快手事件背后暗藏全球黑客打击 | 新增攻击面
上周，快手遭遇黑灰产攻击。这不是一次普通的攻击，据相关情报分析，攻击者并没有表现出明显勒索变现的利益诉求，角度是奔着“爆炸”去的，目的非常直接，就是要制造舆论震动。
一、攻击流程
A[大量账号] –> B[设备指纹对抗: 模拟器/Magisk隐藏特征]
B –> C[行为模拟: 正常养号/刷视频，骗取快手允许直播且稍后进行人脸认证的空窗期后大批量开播]
C –> D[对抗样本: 画面噪音绕过AI]
D –> E[分布式推流: 获取token模拟硬件设备推流]
F –> G[封禁通道ddos: 封禁通道在公网被大量ddos]
二、案例分析
（一）大量账号来源
1.账号泄露
2023年底至2025年底，全球大批量网站持续性被鱼叉式攻击。获取到了账号密码，并有人将此做成密码集成库，无法管制。经排查通过信息搜集获取账号密码，也就是说，现依旧存在快手账号密码被泄露重大风险隐患。
假设要攻破一个网站，通过此方式只要想，并在范围内，几分钟内可直击系统后台。但现在打破这个假设已经可实现。全球金融、学校、集团、工业、电网……已经覆盖所有行业单位，如下图：
2.批量注册
通过接码平台注册僵尸号，同时伪造设备指纹与IP规避前期风控，经过AI赋能，形成注册脚本，达成批量化目的。
3.批量收购
平台间的已注册账号购买并不少见。
（二）批量开播工具
如今在市面上，相关灰产已经制作出成品工具。
（三）风控失效
黑灰产团队分工明确，紧密配合，有专人针对投诉通道被恶意覆盖混淆，可能有大量的无效投诉，同时对封禁接口和风控底座进行Ddos，加之算力平台资源有限，进而导致风控体系失效。
（四）紧急关闭
应急响应时间较长，为什么从攻击爆发到全面关停直播耗时约2小时？可能有如下几个原因：
1.没有类似的应急演练（大规模攻击及多部门协调情况）或者说针对性的事件应急机制，协调配合不灵活；
2.平台间不良内容时有发生，在管理后台会进行人工审核，出现初期研判人员并没有认为是攻击；
3.业务优先于安全，可能是想不关停的情况下处理掉安全问题；
4.公司方面没有第一时间下达阻断关闭决策。
三、应对与不足
快手第一时间启动应急预案，向公安机关报警，关停直播功能，避免事态进一步恶化，后续逐步恢复服务并发布公告说明情况。其中暴露问题如下：
1.自动化响应能力不足。人工封禁难以应对大规模自动化攻击。
2.应急响应滞后。从违规内容出现到启动熔断措施耗时较长，未能在攻击初期（前30分钟黄金窗口）遏制扩散，导致违规内容在平台形成传播链条，引发用户恐慌和舆论发酵。
3.熔断机制单一。缺乏分级熔断设计，仅能采取“一刀切”全量关停直播的极端措施，未针对攻击范围（如特定地区、特定账号类型）精准管控，导致大量合规用户正常直播需求受影响，损害用户体验。
4.接口暴露公网。平台核心封禁接口通过nginx反代直接部署在公网环境，未纳入内网防护体系，导致黑灰产可直接扫描探测该接口，绕过多层防护直接发起攻击。
疑问：其他平台是否存在此情况？
并非是只有快手出现此情况，其他平台也具有这种攻击，但是封禁得快，通过算法外加人工处置，响应速度及时未造成舆论。
四、企业端防御建议
1.完善分级应急预案。划定不同级别下的处置红线，避免一刀切关停；建立应急指挥中心常态化机制，提前明确技术、法务、公关等部门权责，确保事件发生后15分钟内完成团队集结。
2.明确安全负责人权限。赋予安全团队在紧急情况下的快速处置权，避免多层审批导致的响应滞后；同时建立权限追溯机制，确保应急操作全程可审计。
3.构建快速恢复机制。应急处置后“账号等级、地域分布、内容类型分批次恢复服务，同步通过算法监测恢复后的流量异常；提前储备备用推流接口，核心接口故障时可快速切换，降低服务中断时长。
4.风控系统升级扩容。针对规模化攻击场景，扩容风控服务器集群和算力资源，确保同时承载账号的实时检测；建立量化风控指标体系，明确指标阈值。
5.强化漏洞全生命周期管理。警惕多个低危漏洞组合形成的大规模攻击。
6.加强账号归属管理。推行“实名+实人+设备三绑定”机制，通过人脸动态验证、设备指纹唯一性校验等方式，杜绝批量注册僵尸号。
7.时间校验账号。未使用超出三个月自动封禁账号密码强制性更改,实现密码生命周期。
五、黑灰产AI技术与应用
（一）未来开展的AI攻击场景
未来，黑灰产的AI化将向自动化和自适应攻击演进。利用大语言模型，黑产可以高效并且批量生成极具迷惑性的钓鱼文案或诈骗话术，内容逻辑严密、无语法错误，甚至能根据目标的社交媒体画像进行个性化定制，实现精准且规模化的攻击。
更复杂的是，未来的攻击脚本可能会具备自我进化的能力，agent会实时根据防御方的防护策略寻找新的突破口，比如自动调整请求频率、变换指纹特征或模拟更真实的人类操作轨迹。
（二）两个案例说明
案例一 绕某云WAF
（1）某OA接口存在漏洞。
http://127.0.0.1/uri/XXXXXWebService
（2）测试发包POC405拦截。
（3）询问AI，有什么常见的soap文件（XML格式）读取绕过方式。
（4）结合AI提示，采用其他进制编码的形式绕过。
（5）针对不同漏洞，遇到其他WAF时，也是差不多思路，聚焦漏洞核心即可，比如雷池。
案例二 MCP接入
流程图：
（1）此处使用python编写mcp服务：
（2）在AI中导入脚本接入mcp服务：
（3）用户输入指令时，AI会自动调用mcp工具。
不需要明确指出调用工具，AI会自动选择需要的mcp服务，下方例图是为了演示效果故意输入调用工具的命令。
（4）AI自动调用所需mcp服务。
Mcp服务获取网页内容后返回给AI进行分析。
（5）AI进行总结输出。
六、黑灰产治理
如今黑灰产技术手段不断进步，借助秒拨IP、住宅代理IP等工业化基建，将攻击流量混入正常用户中，难以精准识别，例如：一个异常请求可能真的来自一名使用了代理或公共Wi-Fi的真实用户，并非黑产IP。
与此同时黑灰产治理也需要转变逻辑。从单纯技术封禁（如封 IP、账号），转为成本博弈，不再追求100% 拦截，而是抬高黑产攻击成本，当获利成本超过预期收益时，攻击自然会消退。还需要对防御架构升级，从单点识别变为全链路风险评估，深入到流量层分析JA3/JA4指纹，在设备层检测传感器数据的物理随机性。同时针对那些身份模糊、无法立刻断定性质的行为，继续监控下一步行为，对中高风险行为增加验证难度（人脸识别、复杂验证码、工作量证明），微小影响正常用户，却大幅增加黑产的服务器和人工成本。
2025年，黑灰产治理不再是单纯的技术赛跑，而是一场主动防御战。通过不断给攻击链路增加成本环节，可以在系统面对未知的灰色流量时，既能保护正常用户的体验，又能让职业化的黑产团伙在持续的博弈中因利润转负而主动撤退，实现用户体验与安全防护的平衡。
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