根據區塊鏈分析公司Chainalysis的最新報告，惡意行為者正日益利用公共區塊鏈來存放惡意軟體指令，而不受限的開源人工智慧模型問世後更加速了這一趨勢。

該公司發現，寫入區塊鏈的有害指令在不到一年內增加約440%，每日惡意鏈上寫入次數從2.06上升至11.1。這種活動反映出區塊鏈的用途正在擴大，不僅作為轉移數位資產的系統，更被用作與受感染裝置通訊的基礎設施。

Chainalysis將這種技術稱為區塊鏈死投（blockchain dead drops，BDDs），即攻擊者將惡意軟體酬載、指令或命令資訊嵌入區塊鏈交易或智慧型合約中，受感染的裝置可在需要時取回這些內容。對攻擊者而言，最主要的優勢在於持久性：即使在網域、伺服器和線上儲存庫被關閉後，公共區塊鏈仍能讓惡意命令基礎設施保持可存取狀態。

多數活動與北韓和伊朗有關

Chainalysis表示，與北韓和伊朗相關聯的國家級行動者佔了近期區塊鏈惡意軟體活動的大部分。此發展標誌著區塊鏈技術的角色擴展，可透過為指揮控制資訊提供具韌性的存放位置來支援網路攻擊行動。

傳統惡意軟體攻擊行動通常依賴集中式伺服器向受感染電腦發送指令。這些伺服器可能被安全團隊和主管機關識別、查扣、封鎖或離線。公共區塊鏈則帶來不同的挑戰，因為記錄在鏈上的資訊可長期保持可用狀態，且分散於各網路之中，而非依賴單一託管服務提供商。

這種技術本身並不新穎。Chainalysis將此概念追溯至2013年，時Necurs殭屍網路的一個變種利用Bitcoin衍生的區塊鏈Namecoin來儲存網域資訊。此方法後來擴展至相容於Ethereum虛擬機（EVM）的網路。2023年，透過一種稱為EtherHiding的方法，該技術變得更加引人注目，其利用區塊鏈基礎設施來隱藏惡意內容。安全研究人員隨後將這種方法與北韓的活動聯繫起來，包括涉及假面試的攻擊行動。

AI降低技術門檻

Chainalysis將2025年中期確定為區塊鏈死投增長的重要轉折點。該公司將此加速趨勢部分歸因於強大的中國開放權重AI模型的可用性，這些模型能夠在不受較嚴格管制系統限制的情況下生成惡意程式碼。

在這類模型廣泛可用之前，部署基於區塊鏈的惡意軟體基礎設施需要更高的技術專業知識。報告指出，AI輔助程式碼生成降低了這一門檻，使更多行動者能夠開發或修改惡意軟體，並將其與基於區塊鏈的通訊機制整合。

因此，關鍵變化不僅在於惡意軟體能力的提升，更在於能夠抵禦傳統打擊行動的基礎設施變得更容易建立和部署。

此發展也說明了最初與加密貨幣網路相關的技術如何影響更廣泛的網路安全生態系統。公共帳本、智慧型合約和去中心化基礎設施可以為合法應用程式提供持久性和可用性，但同樣的特性也可能被威脅行為者利用。

活動範圍已超越區塊鏈網路

影響已不再侷限於區塊鏈使用者或加密貨幣相關系統。Netskope的研究人員報告指出，ChainDrop供應鏈攻擊在2026年8月波及超過440個npm套件，凸顯了基於區塊鏈的惡意軟體技術如何與主流軟體開發基礎設施產生交集。

對企業而言，這種轉變使識別和破壞指揮控制系統的傳統方法更加複雜。當指令儲存在公共帳本上時，封鎖惡意網域或移除受感染伺服器可能並不足以應對。防禦者可能還需要檢視受感染系統如何從區塊鏈網路取回資料，同時將此類活動與使用去中心化基礎設施的合法應用程式區分開來。

對網路安全團隊而言，這一趨勢提高了除了傳統網域、伺服器和軟體儲存庫之外，同時監控區塊鏈交易、智慧型合約和其他去中心化基礎設施的重要性。監控的有效性將取決於能否偵測惡意使用，而不將所有與區塊鏈相關的活動都視為敵對行為。

這些發現凸顯了生成式AI與去中心化技術結合所帶來的更廣泛挑戰。AI可以降低建構惡意工具所需的專業知識，而區塊鏈則可為發送指令提供持久性基礎設施，這種組合可能使某些網路攻擊行動更難被破壞。