本周的报道描述了一种恶意软件，它会咨询一组大型语言模型来决定下一步行动，而不是遵循固定脚本。Help Net Security 和 Inc. 都报道了这种工具：查询多个模型，并利用其输出选择动作；The Hacker News 将同样的转变描述为 AI agent 正在改写横向移动的规则。另一份报告将 60 万张卡的窃取归因于攻击者使用 AI agent。
工程上的关键在于，决策循环现在位于植入体内部。恶意软件不再执行静态命令序列，而是将上下文提交给模型面板并选择步骤，这使其路径取决于所遇到的环境。对防御方而言，这使问题从特征签名转向行为：重要的是活动的形态——凭据访问、发现、异常进程谱系、出站模型调用——而不是已知的文件哈希。
从所提供的报道中仍不清楚的是：该面板如何编排、模型调用是远程还是本地，以及所报道的卡片窃取能在多大程度上可靠地归因于 agentic 工具。Behzat AI 将这些视为未决问
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