AI 智能体支付漏洞：两起攻击致 28 万美元损失

据 Woofun AI 消息，AI 智能体在自主执行任务时面临的支付安全风险正被企业严重低估。BeInCrypto 发布的《2026 年 AI 智能体支付状况报告》揭示了这一隐患：尽管超过 90% 的支付金额不足 1 美分，但基于 协议在 和 区块链上追踪的 640 万笔交易显示，企业正逐步授予 AI 智能体支出权限。

然而，这种自动化便利背后隐藏着巨大的资金流失风险，即便在人类设定的支出限额内，机器仍可能因恶意指令或信息篡改造成严重损失。

深层原因在于技术授权与所有者真实意图之间的结构性错位。 作为报告合作者指出，支付基础设施本身可能运行正常，但资金流向却可能完全偏离预期。在所评估的 19 种产品和工作流程中，仅有 14 种能在权限范围内正常运作。企业虽可通过预设预算和限制任务资金来实施管控，但这些文档化的措施并未证明能抵御实际攻击。

更关键的变量在于，资金所有者是否真的希望进行那笔特定支付。Woofun AI 整理数据显示，两起具体案例暴露了恶意指令的危险性：2026 年 5 月，攻击者通过摩斯电码向 Grok 发送消息，诱导其发布包含 服务信息的回复，Bankr 误将其视为支付请求并转出价值 175,000 美元的 token，尽管后续追回 80%，但仍造成损失；另一起事件中，攻击者入侵 控制面板输入恶意指令，直接导致 106,200 美元的 被转移。这两起案件扣除追回金额后，总损失达到 281,200 美元。

值得注意的是，预算设定仅能减少潜在损失规模，而无法控制资金去向。频繁的小额支付若缺乏监控，可能在无人察觉前累积成巨额支出。Zoomex 强调，用于购买数据的 AI 智能体不应自动获得转移企业资金库的权限。为保持控制权，Zoomex 公开了 MCP 连接功能，允许 AI 助手准备交易订单，但要求客户在提交前确认每一笔订单，并将请求与实际交易关联。

然而，研究仅记录了该流程，未测试其抗攻击能力。英国金融行为监管局在 10 月的报告中也指出，目前的人工审核往往流于形式，技术管控和持续监控才是关键。企业应从定义明确的任务开始，逐步扩大权限，并遵循最小权限原则，确保权限可轻易撤销。这是继传统网络安全之后，Web3 领域面临的新一轮信任危机，只有将技术限制与严格的人工审查结合，才能有效遏制 AI 智能体支付中的系统性风险。