AI應用安全攻防實錄：2025年安全威脅趨勢與防禦策略

1. 2025 AI安全新風景

生成式 AI 的爆發使攻擊者能以大規模語言模型 (LLM) 生成高度逼真的釣魚郵件、社交工程腳本與自動化漏洞掃描工具，攻擊成本降至數十美元，利潤則高達數千至數萬美元 (GSS, 2025)。同時，防禦方亦必須部署 AI 協助的 SOC，實現即時威脅偵測與自動化回應，否則將被新型 AI 攻擊淹沒。

2. 主要威脅趨勢

2.1 AI 對社交工程的加速

• LLM 能生成語氣相符的釣魚信件，難以被傳統防毒或內容過濾系統識別。
• 攻擊者利用自然語言生成深偽音訊、視頻，對內部員工進行「內部社交工程」。

2.2 零信任架構的成熟化

• 永不信任、始終驗證成為企業安全核心，重點落在身分鑑別、設備健康與最小權限存取。
• 微分段與動態存取控制可有效阻斷橫向移動。

2.3 供應鏈與 SBOM 的重要性

• 雲端原生應用與容器化環境增加了第三方庫與服務的依賴，漏洞成為攻擊跳板。
• 透明化軟體物料清單 (SBOM) 為企業提供可追溯的組件來源，符合合規要求。

2.4 雲端原生安全（CNAPP）

• 容器化、無伺服器架構的安全防護成為焦點，配置錯誤仍是主要風險。
• 利用雲原生安全平台（CNAPP）整合掃描、合規與回應。

2.5 勒索軟體、AI 釣魚與物聯網漏洞

• 勒索軟體攻擊日益複雜，結合 AI 生成的釣魚郵件與深偽媒體，攻擊成功率大幅提升。
• 物聯網設備缺乏安全機制，成為 DDoS、資料外洩與後門植入的目標。

3. 實戰案例：台灣 800 萬漏洞挖掘計畫

台灣電腦網路危機處理暨協調中心 (TWCERT/CC) 於 2025 年 12 月啟動「漏洞挖掘計畫」，邀請多家業者參與，總獎金 700 至 800 萬元。此舉旨在藉由白帽社群系統性發掘本土產品安全弱點，從源頭提升資安品質 (資訊安全網, 2025)。

計畫成功挖掘多項零日漏洞，並即時通報供應商修補，顯示「設計即安全」與「早期驗證」的效益。此案例也證明 AI 與大數據可協助漏洞掃描與風險評估，提升漏洞發現率。

4. 防禦策略與實作建議

• 建立 AI‑輔助 SOC：結合機器學習模型，對郵件、網路流量、終端行為進行異常偵測，並自動觸發隔離或回應腳本。
• 落實零信任：部署多因素認證(MFA)、身份治理與連續驗證；使用微分段、最小權限原則限制內部移動。
• 實施 SBOM 與 CNAPP：在開發流程中自動生成 SBOM，利用 CNAPP 連續掃描容器配置與依賴。
• 加強人員安全意識：針對 AI 生成的深偽媒體舉辦定期演練，提升辨識能力。
• 結合威脅情報平台：使用 AI 驅動的威脅情報，實時獲取 APT、攻擊模組、漏洞公告，並同步更新防禦規則。

5. MITRE ATT&CK 對應

• T1566 – Phishing (AI 生成釣魚郵件)
• T1574 – Process Injection (利用深偽媒體植入惡意程式)
• T1021 – Remote Services (零信任環境中的安全存取)
• T1071 – Command and Control (AI 控制的後門通訊)
• T1190 – Exploit Public-Facing Application (容器與雲端漏洞)

參考資料與原文來源

• 🔗 原文來源: 台灣電腦網路危機處理暨協調中心 800 萬漏洞挖掘計畫
• 🔗 原文來源: 2025 關鍵資安趨勢白皮書
• 🔗 原文來源: 2025 年頂級 12 大網路安全趨勢和預測
• 🔗 原文來源: 2025 年 12 月前需要了解的安全概況

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