Dragos记录首次针对墨西哥水务基础设施的大语言模型辅助攻击

网络安全公司Dragos近日披露了首次确认的由大语言模型（LLM）辅助的针对关键基础设施的 cyber攻击事件。此次攻击的目标是墨西哥蒙特雷大都会区的一家市政水务与排水公用事业公司，攻击活动从2025年12月持续至2026年2月。Dragos分析了入侵过程中留下的350个工件，其中绝大多数是由AI生成的恶意脚本。

据Dragos报告，攻击者主要使用Anthropic的Claude模型作为技术执行核心，负责入侵规划、恶意工具开发以及分析SCADA供应商文档以生成暴力破解凭据列表。OpenAI的GPT模型则承担分析职能，处理收集的数据并生成西班牙语输出。这些AI工具使攻击者能够实时优化其技术——即使这些攻击者此前完全没有操作技术（OT）环境的经验。尽管攻击最终未能突破OT基础设施，但Dragos警告称，商业AI已经显著降低了攻击关键基础设施的入门门槛。

此次事件并非孤立案例。正如《小战争杂志》在“Anthropic的神话：我们的启示”一文中指出的，前沿AI模型已进入战略领域，能够以前所未有的规模识别系统性漏洞。“时间压缩才是真正的颠覆”，因为发现与利用之间的间隙被急剧缩短，改变了网络空间的攻防动态。蒙特雷攻击在操作层面印证了这一点：攻击者借助AI从IT访问转向OT基础设施，这种路径如果没有AI辅助是难以实现的。

然而，Dragos的报告并未完全解决治理维度的问题，而这一维度恰恰使墨西哥成为特别脆弱的目标。Alma Keshavarz在2026年4月的书评《拉丁美洲的网络安全治理》中指出，墨西哥等国面临的共同障碍在于警察、司法、军队和情报机构“似乎习惯于庇护主义、客户主义、腐败和其他遗留的威权特征，这些特征使得民主化治理的尝试屡屡失败”，这“仍然是网络安全准备与发展的主要障碍”。水务基础设施的网络安全高度依赖市政治理水平，而“政府与工业界的协调仍未解决”、“监管与依赖之间的紧张关系持续存在”等现实，意味着蒙特雷攻击不是孤立事件，而是AI能力与持续治理失败的结合，这种趋势很可能会继续。