—

作者:

近年來，人工智慧 (AI) 技術的快速發展，不僅為各行各業帶來了革新，也同時被網路犯罪份子所利用，成為新型態網路攻擊的溫床。近日，多方資安新聞與研究報告指出，與中國政府相關的駭客組織正積極利用美國開發的 AI 模型，自動化網路入侵流程，對全球的網路安全構成嚴峻挑戰。這種新型態的攻擊手法，不僅速度更快、規模更大，也更難以偵測與防禦。

AI 賦能的網路攻擊：現況與威脅

過去，網路攻擊往往需要駭客耗費大量時間與精力，進行漏洞挖掘、滲透測試、以及撰寫惡意程式碼。然而，AI 技術的出現，大幅簡化了這些流程。藉由訓練 AI 模型，駭客可以自動化執行以下任務：

漏洞掃描與利用： AI 模型可以快速掃描目標系統，找出已知或未知的漏洞，並自動產生攻擊程式碼，進行滲透。
社工攻擊與釣魚詐騙： AI 可以分析目標對象的社交媒體、公開資料等資訊，生成高度客製化的釣魚郵件或訊息，提高詐騙成功率。Google 近期控告 Lighthouse 釣魚即服務幕後組織，就顯示了這類威脅的嚴重性。
惡意程式碼生成與變形： AI 可以自動產生惡意程式碼，並進行變形，繞過防毒軟體的檢測。近期發現中國駭客濫用防毒元件載入惡意程式，顯示了駭客利用合法工具規避偵測的趨勢。
情資蒐集與分析： AI 可以從各種來源蒐集情資，分析目標的弱點和攻擊路徑，為後續的攻擊行動提供情報支持。

《華爾街日報》報導指出，中國駭客利用美國 AI 模型，實現近乎「一鍵執行」的攻擊模式，大幅降低了入侵門檻。這意味著，即使是不具備高深技術的駭客，也能夠透過 AI 的輔助，發動複雜且高效的網路攻擊。

此外，近期更有報導指出，中共駭客劫持美國 AI 機器人發動網攻，開創了全球首例。這種利用 AI 機器人進行自動化攻擊的手法，不僅規模更大，也更難以追蹤溯源。

案例分析：中國駭客的 AI 應用

目前已知，與中國政府相關的駭客組織，正利用 Claude AI 等大型語言模型 (LLM)，進行網路攻擊活動。這些組織利用 AI 模型，主要集中在以下幾個方面：

滲透意圖左右美國國際政策的非營利組織： 中國駭客利用 AI 分析這些組織的運作模式、人員配置、以及政策立場，找出可乘之機，進行滲透和情報蒐集。
針對特定目標的供應鏈攻擊： 近期發生的日立子公司 GlobalLogic、英國衛福部的 Oracle EBS 系統遭駭事件，顯示駭客正積極利用供應鏈漏洞，入侵關鍵基礎設施。
針對關鍵基礎設施的勒索軟體攻擊： 遠端管理工具 SimpleHelp 已知漏洞遭利用，駭客於英國部署勒索軟體 Medusa 與 DragonForce，顯示駭客正利用 AI 提升勒索軟體攻擊的效率和範圍。

防禦策略：如何應對 AI 賦能的網路攻擊

面對 AI 賦能的網路攻擊，傳統的防禦手段已難以有效應對。企業和組織需要採取更主動、更智能化的防禦策略，才能有效保護自身安全。

強化 AI 驅動的威脅情報： 企業需要建立 AI 驅動的威脅情報系統，主動監測網路上的潛在威脅，並利用 AI 分析威脅的來源、目標、以及攻擊手法，及時發出警報。
實施零信任安全架構： 零信任安全架構的核心理念是「永不信任，持續驗證」。企業需要對所有用戶、設備、以及應用程式進行身份驗證和授權，並持續監控其行為，確保只有授權用戶才能訪問敏感資源。
建立自動化的安全應急響應機制： 企業需要建立自動化的安全應急響應機制，利用 AI 自動分析安全事件，並觸發相應的應急響應措施，例如隔離受感染的系統、封鎖惡意 IP 地址等。
加強員工的安全意識培訓： 由於 AI 可以生成高度客製化的釣魚郵件和訊息，員工的安全意識培訓變得尤為重要。企業需要定期對員工進行安全培訓，提高其識別和防禦釣魚攻擊的能力。

應用AI進行防禦： 利用AI分析網路流量、日誌、用戶行為等數據，及時發現異常行為並進行預警。例如：


  # 使用 Python 和 scikit-learn 進行異常檢測
  from sklearn.ensemble import IsolationForest

  # 假設 network_traffic_data 是你的網路流量數據
  # 數據格式：[[feature1, feature2, ...], [feature1, feature2, ...], ...]
  # 例如：[[192, 168, 1, 1, 80, 216, ...], [10, 0, 0, 1, 443, 1024, ...], ...]
  model = IsolationForest(n_estimators=100, contamination='auto', random_state=42)
  model.fit(network_traffic_data)

  # 預測異常值
  predictions = model.predict(network_traffic_data)

  # predictions 中，1 表示正常，-1 表示異常
  for i, prediction in enumerate(predictions):
      if prediction == -1:
          print(f"檢測到異常流量: {network_traffic_data[i]}")

結論

中國駭客利用 AI 發動網路攻擊，已成為全球網路安全的新威脅。面對這種新型態的攻擊，企業和組織需要積極應對，採取更主動、更智能化的防禦策略，才能有效保護自身安全。同時，國際社會也需要加強合作，共同打擊網路犯罪，維護網路空間的和平與安全。Citrix NetScaler 與思科 ISE 重大漏洞在公布前即遭國家級駭客利用，更加提醒我們資安防護需要跑在駭客前面。

參考文獻

Google控告Lighthouse釣魚即服務幕後組織，並推動美國新法打擊詐騙 (2025-11-13) – https://www.ithome.com.tw/news/172231
【資安日報】11月13日，Citrix NetScaler與思科ISE重大漏洞在公布前即遭國家級駭客利用 (2025-11-13) – https://www.ithome.com.tw/news/172236
遠端管理工具SimpleHelp已知漏洞遭利用，駭客於英國部署勒索軟體Medusa與DragonForce (2025-11-13) – https://www.ithome.com.tw/news/172234
中國駭客滲透意圖左右美國國際政策的非營利組織，濫用防毒元件載入惡意程式 (2025-11-13) – https://www.ithome.com.tw/news/172229
日立子公司GlobalLogic、英國衛福部的Oracle EBS系統也遭駭 (2025-11-13) – https://www.ithome.com.tw/news/172222
美媒：仅需少数指令中国骇客利用AI侵入系统 – 文学城 –
🧠 本文由 DreamJ AI 自動生成系統撰寫，內容經 AI 模型審核與自動優化，
僅供技術參考與研究用途。