网络安全公司Safety披露，一款由AI生成、伪装成正常开发工具的恶意NPM软件包，能够在受害设备中扫描加密钱包文件并在数秒内发起“清扫”转账，迅速抽空钱包余额。这一事件再次提醒市场，随着人工智能被攻击者用于生成更具迷惑性的恶意代码，开源软件供应链正成为加密行业新的高风险入口。
伪装成常规工具包，恶意代码潜伏安装流程
根据披露信息，这个恶意JavaScript软件包以@kodane/patch-manager的名称发布在NPM注册表中，表面上看只是一个普通的实用工具包，但实际内嵌了针对加密钱包的盗取脚本。Safety于7月31日对外说明，该软件包属于一类由AI生成的恶意程序，显示出攻击者正在利用人工智能提升恶意软件的伪装能力与攻击效率。
Safety研究负责人Paul McCarty表示，该公司恶意包检测技术发现了这一“AI生成的恶意NPM包”，其功能是一个较为复杂的加密货币钱包清扫器。这意味着，攻击目标并不仅限于普通用户，也可能波及开发者本人的钱包、测试环境以及应用用户资产。
跨平台投放脚本，自动搜索钱包并发起盗币
从技术路径来看，该软件包会在安装完成后执行后置脚本，并将多个经过重命名的文件投放到Linux、Windows和macOS系统的隐藏目录中。报道提到的文件包括monitor.js、sweeper.js和utils.js，这些组件共同构成了恶意程序的执行框架。
其中，后台脚本connection-pool.js会持续与命令控制服务器（C2）保持连接，并在受感染设备中搜索钱包相关文件。一旦发现目标钱包，transaction-cache.js就会执行真正的“sweeping”过程，也就是识别钱包中持有的资产，并将其中大部分迅速转出。被盗资金随后通过一个硬编码的RPC端点，被转移至Solana区块链上的特定地址。
这一流程反映出攻击者已经不再满足于传统的钓鱼页面或单点木马，而是将攻击链前移到了开发环境和依赖安装阶段。对于高度依赖开源生态的Web3项目而言，一旦开发工具链被污染，风险不仅会影响个人设备，还可能传导至产品发布流程和终端用户。
两天内下架，但已被下载超1500次
资料显示，该恶意包于7月28日发布，并在7月30日被NPM标记为恶意并移除。在这段极短的窗口期内，它的下载量已超过1500次。对于NPM这类庞大的开源仓库而言，恶意包能够在短时间内获得上千次下载，说明攻击者在命名伪装和投放时机上具有较强针对性。
Safety是一家总部位于温哥华的软件供应链安全公司，主打“预防优先”模式。报道称，其AI驱动系统会分析数以百万计的开源软件包更新，并维护自有漏洞数据库，检测能力据称达到公共来源的4倍。其客户覆盖个人开发者、《财富》500强企业以及政府机构。此次事件也体现出，面对AI参与生成的恶意代码，仅依赖传统黑名单或人工审核可能已难以及时拦截。
市场影响：开发者安全成为加密行业系统性风险点
从市场层面看，这类事件首先冲击的是开发者与用户对开源依赖生态的信任。加密行业的大量基础设施、钱包插件、数据工具和前端组件都建立在开源包之上，一旦攻击者成功将恶意代码嵌入常用依赖，受影响范围可能远超单一钱包失窃事件。
其次，事件对钱包服务商、节点服务商以及Web3开发平台提出了更高的安全要求。虽然本次被盗资产被指向Solana链上地址，但问题核心并不局限于某一条公链，而是整个多链开发生态都共享类似的开源依赖风险。未来，投资者和机构可能更加关注项目方是否具备完善的软件供应链审计能力、依赖锁定机制以及构建环境隔离措施。
再次，AI技术在攻击端的应用正加快安全防御成本上升。恶意程序若能通过AI生成更自然的代码结构、更可信的命名方式和更隐蔽的执行逻辑，就意味着传统基于特征识别的防护手段面临更大挑战。这或将推动加密企业增加在代码审计、行为监测和供应链安全上的投入。
行业警示：开源生态便利性与安全性矛盾加剧
此次事件的关键警示在于，攻击者已经开始将人工智能与开源生态的高传播效率结合起来。NPM等公共仓库原本是提升开发效率的重要基础设施，但也因此成为恶意包传播的理想渠道。对于开发者而言，安装一个看似普通的工具包，可能就会把本地助记词、钱包文件或项目环境暴露给攻击者。
在当前环境下，开发团队需要更加重视依赖来源核验、最小权限原则、构建环境隔离和异常网络连接监测。对普通加密用户而言，虽然并不直接接触开发依赖，但若所使用的钱包、插件或DApp背后的开发流程被污染，最终风险仍可能传导至用户资产安全。
总体来看，这起AI生成恶意NPM包事件不仅是一宗钱包盗窃案例，更是一次针对加密开源供应链安全的警报。随着攻击工具日益自动化、智能化，行业对“代码即入口”的风险认知需要进一步提升。