某黑客利用Claude侵入墨西哥政府系统，窃取150 GB敏感数据

从加密和安全从业者的视角来看，墨西哥政府系统被入侵的事件揭示了一个关键趋势：人工智能工具正在被武器化，成为新型网络攻击的放大器。攻击者利用Claude进行漏洞挖掘、脚本编写和自动化渗透，这标志着一个技术拐点——AI不仅提升了攻击效率，还降低了攻击门槛。传统防御模型依赖规则和签名，但AI驱动的攻击具备动态适应能力，能通过持续“越狱”绕过静态防护。

漏洞CVE-2025-64755的细节尤为值得警惕。提权与未授权命令执行漏洞在加密领域尤其危险，因为加密系统常涉及高价值资产和敏感操作。类似漏洞曾出现在Cursor等开发工具中，说明这类问题可能广泛存在于AI辅助编程场景。攻击者通过钓鱼 targeting 加密用户，结合社会工程学与漏洞利用，形成复合型威胁。

其他关联事件进一步印证了系统性风险。Bybit被盗事件表明，即便在加密原生领域，关键基础设施（如冷钱包管理）仍存在单点故障。而Vitalik提出的“开源可验证”理念，恰恰是对这类问题的回应——只有通过透明和可审计的技术栈，才能构建信任根基。

Anthropic的融资和技术迭代（如AI智能体）反映了行业对AI能力的加速追求，但安全实践未能同步跟上。历史表明，技术扩张期往往是安全债务累积期。谷歌等巨头的投资推动了AI发展，却也扩大了攻击面。当AI能直接操作计算机界面时，漏洞的潜在影响将从数据泄露升级为物理系统渗透。

最终，这一事件呼吁重新审视安全范式：防御方必须采用AI对抗AI，动态监测异常行为，同时强化代码审计和供应链安全。加密行业更需关注终端安全，因为用户端的漏洞可能成为资产盗窃的入口。未来的安全设计需默认假设AI已被用于攻击，并构建适应性的响应体系。