Point72、Citadel、Millennium，堪称华尔街对冲基金「御三家」，管理着数千亿美元的资金。

就在最近透露遭到「AI 语音克隆」入侵。

Jason 我这边风控系统卡住了，IT 让我先找你临时开一下权限，麻烦验证码报我一下。

哦哦好的，0628。

谢了 bro，救我一命！

是的，就在刚刚，Jason 亲手把自己号送走了。

据报道，这批入侵华尔街的黑客们通过监听电话通话来模仿通话者的声音、语调和措辞，从而诱使员工泄露账户信息或授予系统访问权限。

Vishing 已进化到令人发指的程度

Vishing，Voice Phishing，即语音钓鱼，一个更亲切的名字是「电诈」。

如果说过去的电诈还停留在「忽悠、蒙题、反复试探」这种冷兵器时代，那么 AI 的出现可以说直接让电诈飞进了信息化时代。

众所周知早期的 vishing 并不复杂，骗子通常冒充银行客服、运营商、警察或税务部门，通过固定话术制造紧迫感，再诱导受害者透露银行卡、验证码或转账。

前几年随着大语言模型和语音克隆技术的发展，AI 可以被用于提前生成录音，再由诈骗者播放给受害者。

而后实时生成与克隆能力也大幅跃迁，模型已经能够一边接收对话内容，一边即时生成目标人物的声音，实现几乎无延迟的双向交流。

技术发展过快，以至于可能很多人还没有意识到：就当下的最新技术来看，语音克隆模型只需要 3 秒的语音样本即可生成高度相似的声音。

3 秒，是什么概念？

这「几乎」意味着只要你发过短视频，你的声音就能被人拿走了。

而这对那些公众人物更是无需多言，随意拿一段演讲、播客、采访就完全够用了。整个部署过程通常只需要几分钟，成本急剧下降到几十美元。

甚至于，攻击者无需自行搭建系统。一些黑客组织已经开始提供完整的 AI 语音钓鱼服务（Vishing-as-a-Service，VaaS），客户只需要购买服务，就可以发起针对企业员工的 AI 电话攻击。

据披露，一次完整的企业攻击成本约为 500 至 1000 美元。整个攻击流程已经开始像 SaaS 一样标准化、模块化。

这种产业化也直接反映在攻击数量上。

2025 年以来，全球 vishing 攻击数量同比增长约 442%，约 70% 的组织表示过去一年曾遭遇过语音钓鱼攻击，企业平均每年因此造成约 1400 万美元经济损失。

其中，金融服务行业成为最主要攻击目标，2026 年约 44.1% 的 vishing 事件集中发生在金融机构。

AI 正在成为新缅北

2024 年，英国咨询公司 Arup 香港分司的一名财务员工参加了一场视频会议。

会议中，公司 CFO 以及多位同事要求其执行多笔紧急汇款。

他起了疑心，要求视频通话确认。

而在随后的视频会议上，"CFO" 和几位他认识的 " 同事 " 都在，这使他放下了疑虑，当天执行了 15 笔转账，分别打入 5 个香港银行账户，总计 2560 万美元。

此案件至今无人被捕，资金仍未追回。

在意大利，甚至曾有诈骗者克隆部长的声音，以此致电多名企业高管，以 " 支付人质赎金 " 等理由要求紧急汇款。

相比于语音克隆，另一类越来越常见的攻击则直接瞄准企业 IT 部门。

攻击者冒充内部员工致电技术支持，谎称账号被锁定、VPN 无法登录或 MFA 设备失效，诱导 IT 人员重置密码、关闭多因素认证，甚至安装远程管理软件。

事情发展到这一步，试图判断声音真假已无济于事，验证请求或将更加重要。

对越来越多企业而言，涉及付款、权限变更、验证码、多因素认证等高风险操作，都必须通过第二通信渠道再次确认，例如回拨企业通讯录中的号码、即时通讯确认，或要求多人审批。

法拉利的一名高管的例子或许能给我们启发：比验证请求更有效的，可能是验证记忆。

他先是收到一连串来自 CEO 的 WhatsApp 消息，讨论一笔需要保密的重大收购，随后又接到 CEO 电话来讨论此事。

但这位高管起了疑心，问了一个只有他和 CEO 本人知道的私人问题：

哦对了，你上次给我推荐的那本书叫什么来着，我有点忘了。

对面立刻挂断了电话。

金融律所医疗轮番陷落

据统计，当前高交互式语音钓鱼已占全部入侵方式的 11%，成为仅次于漏洞利用的第二大初始入侵方式。

攻击者越来越倾向于直接拨打企业 IT 服务台、身份认证部门及财务人员的电话，绕过邮件过滤器、URL 扫描、端点防护等企业过去二十年投入大量资源建设的技术防线，直接攻击人本身。

几十年来，金融行业的安全保障一直比较宽松，其原因就在于实施攻击所需的技能和知识极其稀缺。

不仅金融业是这样：

律所行业在过去一年中有四成遭遇过安全漏洞，超过一半导致敏感客户数据泄露，平均泄露成本达 508 万美元。

医疗系统同样脆弱，预计到 2026 年将有超过四成美国医疗系统面临 AI 的勒索攻击，六成医院由此导致诊疗中断，甚至死亡率大幅上升。

能源行业的安全治理则更为滞后，只有 9% 的能源组织进行过 AI 红队测试。

2025 至 2026 年间，某联合行动通过 vishing 攻破了760 多家组织。

确认受害者包括 Google、Cisco、Adidas、Chanel、哈佛大学等——覆盖科技、酒店、零售、电信、航空和高等教育等多个行业。

这或许表明这些攻击与行业无关，只要，这些行业拥有高价值数据、遗留系统和长期不足的安全投入。

虽然，但是。

魔高了一丈之后，道还在琢磨怎么应对呢，魔又高一丈，高了一丈，高了一丈又一丈…… .

是的，AI 的能力边界还在一路狂飙。

2026 年 1 月，某黑客用 Claude 攻击了墨西哥的水务系统。

3 月，Meta 的一个 AI agen擅自回复公司论坛里的帖子，最终致使大量公司内部数据和用户数据被暴露。

5 月，调查显示，88% 的组织在过去一年中经历了至少一起 AI Agent 安全事件。

7 月，Open AI 承认，GPT-5.6 Sol 曾逃离沙盒环境，自己连上了网，邪恶入侵抱抱脸。

8 月，OpenAI 和 Anthropic 的 AI Agent 已经会自己注册账号、伪造身份、向真人开发者发送钓鱼邮件，甚至步步为营，诱导对方执行恶意代码。

图灵奖得主，AI 教父约书亚发文警告——

按照当前 AI 发展的轨迹，自主网络攻击以及其他高风险的 AI 失控行为只会越来越多。

关于大模型减速的大范围讨论，恐怕不会太远了。