日本政要：AI 跨越網路攻擊「閾值」 防禦策略須轉型「攻擊前置」
日本參議院議員認為 AI 如何改變網路安全威脅？
日本參議院議員安野貴博指出，人工智慧（AI）在網路安全領域已跨越關鍵「閾值」，顯著提升了網路攻擊的複雜度和成本效益。他提到，Claude Mythos 等 AI 模型已能自動偵測並整合資安漏洞，使駭客能以更低成本發動精密攻擊。因此，防禦方必須善用 AI 技術，將防禦體系轉變為「攻擊前置」模式，以應對不斷演進的威脅。
日本參議院議員暨未來團隊黨魁安野貴博（Takaaki Yasuno）指出，人工智慧（AI）在網路安全領域已跨越一個關鍵「閾值」，使得網路攻擊環境發生重大變化。他在《Financial Journal》2026年10月號的專訪中提到，隨著 Frontier AI 等先進技術發展，攻擊的複雜度和成本效益均顯著提升。
安野貴博表示，目前如 Claude Mythos 等 AI 模型，已能達到自動偵測資安漏洞的程度，並將這些漏洞整合運用以達成攻擊目標。這意味著駭客能以更低的成本發動更為複雜精密的攻擊。他強調，面對這項新挑戰，防守方也必須善用 AI 技術，將防禦體系轉變為「攻擊前置」模式，以應對不斷演進的威脅。
這項觀察對於台灣的金融市場與科技發展具有借鑒意義。隨著全球 AI 技術的進步，網路安全威脅日益嚴峻，台灣金融業與重要基礎設施可能也面臨類似由 AI 驅動的複雜攻擊。台灣業者應思考如何整合 AI 於資安防禦策略中，不僅僅是被動防禦，更應主動預測及應對潛在威脅，以確保數位安全。
AI 如何降低網路攻擊的成本？
AI 模型能夠自動偵測資安漏洞，並將這些漏洞整合運用以達成攻擊目標。這使得駭客無需投入大量人力與時間，就能以更低的成本發動複雜精密的攻擊。
面對 AI 驅動的網路攻擊，防禦策略應如何轉變？
面對 AI 驅動的網路攻擊，防禦方應善用 AI 技術，將防禦體系轉變為「攻擊前置」模式。這意味著不僅要被動防禦，更要主動預測及應對潛在威脅，以確保數位安全。
