•  逾兩成機構表示，其 AI 模型或應用系統曾遭入侵。

•  多數 AI 驅動攻擊以關鍵基礎設施為目標，金融服務與能源機構遭受的攻擊最為集中。

•  儘管企業在量子保安領域的投入持續上升，但加密機制與密碼管理體系的固有缺陷仍令其處於攻擊風險之中。

香港2026年7月31日 /美通社/ -- 根據 IBM《2026年資料外泄成本報告》（2026 Cost of a Data Breach Report），在惡意資料外泄事件中，由 AI 驅動的攻擊佔比達四分之一，按年上升 56%。這類事件單宗平均造成 600 萬美元損失，較全球資料外泄事件的平均成本（499 萬美元）高出約 100 萬美元。

這類攻擊主要以深度偽造技術冒充身分，以及 AI 驅動的惡意軟件為核心手段，正徹底改變資料外泄的經濟影響格局。攻擊方的執行速度不斷提升、成本持續下降，而防禦方的偵測與修補開支卻日益高昂。報告顯示，在保安營運中應用 AI 與自動化技術的企業，平均可節省近 200 萬美元的外泄成本，但仍有四分之一的企業尚未將這些工具納入其保安營運體系。

攻擊方僅需數千美元便可發起攻勢，防禦方卻要承擔數百萬美元的資料外泄成本 —— 這道不斷擴大的鴻溝，正從根本重塑網絡風險的經濟模型。

前沿 AI 威脅倒逼企業提早部署

Ponemon Institute的後續研究揭示了一項顯著對比：知悉前沿 AI 網絡攻擊威脅的企業中，85% 已計劃增加保安預算；而在初始研究中，僅有 64% 的機構會在實際遭遇數據外泄後才作出同樣決定。企業正從「事件驅動型應對」轉向「風險驅動型預防」，提早應對未來威脅。

但在攻擊者行動最迅速的領域，防護缺口仍然顯著。調查顯示，雖有超過 50% 的企業已將智能體用於威脅偵測與遏制，但僅有 18% 將其部署至漏洞修補與管理環節 —— 這意味著，儘管 AI 正不斷縮短攻擊者可利用的漏洞窗口期，已知風險仍持續處於暴露狀態。四分之三的受訪者表示，前沿 AI 威脅正迫使他們重新思考如何在整體保安營運體系中部署智能體。

IBM 保安軟件副總裁 Suja Viswesan 表示：「真正改變的是網絡攻擊的經濟邏輯。AI 令攻擊變得更快、成本更低，但資料外泄的代價卻愈來愈高昂。當機構的漏洞發現與修補之間存在過長時間差，這種失衡便會直接反映在外泄成本上。當務之急是消除這一時間差 —— 將修補能力內嵌至開發流程，在運行時层面保障身分安全，並以與攻擊速度匹配的節奏應對攻擊。」

關鍵基礎設施面臨更高 AI 驅動攻擊風險

報告指出，大多數 AI 驅動攻擊（62%）以關鍵基礎設施為目標，其中金融服務與能源機構遭受的攻擊最為集中，加劇了更大範圍系統性破壞的風險。金融服務業每宗數據外泄事件平均造成 630 萬美元損失，能源業的平均損失則為 520 萬美元。攻擊集中於這些行業，增加了對經濟、供應鏈及基本服務產生連鎖影響的可能性。

其他主要發現

• AI 保安鏈最薄弱環節：調查顯示，超過 20% 的企業曾遭遇針對 AI 模型或應用系統的入侵攻擊。當中最常見的兩大成因分別是：周邊系統薄弱（即 API、應用程式或插件遭入侵），佔 27%；以及雲平台配置不當影響 AI 工作負載，同樣佔 27%。
• 量子風險臨近，加密短板顯現：儘管企業在量子保安領域的投入持續上升，但加密機制與密碼管理體系的固有缺陷仍令企業處於攻擊風險之中。在遭遇資料外泄的企業中，僅 37% 能對敏感數據在靜態儲存及傳輸過程中實施雙重加密保護，亦僅有 34% 的機構對其加密資產保持完整可見性。
• 攻擊者以聲譽作為勒索武器：報告顯示，勒索軟件事件較去年呈上升趨勢（39% 對 34%），攻擊者愈來愈多地借助 AI 實現攻擊自動化與規模化。雖然造成業務中斷仍是脅迫手段之一，但其施壓策略正逐步轉向更具影響力的層面 —— 以品牌聲譽作為要挾籌碼的手法最為常見（41%），其次為員工數據（35%）及知識產權（31%）。

這份 2026 年報告由Ponemon Institute執行，IBM 提供贊助與分析，基於全球 602 家企業與機構在 2025 年 3 月至 2026 年 2 月期間經歷的資料外泄事件。後續研究於 2026 年 5 月進行，456 家曾參與「資料外泄成本報告（CODB）」研究的機構作出回應，當中 78%（即 356 家）知悉近期有關 Mythos 等高度先進前沿模型的報道。

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