CHECK POINT 研究

AI安全 報告

C H E C K P O I N T A I 報告 • 第 1 期年度版

目錄

01 簡介

02 AI威脅

04 用於企業的AI

03 用於研究的AI

05 AI的安全、AI提供 的安全，以及AI帶 來的安全

簡介0101

簡介

AI對網路犯罪者和防禦者的未來加速發展

AI正在革新各行各業，網路犯罪與網路安全也不例外。企業採用AI 可提升效率、規模和影響力，但不幸的是，威脅分子也會利用AI。 此時此刻，我們認為有必要停下來評估一下AI和網路安全的現狀和 未來。

攻擊者如何使用AI，接下來會發生什麼事？作為網路防禦者，我們 如何利用AI來增強安全措施，並更有效地保護我們的組織？這些問 題在《Check Point 研究 AI 安全報告》第一版中有所探討。 我們將重點聚焦於：

• 自主互動式社交工程的崛起，涵蓋文字、音訊和視訊

• LLM 的越獄與武器化

• 惡意軟體開發與資料探勘的自動化

• 企業採用AI及其相關風險

• 資料中毒在實際環境中的出現以及由 GenAI 工具擴大的大 規模虛假資訊

• 以火攻火的AI工具 - 保護貴組織免受最先進威脅的侵害

AI威脅已不再是理論上的——它們已經存在，並且正在迅速演 變。隨著AI工具的普及，威脅行為者以兩種主要方式利用這一 變化：利用AI增強其能力，並將採用AI技術的組織和個人作為 目標。

以下幾頁將提供對這些威脅的全面理解，使讀者能夠在AI安全 的複雜環境中自如應對。

邁向創新與成功的安全未來，

Check Point 研究總監 Lotem Finkelstein

AI的安全、AI提供的安全， 以及AI帶來的安全05

用於研究的AI03

AI威脅02

用於 APT 狩獵的AI

簡介01

用於企業的AI04

新型社交工程

以 LLM 帳戶為目標

針對惡意軟體的AI

AI脆弱性研究

暗網中的AI模型

2025 年AI安全報告4

AI威脅0202

網路犯罪分子使用的AI模型 網路罪犯正密切監控主流AI採用的趨勢。每當有新的大型語言模 型 (LLM) 公開發佈時，地下行為者就會迅速測試其濫用的可能 性 (圖 1)。目前，ChatGPT 和 OpenAI 的應用程式開發介面是最 受網路罪犯歡迎的模型，而 Google Gemini、Microsoft Copilot

圖 1—地下論壇討論如何利用 DeepSeek 進行惡意軟體開發

和 Anthropic Claude 等其他模型也正在迅速普及。隨著阿里巴 巴推出 DeepSeek 和 Qwen 等開放源碼模型，市場格局正在發生 變化。這些模型加強了可存取性，具有最少的使用限制，並且 提供免費層級，因而成為犯罪活動中的重要資產。

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以 LLM 帳戶為目標

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AI脆弱性研究

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用於研究的AI03

AI威脅02

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用於企業的AI04

AI的安全、AI提供的安全， 以及AI帶來的安全05

惡意AI模型的發展

網路罪犯正在利用主流平台，創建並銷 售專門為網路犯罪量身定制的惡意 LLM 模型（圖 2）。這些黑暗的 LLM 模型旨 在繞過為道德模型設立的安全措施， 並被積極推銷為駭客工具。

圖 2 – Onion GPT，Tor 中建立的AI暗黑模型範例

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AI的安全、AI提供的安全， 以及AI帶來的安全05

圖 3 – 在 Telegram 頻道上宣傳的惡意AI服務 WormGPT

惡名昭彰的AI模型 WormGPT 是透過破 解 ChatGPT 建立的 (圖 3)。稱為「終極 駭客AI」，能在無倫理約束下生成網路 釣魚電子郵件、撰寫惡意軟體，並編寫 社交工程指令碼。一個 Telegram 頻道 推廣其在詐騙、殭屍網路建立和網路入 侵方面的用途，提供的訂閱突顯了黑暗 人工智慧的商業化。

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AI的安全、AI提供的安全， 以及AI帶來的安全05

圖 4 - 在網路犯罪論壇上發表的 HackerGPT 能力

新一波的黑暗AI模型，例如 GhostGPT、FraudGPT 和 HackerGPT (圖 4)，專門針對網路犯罪的特定層面。有些模型

使用越獄技術繞過主流AI，而另一些則修改開源模型。隨著主 流AI模型的演進，其黑暗對應模型也在同步發展。

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造假AI平台的崛起

對AI服務的需求促使了偽造AI平台的出 現，這些平台旨在欺騙使用者、散佈 惡意軟體、竊取敏感資料或進行金融 詐騙。例如 HackerGPT Lite（圖 5）， 看似是AI工具，但被懷疑是網路釣魚網 站，還有偽造的 DeepSeek 下載網站， 實際上是散佈惡意軟體。

在一起案例中，一個模仿 ChatGPT 的 惡意分散式 Chrome 擴充程式設計來竊 取使用者的憑證。一旦安裝，這個有害 的擴充程式就會劫持 Facebook 工作階 段 Cookie，讓攻擊者完全存取受害者的 帳戶，並能夠進行遠端操作。

圖 5 - 一個疑似針對網路罪犯的網路釣魚AI服務網站

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AI的安全、AI提供的安全， 以及AI帶來的安全05

https://www.ctinc.com/fake-chatgpt-chrome-extension-poses-serious-threat-to-online-security/

社交工程—操縱個人進行他們一般不會採取的行動—是許多網 路攻擊的核心。即使是純粹利用技術脆弱性的攻擊，也常常從 社交工程計畫著手。攻擊者利用文字、音訊和影像，以假亂真 地冒充特定個人或生成人聲，藉此建立信任以欺騙目標。隨著 最近AI的進步，攻擊者可以大規模製作看似真實的材料、進行 自動化聊天，並在假冒他人的同時舉行即時音訊和視訊會議。

隨著這些AI驅動的工具在犯罪論壇上的泛濫以及犯罪事件增 加，我們對音訊和視覺線索進行身分確認的依賴受到了嚴重 損害。完全自主的音訊深度偽造工具已經可以用於大規模電話 詐騙，這表示辨認熟悉的臉孔或聲音不再足以證明身分；相反 地，必須透過額外的驗證措施來加強互動。

AI支援的社交工程已經在影響現實世界的網路犯罪。FBI 最近 警 告大眾，網路罪犯愈來愈加利用AI生成的文字、影像、音訊和影 片來加強攻擊。這顯示攻擊者現在擁有前所未有的複雜能力， 大幅提升欺騙與詐欺的效果。

網絡詐騙依賴於質量和數量。即使是措辭拙劣的詐騙，例如色 情勒索郵件，只要寄給數百萬的潛在受害者，即使只成功了一 小部分，仍然可以獲利。因此，攻擊者的目標是提高其冒充的 質量和操作的自動化水平，在最大化影響力的同時，盡量減少 昂貴的人力資源。人工智慧促進了這些領域的進步，創造出多 語言的高擬真文字、音訊和視訊，並啟用互動式聊天機器人， 從而產生能夠惡意與受害者互動的自動化代理。

深入探討 Deepfake 技術及其濫用 以下幾節將檢視涉及各種媒體類型（文字、音訊、影像和 影片）的利用情境，詳細說明在犯罪論壇中積極宣傳的相關服 務，並分析實際事件的報告，以說明這些不斷演變威脅的實際 影響。

AI驅動的社交工程： 新紀元

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AI的安全、AI提供的安全， 以及AI帶來的安全05

https://www.ic3.gov/PSA/2024/PSA241203 https://www.ic3.gov/PSA/2024/PSA241203

Deepfake 自動化的成熟度等級

生成式AI技術涵蓋了從基本的離線文字、影像和影片生成，到需要真實個人參與的進階線上操作，例如換臉或語音模仿的各種複雜 度和成熟度。在最高層級，完全自主的即時生成會立即產生令人信服的內容，並在互動過程中動態回應毫無戒心的個人。

媒體類型 離線生成 即時生成 完全自動化

文字 預先渲染腳本或電子郵件 即時 生成 回應

生成式AI的 全互動 對話

音訊 預先錄製的冒充 即時語音 操控

完全由AI支援的 對話音訊

影片 預先製作的深度偽造影片 即時換臉 或影片變更

完全自動化的、 AI生成的 互動影片

(紅色 V 標示成熟度水準已可在市場上取得，並在野外利用)

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AI生成的文字社交工程

自 2022 年起，ChatGPT 和其他大型語言模型 (LLM) 聊天機器 人的可用性降低了生成令人信服文本的障礙，提升了網路釣魚 電子郵件的質量。攻擊者通常來自與受害者不同的語言和文化 背景，以前曾面臨顯著的語言障礙。然而，LLM 技術現在使攻 擊者能夠毫不費力地以母語般的流利程度和文化細微差異撰寫 訊息。

在最近的一個案例中，Check Point Harmony Email & Office 攔截了一個使用多樣化文字措辭來避免偵測的色情勒索活動。 在成千上萬的電子郵件中，每封電子郵件都獨一無二地改寫了 「快沒時間了」的緊迫性，使用「你時間快沒了」或「你時間 快用完了」之類的表達方式。由於色情勒索活動通常不包含惡 意網址或附件等傳統的入侵跡象 (IoC)，除了加密貨幣錢包地址 之外，偵測主要依賴文字分析，這進一步複雜化了防禦措施。

LLM 技術現在能使 攻擊者毫不費力地 以類似母語的流暢 性和文化細微差別

撰寫訊息。

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AI的安全、AI提供的安全， 以及AI帶來的安全05

對 Darkweb 論壇的審查揭露了各種專 門設計的AI輔助工具，用於簡化網路 釣魚和垃圾郵件活動的建立和管理 (圖 6)。例如，GoMailPro (圖 8)，每月 定價為 500 美元，於 2023 年整合了 ChatGPT，以自動化生成垃圾郵件和網 路釣魚郵件。2024 年的最新更新， 包括恢復用於垃圾郵件分發的封鎖電 子郵件帳戶的功能，進一步增強解決 方案。

圖 6 – AI輔助垃圾郵件代理的廣告

圖 7 – AI輔助垃圾郵件代理的廣告

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AI的安全、AI提供的安全， 以及AI帶來的安全05

另一個AI文字應用程式的例子是由網路 犯罪團體 GXC Team 開發的「Business Invoice Swapper」(圖 8)。它的設計目 的是自動掃描遭入侵的電子郵件帳戶， 以便找出發票或付款指示，從而促進商 業電子郵件詐騙 (BEC)。它會更改銀行 詳細資料，將資金轉到攻擊者控制的 帳戶。它可以利用AI，順暢克服語言障 礙，有效管理大量資料，並自動進行分 發，增強詐欺電子郵件攻擊的擴展性和 影響力。

圖 8 – 暗網論壇上的「Business Invoice Swapper」廣告

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在 Darkweb 論壇上宣傳的 X137 Telegram 管理主控台，是一 個完全自主的AI文字互動代理程式的範例。此工具可在文本平 台中自動化任務，並根據指定的任務同時與多位用戶進行即 時對話。X137 使用 Gemini AI監控、總結並參與 Telegram 通 訊，提供未經審查的駭客相關見解。

這些AI驅動工具的主要貢獻在於能夠擴大犯罪行動的規模，克 服以往因僱用精通語言和文化的人力所造成的瓶頸。AI生成的 文字使網路罪犯克服語言和文化障礙，顯著增強他們執行複雜 的即時和離線通訊攻擊的能力。未經審查的 LLM 型聊天機器人 能以假亂真且有效地同時管理多個通訊對話串。

除了出於經濟動機的罪犯外，國家級行為者也愈來愈常利用生 成式AI來加強社交工程陰謀。報告指出，伊朗、俄羅斯和中國 的 APT 和資訊操作人員已經使用像 Gemini 這樣的AI工具進行 內容建立、本地化和角色開發。OpenAI 的報告同樣發現這些 能力也用於影響力行動、簡化網路釣魚、影響力活動和偵察。

AI生成的音訊深度偽造

愈來愈多網路罪犯使用AI生成的音訊 (又稱「音訊深偽」) 來執 行複雜的冒充詐騙。此技術能夠生成高度逼真的個人聲音複 製，增強詐騙者欺騙受害者的能力。社群媒體上的語音樣本 (從名人到日常使用者) 為攻擊者提供了豐富的資源。

像 ElevenLabs 這樣的熱門平台和開源的檢索式語音轉換 (RVC) 演算法等工具，只需十分鐘的語音樣本即可生成逼真的音訊。 這些技術已用於勒索案件，罪犯假稱家人遭到綁架或處於緊急 情況，要求緊急匯款。

最近案件中，詐騙犯利用AI輔助的音訊深度偽造技術，以假亂 真地冒充國防部長 Guido Crosetto 的聲音。攻擊者偽稱需要資 金釋放人質，目的是向他的富裕聯絡人勒索金錢。包括設計師 Giorgio Armani 在內的多位知名人士成為目標。至少有一位認識 該部長的受害者被騙，轉移了一大筆款項。

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https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/adversarial-misuse-generative-ai https://downloads.ctfassets.net/kftzwdyauwt9/5IMxzTmUclSOAcWUXbkVrK/3cfab518e6b10789ab8843bcca18b633/Threat_Intel_Report.pdf https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI https://www.businessinsider.com/ai-scam-voice-clone-fake-kidnap-call-mother-money-ransom-2023-4 https://nypost.com/2024/10/18/us-news/scammers-swindle-elderly-california-man-out-of-25k-by-using-ai-voice-technology-to-claim-his-son-was-in-horrible-accident-needed-money-for-bail-absolutely-his-voice https://nypost.com/2024/10/18/us-news/scammers-swindle-elderly-california-man-out-of-25k-by-using-ai-voice-technology-to-claim-his-son-was-in-horrible-accident-needed-money-for-bail-absolutely-his-voice https://www.theguardian.com/world/2025/feb/10/ai-phone-scam-targets-italian-business-leaders-including-giorgio-armani

最近的 研究顯示 ，人們已無法可靠地區分真實聲音與AI生成的 音訊。犯罪論壇上的討論愈來愈聚焦於將AI生成的文字和音訊

整合到全面的犯罪電話系統 (圖 9)。暗網論壇上的廣告明確尋 求AI開發人員，以便在電話詐騙中實現AI支援的功能。

圖 9 - 電話系統AI開發人員的招聘

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AI的安全、AI提供的安全， 以及AI帶來的安全05

https://www.researchgate.net/publication/384698535_People_are_poorly_equipped_to_detect_AI-powered_voice_clones

圖 10 - 展示AI增強型電話系統功能的廣告

這些以AI為基礎的呼叫系統已經可以購買，主要用作 OTP 機器 人。這些機器人會呼叫潛在的受害者，並按照預定的劇本取 得一次性密碼，主要是金融服務帳戶的密碼。更先進的平台現 在提供彈性的對話結構，透過動態分析受害者的反應來即時調 整情境。

2025 年 1 月推出的一項服務強調了這些系統如何流暢管理多種 語言並同時處理多個互動，與廣泛依賴熟練人力的傳統電話詐 騙相比，顯著增強了可擴展性 (圖 10)。在與這樣一位賣家的對 話中，他們解釋：「我們製作了一個演講的骨架，AI會根據這個 骨架引導客戶。」他們強調，AI有能力脫離劇本，管理跨越 「任何主題、任何領域、任何語言、任何語音」意想不到 的場景。

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https://securelist.com/2fa-phishing/112805/ https://securelist.com/2fa-phishing/112805/ https://www.theguardian.com/money/2025/mar/05/deepfakes-cash-and-crypto-how-call-centre-scammers-duped-6000-people

圖 11 - 與電話系統銷售商的對話

提供了俄語和西班牙語的對話範例，展現系統的多語言能力 (圖 11)。這些先進的AI電話平台成本約為 20,000 美元，包括訓 練和支援，或以約 500 美元的基本費率加上每分鐘 1.50 美元計費， 大幅減少對許多合格人力操作員的需求。

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2025 年AI安全報告19

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AI生成的視覺深度偽造

犯罪論壇顯示，越來越多犯罪分子使用 AI生成的影像來繞過「認識您的客戶」 （KYC）身份驗證。基本的AI驅動服務 提供創造可信的身份，以欺詐方式註 冊新帳戶、解鎖凍結的帳戶，或透過 偽造用戶身份來劫持合法帳戶。簡單的 AI生成圖像的價格通常從 70 美元起。 更複雜的犯罪服務針對主要的 KYC 供 應商——例如 ONFIDO、SUMSUB 和 JUMIO——收取更高的費用，甚至要求 從被劫持的帳戶中抽取一定比例的 資金（圖 12）。

圖 12 - 帳戶驗證與解鎖服務廣告

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2025 年AI安全報告20

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圖 13 - 提供 KYC 驗證的網路犯罪服務。

犯罪服務提供者通常會收到驗證連結， 並直接完成身分驗證（圖 13）。價格 因地區而異，歐洲和獨聯體國家約為 350 美元，美國和加拿大的服務則高達 500 美元，尤其是針對偽造文件。信任 匿名罪犯並讓其存取凍結帳戶，會為客 戶帶來重大風險；這類交易之所以可 行，完全是因為這些非法市場內已建立 的信譽機制和全面的緩解程序。

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2025 年AI安全報告21

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預錄的 Deepfake 影片

AI生成的深偽影片愈來愈常用於詐騙，主要是透過在預錄影片 中進行臉部和聲音的替換。這些影片通常虛構知名人士為詐騙 背書，包括投資詐騙。預錄深偽影片的技術門檻較低，使得這 些服務在犯罪論壇中廣泛可得。價格從幾百到幾千美元不等， 取決於影片的長度和品質。最近在喬治亞第比利斯的一次 行動Ben Fogle 和 Martin Lewis 等公眾人物為主角的深偽影片 來推廣詐騙性的加密貨幣投資，騙取了英國和加拿大的超 過 6,000 名受害者，造成 3,500 萬美元的損失。除了金融詐騙 之外，AI製作的影片也廣泛應用於政治影響活動和選舉相關的 假訊息活動中。

即時視訊操控

雖然預先錄製的深度偽造影片很常見，但即時影片操控帶來了 更進階的挑戰。雖然像 OpenAI 的 Sora 這樣的高階AI視訊生成 器仍有其侷限，無法進行即時整合，但較低解析度的即時換臉 工具已經可以取得，並在積極使用中。在犯罪論壇上提供的付 費服務和工具，以及需要相對較低硬體投資的開源解決方案， 使即時深偽攻擊變得愈來愈普及。

這些進步的影響已在現實世界的詐欺案例中顯露無遺。 2024 年初，英國工程公司 Arupp 遭受 2,000 萬英鎊的損失， 因為網路罪犯利用深偽視訊技術在即時視訊通話中冒充高 階主管，說服員工將資金轉入詐欺帳戶。

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https://www.theguardian.com/money/2025/mar/05/deepfakes-cash-and-crypto-how-call-centre-scammers-duped-6000-people https://research.checkpoint.com/2024/beyond-imagining-how-ai-is-actively-used-in-election-campaigns-around-the-world/ https://www.theguardian.com/technology/article/2024/may/17/uk-engineering-arup-deepfake-scam-hong-kong-ai-video

在一起案件中，色情素材和基於AI的影 音工具用來冒充情色明星。透過即時聊 天互動，數十名男子被迫犯下各種性犯 罪。錄製的檔案後來用於散佈色情。 攻擊者及其至少四名聯絡人已遭拘留。

在最近的另一個案例中，一名美國工程 師回報在線上技術面試過程中，有人試 圖利用AI生成的換臉技術盜用其身分 (圖 14)。雖然這可能只是個別的詐欺個 案，但愈來愈多的證據顯示，更廣泛 的行動與國家贊助的間諜活動或財務動 機有關。隨著即時深度偽造技術愈加容 易取得，這類詐騙企圖預計將會更加 猖獗。

圖 14 – 身分竊盜企圖在訪談中透過真人換臉

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https://www.mako.co.il/men-men_news/Article-af8ca2682ff8591027.htm https://cloud.google.com/transform/ultimate-insider-threat-north-korean-it-workers https://www.linkedin.com/posts/dawid-moczadlo_wtf-developer-used-ai-to-alter-his-appearance-activity-7292604406464671744-T_Nw

圖 15：在暗網論壇中免費公開的 400 個 ChatGPT 帳戶的憑證

鎖定 LLM 帳戶 隨著生成式AI平台的普及程度不斷上升，其在網路犯罪地下市場 中的價值也隨之增加。存取 LLM 服務使攻擊者能將AI用於惡意 目的，並且這些服務成為可交易的商品。因此，LLM 帳戶已成 為網路犯罪分子的重大目標。

網路犯罪分子已經為人工智慧服務的遭竊帳戶建立了蓬勃發展 的地下市場，包括 ChatGPT、OpenAI 應用程式開發介面金鑰 和其他 LLM 平台。這些帳號大多透過憑證填充攻擊、網路釣 魚和資訊竊取器感染取得，然後在網路犯罪論壇、Telegram 群組和暗網市場轉售或免費分享 (圖 15)。

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AI服務憑證具有獨特的價值，因為它們 使網路罪犯能夠：

• 繞過AI使用限制 (例如 ChatGPT Plus 或 OpenAI 應用程式開發介面)

• 匿名使用 LLM 進行惡意活動 (例 如：生成網路釣魚內容、撰寫惡意 軟體或繞過安全限制)

網路犯罪論壇中有許多清單提供對 ChatGPT 帳戶、應用程式開發介面金鑰 和遭竊憑證的大量存取權。這些貼文通 常會宣傳先前從大型洩漏中外洩的帳戶 憑證，或從惡意軟體記錄中擷取的AI服 務憑證。

圖 16 – 提供 ChatGPT 帳戶憑證的暗網論壇對話串。

2025 年AI安全報告25

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圖 17 — Silver Bullet 的配置，允許攻擊者針對 OpenAI 的身分驗證系統測試大量登入清單

大規模AI帳戶憑證填充

作為蓬勃發展的遭竊人工智慧帳戶市場的一環，網路罪犯也開 發了各種方法和工具來竊取這些帳戶。憑證填充攻擊，涉及在 多個平台上使用竊取的使用者名稱和密碼組合，利用密碼重複 使用的習慣，是獲取AI帳戶最常見的方式。

攻擊者使用預先配置的憑證填充工具來針對AI平台 (圖 17)。某些 網路罪犯甚至開發出客製化破解工具，能夠繞過速率限制、工作 階段式驗證以及多重身份驗證 (MFA) 挑戰。

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新型社交工程

針對惡意軟體的AI

人工智慧脆弱性研究

暗網中的AI模型

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以 LLM 帳戶為目標

AI的安全、AI提供的安全， 以及AI帶來的安全05

圖 18 - 地下論壇貼文，展示一個使用 ChatGPT 建立的 PHP 密碼生成器指令碼

我們識別出了一個使用AI來增強暴力破解攻擊的範例（圖 18）。一個地下論壇的帖子展示了一個據稱由 ChatGPT 生成的 PHP 腳本，用於 創建隨機密碼，可能會被用於暴力破解攻擊。

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越獄AI模型

對AI模型進行越獄，涉及使用提示工程來繞過其倫理與安全限制。無論 是 AI 惡意軟體開發、安全繞過技術或敏感資料擷取，網路罪犯都會以 欺騙性的輸入來操控AI，以獲得未經授權的回應。

在暗網上出現了各種提示工程技術，威脅行為者在此分享他們的越獄 提示。較不老練的攻擊者通常會偽裝成尋求監控工具的雇主。相比之 下，更有經驗的人會明確地向AI提示惡意軟體中使用的系統層級功能， 進而避免直接要求惡意軟體。

以下三頁說明在暗網上觀察到的常見越獄方法。 從簡單到進階的越獄 技術，攻擊者操控無 辜的AI服務以生成惡

意內容。

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圖 19 – 網路犯罪論壇貼文，指導使用者如何將 ChatGPT 越獄至 WormGPT

1. 角色扮演

攻擊者指示AI模型冒充一個角色，以便繞過限制，例如提示「假裝你是一個不受倫理規範的AI」。

暗網範例

一篇名為《將 ChatGPT 轉換為 WormGPT》的論壇貼文詳細說明了一種角色扮演技巧，其中AI代理收到指示，要體現一個名為 WormGPT 的虛構角色，該角色會回應任何要求，進而有效地將 AI 服務轉換為不受限制的版本 (圖 19)。

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2. 對有害要求進行編碼

當威脅行為者旨在將惡意意圖偽裝成假 設情境或學術研究時，會使用此方法。

暗網範例

一名地下論壇的網路罪犯成功將惡意 要求偽裝成學術研究提示，並上傳到 Pastebin，進而成功破解了 DeepSeek AI。這迫使AI生成憑證竊取程式碼，同 時避開內容審核篩選工具 (圖 20)。

圖 20 - 網路犯罪論壇貼文，詳細介紹一種利用 DeepSeek 開發資訊竊取惡意軟體的編碼方法

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3. 直接函式呼叫

技術夠熟練時，攻擊者可以直接引用特定的系統呼叫，促使AI 生成惡意程式碼。

暗網範例

論壇中的使用者討論破解AI模型，以要求使用特定API 函數 (例如OpenProcess()、VirtualAllocEx()和CreateRemoteThread())

圖 21 - 論壇貼文解釋如何利用基於 Windows 應用程式開發介面的函式要求來破解AI模型以生成惡意軟體

的程式碼來生成Windows惡意軟體 (圖21)。這會導致建立AI遠端 存取木馬 (RAT)。

研究人員發現，某些AI模型可以操控以自行越獄，暴露出顯著 的安全脆弱性。具體而言，某些模型可以透過提示生成輸入， 進而誘使其繞過自身的安全機制，實現自主越獄。這帶來了嚴 重的風險，因為攻擊者可能會改良這些技術，迫使AI系統生成愈 加危險的內容。

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https://scale.com/research/j2

圖 22 - 論壇使用者欺騙 ChatGPT 以增強惡意程式碼

針對惡意軟體的AI 愈來愈多網路犯罪分子使用AI來建立及最化化惡意軟體攻擊鏈 的步驟。勒索軟體指令碼、網路釣魚工具包、資訊竊取程式開 發，以及 深度偽造生成，都是網路罪犯所仰賴的AI工具。這些

進步讓即使是低技能的攻擊者也能使用複雜的技術，並加速和 擴大攻擊規模。

最近一個來自暗網論壇的範例顯示，一名駭客使用 ChatGPT 來優化程式碼，以從 Windows 日誌中提取憑證（圖 22）。

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2025 年初，Check Point 研究 指出 FunkSec 是 2024 年 12 月 的主要勒索軟體組織，以使用AI工具而聞名。該組織似乎使用 AI輔助惡意軟體開發。FunkSec 背後的網路罪犯將編碼者與開 發者區分開來 (圖 23)。編碼者可以自己撰寫程式碼，而開發者 則是仰賴AI來建立惡意軟體的新一代威脅行為者。

後來，FunkSec 的領導人公開承認，他們至少有 20% 的行動 是由AI驅動。

FunkSec 在其公開的「羞辱網站」上，還推廣AI生成的 DDoS 工具和自訂 GPT 風格的聊天機器人，示範AI如何在營運和公共 關係中使用。

我們發現其他惡意軟體製造商也利用AI進行行銷。Check Point 研究分析了 Rhadamanthys Stealer 0.7 所聲稱的使用AI支援的 文字識別功能。然而，我們發現它仰賴的是典型的光學字元識 別 (OCR) 傳統機器學習技術，而非現代AI。

圖 23：Telegram 聊天中 FunkSec 領導人表示他在惡意軟體開發中 使用AI。

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https://research.checkpoint.com/2025/funksec-alleged-top-ransomware-group-powered-by-ai/ https://osint10x.com/threat-actor-interview-spotlighting-on-funksec-ransomware-group/ https://research.checkpoint.com/2024/massive-phishing-campaign-deploys-latest-rhadamanthys-version/

圖 24 –「Gabbers Shop」在一個暗網論壇上的廣告

用於惡意軟體資料探勘的AI

雖然AI開發的惡意軟體仍處於早期發展階段，但我們看到惡 意軟體家族 (尤其是 Infostealer) 正在運用AI來快速處理、 組織和挖掘大量竊取的資料。例如，LummaC2 惡意軟體在 其控制面板中使用AI驅動的機器人偵測，將真正的受害者與 自動化安全分析系統區分開來。同樣地，惡意軟體記錄廠商 Gabbers Shop 聲稱使用AI以系統性地清理和精煉遭竊取的憑

證和記錄的大型資料庫，從而提高資料的品質和可用性，以便 銷售 (圖 24)。這些先進的AI應用程式增強了犯罪分子有效管 理龐大資料集的能力，並簡化了情報收集和針對性攻擊的作業 準備。

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圖 25 - 暗網論壇貼文廣告AI用於識別資訊竊取資料中有價值的受害者。

最近的一篇文章揭露了網路罪犯如何使用 DarkGPT (一種以 ChatGPT 為藍本的惡意 LLM) 來篩選大型資訊竊取者記錄資料 集 (圖 25)。與標準搜尋不同，DarkGPT 使用自然語言查詢來 挖掘特定關鍵字、憑證、網域名稱及其他敏感資料。這些資訊 竊取者記錄通常由惡意軟體蒐集，包含數千個遭到洩露的使用

者名稱、密碼、應用程式開發介面金鑰和工作階段權杖。透過 自動化分析，像 DarkGPT 這樣的工具可以加速識別高價值目 標，包括憑證填充、帳戶盜用、金融詐騙，以及企業的初始存 取憑證，這些都可能導致勒索軟體攻擊。

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國家行為者攻擊週期中的AI

Google 對 Gemini 使用情況的分析顯示，來自 20 多個國家/地區 (特別 是伊朗和中國) 政府附屬 APT 團體，在整個攻擊生命週期中都利用了 Gemini。這些團體將 Gemini 用於偵察、惡意程式碼武器化、加強網路 釣魚傳遞方法、研究漏洞利用、部署持久性存取工具、建立命令與控 制通訊，以及自動化資料竊取或破壞任務。值得注意的是，伊朗團體 在投資於脆弱性研究、偵察和編碼的同時，也愈來愈常將AI工具整合至 所有攻擊階段。相比之下，中國的攻擊者則將脆弱性研究重點放在特 定技術和指令碼上。

Gemini 發現 APT 團體 使用他們的工具進行偵 察、惡意程式碼開發、 改良網路釣魚技術，並

發掘脆弱性

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https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/adversarial-misuse-generative-ai" \t "_blank

LLM 資料中毒

研究人員日益警告人們注意新興的 LLM 中毒風險，這是一種 網路安全威脅，訓練資料集可能遭到竄改以嵌入後門或惡意程 式碼。一旦中毒，這些AI模型可能會複製或放大惡意內容， 對依賴 AI 生成輸出的使用者和組織構成嚴重的安全影響。

儘管由於嚴格的資料驗證程序，滲透 OpenAI 或 Google 的 Gemini 等主要AI供應商的資料集極具挑戰性，但在現實世界 中仍有成功的中毒攻擊案例。一個著名的案例是攻擊者上傳了 100 個遭受攻擊的AI模型到 Hugging Face，這是一個開放源碼 的AI平台，開發人員和研究人員廣泛使用該平台來分享及使用 預先訓練好的模型。攻擊者利用 Hugging Face 的協作與開放 結構，引進了受損模型，這些模型在部署時可能會散佈有害程 式碼或錯誤資訊，這與傳統的軟體供應鏈攻擊如出一轍。

傳統上，資料中毒針對人工智慧模型的訓練階段，資料集被污 染以破壞未來的輸出。然而，隨著現代 LLM 在推論階段越來 越多地存取和處理即時線上資訊，新的脆弱性也隨之出現。惡 意行為者利用這一點，策略性地將欺騙性或有害的內容放在線 上，讓人工智慧系統可以擷取並將其納入回應中——這種做法 稱為「擷取中毒」。

最近一項研究重點關注莫斯科虛假資訊網路「Pravda」執行 的一起重大檢索中毒案例。在一次俄羅斯官員會議上，宣傳人 員 John Mark Dougan 明確表達了其意圖：「從俄羅斯的角度 來推動這些俄羅斯的敘述，我們實際上可以改變全世界的AI。 」光是在 2024 年，「Pravda」就發表了約 3,600,000 篇充滿宣 傳意味的文章，目的就是要明確影響 AI 聊天機器人的回應。 他們的大規模內容作業成功地感染了西方領先的 AI 系統，研究 人員發現，主要的 AI 聊天機器人約有 33% 的時間複述 Pravda 的虛假敘述。這顯示出複雜的 AI 模型濫用於進行虛假宣傳活 動和其他投毒活動，存在著明顯而現實的威脅。

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https://arxiv.org/html/2408.12798v1 https://www.giskard.ai/knowledge/data-poisoning-attacks-on-enterprise-llm-applications-ai-risks-detection-and-prevention https://www.newsguardrealitycheck.com/p/a-well-funded-moscow-based-global

針對網路 安全研究 人員的AI 0303

人們正在以各種方式探索AI在網路安全中的應用，例如加強偵測 機制和使複雜系統更易於存取。本節將深入探討AI如何改善研 究，特別是在尋找進階威脅行為者和進行脆弱性研究方面。 這些方法利用現有的技術和新興的概念，相信能塑造網路安 全研究的未來。目前的工具已經提供了顯著提升研究人員效能 的功能。

利用AI，特別是 LLM 或由 LLM 驅動的代理框架，可以有效地 進行數據收集和初步分析。這些系統可以執行測試、收集資料 並進行初步分析，讓人類研究人員可以專注於更高層級的策略 考量。

網路安全研究人員的AI

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用於 APT 獵捕的AI

規模模式識別 - 網域和檔案名稱

APT 獵人通常以破解逆向工程惡意軟體等技術任務而自豪。 然而，當您發現一個類似於獨特組織或機構的網域時，就會真 的感到興奮，這表視您找到了有趣的東西。

LLM 能夠處理並分析大型資料集，以偵測偽裝、欺騙技術和 APT 攻擊手法的模式。透過將 LLM 整合至大型資料管道， 分析師可以自動化地大規模識別惡意趨勢——建立以語言為 基礎的評分系統，包括：

• 冒充與主題欺騙： LLM 可以分析數百萬個網域名稱註冊， 標示那些模仿政府、金融或安全機構的註冊 (例如， mofa-gov-np.fia-gov[.]net 或 militarytc[.]com)。

• 檔案命名慣例：透過掃描龐大的惡意軟體儲存庫，LLM 可以偵測到用來欺騙使用者的檔名結構（例如 tax_return_2025.pdf.exe）。

• 信任預測： 使用自然語言理解，LLM 能夠評估非技術使用 者是否會信任某個網域或檔案，並指派欺騙概率分數。

• 語言與區域目標設定：LLM 能夠偵測網域語言使用的模式 (例如，模仿北約實體的西里爾字母網域)，揭示地理定位的 網路行動。

Check Point 研究提供了一組可疑的網域樣本時， ChatGPT 成功分析了一個最初看似無意義的網域： httpswwwafipgob[.]com。它說明了為什麼這個網域 可能含有惡意的—「它模仿 了阿根廷政府的稅務網站 AFIP，通過將『afip』與『gob』 結合。由於這不是官方網域，因此暗示這是一個針對性的區 域網路釣魚嘗試。」

從報告中提取 TTP 和 IOC

威脅情資報告提供了對 APT 團體運作的寶貴見解，但手動擷取 用於狩獵規則的策略、技術和程序 (TTP) 非常耗時。AI可以透 過自動識別攻擊模式，將其對應到 MITRE ATT&CK 這樣的框 架，並生成結構化的偵查規則來簡化此過程。這使分析師能夠 快速將原始威脅情資轉化為可行動的防禦措施，提高威脅獵捕 效率，並縮短特定威脅和惡意軟體的偵測時間。

為此，我們生成了一個提示，指令如下：

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您是一名網路安全分析師，專門研究進階持續性威脅 (APT)，負責 分析 APT 部落格文章或報告並擷取所有相關技術細節。只要關注 文件中的事實資訊，避免猜測。 您的輸出必須包括以下結構化部分：

1. 技術 (TTP) - 擷取所有 APT 使用的戰術、技術和程序 (TTP) - 在適用的情況下使用 MITRE ATT&CK 框架 。 - 識別執行方法、持續機制、防禦迴避和命令與控制技術。

2.技術成品 - 列出 所有與 APT 相關的程序、檔名、登錄金鑰、檔案路徑和 記憶體成品。 - 如果存在多個變體，請清楚區分。 - 請勿包含任何假設；僅包含記錄的成品。

3. 網路與 C2 基礎架構 - 擷取所有 C2 網域、IP 位址、主機供應商和網路協定。

生成提示

- 識別通訊方法 (HTTP、HTTPS、原始 TCP、DNS 隧道等)。 - 如果提及 port-knocking 或化碼混淆方法，請包含詳細資訊。

4. 版本控制與時間戳記 - 擷取 與惡意軟體編譯、首次偵測或活動相關的時間戳記。 - 如果可能，從時間戳記推斷時區。

5. 其他惡意軟體元件 -如果 APT 有多個惡意軟體植入程式或載入器，請描述它們的功 能和關係。 - 突出顯示 值得注意的模糊或規避功能。

回覆規則： - 請勿作假設。如果有不清楚的地方，請明確說明未提及。 - 請勿包含一般安全建議。僅摘取技術事實。 - 使用清晰的格式，包括表格、項目符號和章節標題。 - 使用精確的技術性語言。請勿為一般讀者簡化。

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作為概念驗證，我們將上方提及的提示與我們的一份關於 SysJoker (多平台後門軟體) 的報告，提供給 ChatGPT。ChatGPT 返回了 以下輸出內容：

從我們關於惡意軟體 ElizaRAT 的報告中可找到更詳細的自動擷取範例。

圖 1 — 從 SysJoker 報告中擷取較不瑣碎的 IOC

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https://research.checkpoint.com/2023/israel-hamas-war-spotlight-shaking-the-rust-off-sysjoker/ https://research.checkpoint.com/2024/the-evolution-of-transparent-tribes-new-malware/ https://chatgpt.com/share/67b70d40-3dac-8006-a3e7-bc6c6daf72ae

關聯性和歸因分析

AI也有助於將來自外部報告或與威脅行為者相關之文字的非結 構化資料建立關聯。

今天觀察到的 APT 活動是基於過去 20 年來數千份報告中記錄 的行動。透過集中管理這些資訊並讓 LLM 存取，分析師可以 從新的研究中擷取關鍵的見解，並與歷史操作進行交叉參照， 進而改善歸因和威脅分析。

像「深度研究」這樣的功能使得提出以前較具挑戰性的歸因問 題變得更容易，如範例所示。在這個情境中，我們向 ChatGPT 詢問在快速分析中發現的後門，並要求可能的歸因。雖然回 應不一定完美，但它提供了一個有力的線索—而且在這個案例 中，是一個相對準確的線索。

歸因駭客團體的現代方法

另一種令人信服的歸因方法，正如我們的研究部落格中所討論 的，是使用基於語言的機器學習模型和對威脅行動者文字的語 言分析。我們的研究結合了傳統的網路威脅情資技術與現代機 器學習技術，檢視來自數十個駭客組織的數千條公開訊息。這

種整合方法旨在揭露這些團體討論的關鍵主題、追蹤其不斷演 變的動機、連結相關團體，並最終增強我們的駭客行動主義歸 因方法。

用於惡意軟體分析的AI

自動化惡意軟體分析等任務曾是一個遙不可及的夢想。現在情 況已不再如此。整個 2024 年，研究人員探索了使用 LLM 自動 進行惡意軟體分析，透過反編譯程式碼並將其輸入 LLM。結果 令人刮目相看，顯示出即使在偵測率很低的情況下，LLM 有時 也能判斷程式碼是否為惡意。

對於 APT 威脅獵捕的影響是巨大的。由於 VirusTotal 已經針對 特定檔案格式提供AI生成的分析，該技術預期將成為 APT 獵捕 程序與偵測的關鍵部分。

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https://chatgpt.com/share/67d2cb1f-c10c-8006-bee4-9cf2a867d612 https://research.checkpoint.com/2025/modern-approach-to-attributing-hacktivist-groups/ https://cloud.google.com/blog/topics/threat-intelligence/gemini-for-malware-analysis https://blog.virustotal.com/2024/04/analyzing-malware-in-binaries-and.html#:~:text=Security%20blog%2C%20we%20explore%20the,samples%20but%20on%20its%20ability

脆弱性研究涉及收集有關目標平台、軟體或裝置的大量資訊， 無論是否包括原始程式碼。此流程會檢查能力、功能、攻擊 面、文件和相關標準，並包含重複性或可預測的任務。AI可以 大幅簡化這些任務，釋放研究人員的時間。

利用 (半) 自主代理框架縮小差距

LLM 受限於其訓練資料，因此在使用外部工具時能力有限。 然而，像 CrewAI 和 Autogen 這樣的代理框架已經開始彌補 這一差距——LLM 現在可以參與對話、與其系統互動，並利 用其工具來協助研究。

像 Deepseek 這樣強大的開放原始碼 LLM 能夠開發針對特定任 務的語言模型，例如彙編程式逆向工程、脆弱性探索和漏洞利 用開發。目前，大多數的 LLM 都是通用型的，但進展顯示可 以建立類似 Deepseek 的模型，並加入專注於編碼、低階組合 語言知識、逆向工程和脆弱性分析等電腦科學主題的推理層。

利用AI進行脆弱性研究

強大的代理基礎工作流程，用於探索脆弱性

將靜態應用程式安全測試 (SAST) 與動態應用程式安全測試 (DAST) 結合，可以打造強大的代理基礎工作流程，來探索應用 程式脆弱性。

LLM 在理解語言和意圖方面的能力，加上將其整合到實用工具 中，可以大幅改善分析。例如，這是一個用於測試新物聯網裝 置的AI輔助工作流程。

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什麼都能問我

LLM，你好，請幫我尋找 TP-Link 路由器型號 XYZ 的韌體，下載並解壓縮

Hey LLM——在解壓縮的韌體中，識別所有暴露於網路的可執行檔案。提供每個已識別的可執行檔案的摘要，並指定其連接 埠、協定及預定用途。

LLM，你好– 對於此可執行檔，請使用逆向工程和靜態分析來分析底層資料協定。目的是瞭解如何使用此通訊協定與可執行 檔案互動。分析完成後，請用 C 語言建立一個模糊測試工具，讓我對目標進行模糊測試。驗證該工具是否能編譯並運行。

LLM，你好– 對於你開發的工具，請運行並使用附加到目標的偵錯器，使用附加到目標的偵錯器來監控模糊測試效能。識別 任何阻礙因素並改進測試工具，重新編譯並重新運行。不斷重複此動作以最大化覆蓋範圍。維護覆蓋範圍圖表和定期報告， 以便我監控進度

<任務已完成並經過驗證>

< 任務已完成並經過驗證。我測試它是否真的有效>

<我選擇一個目標可執行檔，使用自訂專有協定進行模糊測試攻擊。它可能存在錯誤，但不存在有關如何使用它的工具或知識>

<在這個階段，我的任務已完成；我所需要做的就是監控 AI 的運作，然後就可以轉移到其他任務>

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這些是個人通常會執行的例行性任務，但有了 LLM，這些任務 可以更快速地完成。目前，大部分必要的技術已經到位。挑戰 在於將這些技術整合到一個連貫的工作流程中，並實施額外的 安全措施以確保準確性。這仍然是目前最大的瓶頸，儘管它正 在迅速改善。這一進步的一個明顯例子是 LLM 在編寫程式碼方 面的熟練程度不斷提高。

使用AI識別邏輯安全漏洞

隨著推理能力的進步，LLM 將能識別程式碼庫中的邏輯安全 漏洞，這是以前難以自動化的任務。教導電腦什麼是「邏輯錯 誤」一直都很具挑戰性，但隨著 LLM 推理能力的提升，它可以 更加理解及偵測這些問題。未來，我們可能會使用 LLM 來自動 化尋找邏輯缺陷的過程。例如，有人可能會問：「嘿，LLM， 使用具有管理員和使用者憑證的 BURP 代理程式，檢查此網路 應用程式是否存在繞過身分驗證或提升權限。」

利用AI進行複雜協定分析

許多精密的通訊協定運作如複雜的狀態機器。例如，條件可能 是：如果 A，則 B，但只有 X；或者 S 或 T 等。由於極其複雜， 建立一個正式模型來探索每個狀態非常具有挑戰性。測試實作— 例如在 5G 通訊網路協定中—對於每種可能的情況和組合來說更 加困難。

AI可以彌合我們基於給定提示的期望與能夠快速、大規模處理大 量資訊和資料的強大運算機器之間的鴻溝。此功能將促進更佳的 測試框架、模擬和實際測試的開發。透過指示AI做什麼，可以利 用其執行評估技術步驟的能力，這些步驟若由人類測試人員執 行，將會耗費相當多的時間。

AI的發展方向

大型語言模型 (LLM) 的進步顯著改善了人類與機器智慧之間 的互動。雖然機器早已具備運算能力，但過去的通訊挑戰限制 了其效能，特別是在惡意軟體分析和漏洞開發等複雜任務。如 今，LLM 能夠從簡單的書面輸入中理解意圖，並高效地執行任 務。它透過代理工作流程使用工具的能力，允許大規模執行低 層級任務、徹底分析資料，並迅速將見解傳達回人類操作員。 這種演變提升了生產力，並改變了我們應對複雜技術挑戰的方 法。隨著人工智慧的進步，它成為一個持續的調查助手，揭露 關鍵見解和不尋常的行為，並比以往更快速地指導分析師。

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隨著AI技術整合到企業環境中，組織面臨的風險也與日俱增。 許多人可能沒有意識到他們的互動有多常涉及人工智慧，無論 是直接使用生成式AI服務，或是間接與語法和翻譯助理或客戶 支援機器人等背景工具互動。無論如何，這兩種類型都可能導 致洩露敏感資訊，例如內部溝通、策略計畫、財務資料、客戶 資訊和智慧財產權。

在本節中，我們檢視AI服務在企業網路中的使用及其相關 風險。

企業 AI 使用情況的數據

根據最近幾個月的 Check Point 數據，每月至少有 51% 的企業 網路使用AI服務。

此外，我們的資料顯示，每 80 個從企業裝置傳送至 GenAI 服 務的提示中，就有 1 個（1.25%）被發現具有敏感資料洩漏的 高風險，另有 7.5% 的提示（每 13 個中有 1 個）包含潛在敏感 資訊。

企業AI

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用於 APT 狩獵的AI

新型社交工程

以 LLM 帳戶為目標

針對惡意軟體的AI

AI脆弱性研究

暗網中的AI模型

2025 年AI安全報告48

用於研究的AI03

AI威脅02

用於企業的AI04

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全球各地的AI使用情況

國家層級的分析顯示，全球AI服務 的整合與接觸程度有相當大的差 異（圖 1）。有趣的是，在使用AI服 務比例最高的企業網路中，沒有任 何英語系國家名列前茅。這可能是 由於對翻譯服務等AI驅動產品的依賴 較低。

圖 1 – 2025 年 3 月各國企業網路中AI服務的使用情況

土耳其 68%

66%

66%

64%

63%

40%

39%

34%

34%

24%

企業網路與AI服務 - 2025 年 3 月

奧地利

比利時

葡萄牙

厄瓜多爾

印度

瑞士

香港

丹麥

烏克蘭

排名最前的 5 個國家/地區

排名最後的 5 個國家/地區

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AI服務的普及

對企業環境中監控的AI服務的分析顯 示，OpenAI 的 ChatGPT 目前是使用最 廣泛的AI服務，出現在 37% 的企業網路 中，其次是 Microsoft 的 Copilot，出現 在 27% 的企業網路中（圖 2）。

繼 Chat GPT 和 Copilot 之後，寫 作助理服務在AI服務中居首位，包 括 Grammarly (25%)、DeepL (18%) 和 QuillBot (11%)。此外，像 Vidyard (21%)和 Gamma (8%) 這樣的視訊和簡 報工具也展現顯著的採用率。

圖 2– 企業中最受歡迎的AI服務—2025 年 3 月

ChatGPT 37%

27%

25%

21%

18%

13%

12%

11%

9%

8%

10 大AI服務與工具 (% 企業網路 – 2025 年 3 月)

Microsoft Copilot

Grammarly

Vidyard

DeepL

困惑

DeepSeek

QuillBot

Google Gemini

Gamma

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在對 2024 年 12 月以來的使用資料進行審查後發現，企業環境 中大多數AI服務的暴露程度相對穩定 (圖 3)。

圖 3 – 企業網路中的主要生成式AI服務 - 2024 年 12 月至 2025 年 3 月

ChatGPT

Microsoft Copilot

困惑 DeepSeek

Claude Google Gemini

40%

35%

30%

25%

20%

15%

10%

5%

0%

3 月 25 日2 月 25 日1 月 25 日12 月 24 日

領先的AI服務和工具

AI使用趨勢

在大多數服務中，除了 DeepSeek 之外，過去一個月略有增加， 顯示出持續的增長和採用。

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仔細觀察 DeepSeek 顯示，在 2025 年 1 月底正式發布後立即 使用量增加，隨後穩定下降，這可能是基於安全和隱私方面的 顧慮 (圖 4)。

圖 4 - 根據 Check Point 的 ThreatCloud AI 要求，DeepSeek 自正式發布以來的每週使用趨勢

1 月 19 日 – 1 月 25 日

1 月 26 日 – 2 月 1 日

2 月 2 日 – 2 月 8 日

2 月 9 日 – 2 月 15 日

2 月 16 日 – 2 月 22 日

2 月 23 日 – 3 月 1 日

3 月 2 日 – 3 月 8 日

3 月 9 日 – 3 月 15 日

3 月 16 日 – 3 月 22 日

3 月 23 日 – 3 月 29 日

3 月 30 日 – 4 月 5 日

50 萬

40 萬

30 萬

20 萬

100 K

0

此趨勢顯示，新AI服務的快速採用，使得網路與安全管理人員 在有效學習與管理上面臨挑戰，進而增加潛在風險。

DEEPSEEK 每週使用趨勢

114,093

432,104

315,326

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企業面臨的AI風險

採用生成式AI應用程式提供提高生產力的機會，但也引發關鍵的安全性、合規性和資料完整性問題。了解這些風險對於希望有效運用 AI，同時保護其營運和敏感資訊的組織來說至關重要。在此，我們概述了AI採用所面臨的日益增長的挑戰。

影子AI應用程式

新的 GenAI 應用程式每天 都在湧現，但並非所有應 用程式都值得信賴。員工 使用未經授權的AI工具和 應用程式可能會導致安全 漏洞、合規性問題以及 不一致的資料管理，導致 公司面臨營運風險或資料 外洩。組織需要適當的AI 監控與治理。

資料遺失

AI模型處理各種資料類 型，其中一些會儲存、 與第三方共享，或安全措 施不足。這些問題引發了 隱私顧慮、合規挑戰和資 料洩露的脆弱性。在整合 之前，企業應該評估AI應 用程式的資料保護和業界 最佳做法。

GenAI 應用程式中的新興 脆弱性

GenAI 應用程式可能引進 新的安全脆弱性，增加 組織遭受網路攻擊的風 險。AI生成的程式碼中隱 藏的脆弱性，例如過時 的程式庫和儲存庫中的資 料中毒，必須透過技術 控制、原則和最佳做法來 解決。

過度代理機構

隨著代理式AI系統的進步， 它變得更容易受到惡意行 為者的操控，他們會透過 提示注入或資料中毒來利 用系統脆弱性。有限的人 為監督可能會導致非預期 的決策，導致敏感資訊洩 露和運作中斷。適當的治 理和保障措施至關重要。

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為了確保組織能安全使用強大的AI工具，Check Point 的 GenAI Protect 解決方案提供全 面的安全性與合規性功能，專門設計用來管理 GenAI 提示的非結構化與對話性質。它提 供可視性、風險評估和即時資料外洩防護。

Check Point 的 GenAI Protect 發現您組織中使用的 GenAI 服務，評估其風險，並應用 突破性的AI驅動資料保護，讓您可以在不增加風險的情況下採用最新的服務。

• 在符合法規的同時，探索影子與認可的 GenAI 應用程式、防止資料外洩，並做出 明智的 GenAI 治理決策。

• 探索並評估貴組織內使用的 GenAI 應用程式的風險

• 透過發掘您的頂級 GenAI 用例，做出明智的治理決策

• 應用革命性AI數據分類技術來防止資料外洩

• 以企業級和監控可見性來符合法規要求

AI的安全性

為了確保組織能安全使用強大的AI工 具，Check Point 的 GenAI Protect 解決 方案提供全面的安全性與合規性功能， 專門設計用來管理 GenAI 提示的非結構 化與對話性質。它提供可視性、風險評 估和即時資料外洩防護。

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用於企業的AI04

AI是您分析、檢測、預防和預測威脅的最有價值的工具。內容分析識別行為模式、 異常現象和語言提示，使AI系統能夠持續學習並適應新威脅。

Check Point 的 ThreatCloud AI 每天都會彙總及分析巨量資料遙測和數百萬個入侵 指標 (IoC)。我們的威脅情資資料庫來自 150,000 個連線的網路、數百萬個端點裝 置、Check Point 研究和數十個外部來源。超過 50 個引擎配備以人工智慧為基礎的特 色和功能。

ThreatCloud AI 擁有超過 50 種技術來偵測和化解新型威脅，利用巨量資料更新其 防禦系統，並提供最新的入侵指標。它分析遙測資料以精確分類威脅，增強網路、 雲端、作業和使用者存取的安全性。

由AI提供的安全性

AI是您分析、檢測、預防和預測威脅的 最有價值的工具。內容分析識別行為模 式、異常現象和語言提示，使AI系統能 夠持續學習並適應新威脅。

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AI帶來的安全

攻擊者利用AI進行自動化，您也應該這 樣做。將AI融入您的網路安全工具組中 至關重要。透過自動化，IT 和安全團隊 可以利用現有資源成倍提高生產力。

Check Point 的 Infinity AI Copilot 是一款專業的生成式AI助手，能減少執行常見任務 所需的時間。Infinity AI Copilot 可將複雜的多步驟活動自動化，協助管理員和安全分 析師。

AI Copilot 為 Check Point 的 Infinity Platform 提供廣泛支援，協助管理整個系統的安 全性。Infinity AI Copilot 瞭解客戶的原則、存取規則、物件、記錄及所有相關產品文 件，因此能提供情境化且全面的解答。

使用您的AI安全助手，您可以：

• 加速安全管理 縮短安全任務所需的時間，包括原則建立、實施及故障單解決。

• 提高安全性效果 應用新的威脅防護控制或更新現有的控制，例如資料保護、防火牆規則或 IPS 簽 署。生成訓練以協助使用者維持安全。

• 改善事件緩解和回應。 利用AI進行威脅搜尋、分析和解決。

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關於 Check Point Software Technologies Ltd.

Check Point Software Technologies Ltd. (www.checkpoint.com) 是領先的數位信任保護者，利用AI支援的網路安全解決方案防護全 球超過 100,000 家組織。透過其 Infinity Platform 與開放式生態系 統，Check Point 的預防優先方法提供業界領先的安全效能，同時降 低風險。Infinity Platform 採用以 SASE 為核心的混合網路架構， 統一管理內部部署、雲端和工作空間環境，為企業和服務供應商提 供靈活性、簡易性和可擴充性。

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