新型AI安全威胁DDoS引关注：攻击者借企业自身智能体实现“隐形拒服”

近日，网络安全企业Infoblox发布深度安全研究，首次系统阐释了一种名为智能体拒绝服务攻击的新兴网络风险。与传统拒绝服务攻击不同，ADoS无需向目标注入海量流量，而是将企业自身部署的AI智能体转化为攻击载体，通过耗尽智能体资源、误导自动化决策、触发错误响应等方式，造成安全防御失效、业务系统降速甚至关键服务中断，且攻击过程极具隐蔽性。

一、核心本质：用防守方的自动化打防守方

研究明确指出，ADoS并非“搭载AI的DDoS”。传统DDoS通过流量洪泛直接压垮目标服务器或防火墙，而ADoS的攻击目标是企业的AI智能体本身、其依赖的底层基础设施，或是智能体负责保护的业务服务。其本质是让AI智能体产生过量请求、执行冗余动作或消耗算力资源，最终导致企业无法有效使用自身的AI自动化能力。

这类风险的触发并不一定需要攻击者介入：既可能是黑客刻意针对企业安全系统发起资源消耗攻击，也可能由失控、治理不完善的AI智能体自发引发故障。

二、风险近在眼前：智能体已覆盖企业八大核心链路

这一风险并非遥远的未来场景——当前AI智能体已经深度嵌入企业运营的全链路，覆盖八大核心业务与IT职能：

1、IT服务台：处理账号、设备与软件请求，影响账户、终端与身份系统

2、安全运营：告警分诊、研判与处置，影响SIEM、SOAR、EDR等全套安全体系

3、SRE与IT运维：故障诊断与修复，影响生产应用、算力与流量调度

4、云运营：资源交付与弹性扩缩，影响云账号、工作负载与成本预算

5、DevOps与工程：代码编写、测试与部署，影响代码仓库、CI/CD流水线与生产发布

6、知识与数据：问答查询与数据分析，影响文档、数据库与敏感业务数据

7、身份与访问：权限申请与策略执行，影响目录服务、单点登录与特权权限

8、网络运营：故障排查与配置变更，影响DNS、DHCP、IP地址管理与防火墙

智能体的权限越高、覆盖范围越广，一旦被操纵或失控，造成的影响就越大。

三、三类典型形态：从防御失效到次生灾害

Infoblox将ADoS的危害划分为三种核心形态：

1.安全防御失效型：让防守方自身成为目标

在AI赋能的安全运营中心（SOC）中，每一条告警都会触发一系列高成本的自动化调查流程。攻击者无需绕过防御体系，只需生成大量看似可疑、值得核查的安全事件，就能持续消耗系统的Token额度、API配额、沙箱算力、分析队列资源以及安全分析师的注意力。

这本质上是一种“经济战”：攻击者生成单个事件的成本极低，而防守方每深入一步调查，成本都会成倍上升。攻击的最终目的不是摧毁系统，而是让安全防御变得足够慢、足够贵、足够分心，从而让真实的入侵行为淹没在海量噪音中。除了流量式攻击，攻击者还可通过投毒AI依赖的知识库，让智能体输出看似可信但完全错误的调查结论，迫使分析师反复验证AI结果，进一步拖慢防御效率。

2.基础设施耗竭型：智能体活动本身引发故障

AI智能体的运行高度依赖DNS、API接口、云资源、网络链路等共享基础服务，这些依赖链路很容易被过载。例如SRE运维智能体陷入递归修复的死循环，或是一条精心构造的输入触发智能编排器调度数十个专业子智能体、每个子智能体又调用大量工具接口，都会快速耗尽底层资源。

这类攻击通常不会造成服务完全中断，而是表现为类似“电力褐飞”的状态：系统间歇性延迟、API被限流、云成本异常飙升，所有服务都变慢但没有彻底宕机，是最难排查和复盘的故障类型之一。

3.响应次生灾害型：修复动作比威胁本身危害更大

这是最特殊的一类风险——它甚至不需要存在恶意智能体就能发生。

为了对抗越来越快的自动化攻击，企业正不断赋予AI智能体更高的自主处置权限。但当智能体基于错误上下文做出判断时，自动执行的修复动作反而会造成更大损失。例如服务台智能体遇到大量登录失败工单时，误判为账号泄露而批量重置数千个账号密码，但真实原因其实是身份提供商的服务故障，每一次“修复”都在延长整体恢复时间。攻击者也可通过提示注入、篡改上下文等方式刻意制造这类混乱，让防守方的自动化响应本身成为攻击载荷。

值得注意的是，ADoS虽是一个新命名的风险类别，但背后的攻击技法已有成熟体系。MITREATLAS已将“AI服务拒绝”“智能体资源消耗型成本收割”“AI智能体工具调用滥用”等相关技术纳入收录，而当这些技术与掌握真实业务权限的企业级智能体结合时，就会形成实实在在的业务冲击。

四、四大特征放大风险，防御紧迫性凸显

研究强调，ADoS之所以比传统自动化风险更值得警惕，源于四个核心差异：

1、企业部署AI智能体的速度远快于资产盘点与治理的速度，大量“影子智能体”游离在监管之外；

2、智能体的执行效率远超人类，在人工读完一条告警的时间里，AI已经自主执行了数千次操作；

3、攻击成本极低，低成本的简单输入就能触发一整条高成本的推理、数据丰富与人工复核链路；

4、智能体具备运行时规划与跨域执行能力，单个事件可同时演变为安全、网络、云成本、合规等多领域问题，超出单一团队的责任边界，处置难度极大。