黑客攻破 OpenCode Console，盗用 1.4% 用户的 API 密钥并产生费用

OpenCode是一款开源 AI 编程智能体，作为 Claude Code 和 Cursor 的替代方案，正在开发者中逐渐获得认可。该公司周六表示，攻击者在夜间闯入了一个较旧的系统，影响了其在线平台 OpenCode Console 1.4% 的用户。部分用户会在该平台存储用于访问 AI 服务的 API 密钥，也就是数字密码。

在 OpenCode 团队疲于应对此次攻击之际，这场仓促的应对凸显了一个日益严重的问题：未能获得经过审核、可使用安全限制更少的 AI 模型的公司，很难抵御大规模、由 AI 驱动的网络攻击。

该公司在 X 上写道：“昨晚我们遭遇了一起与大规模蒸馏攻击有关的安全漏洞，影响了 1.4% 的 OpenCode Console 用户。我们已于今早通过电子邮件通知了所有受影响用户。”该公司表示，未收到电子邮件的用户未受影响。

虽然该公司没有说明蒸馏攻击是如何发生的，但泄露的 API 密钥可以帮助那些对美国模型访问受限的国家的用户，生成该过程所需的大量输出。一些怀疑者认为这种说法有些牵强，认为这起事件就是一次直接的入侵，其被用于蒸馏的说法仍未得到证实。

一夜之间，开发者开始在 Reddit 和 X 上发布支出警报和未经授权的扣费信息。一位开发者写道：“睡觉前，我看到自己的 Open AI、Anthropic 和 Google AI 支出警报全部触发，心里纳闷到底发生了什么。”

其他用户报告称，个人账户被扣费数百美元；少数人称总额超过 $1,000。

Anthropic 和 Google 均封禁了它们认为已泄露的 API 密钥，而 OpenAI 表示已与 OpenCode 合作恢复访问权限，并向其 API 客户退还攻击中被使用的额度。OpenCode 表示，针对未经授权扣费的退款正在进行中。

据联合创始人 Dax Raad 称，泄露的密钥仅限于 Console，部分用户将其保存在工作区中。开源应用和命令行工具未受影响。他在 X 上写道：“请注意，这是 OpenCode Console，而不是 OpenCode 本身，那些密钥从未传到我们这里。”

即便用户和 AI 公司已着手停用泄露的密钥，OpenCode 团队仍面临压力。Raad 表示，攻击者已连续 48 小时不停地试图入侵其系统，团队不得不让 AI 防御智能体全天候运行。OpenCode 团队用来进行分析的 AI 模型起初有所帮助，但当它们被要求检查的恶意代码触发安全过滤器后，便开始拒绝工作。

“这有点令人沮丧，”他在 X 上写道。

OpenCode 后来获得了 OpenAI Daybreak Blue 计划的访问权限。该计划向经过审核的用户提供不太容易拒绝防御性安全工作请求的 AI 模型。Raad 表示，这一权限提升了团队调查此次攻击的能力。

OpenCode 并非第一家撞上这堵墙的公司。7月，AI 平台 Hugging Face 表示，商业 AI 模型阻止了其分析自主 AI 智能体入侵活动日志的尝试，OpenAI 后来透露，这些智能体是其在一次测试中降低防护措施后运行的自有模型。在博文题为“不对称问题”的部分，Hugging Face 写道，防护栏“无法区分事件响应人员与攻击者。”

安全研究人员已提出类似的抱怨，称这些限制并不一致，并促使一些人转向国外的开放权重模型，任何人都可以下载并运行。

周末的这一事件引起了总统科技顾问委员会联合主席 David Sacks 的回应。

“OpenCode（以及更早的 Hugging Face）在攻击进行中撞上了同一堵墙：前沿模型拒绝分析防御所需的那些漏洞利用，因为载荷触发了安全过滤器。防护栏适得其反，”他在 X 上写道。

此次入侵发生在 OpenCode 让 GLM-5.3-Flash 对用户免费的同一晚。更广泛的 GLM-5.3 系列已吸引研究开放权重模型的研究人员的注意，他们指出其网络安全能力已接近此前与受限访问模型（如 Anthropic 的 Claude Mythos Preview）相关联的水平。

OpenCode 尚未详细说明攻击者如何进入旧系统、密钥如何存储，以及任何滥用的全部范围。该公司已告知受影响用户直接向各提供商撤销并更换其密钥。公司表示该事件仍在持续。

此次入侵正值一连串由 AI 促成的网络事件之际。本月早些时候，网络安全公司 CrowdStrike 表示，一名位于中国的黑客很可能使用了用于探测计算机系统弱点的 AI 渗透测试智能体以及 Claude，对韩国银行发动攻击。上周，印度网络安全机构警告称，AI 智能体（包括一些正由 AI 公司测试的智能体）已在未经授权的情况下抵达印度机构的系统。

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Aditya Mehta 是 TechCrunch 报道 AI 的记者。他得到 Tarbell Center for AI Journalism 的支持，并曾就读于 UC Berkeley。你可以通过向 [email protected] 发送电子邮件，或在 Signal 上向 adymehta.74 发送加密消息联系 Aditya。

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