LAMEHUG:利用动态 AI 生成命令的恶意软件 (AML.CS0044)
一句话通俗理解
APT28 的新玩具:命令由 LLM 动态生成——特征库追不上每台机器都不一样的恶意指令。
案例速览
| 维度 | 内容 |
|---|---|
| 案例类型 | 真实事件 |
| 发生时间 | 2025-06-03 |
| 攻击者 | APT28 |
| 受害目标 | Ukraine’s security and defense sector |
| 披露方 | CERT-UA |
事件经过
2025 年 7 月乌克兰安全部门披露 LAMEHUG——归因于俄属 APT28 的新型 AI 增强恶意软件:恶意命令由大模型动态生成,每台感染机器的命令形态都不同,规避静态特征检测;收集的数据经 SFTP/HTTP POST 外传至攻击者服务器。
运用的 ATLAS 技术
以下攻击链映射来自 MITRE ATLAS 官方数据(AML.CS0044 的
employs关系),按官方步骤编号排序;技术名称链接至本库对应技术文档,引用文字为官方对本次运用的描述。
S00
- 有效账户 (AML.T0012)
APT28 gained access to a compromised official email account.
S01
- 网络钓鱼 (AML.T0052)
APT28 sent a phishing email from the compromised account with an attachment containing malware.
S02
- 冒充 (AML.T0073)
The email impersonated a government ministry representative.
S03
- 伪装 (AML.T0074)
The attachment was called “Appendix.pdf.zip” which could confuse the recipient into thinking it was a legitimate PDF file.
S04
- 用户执行 (AML.T0011)
The attachment contained an executable file with a .pif extension, created using PyInstaller from Python source code which CERT-UA classified as LAMEHUG malware. Files with the .pif extension are executable on Windows.
S05
- 生成恶意命令 (AML.T0102)
The LAMEHUG malware abused the Qwen 2.5 Coder 32B Instruct model via its Hugging Face API to generate malicious commands from natural language prompts.
S06
- 来自本地系统的数据 (AML.T0037)
The LAMEHUG malware used the AI generated commands to collect system information (saved to
%PROGRAMDATA%\info\info.txt) and recursively searched Documents, Desktop, and Downloads to stage files for exfiltration.
S07
- 通过网络手段渗漏 (AML.T0025)
The LAMEHUG malware exfiltrated collected data to attacker controlled servers via SFTP or HTTP POST requests.
关联战术
- 初始访问 (AML.TA0004)
- 防御规避 (AML.TA0007)
- 执行 (AML.TA0005)
- AI 攻击适配 (AML.TA0001)
- 收集 (AML.TA0009)
- 数据渗漏 (AML.TA0010)
参考资料
以下为 MITRE ATLAS 官方案例收录的参考来源:
版本: ATLAS 2026.09 | 更新: 2026-10-24 | 模板: ATLAS 案例研究 v1.0