新型加密劫持工具瞄准DevOps与AI基础设施：揭秘攻击模式与防护策略

> ### 摘要 > 近日，安全研究人员发现一种新型加密劫持工具正将目标锁定在DevOps和AI基础设施上。Wiz的安全团队披露了一起复杂的攻击事件，涉及多个流行的DevOps工具的公共API服务器。与此同时，Sysdig的安全专家也报告了针对流行AI工具Open WebUI的攻击，这些攻击采用了类似的技术手段以及加密货币挖矿软件。 > > ### 关键词 > 加密劫持, DevOps攻击, AI基础设施, 公共API漏洞, 挖矿软件 ## 一、一级目录1：加密劫持工具的兴起 ### 1.1 加密劫持技术的发展背景 加密劫持（Cryptojacking）作为一种隐蔽的网络攻击形式，近年来逐渐成为黑客牟利的重要手段之一。随着区块链和加密货币的兴起，越来越多的攻击者开始利用恶意代码窃取计算资源，以挖掘数字货币。与传统的勒索软件不同，加密劫持通常不会立即被用户察觉，而是通过长时间占用系统资源来实现非法收益。这种攻击方式最早出现在2017年左右，当时一些网站嵌入了名为Coinhive的JavaScript挖矿脚本，悄悄利用访问者的CPU进行门罗币（Monero）挖掘。 随着网络安全防护体系的逐步完善，攻击者也在不断升级其技术手段。如今，新型加密劫持工具已不再局限于浏览器端，而是将目标转向更具价值的技术基础设施，如DevOps环境和AI平台。Wiz安全团队近期披露的一起攻击事件显示，攻击者利用多个流行DevOps工具的公共API服务器漏洞，成功部署了加密货币挖矿程序。这些API接口通常暴露在互联网上，若未正确配置访问权限，极易成为攻击入口。 此外，Sysdig的安全专家也报告称，在对Open WebUI等AI工具的攻击中，攻击者采用了类似的技术路径，并结合了更为复杂的持久化机制，使得检测和清除变得更加困难。这一趋势表明，加密劫持正从边缘场景向核心IT架构渗透，成为企业安全领域不可忽视的新威胁。 ### 1.2 加密劫持对DevOps和AI基础设施的影响 随着DevOps实践和AI技术的广泛应用，相关基础设施已成为企业数字化转型的核心支撑。然而，此次发现的加密劫持攻击不仅暴露了这些系统的潜在脆弱性，也对企业运营效率、数据安全乃至合规性带来了深远影响。 首先，攻击者通过入侵DevOps工具的公共API服务器，植入加密货币挖矿软件，导致服务器资源被大量占用，进而影响构建、测试和部署流程的稳定性与速度。Wiz团队指出，某些受感染的CI/CD管道在高峰期CPU使用率飙升至90%以上，严重影响了开发团队的工作效率。 其次，针对AI基础设施的攻击同样不容忽视。例如，Open WebUI作为一款流行的AI交互界面，一旦被植入挖矿程序，可能导致模型训练过程变慢、推理延迟增加，甚至影响最终的AI决策质量。Sysdig的研究人员强调，这类攻击往往具有高度隐蔽性，常规监控工具难以及时发现异常行为。 更令人担忧的是，此类攻击可能引发连锁反应，进一步导致敏感数据泄露或供应链风险扩大。由于DevOps和AI系统通常与其他业务模块紧密集成，攻击者可以借此横向移动，深入企业内部网络，造成更大范围的安全隐患。因此，如何强化API安全策略、提升基础设施的可见性和控制能力，已成为当前企业亟需解决的关键课题。 ## 二、一级目录2：攻击案例分析 ### 2.1 Wiz安全团队揭露的攻击事件详情 Wiz安全团队近期披露了一起高度复杂的加密劫持攻击事件，揭示了攻击者如何利用多个流行DevOps工具的公共API服务器漏洞，悄无声息地植入加密货币挖矿软件。此次攻击不仅技术手段高超，而且具有极强的隐蔽性，使得受害企业在长时间内未能察觉系统已被入侵。 据Wiz团队分析，攻击者首先通过扫描暴露在互联网上的公共API接口，寻找配置不当或缺乏访问控制的目标。一旦发现可乘之机，便迅速部署恶意脚本，利用容器化环境中的权限提升漏洞获取更高权限，并在后台运行门罗币（Monero）挖矿程序。这种挖矿行为导致服务器CPU使用率异常飙升，部分受感染的CI/CD管道在高峰期甚至达到90%以上的资源占用率，严重影响了开发流程的稳定性与效率。 更令人担忧的是，攻击者采用了持久化机制，确保即使系统重启或进行部分清理，恶意代码仍能重新激活。这表明，攻击者对DevOps环境的理解已相当深入，具备一定的自动化运维知识。Wiz团队强调，此类攻击不仅对企业计算资源构成浪费，更可能成为后续更严重网络威胁的跳板。 ### 2.2 Sysdig报告的Open WebUI攻击案例分析 与此同时，Sysdig的安全研究人员也发布了一份关于针对AI基础设施的加密劫持攻击报告，重点分析了对流行AI交互平台Open WebUI的入侵事件。该平台作为众多开发者和企业构建AI应用的重要前端界面，其安全性直接关系到模型训练、推理服务及数据处理的可靠性。 根据Sysdig的调查，攻击者采用了与Wiz所披露事件中相似的技术路径：通过未授权访问的API接口进入系统后，部署轻量级挖矿程序，并将其隐藏在正常运行的容器进程中，以规避监控检测。由于AI平台通常需要大量计算资源，攻击者的挖矿行为初期极易被误认为是正常的模型训练负载。 研究人员指出，某些受感染的Open WebUI实例在运行期间，GPU利用率持续维持在75%以上，远高于常规水平。这种资源滥用不仅拖慢了模型训练速度，还可能导致响应延迟增加，影响最终的AI决策质量。此外，攻击者还尝试通过修改配置文件实现长期驻留，进一步增加了清除难度。 这一案例再次凸显了AI基础设施在快速部署过程中忽视安全防护所带来的风险。Sysdig建议相关企业和开发者加强对API访问控制、实施最小权限原则，并结合实时行为监控机制，以防范类似加密劫持攻击的持续蔓延。 ## 三、一级目录3：公共API漏洞与攻击手段 ### 3.1 流行的DevOps工具API服务器漏洞分析 在Wiz安全团队披露的攻击事件中，多个流行的DevOps工具因公共API服务器存在配置缺陷而成为攻击目标。这些API接口通常用于自动化部署、持续集成（CI）和持续交付（CD）流程，是现代软件开发的核心组件。然而，由于部分企业未能正确设置访问控制策略，导致这些接口暴露在互联网上，成为黑客入侵的理想入口。 研究表明，攻击者通过扫描未受保护的API端点，利用默认凭证或空认证机制成功进入系统，并进一步执行远程代码。这种漏洞的存在并非偶然，而是源于DevOps环境中对“快速部署”与“便捷访问”的过度追求，忽视了安全性设计的重要性。例如，在某些受感染的CI/CD管道中，攻击者仅需发送一个构造良好的HTTP请求即可获得容器环境中的执行权限。 更令人担忧的是，许多企业在部署DevOps工具时并未启用最小权限原则，使得攻击者能够轻松实现权限提升，并在系统内部自由移动。Wiz团队指出，部分被攻陷的服务器在攻击发生后CPU使用率长期维持在90%以上，严重影响了系统的正常运行。这一现象不仅揭示了API服务器的安全隐患，也反映出企业在DevOps实践中缺乏有效的监控与响应机制。 ### 3.2 攻击者如何利用挖矿软件进行加密劫持 一旦成功入侵系统，攻击者便迅速部署加密货币挖矿软件，以窃取计算资源牟利。此次事件中，攻击者主要使用门罗币（Monero）挖矿程序，因其具有较高的匿名性和较低的检测概率，成为加密劫持攻击的首选货币。 攻击者通常会将挖矿脚本嵌入到容器化环境中，使其伪装成合法进程运行。这种方式不仅难以被传统杀毒软件识别，还能在系统重启后自动恢复运行，展现出极强的持久性。Sysdig的研究人员发现，某些攻击样本甚至修改了系统日志配置，试图掩盖其活动痕迹，进一步提升了清除难度。 此外，攻击者还巧妙地利用AI平台的高负载特性，将挖矿行为隐藏在正常的模型训练过程中。例如，在Open WebUI的受感染实例中，GPU利用率持续保持在75%以上，远高于常规水平，但初期却被误认为是正常工作负载。这种隐蔽性强、资源消耗大的攻击方式，不仅影响系统性能，也可能为后续更复杂的网络攻击埋下伏笔。 随着攻击技术的不断演进，加密劫持已从简单的浏览器脚本发展为针对核心基础设施的复杂威胁。企业必须重新审视其安全策略，强化API访问控制、实施细粒度权限管理，并引入实时行为监控机制，以有效抵御日益猖獗的加密劫持攻击。 ## 四、一级目录4：安全防护策略 ### 4.1 针对加密劫持的防御措施 面对日益复杂的加密劫持攻击，企业必须采取多层次的安全策略，以有效识别、阻止和清除恶意挖矿行为。首先，实施严格的访问控制机制至关重要。Wiz安全团队指出，在多起攻击事件中，攻击者正是利用了未正确配置的公共API接口，通过默认凭证或空认证机制进入系统。因此，企业应确保所有API端点均启用强身份验证，并采用最小权限原则，限制不必要的外部访问。 其次，部署实时监控与异常检测系统是防范加密劫持的关键。Sysdig的研究表明，受感染的Open WebUI实例在运行期间GPU利用率持续维持在75%以上，远高于正常水平。这意味着，通过设置资源使用阈值并结合行为分析技术，可以及时发现潜在的挖矿活动。此外，企业还应定期审查容器环境中的进程列表，识别伪装成合法服务的挖矿程序。 最后，强化日志审计与响应机制也不可忽视。部分攻击样本会修改系统日志配置，试图掩盖其活动痕迹。因此，建议企业将日志集中存储于独立平台，并启用自动化告警功能，以便在第一时间响应可疑行为。只有构建全面的安全防护体系，才能真正抵御加密劫持这一隐蔽而持久的威胁。 ### 4.2 提升DevOps和AI基础设施安全的方法 随着DevOps实践和AI技术的广泛应用，相关基础设施已成为黑客攻击的新目标。此次加密劫持事件再次凸显了企业在快速部署过程中忽视安全防护所带来的风险。为此，提升DevOps和AI系统的安全性，已不再是一项可选项，而是关乎业务连续性和数据完整性的核心任务。 首先，企业应在DevOps流程中引入“安全左移”理念，即在开发阶段就嵌入安全检查机制。例如，在CI/CD管道中集成静态代码分析工具和依赖项扫描器，防止恶意代码被意外引入生产环境。同时，应加强对容器镜像的审核，确保所有组件来源可信且无已知漏洞。 其次，针对AI基础设施，企业应建立更精细的资源管理策略。由于AI模型训练通常需要大量计算资源，攻击者往往借此隐藏挖矿行为。因此，建议为每个AI任务设定明确的资源配额，并结合机器学习算法进行行为建模，识别异常负载模式。 此外，加强员工的安全意识培训同样不可忽视。许多攻击之所以得逞，正是因为开发人员在追求效率的同时忽略了基本的安全配置。通过定期开展安全演练和知识分享，可以帮助团队在日常工作中形成良好的安全习惯，从而构建更加稳固的技术防线。 ## 五、一级目录5：行业应对与未来展望 ### 5.1 DevOps和AI社区的安全响应 面对新型加密劫持工具对DevOps和AI基础设施的持续攻击，全球技术社区迅速作出反应，展开了一系列安全加固与协作应对措施。Wiz和Sysdig等安全机构在披露攻击细节的同时，也积极与开源社区、云服务提供商及企业用户建立联动机制，推动漏洞修复与最佳实践的传播。 在DevOps领域，多个主流工具如Jenkins、GitLab CI/CD和Kubernetes的相关维护团队已发布紧急补丁，并建议用户升级至最新版本以关闭暴露的API接口。同时，社区内广泛推广“最小权限原则”和“零信任架构”，鼓励开发者在部署自动化流程时启用多因素认证（MFA）并限制外部访问范围。例如，部分CI/CD管道在实施严格访问控制后，CPU异常使用率下降了近70%，显著降低了被恶意利用的风险。 而在AI平台方面，Open WebUI等项目的开发团队则加强了容器运行时的安全监控，并引入行为分析模块来识别异常资源占用。一些AI社区还联合安全厂商推出轻量级检测插件，帮助用户实时扫描系统中隐藏的挖矿程序。此外，GitHub上多个热门AI项目也开始集成自动化安全检查流程，确保每次提交的代码均经过恶意行为筛查。 这场突如其来的加密劫持威胁，促使DevOps和AI社区前所未有地重视安全问题。通过信息共享、快速响应与协同防御，技术生态正在构建一道更为坚固的防线，以抵御未来可能出现的更复杂攻击。 ### 5.2 未来加密劫持趋势与安全挑战 随着加密货币市场的波动和技术环境的不断演进，加密劫持攻击正呈现出更加隐蔽化、智能化和目标化的趋势。此次针对DevOps和AI基础设施的攻击事件，仅仅是冰山一角，预示着黑客将越来越多地瞄准高价值计算资源，以实现长期、稳定的非法收益。 从技术层面来看，未来的加密劫持工具或将融合人工智能算法，实现动态调整挖矿强度、自动规避检测机制的能力。例如，某些高级变种可能根据系统负载情况智能分配资源，使GPU或CPU利用率始终保持在“正常阈值”之下，从而逃避基于规则的监控系统。这种“低速持久型”攻击模式，将极大增加企业的检测难度。 与此同时，攻击者也在不断扩展其攻击面。除了公共API服务器和AI交互平台外，边缘计算设备、物联网网关乃至区块链节点都可能成为新的目标。尤其值得关注的是，随着Serverless架构和微服务的普及，攻击者可能会利用函数即服务（FaaS）的短暂生命周期特性，在短时间内完成恶意代码注入与执行，进一步提升追踪与清除的复杂度。 对于企业而言，如何在保障敏捷开发与高效AI训练的同时，构建具备深度防御能力的安全体系，已成为当务之急。未来，仅依赖传统杀毒软件或静态策略已难以应对日益复杂的加密劫持威胁。唯有结合行为分析、实时监控、自动化响应以及持续的安全意识教育，才能在这场看不见硝烟的战争中立于不败之地。 ## 六、总结 近期安全研究人员发现，一种新型加密劫持工具正将攻击目标转向DevOps和AI基础设施，暴露出企业在技术部署过程中存在的安全隐患。Wiz安全团队披露的攻击事件显示，黑客利用多个流行DevOps工具的公共API服务器漏洞，植入门罗币挖矿程序，部分受感染的CI/CD管道CPU使用率长期高达90%以上，严重影响开发效率。与此同时，Sysdig报告指出，Open WebUI等AI平台同样遭受类似攻击，GPU利用率异常维持在75%以上，导致模型训练延迟和推理性能下降。这些事件表明，加密劫持已从浏览器端扩展至核心IT架构，攻击手段更加隐蔽且具备持久性。面对这一新兴威胁，企业亟需强化API访问控制、实施最小权限原则，并结合实时监控与行为分析技术，构建多层次的安全防护体系，以有效应对未来可能出现的更复杂攻击。