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报告概述

本报告是绿盟科技创新研究院发布的第九期云上数据泄露简报，聚焦2025年11-12月期间的全球云上数据泄露事件。报告精选10起典型案例，从事件回顾、技术分析、攻击路径还原等角度进行深入解读，并引用MITRE ATT&CK模型对攻击手法进行归类说明，帮助读者理解当前云上数据安全的整体态势与最新威胁特征，为安全防御提供参考。

报告的核心结论

AI安全风险与云基础设施攻击面深度融合

攻击者不再局限于对AI模型的直接对话攻击，而是利用SSRF等漏洞将AI模型作为跳板，直接刺探云环境元数据；同时零点击漏洞与间接提示注入的出现，标志着AI时代的社会工程学攻击正变得更加隐蔽和自动化。本期案例中有4起与大模型及AI应用漏洞直接相关。

开发运维环境下的凭证管理失控仍是重灾区

从Docker Hub到npm组件，硬编码密钥与供应链投毒事件频发。攻击者通过劫持合法软件包、扫描公共镜像仓库等方式窃取大量云凭证、API密钥和Git令牌。本期有3起事件涉及核心凭证丢失与供应链投毒，暴露了企业在云原生资产管理上的巨大盲区。

基础Web应用类攻击与系统入侵并列成为首要数据泄露原因

本期事件中，基础Web应用类攻击与系统入侵各占30%，合计占比60%。攻击者利用未授权访问、远程代码执行等漏洞，从外部探测到内部权限获取，实现完整杀伤链。典型案例包括React2Shell、Oracle EBS 0day漏洞等。

零点击漏洞与间接提示注入使社工攻击更隐蔽

攻击者利用AI平台对文档内容的信任，通过隐藏指令实现零点击数据窃取，用户无需下载文件或点击链接即可中招。受害者浏览器在渲染AI回复时自动发送请求，导致敏感数据外泄，此类攻击难以被传统安全工具阻断。

报告回答的关键问题

2025年云上数据泄露的主要趋势是什么？

报告指出AI安全风险与云基础设施攻击面深度融合、开发运维环境凭证管理失控、基础Web应用类攻击与系统入侵并列首要原因、以及零点击漏洞和间接提示注入的出现是主要趋势。攻击手段更加多样化，供应链攻击和社工攻击日益隐蔽。

为什么AI模型会成为新的攻击面？

AI模型在云环境中运行，其推理接口、训练数据、模型权重等成为新的敏感资产。攻击者利用SSRF、提示注入等技术，通过AI应用作为跳板访问云元数据服务，或通过间接提示注入控制AI行为，从而窃取云端凭证和敏感数据。

如何防范供应链攻击导致的凭证泄露？

报告建议实施全链路凭证扫描，在CI/CD流水线中集成自动化检测工具，对Docker镜像和npm包进行硬编码密钥检查；锁定依赖版本并进行完整性校验；建立私有制品库代理公网组件；同时采用最小权限原则和临时凭证，降低泄露后的影响。

什么是零点击漏洞，如何防御？

零点击漏洞指受害者无需任何交互（如点击链接或下载文件）即可被攻击。例如Google GeminiJack漏洞，攻击者通过共享含隐藏指令的文档，当用户正常使用AI总结文档时，AI执行恶意指令并生成带<img>标签的回复，浏览器自动加载图片导致数据外泄。防御措施包括数据源隔离与清洗、关键操作引入人工确认等。

报告中的代表性数据

10456

DockerHub公开镜像泄露敏感密钥数量

2025年11月，网络安全公司Flare对DockerHub进行系统性扫描发现，共有10456个公开镜像泄露了至少一项敏感密钥，涉及AI模型访问令牌、云平台密钥等，影响101家企业。

40%

易受React2Shell漏洞影响的云环境比例

2025年12月，云安全厂商Wiz的数据显示，大约40%的云环境可能包含易受React2Shell（CVE-2025-55182）影响的React或Next.js实例，该漏洞可导致预认证远程代码执行。

65%

福布斯AI50公司中核心凭证泄露占比

2025年11月，Wiz研究披露，福布斯AI50榜单上约65%的顶尖私营人工智能公司在GitHub上泄露了核心AI平台凭证数据，包括API密钥和访问令牌。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 事件解读：10起典型案例的详细回顾、技术分析及攻击路径还原，涵盖AI初创企业凭证泄露、React2Shell漏洞利用、SaaS供应链攻击、npm投毒、DockerHub密钥泄露、ChatGPT SSRF漏洞、MongoBleed内存泄露、Oracle EBS 0day勒索、Google GeminiJack零点击攻击、vLex VincentAI提示注入等。
  • 攻击技术映射：每个事件均使用VERIZON事件分类和MITRE ATT&CK框架进行技术分解，列出利用的技术、子技术及具体方式，帮助安全人员理解攻击手法的战术层面。
  • 安全建议：针对社工类及系统入侵、丢失和被窃取的凭证两类风险，提出具体防御措施，包括构建防SSRF的AI网络隔离区、强化漏洞全生命周期管理、防御间接提示注入、实施全链路凭证扫描、严格软件供应链管控等。
  • 总结与展望：回顾2025年云安全挑战，预测2026年AI与云计算深度融合将导致新兴开源AI组件引入更多风险，报告将聚焦云上AI组件的数据安全。
  • 参考文献：列出本报告引用的相关报告和链接，包括《2023公有云安全风险分析报告》、《2024上半年全球云数据泄露风险分析报告》及前八期简报。

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