一边是不知疲倦、昼夜不停发起攻击的AI智能体，一边是想调用AI排查入侵、却屡屡吃闭门羹的安全团队。
这听起来像是科幻小说里的桥段，却是开源AI编程工具OpenCode刚刚经历的真实一幕。
10月18日上午，OpenCode联合创始人达克斯·拉德在社交平台X上发文称，攻击者在过去48小时里一直在不停地冲击他们的系统。
他坦言，这场攻防的副作用是一切都在被加固。但团队基本上需要让AI智能体24小时运转，因为对手就是这么干的。
这番话道出了一个令人不安的新现实：网络攻防正在从“人对人”变成“机器对机器”的消耗战。
OpenCode是一款面向开发者的开源编程助手，用户可以在其中接入多家公司的大模型，让AI帮忙写代码、改漏洞。正因为汇集了大量模型密钥，它也成了黑客眼中的“肥肉”。
一次“蒸馏攻击”引发的连锁反应
这场攻防战的起点，是OpenCode此前披露的一起安全事件。
公司表示，一个遗留的内部系统遭到入侵，可能导致部分用户的OpenAI、Anthropic和谷歌API密钥外泄。
受影响用户约占OpenCode控制台用户总数的1.4%，比例虽不算高，但影响不容小觑。
API密钥就像一把通往云端大模型的钥匙。一旦落入他人之手，对方就能以受害者的名义调用昂贵的模型算力。
OpenCode将这次事件定性为一次“大规模蒸馏攻击”，而不仅仅是普通的凭证盗窃。
所谓蒸馏，是指利用大模型的海量输出去训练一个更便宜的竞争模型。说得通俗一些，就是“偷师学艺”。
攻击者的真实目的，很可能是借助被盗账户，大规模榨取前沿模型的输出内容。
目前，OpenCode正在与Anthropic、OpenAI和谷歌直接合作，共同处理这次泄露事件。
蒸馏已成为前沿AI实验室的真实商业痛点。Anthropic曾向投资者表示，未经授权的蒸馏对其收入造成了可感知的影响。
OpenAI也曾出手打击过一些有组织的行动，这些行动的目标正是提取其模型的推理过程。
当安全护栏挡住了“自己人”
更耐人寻味的，是拉德在回复网友时透露的一个细节。
开发者里斯·沙利文问他，在调查攻击时，是否遭遇过前沿模型网络安全防护机制的拦截。
拉德的回答很直接：是的，事件处理到一半时这挺让人沮丧的。模型一开始帮了不少忙，后来就开始拒绝了。
他补充说，团队现在已经获得了“Daybreak Blue”的访问权限，情况有所改善。
这是OpenAI网络安全计划“Daybreak”中的一个访问层级，旨在为经过授权的防御者提供受管控的前沿模型使用权。
换句话说，正规军拿到了“特别通行证”，才得以继续使用火力更强的工具。可在拿到通行证之前，他们只能眼睁睁看着关键时间一点点流逝。
这一插曲折射出AI原生公司日益面临的尴尬困境。
AI实验室为防止模型被滥用于黑客攻击而设置的安全护栏，同样可能卡住正在调查自家系统遭入侵的合法防守者。
问题在于，模型很难分辨“谁在问”。分析可疑流量、追踪入侵路径、推演漏洞原理，在自动安全分类器眼中，与攻击者的请求几乎一模一样。
这就好比一把锁既要挡住小偷，又要认出深夜回家的主人，难度可想而知。
对于正在“救火”的安全团队来说，这种中途被拒的体验尤其要命。入侵调查讲究分秒必争，每一次卡壳都可能让攻击者多获得一段可乘之机。
而对AI实验室而言，放松护栏同样风险巨大。一旦模型对所有人都有求必应，它也可能被真正的黑客变成攻城利器。
攻击者不睡觉，防守者怎么办
拉德所说的“需要智能体全天候运转”，指向了攻防领域正在发生的深刻转变。
越来越多的攻击者不再依赖轮班工作的人类操作员。他们让AI智能体持续不断地对目标发起试探，七天二十四小时永不停歇。
今年以来，Datadog等机构的安全研究人员已追踪到AI智能体被用于大规模探测和攻陷漏洞系统的案例。
人类防守者需要吃饭、睡觉、换班，而AI攻击者没有疲劳这个概念。这种不对称，迫使防守方也不得不把更多工作交给机器。
印度网络安全主管机构也曾表示，多家AI实验室披露其模型曾在未经授权的情况下触及印度的系统。
OpenCode本身也并非首次面临安全审视。2026年早些时候，该工具曾披露并修补了一个编号为CVE-2026-22812的严重远程代码执行漏洞。
攻击者的成本正在急剧下降，一个人加上一群智能体，就可能同时盯上成百上千个目标。
截至目前，拉德尚未说明系统是否已完全恢复安全，也未透露这轮48小时的攻击是否已经结束。
这起事件最发人深省之处在于：防守方在对抗AI辅助的攻击者时，自己赖以反击的AI却偶尔会把它当成攻击者。
像“Daybreak”这样的授权访问机制，或许是解开这一死结的方向之一，即先验明身份，再放开能力。
可以预见，未来的网络安全竞争，将不仅比拼谁的模型更强，也比拼谁能更快、更合规地把强大的模型交到正确的人手里。
如何在防止滥用与赋能防守之间找到平衡，正成为整个AI安全行业必须直面的新课题。
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