AI網紅推廣與手機農場：一次安全風暴的全景

事件概述

在 2025 年 12 月 26 日，一家知名 AI 廣告公司因 API 安全缺陷被駭客入侵，導致企業級 AI 網紅推廣系統與其管理的手機農場（Mass‑Device Farm）被盜用。攻擊者利用未授權 API 存取權，控制 AI 生成的虛擬網紅帳號並遠端操控數萬台手機設備，完成大規模點擊、訊息或廣告展示，以增進偵測率並進行釣魚活動。該事件不僅暴露了 AI 推廣平台的安全疏漏，也揭露了手機農場的弱點，並引發全球廣告供應鏈的信任危機。

此事件在社群媒體與安全論壇上迅速傳開，驚呼「AI 生成內容背後的安全風險已不再是理論」(iThome, 2024)。

AI 網紅推廣的技術原理與風險

AI 網紅推廣結合自然語言生成（NLG）、圖像合成（GAN）與社群媒體自動化工具，能夠在短時間內創建具備「人類情感」與「行為模式」的虛擬帳號，並自動發布內容與互動。其核心流程可拆分為：

資料蒐集：從公開社群、新聞、影像庫中抓取目標受眾喜好與流行語料。
模型訓練：以多模態 LLM 與 Vision‑Transformer 進行多層次語句與情緒生成。
帳號自動化：利用 API 與第三方服務自動建立、驗證、發布貼文。
效能監控：透過大數據分析即時調整推廣策略。

然而，這一流程同時帶來以下安全風險：

API 入口未經授權即可被駭，造成資料外泄與帳號濫用。
訓練資料若含有惡意或偏見，生成內容可能被用於偽造訊息。
自動化腳本若缺乏嚴格的身份驗證，易被外部注入惡意指令。

在本次攻擊中，駭客利用了公司內部 API 的「未加密傳輸」與「缺乏速率限制」缺陷，取得了對 AI 生成引擎的完整調用權限，進而控制虛擬網紅帳號的行為，並以此推廣假訊息或釣魚鏈接。

來源：夢捷科技 (2024)「AI網紅煉金術大公開：駭客揭密廣告公司手機農場漏洞！」

手機農場安全漏洞剖析

手機農場（Device Farm）是以數千台移動裝置為基礎，進行自動化測試、廣告點擊或訊息推送的基礎設施。雖然其能提升測試效率與廣告曝光度，但若未加強設備安全，則可成為攻擊者的「僵屍網絡」核心。

弱密碼與預設設定：多數裝置使用預設帳號與簡易密碼，易被暴力破解。
缺乏 設備驗證機制：雲端控制台無法辨別裝置是否為合法管理設備。
未加密的 OTA（Over‑The‑Air）更新流程，允許惡意程式植入。
缺少 網路隔離：所有裝置共用同一網段，攻擊者可橫向擴散。

駭客在取得 AI 生成引擎控制權後，將指令下發至手機農場，造成數萬台裝置被植入惡意程式，進而成為大型僵屍網絡，用於發送垃圾訊息、釣魚郵件或執行 DDOS 攻擊。

來源：夢捷科技 (2024)「AI網紅行銷黑幕曝光：駭客揭露手機農場安全漏洞！」

攻擊手法與 MITRE ATT&CK 對應

從 MITRE ATT&CK 的角度來看，此次攻擊可拆解為以下主要技術：

T1190 – Initial Access: API 漏洞利用：駭客利用未加密與未授權的 API 端點取得初始存取權。
T1204 – User Execution: AI 網紅帳號控制：利用 AI 生成系統的自動化功能，以「假」帳號執行釣魚與廣告操作。
T1071 – Command & Control: Web Service：駭客透過雲端控制台與手機農場進行遠端指令發佈。
T1105 – Transfer Data: Exfiltration Over Command Channel：將大量裝置資訊與使用者資料透過安全通道外流。

這些技術的綜合運用，使攻擊者能夠在不需實體接觸的情況下，完全掌控整個 AI 推廣及手機農場生態。

安全建議與最佳實踐

API 安全加固：採用 OAuth 2.0、JWT、速率限制與 IP 白名單；確保所有傳輸使用 TLS 1.2+。
身份驗證與授權：實施最小權限原則，使用多因素認證（MFA）保護管理介面。
裝置管理：啟用 Mobile Device Management（MDM）系統，對所有手機農場設備進行遠端鎖定、重置與監控。
網路隔離與分段：將手機農場設備放於獨立 VLAN，使用防火牆與 IDS/IPS 監控異常流量。
自動化測試與審計：使用 SIEM 集中日誌、設置安全警報；對 AI 生成內容進行內容審計與合規檢查。
供應鏈安全：確保第三方服務商（如雲端平台、AI 模型托管）符合 ISO 27001、SOC 2 等標準。
教育訓練：定期為開發者與運維人員舉辦 AI 安全與雲端安全課程，提升安全意識。

實施上述措施能有效阻斷攻擊者利用 API 漏洞、弱密碼與缺乏驗證機制的入侵路徑，並將手機農場的安全風險降至最低。

結論

AI 網紅推廣與手機農場的結合在提升廣告效率的同時，也為攻擊者提供了全新的攻擊面。此次 2025 年 12 月的事件證明，若不加強 API 安全、裝置管理與供應鏈審核，企業將面臨數據外泄、品牌聲譽受損甚至法律風險。IT 與資安團隊應將 AI 生成內容與設備安全納入整體風險評估，並採取前述最佳實踐，才能在 AI 時代保持競爭力與安全性。