全球网络安全领域迎来一个重要节点。多伦多大学、Vector Institute、剑桥大学及ServiceNow的研究人员联合发布了一项概念验证成果：他们构建了首个能够自主传播、自我维持的AI驱动型计算机病毒。研究团队明确指出，“自我维持的AI驱动网络威胁已不再停留在理论阶段”。

这份报告将此类威胁定义为一种全新的对手形态。“人工智能体催生了一种根本性的新威胁：一种蠕虫，它能为遇到的每个目标生成量身定制的攻击策略，”研究人员写道。“这种蠕虫以寄生方式利用已被攻陷的机器，运行开源大语言模型来维持其推理能力，或扩展其攻击范围。”这种蠕虫的本质变化在于，它盗用被感染节点上的GPU算力来托管本地大模型，从而完成生成式推理任务。随后，它利用这些推理能力自主探测漏洞，并针对额外目标设计专属攻击方案，持续扩散。

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从技术架构看，这套概念验证系统刻意避开了对云端API的依赖。研究人员强调，整个运作流程仅依靠一个运行在单张本地GPU上的开源大语言模型完成，“完全不依赖任何可能被监控或撤销的供应商API”。虽然报告未指明具体模型名称，但透露该模型发布于2025年，且能在单张配备80GB显存的A100 GPU上完整运行。

为了让这个智能体具备实用的攻击能力，团队为它装备了一套定制的辅助工具集，涵盖了网络发现、主机发现、立足点利用、权限提升及利用、以及智能体自我复制等关键功能。更关键的突破在于其内部推理架构。为防止大模型在复杂任务中思维混乱，研究人员引入了一种“推理图”机制。这是一个由专业化节点构成的有向图，每个节点负责一项明确的分析功能，并且只能看到与其角色相关的工具和提示词。通过将智能体的推理过程拆解为若干限定步骤，推理图能够在每个决策点精确控制大模型的注意力，并将上下文信息的增长限制在与当前子目标直接相关的范围内。

推理图中的节点各司其职。例如，“规划”节点负责制定高层次的攻击策略；“评判”节点会对照历史命令来审查拟定的计划；“行动”节点从阶段性的工具集中挑选合适的工具执行操作；“总结”节点将当前步骤的观察结果汇编成结构化摘要；“进展”节点则持续评估智能体是否在向目标有效推进。这套分工机制让AI病毒具备了在受感染设备上持续思考、适应环境并主动扩张的能力，而不再是执行固定代码的死板脚本。

研究人员在报告中描述了一个关键的风险场景：他们观察到，该智能体可能会尝试利用其访问权限“无意中传播到……整个网络”。这指向了此类工具在未严格隔离环境下可能引发的严重连锁反应。研究团队因此发出警告，“必须在严格隔离的沙盒环境中进行测试，并设置手动审批关卡”。这标志着网络攻防的底层逻辑正在发生变化——防御方需要面对的不再是预设指令的恶意软件，而是能够在目标网络内部自行分析、决策并发动攻击的自主智能体。这种威胁的核心已不再是代码本身的复杂程度，而是智能体持续利用被盗算力进行推理所带来的不确定性与适应力。