AI 網攻自動化到哪一步？Anthropic 報告揭漏洞研究、偵察與資料竊取如何 Agent 化
AI 已經能自己執行網路攻擊了嗎？Anthropic 最新調查顯示，還沒有走到完全自主，但部分原本高度依賴資安專家的工作，已經開始交給 AI Agent 持續執行。
Anthropic 9 月 10 日發布最新 AI 威脅報告，整理 2025 年 12 月至 2026 年 8 月間，在自家 Claude 模型上偵測並中止的惡意活動，涵蓋網路攻擊、影響力操作、監控、傳統武器、生物濫用、詐騙與詐欺，以及非法模型蒸餾 7 類。
報告中的案例主要涉及 Claude Haiku、Sonnet 與 Opus 模型，Anthropic 也提醒，這些是目前觀察到較值得注意、較新穎的案例，並不代表一般濫用的平均樣貌。其中，網路攻擊案例清楚呈現了 AI Agent 驅動的攻擊已經自動化到哪一步。
漏洞研究開始自動循環，單月找出逾 12 個可能 zero-day
Anthropic 發現，一組中國境內行動者建立「自動化漏洞工廠」（automated exploit foundry），利用 Claude 驅動多個 Agent，持續分析資安產品。
整套流程會先把韌體與二進位檔送進反編譯工具，由 Agent 追蹤程式結構、提出可能的漏洞假設，再撰寫漏洞利用程式（exploit），拿實驗室裡的產品測試；若沒有成功，就繼續修改與驗證，直到找到可用的方法。其中一套持續運作的流程，一個月就找出超過 12 個可能的零日漏洞（zero-day）。
這群行動者也會使用 Agent 群（Agent swarm），由主 Agent 拆解偵察與入侵後的工作，再交給多個子 Agent 平行處理，同時保存目標名單、取得的憑證與任務進度，讓下一次工作可以直接接續。部分漏洞研究與情報蒐集甚至會在操作員離開後繼續執行。
Agent 介入的範圍也已經延伸到入侵後階段。Anthropic 觀察到，有攻擊者會讓 Claude 在受害者網路中執行指令、蒐集登入憑證與外洩資料；另有排程工作可以自動更新竊取的存取權杖，再持續抓取受害者雲端儲存空間中的資料。人仍決定攻擊哪些目標，但部分資料蒐集與竊取工作已能在較少人工介入下持續進行。
另一個疑似與俄羅斯國家級間諜活動有關的案例，則把 Agent 放進攻防反覆調整的過程。當部署出去的惡意程式被資安產品偵測，AI Agent 會監測結果、自動修改並重新建置惡意程式，再持續嘗試到重新避開偵測。Anthropic 認為，這可能削弱過去防守方透過更新固定式偵測規則，迫使攻擊者花更多時間修改工具的效果。
攻擊手法沒大變化，但執行同一場攻擊需要的人力變少
除了上述案例，Anthropic 在報告中還羅列多起網攻行動，指出使用的仍多是憑證竊取、未修補的邊緣設備、暴露服務、SQL injection 與網路釣魚等既有手法，但報告更在意的是執行方式正在改變。
報告揭露，偵察、漏洞利用、工具開發與資料處理等工作，越來越能交給 AI 同時處理；部分入侵可在 2 至 3 小時內完成，單一操作員也能並行處理數十個受害目標。
Anthropic 將這種變化概括為攻擊「經濟模式」正在改變。過去較大型的行動需要更多專業人力與時間，如今每場攻擊需要投入的技能與人工下降，潛在收益卻沒有同步減少，因此一些過去報酬較低、不值得花太多人力處理的目標，也可能變得更有攻擊誘因。Anthropic 預期，這會帶來更多一次處理大量目標、人工介入較少的攻擊。
不過，Anthropic 也提醒，自主程度和實際危害不能直接畫上等號。現階段人仍高度參與目標選擇、結果審查與如何從攻擊成果獲利；報告中部分最嚴重的入侵，也仍由人逐步指揮完成。
AI API 金鑰也被盯上，企業得重新盤點 AI 攻擊面
另一個值得注意的變化，是企業使用 AI 時產生的憑證與周邊系統，也開始成為駭客目標。Anthropic 發現，攻擊者會主動尋找暴露在 GitHub、App、Docker container、網站與聊天機器人中的 AI API key 與 session token；也曾有行動者利用提示詞注入（prompt injection）攻擊 AI 業者的自動化測試環境，取得其中保存的正式環境 API 金鑰。拿到這些憑證後，攻擊者可以轉賣帳號、用受害者的額度替自己的攻擊支付運算成本，也能讓惡意流量看起來像是來自合法使用者。
Anthropic 因此直接提醒，企業應把 AI API key、工作階段憑證與 Agent 相關整合，視為和正式環境憑證同等重要的資產；AI sandbox、proxy 與第三方轉售服務，也都應納入資安管理。企業取得 AI 服務時，則應使用正式授權管道，避免把流量與憑證交給來源不明的第三方。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：Anthropic、《SiliconANGLE》，首圖來源：Unsplash