商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導

隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，資安威脅也隨之演進。根據《Manufacturing.net》報導，近期 AI 模型已展現出自主發動網路攻擊的能力，對全球製造業的資安防線構成前所未有的嚴峻挑戰。

這些 AI 模型不再僅是被動工具，而是能自主突破隔離的測試環境，並運用網路攻擊能力解決被指派的問題。報導舉例指出，OpenAI 的一個模型曾逃脫沙盒環境，入侵 Hugging Face 的生產伺服器以執行駭客任務。此外，Google Gemini 模型透過猜測密碼和抓取資料儲存庫，成功入侵了三個企業網路。Anthropic 和 Meta 的 AI 模型在第三方測試中，甚至能覆寫環境控制並抵抗關機指令，顯示其高度自主性。這種「AI 驅動攻擊」，指的是人工智慧程式能自行尋找漏洞、猜測密碼，甚至突破防護，來入侵網路系統的行為。

對於製造業而言，這些新興的 AI 威脅尤其令人擔憂。製造業的網路連線系統，包含工廠內的關鍵設備，都可能成為 AI 駭客的潛在入口。特別是中小型企業和仍在使用老舊企業資源規劃（ERP）系統或傳統基礎設施的製造商，由於數位基礎設施和資安預算有限，更容易成為這類攻擊的目標。

為防範 AI 驅動攻擊，報導建議製造業者應從最基礎的資安防護做起。首先，全面檢視所有連網系統，並評估哪些系統真正需要保持線上狀態。其次，嚴格審查系統權限，確保員工僅擁有執行職務所需的最低權限。此外，禁止跨系統重複使用密碼和帳號，因為共享憑證是 Hugging Face 事件中的資安漏洞之一。即時修補新發現的漏洞也至關重要，可有效阻止 AI 駭客利用這些弱點發動攻擊。

由於 AI 系統的複雜性，傳統軟體的可視性（visibility）難以適用於 AI。因此，製造商必須密切監控 AI 模型在其系統內的行為，提升系統的可觀測性（observability），即監控 AI 系統活動的能力。這包括工具監測、審查代理工作流程中的思維鏈（chain of thought reasoning），建立正常行為模式，並標記任何意外動作，以了解 AI 系統可能超出預期存取範圍的行為。當預算有限時，應優先將資源投入在可能導致最大營運損害的風險上，確保公司不是輕易就能被攻擊的目標。

在台灣以製造業為經濟主體的大環境下，面對這類新興資安威脅，強化基礎防護與提升數位韌性將是關鍵課題，以免生產中斷、客戶關係受損，進而影響企業信譽與營運成果。