企業需即時加強 AI 身份與存取安全管理
隨著人工智能（AI）技術迅速普及，企業積極將 AI 應用於業務營運、軟件開發及數據分析，但與此同時，網絡犯罪分子亦開始將 AI 實際應用於攻擊行動之中。根據 Sophos 最新發佈的《2026 年 AI 安全報告》，AI 已明顯縮短攻擊週期，原本需時數星期策劃與測試的攻擊，如今可在數日內完成，大幅壓縮企業的偵測與應變時間。
報告指出，現階段 AI 的主要影響並非創造全新攻擊類型，而是加速既有攻擊技術的開發與部署。攻擊者利用 AI 協助撰寫、測試及優化惡意程式碼，使攻擊流程更高效、更自動化。當攻擊節奏加快，企業安全團隊面對的壓力亦隨之上升，必須在更短時間內完成偵測、分析與回應。
真實案例：AI 協助開發大量攻擊模組
Sophos 在報告中披露一宗代號為 STAC6994 的攻擊活動，為目前少數有明確證據顯示攻擊者實際使用 AI 策劃及執行攻擊的案例之一。
在該事件中，攻擊者入侵目標網絡後，在受害系統內建立臨時開發環境，並運用多個 AI 代理協助編寫及測試針對主流端點防護產品的繞過技術。透過 AI 輔助，攻擊者開發近 80 個攻擊模組及超過 70 種規避偵測的方法，將原本需時數星期的工作壓縮至數日完成。
這類攻擊模式顯示，AI 已成為攻擊者提升效率的工具。對企業而言，威脅不再只是技術層面的突破，而是「速度」本身已成為風險因素。
AI 身份與 OAuth 憑證成為新攻擊面
報告另一項重要發現，是企業在快速部署 AI 應用時，往往忽略相關的身份與存取管理風險。
企業現時廣泛使用：
- AI 編碼工具
- 企業內部部署的 AI 模型
- 可自訂及下載的 AI 代理
- 連接內部系統的 API 與自動化流程
這些 AI 工具通常需要使用帳戶、API 金鑰、OAuth 授權或系統權限才能運作。一旦相關憑證遭盜取，攻擊者便可利用合法身份滲透企業系統。
報告指出，AI 使用的數碼身份與登入憑證正迅速成為高價值攻擊目標，而不少企業的安全政策與監管機制，尚未完全覆蓋 AI 應用所涉及的權限與存取範圍。
因此，AI 風險已不再局限於模型本身的錯誤回應或內容安全問題，而是涉及：
- 身份管理（Identity Management）
- 存取控制（Access Control）
- 供應鏈安全（Supply Chain Security）
- 開發環境保護（Dev Environment Security）
AI 驅動的社交工程與深度偽造攻擊
除了技術層面的攻擊，AI 亦被廣泛應用於詐騙與社交工程活動。透過生成式 AI，攻擊者可快速製作高質素、多語言的釣魚電郵與詐騙內容，同時結合深度偽造（Deepfake）技術，模擬真實聲音與影像，提升欺騙成功率。
報告中提及一宗投資詐騙案例，騙徒利用「AI 投資」為招徠，持續與受害者建立信任關係，再引導其使用偽造投資平台，最終造成重大金錢損失。
這顯示 AI 不僅提升攻擊規模與速度，更降低詐騙門檻，使攻擊者能以更低成本發動更大規模行動。
AI 開發基建與供應鏈風險上升
隨著企業大量採用 AI 開發工具與模型框架，相關基建亦成為攻擊目標。常見風險包括：
- 開發者工具被植入惡意程式
- API 金鑰與憑證外洩
- AI 模型檔案遭篡改
- 訓練數據來源不明
- 與外部工具整合的伺服器遭入侵
這些風險一旦發生，影響範圍可能涵蓋整個應用生態系統，甚至波及供應鏈夥伴。
企業應如何應對 AI 時代的新威脅？
面對 AI 加速攻擊週期與擴大攻擊面的趨勢，企業應重新檢視現有安全策略，重點包括：
- 強化身份與存取管理（IAM）
確保 AI 工具所使用的帳戶、API 金鑰與 OAuth 授權受到嚴格管控與最小權限原則限制。 - 加強端點與威脅偵測能力
採用具 AI 分析能力的 MDR 或 XDR 服務，縮短偵測與回應時間。 - 保護開發與 AI 基建環境
對開發工具與模型檔案進行完整性檢查，並監察異常行為。 - 建立 AI 使用與治理政策
明確規範企業內部 AI 工具的使用範圍、權限分配及審計機制。 - 提升員工防詐騙意識
加強對 AI 生成內容與深度偽造技術的辨識能力培訓。
AI 威脅已經出現，而非未來風險
Sophos 指出，AI 帶來的安全風險並非遙遠的未來問題，而是已經正在發生。當攻擊者利用 AI 加快攻擊步伐，而企業亦同步擴大 AI 應用場景時，雙方的技術競賽已正式展開。
對香港企業而言，尤其是金融、政府及關鍵基建行業，更需要及早部署完善的身份治理與端點防護策略，確保在 AI 時代下仍能維持業務韌性與合規能力。
