重點摘要
- AI工業化催生自動攻擊生態系，駭客可串接合法API模擬行為
- 供應鏈漏洞與多雲架構成首要目標，GPU算力竊取威脅激增
- 企業技術債與管理缺陷，反成AI驅動攻擊的內部跳板
- 攻擊者組建地下化供應鏈，特權存取服務分工模式興起
- 未管控API與混亂AI程式碼，將遭自動化武器化利用
- 可視性為核心防禦策略，需建立資產地圖預測攻擊路徑
- 風險導向架構是關鍵，優先強化身分管理與攻擊面縮減
AI代理崛起：自動攻擊生態系如何成形？
隨著生成式AI技術的快速發展，2026年將迎來一個資安挑戰的新紀元。趨勢科技預測報告指出，AI資安威脅不再只是理論上的可能，而是正在形成的現實。這些新型攻擊將如何改變企業資安防禦的格局？
從輔助工具到攻擊武器：AI工業化轉折點
AI技術正快速從輔助工具轉變為攻擊武器。多份研究報告顯示，攻擊者已開始將AI視為「生產工具」，用以工業化整個攻擊流程。這種轉變意味著弱點探勘、惡意程式撰寫與釣魚內容生成都能被自動化，大幅降低技術門檻並放大攻擊規模。
Check Point Research表明生成式AI已能自動將漏洞PoC武器化並批量產生攻擊腳本，這些工具被駭客組織用於入侵企業網路與資料竊取。商用LLM模型更讓攻擊者能在極少專業知識的情況下，大量生成高度擬真的社交工程內容，使詐騙成功率顯著提高。
IBM數據外洩成本報告指出，約16%的資料外洩事件已涉及攻擊者使用AI工具，主要用於網路釣魚與深偽攻擊，顯示AI正系統性地被用於強化攻擊鏈的各個環節。AI工業化讓攻擊者能更有效率地：
– 自動化漏洞探索與利用
– 產生難以辨別的釣魚內容
– 在取得存取權後快速橫向移動
– 模擬合法用戶行為以規避偵測
當AI代理能串接合法API並模擬正常行為時，傳統防禦機制將面臨前所未有的挑戰。趨勢科技預測，自動化攻擊將成為2026年企業必須面對的新常態。
特權存取即服務：地下化供應鏈新模式
自動攻擊生態系的另一面向是攻擊者組織結構的轉變。2026年，我們將看到駭客組織採取更成熟的企業化運作模式，建立地下化供應鏈，以「即服務」方式提供特權存取。
CrowdStrike全球威脅報告描述現代駭客「像企業一樣運作」，開始實施專業分工，例如專門販售初始入侵存取、雲端憑證、SaaS帳號與工具訂閱等，形成完整的地下「服務供應鏈」。其他攻擊團體只需購買這些服務，即可快速發動勒索或資料竊取行動。
特權帳號、VPN與雲端管理控制台存取權已成為黑市上的重要商品。在近期的供應鏈事件中，攻擊者鎖定的是高度整合、具高權限的帳戶與API，一旦掌控單一高權限服務，即可滲透多家組織，強化了「特權存取即供應鏈樞紐」的經濟價值。
這種分工模式與AI資安自動化工具相結合，將使攻擊變得更加高效且難以防禦。微軟2025數位防禦報告提到，攻擊生態中「即服務」模式（如釣魚即服務、勒索即服務）愈加成熟，結合AI來優化社交工程與自動化流程，使不同犯罪團體可在地下市場上協作，進一步提高攻擊效率。
供應鏈風險與多雲環境：2026核心戰場解密
企業資安防線的最大挑戰不再只是直接入侵，而是來自複雜供應鏈與多雲環境的間接威脅。2026年，攻擊者將優先鎖定這些領域作為主要突破點。AI資安威脅正從單點突破向系統性滲透演進，供應鏈與多雲架構成為首要攻擊目標。
開源套件與第三方API的致命弱點
開源套件與第三方API整合已成為現代企業軟體開發的基石，但同時也帶來了嚴重的安全隱憂。專家預測，到2026年，這些元素將成為AI驅動攻擊的主要目標。
趨勢科技預測報告強調，第三方雲端與SaaS服務已成為攻擊者最關注的進入點。以實際案例而言，攻擊者利用一間AI聊天機器人供應商作為入口，藉由其與多家雲端和AI服務的整合關係，成功滲透超過700家企業，包括多家國際資安領導廠商，清晰展示了AI及SaaS供應鏈一旦失守，如何在多雲、多租戶環境中引發連鎖反應。
IBM報告指出，97%遭遇AI安全漏洞的企業尚未建置AI存取控制機制，顯示多數組織在導入AI應用時缺乏完善的治理框架與權限管理。當這種狀況與複雜的API整合生態結合時，將產生災難性的後果。
CI/CD管道中的隱形炸彈
持續整合/持續部署(CI/CD)管道已成為現代軟體開發不可或缺的元素，但這些自動化流程同時也隱藏著重大風險。2026年，攻擊者將更積極地將目光投向這些關鍵基礎設施。
專家警告，CI/CD流程中的權限過大、缺乏審核和安全控管將成為企業資安的致命弱點。攻擊者只需一次成功入侵，就能藉由自動化部署機制將惡意程式碼推送至生產環境。在多雲架構中，這種風險被放大，因為各環境間的安全標準與配置常常不一致。
趨勢科技強調，企業必須將CI/CD管道納入整體安全治理框架，實施嚴格的程式碼審查、自動化安全測試，並確保所有環節都遵循最小權限原則。此外，監控異常的代碼提交和部署行為也至關重要。
GPU攻擊：跨租戶算力竊取手法
隨著AI模型訓練和推論需求激增，GPU資源成為新興攻擊目標。2026年，攻擊者將開發更精細的技術來竊取這些珍貴的運算資源。
CrowdStrike報告提出「LLMJacking」新型威脅，描述攻擊者利用竊取的雲端憑證存取AI服務，列舉並濫用可用的機器學習模型與相關資源，長期佔用這些資源以牟利。雖然公開報告未大量使用「GPU竊取」一詞，但實質上，當攻擊者透過被盜帳號啟動大量AI任務時，等同於非法占用雲端GPU算力。
IBM報告也將AI模型與應用列為「門檻低、商業價值高」的攻擊目標，意味著一旦被攻擊者掌握，不僅資料與模型本身遭濫用，其背後寶貴的運算資源亦會被長期掏空。
企業必須認識到，GPU資源遭竊不僅帶來財務損失，還可能導致合法工作負載延遲、服務中斷，甚至因過載引發系統故障。實施強大的身份驗證、異常偵測和資源使用監控將是抵禦此類攻擊的關鍵。
企業治理缺口：AI反成內部攻擊跳板
企業在採用AI技術時常忽視充分的安全治理措施，這種疏忽可能使AI技術反而成為攻擊者的有利工具。治理不足將如何成為AI資安威脅的推手？
失控API與氛圍編碼的連鎖危機
企業技術債與管理缺陷正成為AI驅動攻擊的內部跳板。IBM 2025數據洩漏報告揭示，97%遭遇AI安全漏洞的企業尚未建立AI存取控制機制，這意味著大量AI應用及其API端點在缺乏嚴格權限和稽核下暴露在網路上。
Check Point指出，生成式AI讓攻擊者能自動化生成漏洞利用程式與掃描腳本，用於針對公開API與Web服務進行弱點探勘與攻擊。這種情況在企業快速採用AI時尤為危險，因為許多內部開發的AI應用往往忽略了基本的安全設計原則。
「氛圍編碼」(Prompt Engineering)的安全問題也不容忽視。攻擊者可以設計特殊提示，誘使企業AI系統洩露敏感資訊或執行未授權操作。這些技術與未受管控的API結合時，將產生連鎖危機效應。
在實際案例中，攻擊者利用GitHub中洩露的令牌與既有API整合關係，系統性連結到多個客戶的雲端與AI服務，顯示單一未妥善管理的API憑證可如何被攻擊者自動化運用來大規模橫向擴散。
多雲可視性不足的致命代價
企業快速採用多雲架構的同時，卻常常無法維持足夠的可視性和一致的安全控管。這種可視性缺口成為AI資安威脅得以擴散的關鍵因素。
Palo Alto Networks Unit 42報告指出，在其回應的500起重大案件中，多數攻擊能夠快速擴散，與企業未修補系統、弱憑證管理及缺乏最小權限設計等「既有技術債」密切相關。這使攻擊者一旦取得初始存取，即可迅速橫向移動造成大規模中斷。
2025年，平均橫向移動時間已縮短至48分鐘，最快僅51秒就能從初始入侵擴散到內網關鍵系統。這種速度優勢在擁有大量未盤點資產、舊系統及權限過度開放的環境中特別明顯。
趨勢科技強調，缺乏跨雲與跨服務的一致可視性意味著企業無法及時發現威脅活動。當攻擊者在不同雲平台和服務之間移動時，安全團隊往往難以追蹤完整的攻擊路徑，延誤了有效回應的時間。
企業必須建立全面的多雲監控策略，統一資產盤點和安全態勢評估，才能避免這種可視性不足帶來的致命後果。
GPU攻擊防禦：算力資源保衛戰
隨著GPU等高效能運算資源成為AI發展的核心，這些寶貴資產也迅速成為攻擊者的目標。供應鏈風險與多雲環境中，GPU資源遭竊取的威脅日益增加。
2026年，攻擊者將開發更精細的技術來竊取這些珍貴的運算資源。CrowdStrike報告提出「LLMJacking」新型威脅，描述攻擊者利用竊取的雲端憑證存取AI服務，列舉並濫用可用的機器學習模型與相關資源，長期占用這些資源以牟利。
雖然公開報告未大量使用「GPU竊取」一詞，但實質上，當攻擊者透過被盜帳號啟動大量AI任務時，等同於非法占用雲端GPU算力。IBM報告也將AI模型與應用列為「門檻低、商業價值高」的攻擊目標，意味著一旦被攻擊者掌握，不僅資料與模型本身遭濫用，其背後寶貴的運算資源亦會被長期掏空。
企業需要採取多層防禦策略來保護GPU資源：
1. 資源使用監控與異常偵測：建立GPU使用基準線，並設置自動警報系統偵測異常使用模式
2. 強化身分與存取管理：對GPU資源實施嚴格的最小權限原則，要求多因子驗證
3. 隔離與網路分段：將GPU工作負載環境與一般業務網路隔離，減少橫向移動風險
4. 定期安全評估：對運行在GPU上的代碼和應用進行安全審計，避免漏洞被利用
5. 資源配額與限制：實施嚴格的資源配額，防止單一帳戶或服務過度使用GPU資源
企業必須認識到，GPU資源遭竊不僅帶來財務損失，還可能導致合法工作負載延遲、服務中斷，甚至因過載引發系統故障。在建立AI基礎設施時，安全控管必須與性能優化同等重視。
風險導向架構：三步打造AI世代防護網
面對日益複雜的AI資安威脅，企業需要轉向更有系統的防護方法。風險導向架構將成為2026年對抗自動化攻擊的關鍵策略。
可視化資產地圖實戰指南
可視性已成為核心防禦策略，企業需建立資產地圖以預測潛在攻擊路徑。IBM報告指出，企業若在事發前導入進階偵測與回應(XDR)、零信任與嚴謹資產與身分管理架構，其資料外洩平均成本與偵測時間都明顯較低，反映了可視性與持續監控的重要性。
趨勢科技建議企業從以下步驟著手建立全面的資產可視性：
1. 全面資產清查：對所有IT資產、雲端服務、AI應用和API進行徹底盤點
2. 建立相依關係圖：了解系統間的連接和數據流動方式
3. 識別高風險路徑：分析潛在攻擊者可能利用的路徑
4. 優先保護關鍵資產：根據業務影響程度分配防護資源
TASC 2025八月報告在防禦建議中提出，企業需建置「資產與關聯地圖」來辨識關鍵節點與高風險攻擊路徑，並優先強化這些節點的監控與防護。
隨著物聯網設備數量預估在2025年達510億台，企業若無法掌握所有連網設備與AI/IoT應用的分布，就難以及時發現異常行為與阻擋入侵。完整的資產地圖不僅幫助識別風險，也是有效事件回應的基礎。
預測性阻斷攻擊鏈關鍵技術
阻止AI驅動的自動化攻擊需要預測性思維。風險導向架構是關鍵，企業需優先強化身分管理與攻擊面縮減。IBM 2025數據洩漏成本報告建議企業以風險為導向來配置資安投資，其中包括導入零信任架構、強化身分與存取管理(IAM)、多因子驗證，以及對高風險資產進行細緻權限控管。
微軟2025數位防禦報告同樣強調，面對AI資安驅動的威脅，企業若將資安視為核心策略，必須從身分保護、特權存取管理與減少不必要暴露面著手，包含關閉不必要的公開服務、管控第三方整合與API權限。
預測性阻斷攻擊鏈的關鍵技術包括：
– 零信任架構：假設環境已被入侵，持續驗證每一個存取請求
– 最小權限原則：限制用戶僅能存取完成工作所需的資源
– 連續身分驗證：根據行為和上下文不斷重新評估信任
– 自動響應機制：檢測到異常行為時自動隔離受影響系統
TASC 2025八月報告在五大風險防禦建議中，提出應以「風險分級」方式管理供應鏈與雲端服務，對關鍵業務系統與高敏感資料實施更嚴格的身分驗證、存取審核與持續監控，藉此縮減實際被攻擊成功的面積。
趨勢科技專家強調，企業正在從傳統「補破洞」心態轉向「韌性治理」，核心做法包含建立明確的治理架構、界定AI與關鍵系統的責任邊界，以及將身分安全與最小權限原則作為雲端與AI導入的前置條件。
未雨綢繆：立即行動迎戰AI威脅新時代
面對2026年即將到來的AI資安威脅時代，企業不能被動等待攻擊發生才開始應對。趨勢科技預測報告清晰指出，AI工業化將徹底改變資安攻防格局，企業必須提前準備。
趨勢科技最新報告警示，AI技術邁向工業化將徹底改變資安攻防格局。2026年攻擊者能透過AI代理自動掃描弱點、模擬員工行為，並在多雲環境中執行連續攻擊步驟。供應鏈漏洞已成最大破口、GPU雲端資源遭鎖定竊取威脅激增，而企業內部治理缺口則可能反成攻擊跳板。
應對這些挑戰需要系統性方法。首先，企業應建立跨雲與內外部網路的一致可視性、完整的資產盤點，並清楚界定AI與關鍵系統的治理框架與責任邊界。其次，採用風險導向的安全架構，優先強化身分管理、實施最小權限原則，並持續監控高風險資產。
此外，供應商風險管理變得尤為重要。企業需審慎評估AI供應商與合作夥伴的安全實踐，建立嚴格的第三方評估流程，並持續監控供應鏈整合點的異常活動。
最後，不要忽視教育與培訓。確保資安團隊了解AI驅動攻擊的特點與防禦策略，並提高整個組織對社交工程與資料洩漏風險的認識。
面對未來的挑戰，預防永遠優於補救。立即開始建立可視性、強化治理並採用風險導向架構，才能為即將到來的AI資安時代做好充分準備。
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常見問題
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Q1：中小企業如何負擔AI資安防護成本？
A：中小企業可採取風險導向策略，優先投資關鍵系統防護，例如實施多因子驗證、最小權限原則等基礎措施。同時可考慮雲端資安服務的訂閱模式，降低一次性硬體投資成本，並透過自動化監控工具提升防護效率。
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Q2：現有防火牆能否抵禦AI自動化攻擊？
A：傳統防火牆對AI驅動的攻擊效果有限，因這類攻擊能模擬合法行為並利用API漏洞。建議升級至具備AI行為分析能力的次世代防火牆(NGFW)，並整合端點偵測(EDR)與異常活動監控系統，形成多層防禦。
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Q3：如何檢測企業內部AI代理是否遭操控？
A：需建立AI代理行為基準線，監控其API呼叫頻率、數據存取模式與資源消耗異常。同時實施嚴格的模型版本控制與完整性檢查，並定期審查提示工程(Prompt Engineering)日誌，偵測潛在惡意操作。
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Q4：多雲環境如何防範GPU資源遭竊？
A：應實施資源配額限制、即時算力使用監控，並啟用多因子驗證保護雲端帳號。建議將GPU工作負載網路分段隔離，並定期輪換存取憑證。雲端服務商提供的異常偵測工具(如AWS GuardDuty)也能協助識別未授權的資源占用。
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Q5：供應鏈漏洞如何影響AI資安防護？
A：攻擊者常透過第三方開源套件或SaaS服務漏洞入侵，建議建立軟體物料清單(SBOM)，嚴格審查供應商安全認證，並在CI/CD管道中加入靜態與動態安全測試，阻擋惡意程式碼注入。