前言：當容器化技術遇上 AI 浪潮，資安疆界正快速崩解

隨著企業數位轉型的加速，Docker 等容器化技術已成為現代 IT 架構的基礎，而 AI 應用的爆發式成長，更促使企業紛紛將大型語言模型（LLM）與機器學習流程整合進現有的 CI/CD 管道中。然而，這種技術的交織也帶來了前所未有的安全挑戰。近期發生的多起針對 Docker 環境的 AI 攻擊事件，不僅揭示了自動化工具被惡意利用的可能性，更凸顯了供應鏈風險與內部威脅在複雜架構下的隱蔽性。身為資安工程師與架構師，我們必須重新審視從程式碼開發到雲端佈署的每一道防線。

Docker 環境中的 AI 攻擊：自動化漏洞挖掘與利用

在過去的幾個月中，資安研究社群觀察到一種新型態的攻擊模式：攻擊者利用 AI 模型自動化掃描公開的 Docker Registry（如 Docker Hub），尋找配置錯誤（Misconfiguration）或含有已知漏洞的映像檔（Images）。與傳統的掃描腳本不同，AI 驅動的攻擊工具能夠理解 Dockerfile 的邏輯，並根據基礎映像檔的層級關係，動態生成針對性的滲透腳本。

自動化投毒與惡意映像檔擴散

攻擊者利用 AI 生成大量外觀看似正常的開源工具映像檔，並在其中植入隱蔽的後門或加密貨幣挖礦程式。這些映像檔通常會模仿流行的官方名稱（Typosquatting），例如將 nginx 誤導為 nginxx。AI 技術在此被用於生成極具欺騙性的 Readme 文件與維護紀錄，誘導開發人員下載使用。一旦這些映像檔進入企業內部的私有倉庫，便完成了初步的供應鏈入侵。

AI 模型逃逸與容器橫向移動

另一個值得關注的趨勢是針對運行 AI 推論任務的容器進行攻擊。攻擊者透過精心構造的「對抗性輸入」（Adversarial Inputs），試圖觸發 AI 框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）中的緩衝區溢位或邏輯錯誤，進而獲取容器的控制權。一旦突破容器隔離（Container Breakout），攻擊者即可利用 Kubernetes 或 Docker Swarm 的管理權限，在內部網路中進行橫向移動，竊取敏感的訓練數據或模型權重。

供應鏈風險的深層分析：從原始碼到執行環境

供應鏈風險（Supply Chain Risk）已不再僅限於第三方函式庫的引用，而是涵蓋了開發工具、建置環境以及分發管道。在 Docker 與 AI 結合的生態系中，供應鏈攻擊通常具有以下特徵：

基礎映像檔的隱憂： 許多企業為了開發便利，直接引用未經審核的基礎映像檔。這些映像檔可能包含過時的系統組件，成為攻擊者的跳板。
依賴項混淆（Dependency Confusion）： 當企業同時使用內部私有倉庫與外部公開倉庫時，攻擊者可發布同名但版本號更高的惡意套件，誘導自動化建置系統下載。
AI 模型權重的完整性： 企業在下載預訓練模型（Pre-trained Models）時，往往忽視了模型檔案本身可能被竄改。惡意模型可能在特定觸發條件下執行非法程式碼。

內部威脅：被忽略的資安死角

在討論外部攻擊的同時，內部威脅（Insider Threats）同樣是 IT 技術主管必須面對的難題。隨著 AI 工具（如 GitHub Copilot）在企業內部的普及，開發人員在不知不覺中可能將敏感資訊（如 API Keys、資料庫密鑰）寫入程式碼並上傳至容器映像檔中。

過度授權與權限蔓延

在快速迭代的開發環境中，為了追求效率，開發人員常給予 Docker 容器 --privileged 權限，或直接掛載宿主機的 /var/run/docker.sock。這種做法極度危險，因為任何擁有容器控制權的人都能藉此掌控整個宿主機。AI 自動化工具在協助佈署時，若缺乏嚴格的權限審查機制，將會放大這種風險。

技術解決方案：建構多層防禦體系

面對上述威脅，IT 工程師與資安團隊應採取以下技術手段進行防禦：

1. 強化映像檔掃描與簽署

企業應建立私有的映像檔掃描機制（如使用 Clair 或 Trivy），在 CI/CD 流程中強制執行漏洞掃描。同時，應引入 Docker Content Trust (DCT)，利用數位簽章確保映像檔在傳輸與佈署過程中的完整性，防止被中間人攻擊竄改。

📂 收合（點我收起）

# 啟用 Docker Content Trust 範例
export DOCKER_CONTENT_TRUST=1
docker pull my-secure-repo/ai-model:v1.0

2. 實施最小權限原則 (PoLP)

避免使用 root 用戶運行容器。在 Dockerfile 中明確指定非特權用戶，並利用 Linux 能力機制（Capabilities）限制容器的系統調用。針對 AI 推論任務，應使用專用的沙箱環境進行隔離。

📂 收合（點我收起）

# Dockerfile 最佳實踐範例
FROM python:3.9-slim
RUN groupadd -r appuser && useradd -r -g appuser appuser
USER appuser
WORKDIR /app
COPY . .
CMD ["python", "app.py"]

3. AI 模型的安全性檢測

在引入第三方 AI 模型前，應進行靜態與動態分析。例如，針對模型檔案進行雜湊值校驗，並在隔離環境中測試其對異常輸入的反應，防止模型投毒或後門觸發。

MITRE ATT&CK 對應

以下是針對 Docker 與 AI 供應鏈攻擊常見的手法對應：

T1195.002 – Supply Chain Compromise: Compromise Software Dependencies（利用惡意 Docker 映像檔或 AI 函式庫）
T1610 – Deploy Container（攻擊者在受害者環境中部署惡意容器執行任務）
T1611 – Escape to Host（透過配置錯誤從容器逃逸至宿主機）
T1078 – Valid Accounts（利用洩漏的 API Key 或憑證進行未授權訪問）
T1566 – Phishing（誘導開發者下載惡意 AI 工具或映像檔）

總結與建議

在 2025 年這個 AI 深度整合的時代，資安不再是單一環節的防護，而是一場全方位的持久戰。企業 IT 技術主管應將「安全左移」（Shift Left Security）落實到開發初期，不僅要關注程式碼本身的漏洞，更要嚴格控管容器供應鏈與 AI 模型的來源可靠性。對於工程師而言，理解容器底層的隔離機制與網路規範，是防範 AI 驅動攻擊的關鍵。

未來，我們將看到更多 AI 應用於資安防禦（如自動化威脅獵捕），但在此之前，打好基礎建設的安全根基，才是確保企業行穩致遠的唯一路徑。