商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導

隨著人工智慧（AI）工具與服務被企業廣泛應用，相關的資安威脅也日益浮現。產業分析師警告，許多企業對於部署 AI 所帶來的風險，準備程度明顯不足，應從被動修補轉為主動預防。

根據《Computerworld》報導，高德納諮詢公司（Gartner）網路安全研究總監 Pete Shoard 指出，目前最大的風險之一，是程式碼中直接寫入敏感資訊的「硬編碼秘密（hard-coded secrets）」透過「vibe-coded applications」上傳至 GitHub 等公共儲存庫，進而為外部攻擊者開啟進入企業系統的通道。他強調，以往仰賴事後修補的資安策略已不再適用，企業必須更積極地防範內部與外部威脅。

Forrester Research 資深分析師 Erik Nost 觀察，現今許多組織正從事後偵測威脅的「被動式（reactive）」姿態，轉向透過模擬潛在攻擊情境來預先修復問題的「主動式（proactive）」防禦。這種轉變促使市場對「攻擊面管理（Attack Surface Management）」工具的興趣大增。攻擊面管理是指評估內外部系統，以預測及防範潛在攻擊的資安工具，能夠掃描企業對外的網站、檔案儲存庫及社群媒體等，查找可能暴露的數位資產，例如偽造網站或含有敏感資訊的檔案。

美國J.Gold Associates, LLC首席分析師 Jack Gold 指出，小型與中型企業（SMBs）尤其容易在 AI 部署上面臨資安漏洞，因為他們往往缺乏強健的內部控制措施，且不願或無法負擔大型資安公司的服務費用。此外，隨著更多 AI Agent 的生成與應用，也增加了「技術債（technical debt）」問題，並可能開啟新的攻擊面，加劇資安複雜性。

為因應這些挑戰，市場上已有數百家廠商提供包含漏洞掃描、攻擊路徑映射、威脅情報等服務的產品。Pete Shoard 提及，部分產品甚至利用「蜜罐（honeypot）」技術，這是一種刻意設置用於吸引攻擊者，以了解其技術手法的誘捕系統，藉此反向學習攻擊模式。儘管威脅偵測可透過 AI 大幅自動化，但修復問題仍需人工仔細評估，而非全自動化處理。

面對 AI 快速發展帶來的資安新格局，台灣企業在引入 AI 技術時，應從國際經驗中學習，預先評估潛在風險並強化企業風險管理（Risk Management）能力，確保能有效應對這些新型態的威脅。