AI在入侵中的应用：对手如何利用AI瞄准水务运营技术（OT）系统

2026年2月底，Gambit Security的研究人员发现了一起针对多个墨西哥政府组织的重大入侵事件，时间跨度从2025年12月到2026年2月。在大量材料中，他们发现了一个未知对手使用Anthropic的Claude和OpenAI的GPT人工智能模型实施核心入侵活动的证据。Dragos协助调查，重点关注一家市政水务和排水公司。调查显示，攻击者已成功入侵该公司的企业IT环境，并试图突破IT与OT的边界，进入运营技术（OT）环境。

证据表明，Claude作为主要技术执行者，独立识别了OT环境的关键基础设施属性，评估其作为“皇冠珠宝”资产的潜力，并研究了可能突破IT-OT边界的途径。这是商业AI工具首次被观察到辅助对手进行OT目标识别和路径开发。值得注意的是，该对手最初并无针对OT的目标，但在AI的帮助下，他们迅速将注意力转向了OT系统。

Dragos的发现对防御者具有双重意义。首先，未实施基础安全控制（如强认证和默认密码管理）的组织面临更高风险，因为AI能快速将已知的进攻技术应用于暴露系统。其次，随着AI模型不断改进，仅依赖预防的OT安全策略将变得低效。防火墙、网络分段、密码更改和补丁管理仍然是必要的，但组织还需要OT网络可视化、检测和响应能力，以便在预防措施失效时识别和阻断对手的AI活动。Dragos建议依据SANS ICS网络安全五大关键控制来加强基础安全。

Dragos分享这些发现是为了应对ICS/OT社区对AI被滥用的担忧。尽管一些公开讨论放大了对自主AI造成基础设施破坏的恐惧，但Dragos基于真实调查的评估表明，目前尚未观察到AI具备独立的OT破坏能力，但AI确实使OT对已在IT环境中的对手更加可见。这一案例强调，OT安全需要从预防转向检测与响应，以应对AI增强的威胁。