腾讯安全态势研究:2025年度云上网络攻击态势报告

1.1 年度“最受黑客青睐”的 CVE 漏洞 Top 10

深度洞察：

React Server Components 漏洞的“屠榜”现象值得深思。这个2025年新披露的漏洞，单枪匹马贡献了超过54%的成功入侵。这揭示了一个危险趋势：现代前端框架的服务端渲染能力，正在成为新的攻击面。 当开发者享受SSR带来的性能红利时，攻击者也在享受RCE带来的"入侵红利"。

老旧漏洞的"长尾效应"同样值得警惕。 数据显示，2019年甚至更早披露的漏洞至今仍被持续利用。漏洞一旦被武器化，就会长期存在于攻击者的工具库中，成为自动化扫描的"标配"——修复窗口不是几个月，而是永远。

1.2 漏洞新旧程度分析：新旧漏洞的"双杀"

下图展示的是被利用漏洞的CVE披露年份分布，反映攻击者对新旧漏洞的利用偏好。

深度洞察：

2025年新漏洞占据56%以上的入侵量，这是一个危险信号。 它意味着：

但同时，老旧漏洞的“长尾效应”同样不容忽视，2019年甚至更早披露的漏洞至今仍被持续利用，揭示了另一个问题：“僵尸资产”正在成为企业安全的最大盲区。这些系统可能早已被遗忘，但攻击者没有忘记它们。

攻击来源分析：谁在攻击你？

2.1 应重点关注的攻击源IP

深度洞察：

荷兰、波兰、芬兰的高排名更值得关注。 这些国家的VPS服务商是攻击者搭建C2基础设施的热门选择。

内网攻击占1.7%，这是横向移动的信号。 一旦攻击者突破边界，内网就是“自助餐厅”。

3.1 攻击目的分布

数据说明：为更清晰地洞察攻击者的核心动机，本章节聚焦于意图明确的攻击记录进行分析。

深度洞察：

挖矿攻击占据近六成，这是“后漏洞利用”时代的标志性特征。

为什么是挖矿？因为它是最稳定的变现方式：

33%的“验证”类攻击同样值得警惕。 这意味着攻击者在"踩点"——今天的验证，就是明天的入侵。

3.2 挖矿攻击深度分析

挖矿攻击是2025年云上最主要的威胁类型，占意图明确攻击的 58.1%。

挖矿攻击利用的主要漏洞：

深度洞察：

XXL-JOB的高排名揭示了一个被忽视的风险：任务调度系统。 这类系统通常：

Langflow的出现则预示着新的攻击趋势：AI工具链正在成为攻击目标。 随着企业大规模部署AI应用，这类漏洞的影响只会越来越大。

4.1 挖矿工具生态

深度洞察：

挖矿攻击的“平民化”趋势。开源挖矿工具（如 XMRig）和公开的漏洞利用代码大幅降低了攻击门槛。攻击者的逻辑很简单：

这意味着：

云原生环境面临定向威胁。我们观察到 Kinsing 等专门针对云原生环境的攻击工具，它们擅长：

5.1 月度攻击趋势

深度洞察：

12月的3177%增长不是异常，是“必然”。 这个数字背后是多重因素的叠加：

“平静”的月份也不平静。 7-11月看似攻击量较低（月均约12,000次），但每月上万次的成功入侵，意味着每天都有300-400次恶意命令在云上系统被实际执行。

5.2 星期分布

深度洞察：

攻击在工作日和周末分布相对均匀，这是自动化攻击的典型特征。攻击者不需要"上班"，脚本7x24小时运行。

周二的峰值可能与工作周期有关。周二是工作周的第二天，企业系统活跃度高，新部署的应用和服务较多，暴露面相应增加，为自动化扫描提供了更多目标。

6.1 常见攻击命令模式

黑吃黑：服务器沦为攻击者的“修罗场”

深度洞察：

pipe_chain（管道链）的高频使用揭示了攻击者的“反检测”意识。 通过管道将多个命令串联，可以：

rm_files和pkill_process的高频出现说明了一个有趣的现象：攻击者之间的“内卷”。 当一台服务器被多个攻击者盯上时，后来者会：

这是一场“矿工”之间的战争，而受害者的服务器就是战场。

6.2 下载基础设施

Top 6 恶意下载域名：

⚠️ 关于合法平台滥用的说明

下表中出现的github.com、gist.githubusercontent.com、raw.githubusercontent.com是合法的代码托管平台，被攻击者滥用来分发恶意载荷。这些域名本身不是恶意的，不建议直接封禁，应采用URL级别的精细过滤策略。

深度洞察：

攻击者正在大规模滥用合法平台。 GitHub、Gist这些“白名单”域名成为恶意载荷的“避风港”：

download.c3pool.org的高排名说明攻击者甚至不需要自建基础设施。直接从矿池官网下载挖矿程序，简单粗暴但有效。

7.1 高危IP地址 (部分)

以下IP在2025年度攻击中高频出现，建议加入黑名单：

103.43.8.198185.191.127.11013.229.128.172154.16.112.23295.214.55.47其它 （联系腾讯云安全团队，获取更全信息）

7.2 恶意域名 (部分)

以下域名用于恶意载荷分发，建议加入DNS黑名单：

ellison.stdownload.c3pool.orgrepositorylinux.xyzoceanic-node.suniggabin.net其它 （联系腾讯云安全团队，获取更全信息）

注意：gist.githubusercontent.com、github.com、raw.githubusercontent.com虽然被滥用，但不建议直接封禁，应采用更精细的URL级别过滤。

在过去的2025年，AI迎来了大爆发，大模型开始在各行各业中落地生根，构建AI-SPM（AI  Security Posture Management‌ 人工智能安全态势管理系统），持续监控和评估人工智能系统的安全风险变得尤为重要。

8.1 Top5 检测漏洞的AI组件

深度洞察：

8.2 Top5 漏洞的类型

8.3 攻击面持续扩张

攻击者对AI基础设施的兴趣呈现系统性扩张。被攻击的AI产品从年初的2款快速扩展至年末的12款，覆盖了从LLM编排平台到AI Agent框架的完整AI技术栈。

攻击者不再只盯着个别AI产品，而是系统性地扫描整个AI生态：

这份时间线展示了攻击目标的演进路径——从AI开发平台，到本地大模型，再到AI Agent框架，攻击者正在跟随AI技术的发展路径拓展攻击目标。

8.4 漏洞武器化速度惊人

Langflow CVE-2025-3248漏洞是2025年AI安全领域最具代表性的案例。该漏洞4月披露后经历数月小规模利用，10月完成武器化后迅速爆发——50个攻击源IP在当月发起超过9,000次自动化扫描，平均每个IP发起185次攻击。这种自动化漏洞利用模式意味着，任何暴露在公网的AI应用都可能在漏洞武器化后极短时间内遭受大规模扫描。

8.5 SSRF：AI应用的架构性弱点

已识别的AI攻击中，93.8%利用SSRF漏洞，这一比例远高于传统Web应用。原因在于AI应用的架构特性——需要调用外部LLM API、支持URL输入、提供代理功能——这些"便利功能"在攻击者眼中就是SSRF入口。攻击者可以利用AI应用作为跳板，访问云服务元数据、窃取API密钥、渗透内网。

8.6 AI算力成为挖矿目标

Ray分布式计算框架被入侵后，89%的后续攻击行为是加密货币挖矿。攻击者看中了AI基础设施的GPU/算力资源，将其作为"免费矿机"使用。这揭示了攻击者对AI基础设施的经济动机——不仅窃取数据和API密钥，还要榨取算力价值。

8.7 部分被攻击AI产品

其中AI Agent框架（Letta、AgentScope）在2025年下半年才进入攻击视野，预计2026年将成为重点目标。随着MCP（Model Context Protocol）协议普及，相关工具链也将成为新的攻击面。企业应立即盘点AI资产，建立快速漏洞响应机制，并对AI应用实施网络隔离和SSRF防护。

1. AI基础设施成为攻击者的新战场

攻击者不只盯着个别AI产品，而是系统性地扫描整个AI生态。

2.挖矿攻击的“工业化”

3.新漏洞的“闪电武器化”

4.僵尸资产的“定时炸弹”

5.攻击的“全自动化”

6.基础设施的“寄生化”

10.1 漏洞管理：与时间赛跑

传统建议：

前瞻性建议：从“补丁管理”升级到“攻击面管理”

10.2 入侵检测：从“特征检测”到“意图检测”

传统建议：

前瞻性建议：

10.3 访问控制：最小权限的“真正落地”

传统建议：

前瞻性建议：

10.4 应急响应：从“被动响应”到“主动狩猎”

传统建议：

前瞻性建议：

10.5 针对AI安全的特别建议

针对AI应用运维者：

针对AI应用开发者：

建议运维者与开发者共同部署腾讯云天御大模型安全网关：构建大模型场景的智能化安全中枢，提供全链路的安全防护和全维度流量管控。有效防御规模化部署中面临的提示词注入类攻击、MCPTool投毒、内容安全等核心风险，实现安全风险的集中可视与管控。