8 月 19 日，美国国家安全局（NSA）、网络安全与基础设施安全局（CISA）、联邦调查局（FBI）、能源部（DOE）与环保署（EPA）联合发布网络安全公告 AA26-231A，警告一场「活跃威胁」正针对美国关键基础设施中的西门子 S7 系列可编程逻辑控制器（PLC）。这类设备实际驱动着水泵、阀门与生产线——公告还指出，攻击者「正在使用 AI 生成的漏洞利用脚本，伪装成合法的监控工具」，对美国境内的西门子 PLC 安装点进行侦察与能力开发。
这份公告将 AI 辅助开发攻击工具，列入了美国政府对关键基础设施现实威胁的描述。
先寻找公网暴露设备，再用脚本读取控制器数据
按公告，攻击首先从寻找暴露设备开始：攻击者用 Censys、ZoomEye 等互联网扫描服务，锁定直接暴露在公网、运行旧固件或认证配置极弱的 S7 控制器。目标覆盖 S7-200 到 S7-1500 全系，分布在关键制造、能源、水与废水、化工、食品与农业、商业设施等多个行业。
第二环才是 AI 介入的地方。公告描述，攻击者把开源工业自动化库 snap7.dll / python-snap7 与 AI 辅助脚本结合，生成自定义工具，通过 S7comm 协议获得对 PLC 内存、配置数据与梯形图逻辑程序的读写权限，并把恶意脚本伪装成合法的运营技术（OT）监控工具以逃避检测。公告的评估是：这些读写操作最可能是在做「持续侦察」，为未来对关键基础设施制造运营后果做准备。
公告称 AI 降低工具开发门槛，但未给出量化结果
公告将 AI 单独列为影响攻击工具开发能力的因素。公告的表述是：使用 AI 生成漏洞利用脚本代表了威胁行为者能力的一次演进，大幅降低了开发可用的工业控制系统漏洞利用脚本与恶意工具所需的技术专长和时间，并使攻击者能够快速调用额外攻击向量、适应防御措施。
这一描述也对应到威胁分类框架：公告把「通过 AI 辅助开发快速迭代漏洞利用代码」映射为 MITRE ATT&CK for ICS 第 19 版里的独立技术项 T1588.007「Obtain Capabilities: Artificial Intelligence」（获取能力：人工智能）。这种映射让威胁情报与检测框架能够用明确的技术项，标记 AI 辅助获取攻击能力的行为。
公告描述的是 AI 辅助开发攻击工具，并未将其归为发现新漏洞。公告同时指出，攻击者利用的是这些 PLC 的已知高危漏洞、默认或弱认证，以及「直接暴露在公网」的架构性错误——这些弱点大多可以用补丁、网络分段和访问控制解决。按公告的判断，AI 主要加快了攻击工具的开发；这些已知弱点仍可通过现有防护措施缓解。
从默认口令到公网暴露，工业设备弱点长期存在
这场活动不是从零开始。Trend Micro 的解析梳理了时间线：2023 年 11 月，被指与伊朗伊斯兰革命卫队网络电子司令部有关的组织 CyberAv3ngers，靠默认口令攻破了至少 75 台美国水处理设施的 PLC，那次攻击几乎没有造成运营中断。到 2026 年，联邦机构 4 月发布了一份更宽的 PLC 攻击公告（AA26-097A），7 月 22 日把范围从罗克韦尔扩展到西门子与施耐德；Trend Micro 指出，新一轮活动已「对部分受害组织造成了确认的生产中断与财务损失」。
8 月 19 日这份西门子专属公告，将 AI 明确列入攻击能力开发的描述。Reuters 的报道把它放在更具体的背景里：近几周多个州的本地水系统接连遭遇网络攻击，网络安全专家怀疑与伊朗有关；明尼苏达州在 7 月 26、27 日报告了至少 30 起涉及本地水系统的网络事件。
Trend Micro 还引用了公网暴露设备的数量：Shodan 公共扫描数据显示，仍有超过 7.4 万个 ICS 设备直接暴露在公网（已从 2017 年以来约 12 万的高位回落），其中许多仍使用默认口令或干脆没有口令。这些长期存在的暴露设备，为攻击者提供了可利用的条件。
攻击者身份尚未确认，西门子称未发现攻击水平上升
解读公告还需要注意两点。其一，归因悬而未决：公告与 Reuters 都没有把攻击者坐实到某个国家或组织，Reuters 明确写的是「不明黑客」，「与伊朗有关」目前只是专家怀疑，联邦机构未正式归因。其二，AI 的角色是机构的能力评估，不是可量化的测量——公告没有说明有多少脚本确由 AI 生成、AI 相比人工开发省了多少时间，这些仍是判断而非数据。
西门子的回应与公告关注点有所不同。西门子对 Fox Business 表示已知悉警报、正与 CISA 协调，将通过 ProductCERT 向可能受影响的客户更新情况，但同时声明「目前尚未识别出攻击水平的上升，也未发现西门子 ICS 产品中的未知漏洞」。
对 AI 行业而言，这份公告提供了联邦机构对 AI 辅助攻击的判断，并将相关行为纳入威胁情报框架。CyberGym、ExploitBench 等基准评估模型攻击能力时，现实中的水厂与工厂也在面对补丁、网络分段等基础防护问题。后续需要关注，公告之后是否会出现对具体受害组织、以及 AI 生成脚本占比的进一步披露——在那之前，「AI 正在降低关键基础设施攻击门槛」是一份五部门的联合判断，而非一组可复现的数字。
