OpenAI 2025年10月报告里说的俄语恶意软件活动具体是啥？

2025年10月1日OpenAI披露，一个俄语操作者控制多个ChatGPT账户，利用模型协助开发远程访问木马、凭据窃取器和规避检测功能。模型拒绝直接生成恶意内容，但行为者获取shellcode转换、内存加载器等构建模块代码，并生成混淆和加密器模式代码。OpenAI已封禁相关账户。

威胁行为者用ChatGPT具体干了哪些技术活？

行为者将ChatGPT用于底层PE/Win32 API和DPAPI/AES GCM cookie处理、Chrome DevTools/CDP自动化等高技术任务，混合高复杂度和低复杂度请求，如批量密码生成和脚本化求职申请。操作者使用少量账户在多个对话中迭代相同代码，呈现持续开发模式。

OpenAI的模型有没有被用来直接执行恶意操作？

没有。OpenAI明确表示模型未被用于执行任何威胁行为者的工具和工作流，且无法独立验证平台外活动。模型拒绝了明显恶意且缺乏合法应用场景的请求，但行为者通过获取构建模块代码在平台外组装恶意工作流。

这个俄语团伙用了哪些规避检测的手段？

行为者利用ChatGPT生成混淆和“加密器”模式代码，包括插入填充指令和垃圾序列、剪贴板监控、简单数据外传辅助工具（如Telegram机器人上传器和归档发送脚本），以及UAC/SmartScreen/网络标记绕过技术。这些输出本身非恶意，但可被恶意利用。

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网络行动：俄语恶意软件工具开发活动分析

bingdada

八月 3, 2026213 次阅读约 5 分钟阅读

快速回答

2025年10月1日OpenAI安全报告披露，一个俄语操作者控制多个ChatGPT账户，利用模型原型设计并迭代恶意软件组件，包括RAT、凭据窃取器和规避检测功能。模型拒绝直接生成恶意内容，但行为者通过获取构建模块代码（如shellcode转换、内存加载器、浏览器凭据解析）组装恶意工作流，并生成混淆与加密器模式代码。OpenAI已封禁相关账户，其防护措施拒绝了明显恶意请求，模型输出未被用于执行任何威胁行为者工具。

核心要点

网络行动：俄语恶意软件工具开发活动分析

网络行动：俄语恶意软件工具开发活动分析

2025年10月1日，OpenAI发布了一份安全报告，披露了一起与俄语犯罪集团相关的恶意软件工具开发活动。该活动涉及多个ChatGPT账户，这些账户被用于协助开发和优化恶意软件，包括远程访问木马（RAT）、凭据窃取器以及规避检测的功能。

行为者分析

OpenAI已封禁了这些试图利用模型帮助开发和优化恶意软件的ChatGPT账户。这些账户似乎与俄语犯罪集团有关联，因为OpenAI观察到他们在Telegram频道中发布了相关活动证据。根据调查，OpenAI评估认为，该活动由一个俄语操作者管理，该操作者控制了多个账户，并利用代理和临时托管基础设施来隐藏其行踪。

行为模式

该威胁行为者主要使用多个ChatGPT账户来原型设计和排查技术组件，这些组件用于实现后渗透利用和凭据窃取——这正是此类威胁行为者的典型活动。模型拒绝了直接生成恶意内容的请求，因此操作者通常利用模型获取构建模块代码，例如： - 将编译后的可执行文件转换为shellcode

设计内存加载器
解析浏览器凭据随后，该威胁行为者可能将这些代码组装成恶意工作流。此外，该行为者还使用模型生成混淆和“加密器”模式的代码，例如插入填充指令和垃圾序列、剪贴板监控，以及简单的数据外传辅助工具（如Telegram机器人上传器和归档发送脚本）。这些输出本身并非恶意，除非被平台外的威胁行为者以恶意方式使用。

技术细节

该威胁行为者将ChatGPT用于高度技术性的任务，包括： - 底层PE/Win32 API和DPAPI/AES GCM cookie处理

Chrome DevTools/CDP自动化行为者混合了高复杂度和低复杂度的请求：许多提示需要深入的Windows平台知识和迭代调试，而其他提示则自动化了商品化任务（如批量密码生成和脚本化求职申请）。操作者使用了少量ChatGPT账户，并在多个对话中迭代相同的代码，这与持续开发而非偶尔测试的模式一致。

模型输出与影响

OpenAI的模型未被用于执行任何威胁行为者的工具和工作流，且OpenAI无法独立验证平台外的任何活动。该威胁行为者试图利用模型开发和优化攻击性工具及操作工作流，这些工具旨在实现： - 窃取凭据和加密资产

隐蔽执行代码
管理隐蔽基础设施具体而言，行为者使用ChatGPT生成并迭代了以下内容： - 内存执行和shellcode加载器的可用代码及部署指南
UAC/SmartScreen/网络标记绕过技术
浏览器凭据/cookie提取和应用绑定解密框架
LevelDB钱包解析和剪贴板劫持/替换工具（含数据外传）
远程访问（RAT）组件，包括视频和输入模拟 OpenAI的安全防护措施拒绝了明显恶意且缺乏合法应用场景的请求。以下活动示例可映射到LLM ATT&CK框架： | 活动 | LLM ATT&CK框架类别 | | --- | --- | | 将EXE转换为位置无关的shellcode；构建内存加载器（VirtualAlloc/WriteProcessMemory/远程线程）；加载器工具链的语言转换 | LLM优化的载荷制作 | | 插入混淆/加壳层、加密器以及可能旨在改变PE签名或隐藏载荷以规避AV/EDR的技术 | LLM增强的异常检测规避 | | 生成旨在提取/解密浏览器凭据和cookie、解析钱包LevelDB、监控或替换剪贴板内容，并通过Telegram等机器人渠道外传的脚本和程序代码 | LLM辅助的后渗透活动 | | 构建和优化C2和隧道基础设施，包括反向代理、SOCKS5/OpenVPN配置、远程桌面隧道，以及远程流媒体和输入模拟的调试/部署指南 | LLM引导的基础设施配置 |

应对措施

OpenAI已禁用与该活动相关的所有账户，并与行业合作伙伴共享了相关指标。OpenAI未发现任何证据表明访问其模型为这些行为者提供了他们无法从多个公开资源中获得的新的能力或方向。模型拒绝了直接利用和键盘记录器的请求。

结论

此案例突显了AI模型在网络安全领域被滥用的风险，同时也展示了平台安全防护措施在遏制恶意活动中的有效性。OpenAI将继续监控和应对此类威胁，以保护其平台和用户的安全。

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