【趨勢科技 2026 資安預警】開發速度快 660% 的代價：45% AI 代碼有毒，企業如何建立不被拖垮的資安法則？
如果企業還把 AI 資安想成「駭客變得更聰明」，那這份報告真正想提醒你的風險，很可能已經被你忽略。
趨勢科技發布的《The AI-fication of Cyberthreats》（暫譯：網路威脅的 AI 化）報告，並不是在列舉新的攻擊手法，而是在揭示一個更不舒服的事實：企業為了追求 AI 而帶來的速度與生產力，正在改寫資安威脅的運作邏輯。
當開發流程被 AI 加速、代理被大量部署、雲端環境快速擴張，攻擊也同步完成「工業化升級」：從零散的人工作業，進化為可自動複製、可規模化運轉的生產線。
報告指出，零日攻擊仍存在，但更常被利用的是企業內部擴張過快的暴露面。企業需要重新思考的不是「怎麼防一個新威脅」。如果你正在導入 AI、代理或加速開發流程，這是一份給你的、關於「企業正在創造什麼樣攻擊面」的提醒清單。
📌 這份報告適合誰閱讀？
適合那些正在焦慮「如何在駭客利用 AI 讓攻擊速度超越人類極限時，建立企業數位韌性」的安全策略與技術領導者，包含：
- 資安工作最高決策者，包括 CISO、CIO、CTO、CEO 等。
- 資安專業人員，包括威脅情報分析師、紅隊/藍隊演練人員。
- 軟體開發與 DevOps 團隊，包括軟體架構師、DevOps 工程師、前端/後端開發人員。
- 雲端架構師與管理員。
🔴 報告洞見
從手工駭客到工業化攻擊
AI 正在改寫威脅邏輯
2026 年的資安戰場不再僅僅是技術高低的較量，而是一場關於「速度」與「自動化」的生存競賽。
趨勢科技的報告內容開宗明義指出「威脅的 AI 化（The AI-fication of Cyberthreats）」核心概念。這意味著網路犯罪已經跨越手工業階段，正式進入具備高效率、可擴展性的工業量產時代。
過去，駭客發動一次精密攻擊可能需要數週的人工偵察與佈局；如今，隨著企業為了生產力而引入 AI，駭客也同樣在利用 AI 重塑攻擊鏈。從自動化的網路釣魚到自主運行的惡意軟體，攻擊門檻大幅降低，技術不再是發動攻擊的必要條件，只要懂得操作 AI 工具即可。這導致防禦者面臨的挑戰呈現指數級增長。
💡 失速的開發，企業自己製造出攻擊面
第一個被 AI 速度反噬的不是防禦系統，而是企業自己的開發流程。為了在市場上搶得先機，企業軟體開發正經歷一場由「Vibe Coding」推動的狂飆。
從 2025 年 1 月到 9 月，託管在 AI 輔助開發與部署的雲端平台 Lovable 上的 AI 輔助編碼，應用程式數量激增了 660%，而在 Vercel 平台上則增長了 57%。這顯示應用程式的上線週期已被極度壓縮，軟體供應鏈正在以前所未有的速度膨脹。
然而，這種速度的背後潛藏著巨大的品質隱憂。研究發現，使用 Vibe Coding 工具生成的程式碼中，有高達 45% 包含「不安全的代碼」。這意味著我們蓋樓的速度雖然快了 6 倍，但其中近一半的地基天生就是脆弱的。這將導致未來出現大量內建漏洞的應用程式，駭客甚至無需尋找零日漏洞，只需掃描這些由 AI 寫出的常見錯誤即可長驅直入。
此外，AI 的「幻覺」也衍生出新型態「幻覺套件（Slopsquatting）」供應鏈攻擊。駭客會註冊並發布那些被 AI 錯誤引用，但實際上不存在的軟體包，當開發者直接複製貼上 AI 生成的代碼時，就會不自覺地將惡意組件植入企業核心。
💡 全自動化攻擊，Agentic AI 把漏洞變成連鎖災難
另一方面，2026 年威脅的主體將發生質變，攻擊者不再只是螢幕背後的「人」，而是能夠自主決策、長期潛伏的「AI 代理（Agentic AI）」。
與傳統自動化腳本不同，Agentic AI 具備推理與規劃能力，能夠在最少的人類監督下執行多步驟操作。這些代理人被深度整合進企業生態系統中，擁有 API 存取權與決策權，一旦失控，後果不堪設想。
報告特別警告，「提示注入（Prompt Injection）」將成為針對 AI 代理人的殺手級攻擊。
駭客可以通過精心設計的指令，悄無聲息挾持企業內部的 AI 助理，使其變成完美的內部間諜，執行數據竊取甚至破壞營運的指令。
更令人擔憂的是「A2A（Agent-to-Agent）」的連鎖反應：一個代理人的幻覺可能被另一個代理人視為真確的輸入，進而引發自動化的災難。例如，一個預測庫存的 AI 產生幻覺認為缺貨，導致採購 AI 自動下單，造成真實世界的財務損失。
這迫使企業必須重新思考身分驗證的定義。傳統的 IAM（身分存取管理）是給「人」用的，無法有效監管這些全天候運作、用完即丟的 AI 代理。
💡 雲端成自動化獵場，低階錯誤被放大成高階災難
儘管企業持續上雲，但基礎防禦的落差卻為自動化攻擊提供了絕佳獵場。報告數據指出，約 47% 的組織承認，難以維持對其雲端資產的「完全可視性」。這意味著近半數的企業在多雲環境中存在視覺盲點。
與此同時，約 75% 的嚴重雲端安全事故源於「錯誤配置（Misconfiguration）」。駭客未來的攻擊不需要高深技術，只需利用 AI 工具自動化掃描全網，尋找那些被遺忘的資產或權限過大的設定即可。
在勒索軟體方面，商業模式也出現了重大轉折。由於企業備份機制的完善，報告預測勒索贖金的支付率將呈現下降趨勢。為了維持獲利，駭客被迫轉向「智慧數據剝削（Intelligent Data Exploitation）」。
駭客利用 AI 分析竊取來的非結構化數據（如郵件對話、圖片、影片），精準找出企業最痛的隱私或機密進行公開羞辱與二次勒索，而非單純的加密鎖檔。
此外，RaaS（勒索軟體即服務）的普及，讓攻擊變得像訂閱服務一樣簡單，進一步加速了威脅的工業化。
面對 47% 的環境盲點與 75% 的人為疏失，駭客正在用 AI 自動化掃描弱點，企業的雲端治理必須跟上。
💡 企業防禦必須重寫的三件事
基於 AI 工業化帶來的挑戰，傳統依賴「辨識內容真偽」（例如判斷一封郵件是否為釣魚、一段影片是否為深偽）的防禦手段已逐漸失效，因為 AI 生成的內容已能做到天衣無縫。
下一步該怎麼做？三個關鍵的戰略方向：
1. 放棄內容偵測，轉向信任驗證：防禦的核心必須從「檢查內容」轉向「驗證身分與來源（Identity & Origin Verification）」。無論是郵件、語音還是視訊會議，企業必須建立零信任架構，預設不信任任何通訊，除非能驗證其來源與身分。
2. 導入 CREM（網路風險與暴露管理）：企業不能再只是被動修補漏洞，而是動態評估資產的曝險程度。這包括將 AI 模型、代理人與供應鏈代碼，都視為需要被納管的資產，優先處理那些對業務衝擊最大的風險。
3. 將 AI 視為一種「新身分」：在 IAM 身分存取管理策略中，必須將 Agentic AI 視為具備特權的「非人類員工」。為其建立獨立的行為監控與審計軌跡，確保當 AI 代理人出現異常行為（如幻覺或被注入攻擊）時，能被即時阻斷。
企業不能等到 AI 攻擊發生才反應，必須在導入 AI 的第一天，就將安全嵌入其工作流程之中。駭客已經完成了 AI 的工業化轉型，重塑了攻擊鏈，接下來輪到企業重塑防禦。
＊閱讀完整報告內容，請見：《The AI-fication of Cyberthreats: Trend Micro Security Predictions for 2026》
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＊初稿由 AI 協作，首圖來源：Unsplash