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安全/黑客

同時關聯該項目與事件的快訊

CertiK:5月加密平臺攻擊損失降至6830萬美元,環比下降近90%

CertiK 數據顯示,5 月加密平臺攻擊損失降至 6830 萬美元,較 4 月的 6.5 億美元下降近 90%。5 月成爲 2026 年第三個損失低於 1 億美元的月份。其中約 260 萬美元來自釣魚攻擊,約 940 萬美元被盜資金已被追回或返還。5 月最大單筆損失來自 Verus Protocol 跨鏈橋攻擊,被盜 1150 萬美元;THORChain 排名第二,被盜 1010 萬美元。代碼漏洞是損失最高的攻擊類型,約 4500 萬美元,佔 66%;錢包或私鑰泄露導致 1370 萬美元損失。跨鏈橋是主要攻擊目標,損失 2860 萬美元,佔 42%。(Cointelegraph)

OpenAI發佈前沿治理框架

OpenAI 發佈前沿治理框架(Frontier Governance Framework),系統闡述其 AI 安全與治理實踐如何對接《加州前沿 AI 透明法案》及歐盟《通用 AI 行爲準則》等新興監管要求。該框架基於 OpenAI 現有 Preparedness Framework,重點覆蓋網絡攻擊、CBRN 風險、有害操縱、失控風險、模型報告、安全事件響應及外部專家審查等領域,並表示將隨着模型能力與監管環境變化持續更新。

GitHub更新安全事件調查:員工遭遇惡意VS Code插件攻擊,約3800個內部存儲庫被竊取

GitHub 在 X 平臺發文表示,GitHub 針對其內部存儲庫遭遇未經授權訪問的事件分享了更多調查細節。昨日 GitHub 檢測並控制了一起涉及惡意 VS Code 插件的員工設備受攻擊事件。GitHub 已移除該惡意插件版本,隔離了端點並立即展開事件響應。目前評估顯示,該活動僅涉及 GitHub 內部存儲庫的竊取。攻擊者目前聲稱的約 3800 個存儲庫與 GitHub 迄今爲止的調查方向一致。GitHub 已迅速採取行動降低風險,昨日及夜間已輪換關鍵密鑰,並優先處理影響最大的憑證。GitHub 將繼續分析日誌、驗證密鑰輪換並監控後續活動,調查完成後將發佈更完整的報告。

Grafana 披露遭遇 GitHub 環境安全事件,黑客竊取代碼庫並實施勒索

開源數據可視化工具 Grafana在 X 平臺發文表示,近期發現一名未經授權的攻擊者獲取了可訪問 Grafana Labs GitHub 環境的 Token,並藉此下載代碼庫。經調查確認,此次事件未涉及客戶數據或個人信息泄露,也沒有發現客戶系統或業務運營受到影響,事件發生後已立即啓動取證分析,並認爲已定位憑證泄露源頭,目同時已部署額外安全措施以加強環境防護。 此外,Grafana 披露攻擊者曾試圖通過勒索方式要求支付贖金以阻止代碼庫被公開,但公司最終決定拒絕支付贖金,待調查結束後將公佈更多事件覆盤信息。

黑客在 Mistral AI 軟件包中植入惡意代碼

據 Decrypt 報道,微軟威脅情報部門披露,攻擊者將惡意代碼植入通過 PyPI 平臺分發的 Mistral AI 軟件包。該惡意代碼在開發者於 Linux 系統使用時自動運行,下載名爲 transformers.pyz 的惡意文件並在後臺執行,文件名刻意模仿廣泛使用的 Hugging Face Transformers 庫以混淆視聽。 微軟指出,該惡意軟件主要竊取開發者登錄憑證和訪問令牌,並會避開俄語系統,部分代碼可隨機刪除位於以色列或伊朗的設備文件。此次攻擊與 9 月啓動的"Shai-Hulud"供應鏈攻擊活動相關。Mistral 回應稱,調查顯示攻擊源於被入侵的開發者設備,公司基礎設施未被攻破。

Coinbase內部工具Mux揭示AI編碼範式轉變,工程師從“寫代碼者”轉向“多智能體編排者”

加密交易平臺 Coinbase 在一篇技術分享中披露,其內部多智能體開發工具“Mux”正在重塑軟件工程工作流,使工程師角色從傳統的代碼實現者轉向 AI 智能體的任務編排者。隨着 Cursor、Copilot、OpenCode 及 Claude Code 等 AI 編程工具在內部全面普及,代碼生成效率顯著提升,但開發流程仍長期停留在“單任務、單分支、順序執行”的傳統模式,形成新的協同瓶頸。Mux 正是在這一背景下誕生的內部工具。該系統通過爲每個 AI 智能體分配獨立 git worktree、分支與終端環境,實現多任務並行開發與無衝突協作,使工程師能夠同時指揮多個智能體處理 API 開發、測試編寫、漏洞修復及代碼重構等任務。數據顯示,截至 2026 年 4 月,Mux 已在 Coinbase 內部覆蓋 600+用戶(含工程師、產品與設計人員),其中 335 人保持活躍使用,197 人爲高頻用戶,共推動在 461 個代碼倉庫、10 個組織中完成超過 5,000 個 PR 合併。使用 Mux 的工程師平均 PR 合併數量達到 39.6,是基線水平 11.4 的約 3.5 倍。Coinbase 表示,Mux 的成功依賴於其內部基礎設施能力,包括 LLM Gateway、安全模型接入以及代碼流部署系統,使多智能體工具能夠深度嵌入真實開發流程,這一趨勢標誌着軟件工程範式正在發生結構性變化:在 AI 降低代碼生成成本後,工程師核心價值正從“實現能力”轉向“問題定義與智能體編排能力”。

Bybit 披露針對搜索 Claude Code 的 macOS 惡意軟件攻擊活動

Bybit 安全運營中心發現一項針對搜索 AI 開發工具 Claude Code 的 macOS 用戶的多階段惡意軟件攻擊活動。 攻擊者通過搜索引擎優化投毒將惡意域名推至 Google 搜索結果前列,並誘導用戶進入仿冒安裝頁面,進而竊取瀏覽器憑據、 macOS 鑰匙串、 Telegram 會話、 VPN 配置及加密錢包信息。 Bybit 表示,該惡意軟件還可通過後門程序建立持久化訪問,並嘗試針對超過 250 個瀏覽器錢包擴展及多個桌面錢包應用。此次惡意基礎設施於 3 月 12 日被識別,相關分析、緩解和檢測措施已於當日完成。