使用者借助 AI 竊取資料，再利用服務商權限攻擊客戶

Anthropic 記載，多組疑似與 ShinyHunters 犯罪活動有關的 Claude 使用者，讓 AI 協助分析受害系統、撰寫資料匯出程式，並整理取得的資料。這些人利用從服務商竊得的存取權限，進一步攻擊服務商的客戶。（PDF 第12–14頁）

本篇重點

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AI 協助分析陌生系統與撰寫匯出工具

這些使用者尋找密碼、登入資料或服務金鑰，取得有效權限後，再讓 Claude 分析系統、編寫程式與整理結果。Claude 處理其中許多技術工作，使用者設定任務並利用取得的權限。（第12–14頁）

這種分工把理解系統、修改程式與整理資料接在一起。Anthropic 記載，一項事件中，使用者從服務商取得約200個下游客戶組織的資料；另一項事件則竊取了數千個下游客戶組織的資料。報告沒有提供完整名單，無法確認這些客戶是否重複。（第13–14頁）

一項科技供應商事件涉及超過1 TB 資料，包括身分與付款卡紀錄，部分材料被放到公開網站施壓。這些使用者也偷取受害環境中的 AI 服務金鑰，重用受害者的資源攻擊其他組織。（第13–15頁）

這些金鑰來自 Anthropic 客戶的環境，報告明說 Anthropic 自己的系統未被攻破。報告記載的是實際竊取與公開施壓；勒索者要求的金額，也不能當成實際收到的款項。Anthropic 對這些使用者與 ShinyHunters 的關聯，仍只評估為「疑似」。（第12–15頁）

編者觀點 · 案例類比

以下是編者的案例類比。如果攻擊者取得台灣組織所用服務商的權限，也可能讓 AI 接續分析客戶系統、修改程式及整理竊得的資料。因此，組織評估資料風險時，也需要考慮服務商遭入侵後，哪些客戶資料與系統可能連帶暴露。

Anthropic 同時是本報告作者與 Claude 的商業供應商。

Anthropic，Detecting and countering misuse of AI: September 2026，PDF 檔案頁序11–24。主要事件見第12–14頁，圖表呈現不同工作流程，不代表每次入侵都完整走過全部步驟。

ShinyHunters 關聯保留來源的「疑似」；使用者自稱的其他成果未當作確認事實。安裝檔數、被攻擊服務商數與其客戶數不同，未合併計算。本文依所附報告整理，未獨立驗證犯罪關係、資料內容或付款結果。

編輯修訂：2026-10-10。