AI 網路攻防能力的質變：從自動化腳本到自主化漏洞挖掘

隨著大型語言模型（LLM）的演進，人工智慧在網路安全領域的角色正從單純的輔助工具轉變為具備高度自主性的攻擊與防禦主體。根據 2026 年 1 月的最新技術觀察，AI 模型在發現與利用安全漏洞方面的能力已取得突破性進展。這不僅體現在對已知漏洞的快速掃描，更體現在其對複雜、多階段攻擊鏈的理解與執行能力，甚至在針對關鍵基礎設施的零日漏洞（Zero-day）挖掘上展現了超越人類專家的效率。

自主化多階段攻擊：Claude 系列模型的實戰進化

Anthropic 最近對其模型進行的網路能力評估顯示，當前的 Claude 模型（如 Sonnet 4.5）已經能夠在包含數十台主機的複雜網路環境中，僅使用標準的開源工具（如 Bash shell）執行多階段攻擊。這與過去幾代模型需要依賴特製的網路安全工具包截然不同。這意味著 AI 已經能夠理解底層系統邏輯，並學會如何在沒有預設腳本的情況下進行橫向移動與權限提升。(Schneier on Security)

在一次高擬真度的模擬測試中，模型成功重現了 Equifax 數據洩漏案的攻擊路徑。該攻擊涉及從初始滲透到最終海量個人資料竊取的完整流程。這項進展揭示了一個警訊：傳統上依賴「攻擊者必須具備深厚專業知識」的防禦門檻正在迅速消失，AI 正在將複雜的網路工作流程自動化，大幅縮短了從發現漏洞到實施攻擊的時間窗口。

AI 在關鍵基礎設施中的零日漏洞挖掘

在防禦性研究與自動化審計方面，AI 同樣展現了驚人的潛力。根據 AISLE 研究團隊的報告，他們研發的 AI 系統在被公認為「全球審計最嚴格」的密碼庫 OpenSSL 中，成功發現了 12 個全新的零日漏洞。這在網路安全史上是極為罕見的規模，顯示 AI 在處理底層 C/C++ 代碼邏輯與邊界條件檢查時，能發現人類審計者容易忽略的深層瑕疵。(LessWrong)

然而，這項技術的進步也帶來了「信號與雜訊」的挑戰。例如知名的開源項目 curl 曾因為收到大量由 AI 生成的低質量、無效漏洞報告（被稱為 AI Slop），而一度暫停其 Bug Bounty 獎勵計畫。儘管如此，AI 依然在同一時期為其貢獻了 5 個真實的 CVE 漏洞報告。這說明了 AI 正在同時「拉低中位數（產生垃圾訊息）」並「拉高天花板（發現頂級漏洞）」。

商業模型與開源模型的防禦力差距

根據 Forescout 的分析報告，雖然開源 AI 模型在學術與通用任務上表現優異，但在漏洞研究與利用的成功率上，目前仍顯著落後於商業閉源模型（如 OpenAI GPT-4o, Google Gemini, Claude 3.5/4.5）以及專門為地下駭客活動訓練的專用模型。通用型 LLM 雖然能處理簡單的 Exploit 編寫，但針對現代作業系統具備的防禦機制（如 ASLR, DEP），仍需要專門調教的系統才能有效繞過。(Dark Reading)

企業 IT 與資安主管的應對策略

面對 AI 攻擊能力的快速提升，企業 IT 架構必須從「反應式防禦」轉向「韌性架構」。資安工程師應重點關注以下技術方向：

縮短修補窗口： 由於 AI 發現漏洞的速度極快，傳統以「月」為單位的修補週期（Patch Management）已不足以應對，必須引入自動化修補與虛擬補丁（Virtual Patching）。
強化基礎安全配置： 既然 AI 能熟練使用標準工具進行攻擊，嚴格限制 Bash、PowerShell 的執行權限，以及落實最小權限原則（Least Privilege）比以往任何時候都更加重要。
AI 輔助防禦（AI for Defense）： 部署具備機器學習能力的異常偵測系統（NDR/EDR），利用 AI 處理海量日誌，以應對 AI 驅動的攻擊流量。(Palo Alto Networks)