MoneyDJ新聞 2026-07-31 10:07:43 新聞中心 發佈
IBM近日發布《2026年資料外洩成本報告》，調查顯示四分之一的惡意入侵造成資料外洩事件與AI技術有關，數量較2025年增加56%，造成經濟損失平均達600萬美元，比一般資料外洩事件造成的平均損失高出約100萬美元。上述攻擊主要由深度偽造冒充和具備AI能力的惡意軟體發動，已經改變了資料外洩的「經濟結構」。如今駭客發動攻擊的速度加快、成本降低，組織發現漏洞與修復的成本卻越來越高。報告顯示，使用AI和自動化技術確保營運安全的組織，其資料外洩成本平均減少200萬美元。然而，即使防護效果顯著，仍有四分之一的組織尚未在其安全維運中採用這些新型工具。
駭客花費數千美元發動攻擊，造成企業數百萬美元的損失；這種不成比例的狀況日益惡化，網路風險的「經濟結構」已經完全改變。報告指出，企業與政府機構正在著手因應未來風險，而不是等到事情發生後再採取行動。在Ponemon研究中心主持的後續研究裡，85%受訪組織已注意到先進的AI網路安全解決方案，並計劃增加此類安全投資。四分之三的受訪組織表示，創新的AI威脅正在促使他們重新思考「如何在整體安全維運中部署AI代理」。
然而，在駭客動作最快的領域，組織的應對速度明顯不足；雖然超過50%的受訪者表示，已經使用代理型AI進行威脅檢測和防禦，但只有18%的受訪組織將AI代理應用於漏洞管理，換句話說，AI讓駭客利用安全漏洞進行攻擊所需要的時間更短，企業卻讓已知的安全漏洞存在的更久。
IBM安全軟體副總裁Suja Viswesan表示，正在變化的是網路攻擊的經濟效益，AI讓網路攻擊速度更快、成本更低，但安全漏洞造成的損失卻越來越大；當組織在發現漏洞和補救措施之間出現更長的時間差，不平衡的狀況會直接反映為資料外洩的成本。組織的當務之急是消除這種「時差」， 將補救措施融入開發流程，在運行時保護身份安全，並採取駭客的心態與速度處理風險。
這份研究報告顯示，大多數由AI驅動的攻擊都針對關鍵基礎設施(62%)，其中金融服務機構和能源產業受到的攻擊最為頻繁，讓大規模的系統性當機/停機的風險增加。金融服務業的資料外洩平均造成損失630萬美元，能源產業則為520萬美元。這些產業遭受頻繁的安全攻擊，增加了對經濟、供應鏈和基本民生服務產生負面連鎖反應的可能性。
此外，本次報告還有其他主要發現：
一是AI的「弱點」在模型與應用程式，有超過20%的受訪組織表示，其AI模型與AI應用曾受攻擊，造成資料外洩，主因是周邊系統的弱點造成，API、應用程式或外掛程式受損(27%)，以及影響AI工作負載的雲端配置錯誤(27%)。
二是加密漏洞依然存在，量子風險迫在眉睫。即使組織不斷增加對於量子安全領域的投資，加密和密碼管理的主要弱點仍然使受訪組織暴露於風險之中。僅有37%曾遭遇資料外洩的組織表示，他們對靜態和傳輸中的機敏資料都做了加密保護；只有34%的組織清楚掌握自家加密資產的現況。
三是勒索軟體駭客把企業聲譽當作武器。勒索軟體攻擊事件的報告數量比前一年增加(從34%提高到39%)，駭客正在利用AI技術發起自動化和規模化的攻擊。雖然受訪組織仍然擔憂營運因此中斷，但駭客正在對它們施加影響層面更廣大的壓力，而最常利用的是品牌聲譽(41%)，其次是員工資料(35%)和智慧財產(31%)。
