威脅背景與事件概述

隨著企業全面導入生成式 AI、雲端多廠商架構與流程自動化，攻擊者亦藉 AI 工具快速搜尋弱點、模仿內部使用者，形成「自動化駭客」生態系。趨勢科技 2026 年資安趨勢報告指出，AI 工業化將推升攻擊自動化，傳統防禦難以跟上；同時多雲與供應鏈仍是主戰場，內部設定錯誤與技術債成為攻擊跳板。
台灣「AI 驅動防禦網」高峰論壇與 EY 與玉山科技論壇皆強調，AI 既是威脅來源，也可成為韌性防禦之利器。關鍵基礎設施與製造業供應鏈的安全風險，若未建立完整的 AI 驅動治理，將直接影響營運連續性與國家安全。

技術細節與漏洞分析

AI 產生的惡意程式與深度偽造已在社群平台普及，攻擊者利用 AI 產生高度逼真的假訊息、仿冒視訊，提升社交工程成功率。
在供應鏈環境中，AI 可自動化評估第三方軟體、硬體的安全度，並以合法 API 進行滲透測試；若供應商未正確實作零信任、FIDO 或多因素驗證，AI 代理可在短時間內完成初始存取、權限提升與持續存取。
OT 與 IT 的交織亦為攻擊面擴大關鍵點。Fortinet 2025 年威脅情勢報告指出，OT 系統因與雲端連結日益緊密，攻擊者可利用 IT 環境作為跳板滲入 OT，造成生產線停擺。

影響範圍與風險評估

• 資料外洩平均成本突破 450 萬美元，並伴隨商譽與客戶信任損失。
• 關鍵基礎設施被攻擊，可能導致生命安全與國家安全風險。
• 多雲環境錯誤配置與不當授權，將使攻擊者在秒級完成掃描與滲透。
• 供應鏈內部弱點被 AI 快速擴散，單一缺陷即可影響整個產業鏈。

防禦建議與企業應對策略

1. 建立 AI 先期風險評估框架

• 使用 AI 驅動的威脅情報平台，實時評估供應商與內部系統的安全狀態。
• 將 AI 風險指標納入資安策略決策，避免 AI 技術成為攻擊跳板。

2. 零信任與多因素驗證的全面落地

• 在所有第三方介面、雲端服務與 OT 系統實施零信任架構，確保每一次存取皆經授權驗證。
• 結合 FIDO2、硬體安全模組（HSM）與多因素驗證，降低帳號被 AI 代理盜用風險。

3. 雲原生安全平台與容器化防護

• 替代傳統防火牆，部署雲原生安全平台（CSPM、CWPP），自動檢測容器化與微服務環境中的配置錯誤。
• 結合 AI 行為分析，快速偵測異常流量與惡意程式。

4. 供應鏈韌性與合規管理

• 建立跨部門的供應鏈安全治理體系，涵蓋合規審查、風險評估與事件回應。
• 利用 AI 優化關務、稅務與物流流程，降低因地緣政治變動帶來的供應鏈中斷風險。

5. 持續教育與安全文化建設

• 定期舉辦 AI 資安工作坊，提升全員對深度偽造與 AI 生成威脅的識別能力。
• 鼓勵安全研究社群與產學研合作，快速分享最新 AI 風險與防禦技術。

結合 AI 產生的風險與機會，企業必須以「韌性治理」為核心，將 AI 驅動的威脅監測、零信任架構與供應鏈安全整合於同一治理框架，才能在快速變動的攻擊環境中保持競爭力與營運連續性。

MITRE ATT&CK 對應

• T1566 – Phishing（若文章提及社交工程）
• T1190 – Exploit Public-Facing Application（若有利用外部服務漏洞）
• T1059 – Command Execution（若涉及指令執行）

本文由 DreamJ AI 技術新聞生成系統 自動撰寫並進行語意優化，僅供技術研究與教學使用。
請以原廠公告、CVE 官方資料與安全建議為最終依據。