域名和恶意链接。
对安全团队而言，HalluSquatting提醒企业不能将AI输出视为可信来源。开发者应验证package来源、维护allowlist、启用software composition analysis和依赖包签名校验，并在CI/CD中阻断未知依赖自动安装。AI供应商也需要改进不确定性表达，减少模型在缺乏依据时“强行回答”。
https://arstechnica.com/security/2026/07/hackers-can-use-9-of-the-most-popular-ai-tools-to-assemble-massive-botnets/
安全事件
虚假安全宣传、反诈体系缺失，Cash App 母公司 Block 赔付 4500 万美元和解多州监管指控
Cash App母公司Block已与美国46个州达成和解，同意支付4500万美元，以解决监管机构针对其安全措施和反欺诈能力不足的调查。多州总检察长认为，Block在宣传中将Cash App描述为具备与银行相当的安全保障，但实际安全控制措施未达到相应水平，导致大量用户面临诈骗风险。
调查显示，Cash App长期存在身份验证（Identity Verification）机制不足的问题。用户无需提供社会安全号码（Social Security Number）或出生日期即可注册账户，且可创建多个账户，增加了诈骗分子实施欺诈和规避风控的可能性。与此同时，平台缺乏官方电话客服，不少账户被锁定的用户通过搜索联系所谓“客服”，最终误拨诈骗分子运营的虚假客服电话，进一步造成资金损失。
根据和解协议，Block将在多个方面加强安全能力，包括升级反欺诈（Fraud Detection）体系、优化身份验证流程，并建立全天候客户支持机制，其中人工电话客服每日服务时间不少于13.5小时，以降低用户遭遇社交工程诈骗和客服冒充攻击的风险。Block未承认存在违法行为，但表示此次和解旨在解决历史遗留问题，并称近年来已持续加大在安全、合规及消费者保护方面的投入。
这是Block近年来面临的又一起监管行动。随着移动支付平台用户规模持续扩大，监管机构正更加关注身份认证、反欺诈控制、客户支持及安全宣传真实性等关键安全与合规问题。
https://therecord.media/cash-app-owner-to-pay-45-million-security-allegations
埃森哲确认安全事件，此前遭声称35GB数据窃取
Accenture近日确认发生一起安全事件，但尚未披露事件规模。此前，威胁行为者“888”在网络犯罪论坛PwnForums发帖称，其于2026年7月入侵这家技术咨询公司，并窃取“略超35GB”的源代码数据。
根据攻击者说法，被窃取的数据包括source code、RSA keys、SSH keys、Azure personal access tokens、Azure Storage access keys以及configuration files等敏感资产。相关帖子还附带截图，声称可证明数据来自一个托管在与accenture.com关联生产URL上的私有AzureDevOps代码库。若属实，这类凭据和访问令牌可能被用于横向移动、云资源访问或进一步供应链攻击。
Accenture回应称，公司已知悉这一“isolated matter”，并已修复其来源，但未说明具体入侵路径，也未确认是否发生数据外泄。该公司同时表示，Accenture的运营和服务交付未受影响。
文章提到，这并非Accenture首次卷入数据安全事件。2017年，研究人员曾发现与AccentureCloudPlatform相关的未加固AWSS3存储桶；2021年，Accenture遭LockBit勒索软件攻击；2024年，“888”也曾试图出售据称涉及32826名Accenture现任和前员工的数据。
该事件再次提醒企业，源代码仓库、云访问密钥和CI/CD环境已成为攻击者重点目标。即使业务系统未受明显影响，凭据泄露也可能带来长期风险，企业需要加强secret scanning、访问令牌轮换、最小权限控制和代码仓库审计。
https://www.helpnetsecurity.com/2026/07/08/accenture-data-breach-2026/
AssuranceAmerica数据泄露，近700万驾照号外泄
美国保险公司AssuranceAmerica确认发生数据泄露，影响约699万人，成为今年美国已知规模最大的驾照信息泄露事件之一。该公司为美国十多个州提供汽车和租赁保险服务，持有大量潜在客户、投保人和驾驶员信息。
根据AssuranceAmerica向客户发送的breach notice，公司于3月17日发现黑客进入其computer systems，并在6月15日完成调查。被窃数据包括客户姓名、联系方式、driver’s license numbers，以及汽车保险policy和account信息、驾驶员与车辆资料、理赔相关信息等。公司未披露是否还有其他个人信息被盗。
AssuranceAmerica未说明入侵的具体成因，但称攻击者“targeted one of the Company’s employees”，随后公司“disabled compromised credentials”。这意味着事件可能与员工凭证泄露有关，类似攻击常见路径包括password-stealing malware或被攻破的软件供应链。TechCrunch向公司CEO Joe Skruck和创始人Guy Millner询问是否与黑客接触或支付赎金，但未获回应。
Indiana attorney general’s office和Maine attorney general’s office披露的文件均显示，受影响人数为699万，通知信计划于7月10日发出。该事件也再次凸显身份类数据的高价值风险：driver’s license number可被用于欺诈、冒充身份和绕过账户验证。近期，美国Texas州政府也披露至少300万驾照和护照信息被盗，显示政府与企业在收集、存储身份文件时面临持续攻击压力。
https://techcrunch.com/2026/07/08/another-massive-data-breach-exposed-millions-of-drivers-license-numbers/
安全攻防
Android 17遭验证，浏览器到内核的完整攻击链成形
Nebula Security披露一条针对Android的远程root exploit chain，代号IonStack。该攻击链将Firefox漏洞CVE-2026-10702与Linux内核15年前引入的GhostLock漏洞CVE-2026-43499组合使用，可从浏览器代码执行一路推进到设备root权限。
攻击流程分为两步：首先，攻击者利用Firefox漏洞在浏览器内执行代码并逃逸sandbox；随后，通过GhostLock触发Linux内核中的use-after-free缺陷，实现local privilege escalation。通俗来说，浏览器漏洞负责“进门”，内核漏洞负责“提权”，二者组合后可形成完整远程入侵链。Nebula称，该链已在Android 17上验证，说明新版本系统仍可能受到底层内核缺陷影响。
GhostLock存在于Linux内核futex priority inheritance相关代码中，自2011年起影响主流Linux发行版。Nebula此前已构造出可靠率约97%的root exploit，并证明其还可用于container escape。Google通过kernelCTF向研究团队发放92337美元奖励。目前尚无公开证据显示IonStack或GhostLock已被在野利用，但相关技术细节与exploit code的公开增加了攻击复现风险。
该事件凸显移动安全的系统性挑战：Android安全并不只取决于应用层或浏览器沙箱，浏览器、sandbox、Linux kernel和设备厂商补丁链共同决定真实防护水平。安全团队应关注Firefox、Android系统更新及厂商kernel patch发布节奏，优先修复可被链式利用的浏览器RCE和内核提权漏洞。
https://securityonline.info/android-remote-root-exploit/
产业动态
美国伊利诺伊州出台 SB315 法案，建立强制审计、限时上报的 AI 安全监管体系
美国Illinois州州长JB Pritzker近日签署《Artificial Intelligence Safety Measures Act》，标志着美国AI安全监管进一步加强。该法案借鉴California和New York相关立法经验，重点规范具备大规模模型研发能力的AI企业，提高AI系统透明度、问责性及公共安全保障水平。
根据法案，年营收超过5亿美元、开发大规模AI模型的企业需建立并公开AI安全管理制度，开展风险评估，并在发现可能造成重大危害的事件后履行报告义务。其中，涉及网络攻击、关键基础设施破坏、武器研发等重大风险的事件须在72小时内报告；若存在迫在眉睫的公共安全威胁，则需在24小时内完成通报。
法案还首次要求符合条件的AI开发商接受年度独立第三方安全审计（Third-party Audit），重点评估模型开发、部署及运行过程中的安全控制措施和风险管理能力。违反规定的企业最高可被处以300万美元民事罚款。相关规定将于2028年1月1日正式生效。
支持者认为，在联邦层面尚未形成统一AI监管框架的背景下，该法案有助于推动AI开发商建立更完善的安全治理体系，降低模型被用于网络攻击等高风险场景的可能性。随着California、New York和Illinois相继出台相关法规，美国州级AI安全监管体系正逐步形成，也意味着AI企业未来将在风险评估、事件响应、合规审计等方面面临更高要求。
https://www.resecurity.com/blog/article/artificial-intelligence-safety-law-landmark-industry-regulation-bill
安博通切入光刻机赛道：光刻机成熟制程和先进封装
在由AI带动的新一轮科技产业结构性变革中，企业的成长路径正在发生深刻变化。传统的行业边界被打破，软件公司开始向硬件延伸，网络安全企业开始触达算力底层，AI产业逻辑开始重塑企业的战略方向。
7月7日，安博通发布对外投资公告，拟与晟霖港刻设立合资公司，并通过该合资公司间接参股光刻机厂商Inc. Asia Pacific Limited （以下简称“ABM”），切入光刻机领域，面向成熟制程和先进封装两个重要市场。这一动作不仅标志安博通正式跨入光刻机产业链，也意味着其从“可视化网络安全技术创新者”向“AI时代安全算力生态构建者”的战略跃迁进入实质阶段。
原文链接：https://www.cnstock.com/commonDetail/740312?timestap=1783560454528
新品发布
马斯克官宣 Grok 4.5 上线计划：超大参数基座实现高性能低成本推理
SpaceXAI于7月8日发布Grok4.5，称其为公司迄今“最智能”的AI模型，重点面向coding和agentic tasks。模型已向公众开放，并可在Grok Build、Cursor所有套餐和SpaceXAI console中使用。SpaceXAI表示，Grok4.5在速度、token效率和成本上进行了优化，目标是提升开发者完成复杂编程、应用构建和自动化任务的效率。
从定位看，Grok4.5不只是聊天模型，而是更偏向AI coding agent。所谓agentic tasks，是指模型能根据目标拆解步骤、调用工具并持续执行任务，例如生成代码、调试、构建应用或处理多步骤工作流。相关报道显示，Grok4.5为Grok Build默认模型，定价为每百万input tokens2美元、每百万output tokens6美元；SpaceXAI还声称其token效率提升至2倍，并能用约一半步骤完成任务。
此次发布延续了SpaceXAI在AI基础模型上的快节奏推进。Elon Musk此前称，Grok4.5获得beta客户积极反馈，并将其描述为“Opus-class”模型，但公开基准测试和第三方评测仍有待验证。对网络安全从业者而言，Grok4.5的意义在于高能力coding agent进一步普及：它可提升安全研发、代码审计和自动化运维效率，同时也可能降低漏洞利用、恶意脚本生成和社会工程自动化门槛。企业在引入此类工具时，应同步建立权限控制、代码审查、数据泄露防护和模型输出审计机制。
https://securityonline.info/spacexai-grok-4-5-launch/
合作电话：18610811242
合作微信：aqniu001
联系邮箱：bd@aqniu.com
热门跟贴