FI專欄｜新型金融供應鏈攻擊｜崔添偉
在資本市場的傳統認知中，金融科技風險往往具象化為代碼漏洞、防火牆失守或黑客的暴力破解。然而，隨著 2026 年第一季度的展開，一場更為靜謐卻致命的典範轉移正在發生。當華爾街與各大金融中心忙於計算資產回報率時，一種利用合法帳號、正確身份以及長期被制度默認的信任關係所構建的新型攻擊，正悄然滲透進金融機構的數位神經網絡。根據 IBM 最新發布的《2025年資料外洩成本報告》（Cost of a Data Breach Report 2025），涉及供應鏈入侵的攻擊，其平均識別與控制周期已延長至驚人的 276 天。這意味著，當金融機構意識到危機時，攻擊者已在內部潛伏了將近三個季度，這種「看不見的風險」正在成為資產負債表上最大的隱形負債。
這正是新型金融供應鏈攻擊的核心特徵，徹底改寫我們對「入侵」的定義。與過去依賴植入後門或污染源代碼的技術路徑不同，新一代攻擊利用的是供應鏈中被視為理所當然的「人際信任」。Fortinet 與 Google Cloud 在其聯合發布的 2026 年資安預測中，將這一趨勢定義為「影子代理」（Shadow Agent）時代的開端。攻擊者不再需要親自坐在鍵盤前進行心理博弈，而是部署具備高度自主性的 AI Agent（AI 代理）。這些 AI 代理能夠自動分析目標企業的組織架構、供應商關係網以及決策流程，並在不觸發任何技術警報的情況下，精準地執行社會工程攻擊。ToraGuard 的 2026 年展望報告更直指，預計在今年，「受信任的第三方供應商」將正式超越軟件漏洞，成為金融服務業遭受攻擊的首要路徑。
社會工程學（Social Engineering）在 AI 的加持下，已從一種依賴運氣與個人話術的「詐騙技藝」，進化為可大規模複製的「運算系統」。SlashNext 的 2025 年全年度數據顯示，由 AI 協助生成的惡意憑證釣魚（Credential Phishing）在過去一年暴增了 853%。這驚人的增長率背後，揭示了一個令人不安的事實：AI 已經學會如何完美地模擬人類的語氣、焦慮與緊迫感。現在的攻擊郵件或語音通話，不再是漏洞百出的廣撒網式詐騙，而是基於深度學習模型，針對特定採購人員、財務主管或 IT 管理員量身訂造的「心理劇本」。AI 能夠即時讀取對話背景，理解企業內部的緊急採購流程或季度結算壓力，並在最合乎情理的時間點，誘導擁有權限的員工做出一次「看似合規」的錯誤操作。
這種攻擊之所以難以防禦，是因為利用了身份驗證系統（IAM）的結構性盲點。金融機構的現有防禦體系建立在「身份即權限」的假設之上：只要帳號密碼正確、雙重驗證通過，系統便默認操作者是本人且意圖合法。然而，生成式 AI 正在瓦解這一基石。Gartner 的 2026 年戰略預測大膽斷言，由於 Deepfake（深偽）技術已能輕易繞過傳統的人臉識別與活體檢測，到今年底，將有 30% 的企業被迫放棄將獨立的身份驗證（IDV）方案視為可靠的單一信任來源。當 AI 可以實時克隆（Cloning）財務長的聲音來授權一筆轉賬，或者偽造法律顧問的視像影像來確認一份合約時，傳統的「驗證」已失去意義。系統只能確認「是誰」在操作，卻永遠無法驗證「為何」要操作，而這正是 AI 社會工程攻擊的獲利空間。
對於金融業而言，這不僅僅是合規層面的挑戰，更是直接衝擊財務底線的實質風險。Deloitte（德勤）在最新的金融犯罪趨勢報告中預警，由生成式 AI 驅動的金融欺詐損失，預計將以 32% 的年均複合增長率（CAGR）攀升，並在 2027 年達到 400 億美元的規模。這筆龐大的損失，很大一部分將源自於供應鏈中那些防禦能力較弱的節點，例如一家負責系統維護的小型外判商，或是一間提供數據分析服務的初創公司。攻擊者只需攻破這些外圍供應商的某個關鍵人員，利用 AI 偽造其身份，便能長驅直入核心銀行的數據金庫。這種連鎖反應使得風險評估變得極其複雜，投資者在評估一家金融機構的價值時，必須開始將其供應鏈夥伴的「抗社會工程能力」納入考量。
面對這種結構性的脆弱，傳統的應對策略顯得力不從心。過去，企業習慣透過加強員工培訓、提升警覺性來對抗社會工程。然而，這種防禦邏輯假設人類在關鍵時刻總是理性的。但 AI 社會工程的核心，恰恰是針對人類的「非理性時刻」，利用時間壓力、權威恐嚇或責任感綁架，迫使目標在未經深思的情況下行動。當攻擊者是能夠 24 小時不間斷運算、且沒有道德負擔的 AI 時，這場攻防戰本質上已是不對稱的。
市場必須清醒地認識到，在 AI 時代，金融供應鏈最大的漏洞已不再是程式碼的缺陷，而是「被操縱的人性」。供應鏈的本質是將信任制度化，以換取效率；而 AI 正是利用這種制度化的信任，將其轉化為攻擊的武器。對於投資者與企業決策者而言，現在是時候重新審視風險定價模型了。未來的安全防禦，不能僅停留在封鎖惡意 IP 或修補軟件漏洞，而必須建立一套能夠即時分析行為意圖、識別異常人際互動的「零信任」心理防線。
畢竟，在這個真偽難辨的數位時代，最危險的入侵往往不是來自陌生的黑客，而是來自那個你深信不疑的合作夥伴。
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