在這段 Help Net Security 的影片中， SimSpace的現場首席資訊安全長兼解決方案工程主管 Jason Rivera探討了自主人工智慧代理如何改變網路威脅。他結合自己在美國陸軍、美國國家安全局、德勤和 CrowdStrike 的經驗，闡述了安全團隊傳統上如何透過攻擊數量、速度和複雜性來衡量風險。
在這段影片基礎上，台灣應用軟件以ISO 42001的風險評估與威脅建模要求，增加了一些額外參考資訊。以下是報告摘要與額外增加內容：
影片內容摘要
- 自主式 AI 正在改變網路威脅的本質
SimSpace 的 Field CISO Jason Rivera 說明，AI 代理（AI agents）已能在無需人類指令的情況下自行執行攻擊任務。傳統上，資安團隊以 攻擊量、速度、複雜度 來衡量威脅，但自主式 AI 讓這三項指標全面提升。
- AI 攻擊代理的能力
報告指出，AI 代理已能在攻擊鏈各階段自動化運作，包括：
- 持續運作的釣魚攻擊：不需人類操作，可 24/7 自動調整策略。
- 自動化橫向移動：AI 能自行探索網路路徑，找出最佳入侵方式。
- 動態調整的惡意程式：惡意程式可根據防禦反應即時改變行為。
這些能力使攻擊具備「自我學習、自我調整、自我擴散」的特性。
- 對資安角色的影響
Rivera 指出，資安團隊的工作將從「逐一處理警報」轉變為：
- 引導 AI 進行防禦與回應（machine-led response）
- 威脅情報與威脅獵捕的融合：從被動分析轉向「預測性」工作
- 更高層次的治理與策略制定
換言之，資安人員將從操作層轉向「AI 防禦系統的管理者」。
- 攻擊者的生態系統也在進化
報告指出，以下威脅行為者都已開始使用自主式 AI：
AI 代理讓他們能以更低成本、更高效率執行複雜攻擊。
- 治理與規範的重要性提升
隨著自主式 AI 在攻防兩端快速擴張，Rivera 強調：
- 治理（governance）將成為核心能力
- 組織必須建立 AI 系統的可控性、透明度與審計能力
- 防禦方需要能「理解、監控並限制」AI 代理的行為
AI 風險評估與威脅模型
- 風險評估範疇中的自主式 AI 威脅
自主式 AI 攻擊代理（Autonomous AI Threat Agents）已成為 AI 系統風險評估中不可忽略的高風險類別。根據最新產業觀察，攻擊者已能利用 AI 代理執行自動化、持續化、可擴張、可自我調整的攻擊行為，使威脅具備以下特性：
- 高速攻擊：AI 代理可在毫秒級別完成偵察、利用與橫向移動。
- 持續運作：不依賴人類操作，可 24/7 自主調整策略。
- 自我學習與適應：能根據防禦反應即時改變行為模式。
- 低成本大規模化：可同時啟動大量攻擊代理，形成「AI 攻擊群體」。
- 跨領域能力：可同時進行社交工程、弱點利用、資料分析與惡意程式生成。
在 ISO 42001 的風險評估流程中，這類威脅需被視為高影響、高可能性的風險來源，並納入 AI 系統生命週期的每一階段。
- 威脅模型（Threat Modeling）中的自主式 AI 攻擊向量
自主式 AI 代理可同時攻擊多個面向，包括：
― AI 模型本身：模型反向工程、模型竊取、對抗樣本攻擊
― 資料供應鏈：資料污染、資料竊取、訓練資料推斷
― AI 系統 API：自動化暴力破解、API 濫用、速率規避
― 人員與流程：AI 生成的高度擬真社交工程
― 基礎設施：自動化橫向移動、弱點掃描與利用
這些攻擊面需在威脅模型中明確標示，並與資產分類對應。
- 攻擊鏈（AI-Enhanced Kill Chain）
自主式 AI 使傳統攻擊鏈變得更快、更自動化、更難偵測。以下內容可以作為攻擊鏈評估之參考：
― 自動化偵察：AI 代理自主收集公開資訊、弱點、員工資料。
― 策略生成：AI 自行選擇最佳攻擊路徑與工具。
― 初始入侵：自動化釣魚、弱點利用、密碼猜測。
― 橫向移動：AI 代理探索網路拓樸，動態調整行動。
― 權限提升：自動化嘗試多種提權技術。
― 資料外洩或破壞：AI 自行選擇最有效的外洩或破壞方式。
― 持續性維持：AI 代理建立多層後門並自我更新。
此攻擊鏈可以在導入ISO 42001過程，納入 AI 系統的威脅模型評估，作為後續制定控制措施。
- 自主式 AI 威脅的攻擊情境（Attack Scenarios）
- 自主式 AI 代理主導的多階段滲透攻擊：攻擊者部署具備自主決策能力的 AI 代理，能在無需人類介入的情況下執行完整攻擊鏈。AI 代理會持續收集公開資訊、分析弱點、生成攻擊策略，並自動發動初始入侵。成功取得初始存取後，AI 代理會自動探索網路拓樸、識別高價值資產並進行橫向移動。此類攻擊具備高速、持續、可擴張的特性，使傳統偵測與回應機制難以有效阻擋。
- AI 生成的高度擬真社交工程攻擊：攻擊者利用生成式 AI 建立高度個人化的釣魚郵件、語音合成、深度偽造影片，並由 AI 代理自動調整訊息內容以提升成功率。AI 代理會根據受害者回應動態調整策略，形成持續性社交工程攻擊。此類攻擊能突破傳統的內容比對與黑名單機制，並大幅提升成功入侵的可能性。
- AI 驅動的弱點利用與自動化攻擊工具鏈：AI 代理可自動掃描系統弱點、生成利用程式碼、測試攻擊效果並自動部署惡意程式。攻擊者可同時啟動大量 AI 代理，形成分散式、同步化的弱點利用行動。此類攻擊能在極短時間內突破多層防禦，使組織難以在攻擊完成前偵測或阻擋。
- AI 模型竊取與反向工程攻擊：攻擊者利用 AI 代理對組織的 AI 模型進行查詢分析，推斷模型架構、參數與訓練資料特徵。AI 代理可自動生成大量查詢以重建模型（model extraction），或推斷敏感訓練資料（membership inference）。此類攻擊可能導致智慧財產權外洩、隱私資料暴露與模型完整性受損。
- 對抗樣本與模型操控攻擊：攻擊者利用 AI 代理生成對抗樣本，使 AI 系統在推論階段產生錯誤判斷。AI 代理可自動測試不同擾動方式，找出最有效的攻擊向量。此類攻擊可能導致 AI 系統在關鍵場景（如身份驗證、風險評估、內容審查）失效，造成安全與合規風險。
- AI 供應鏈攻擊：攻擊者利用 AI 代理分析第三方模型、資料集、API 或開源套件，尋找可利用的弱點。AI 代理可自動污染資料集、注入惡意模型權重或操控推論 API。此類攻擊可能在部署後才被觸發，使組織難以追溯來源，並造成大規模連鎖影響。
- 自主式 AI 代理的持續性滲透與隱匿行為：AI 代理在成功入侵後會自動建立多層後門、加密通訊通道與行為偽裝策略。AI 代理可模仿正常使用者行為、調整流量模式並自動規避偵測。此類攻擊使組織難以辨識異常行為，並可能導致長期資料外洩或系統操控。
- 風險評估與處理
- 風險識別（Risk Identification）
在風險識別階段，可以納入以下風險類型：
― AI 代理自主攻擊風險
― AI 生成惡意程式風險
― AI 驅動的社交工程風險
― AI 模型竊取與反向工程風險
― AI 系統被操控或誤導風險
― AI 代理失控或行為偏離風險
上述的風險項目需與 AI 資產（模型、資料、API、推論服務）對應。
風險分析過程，需要考量自主式 AI 的特性：
― 可能性（Likelihood）顯著提高：因攻擊自動化、低成本。
― 影響度（Impact）提升：因攻擊速度快、規模大、難以偵測。
― 偵測難度（Detectability）降低：AI 代理可模仿正常流量。
― 控制措施複雜度增加：需同時監控 AI 行為與傳統資安事件。
在欠缺有效評估資訊情況下，組織可以考慮將自主式 AI 威脅預設為「高可能性 × 高影響」。
― 建立 AI 行為監控與異常偵測機制
― 對模型、資料、API 進行完整的資產分類與風險分級
― 導入 AI Red Teaming 測試自主式攻擊情境
― 建立 AI 代理行為邊界（guardrails）與可審計性
― 對供應鏈進行來源驗證與完整性檢查
― 對 AI 系統進行對抗樣本與健全性測試
― 導入自動化防禦（machine-led response）以對抗高速攻擊
ISO 42001 要求組織建立 AI 特有的控制措施。針對自主式 AI 威脅，組織可以將以下措施，納入風險處理計畫：
― AI 行為監控（AI Behavior Monitoring）：偵測異常推論、異常 API 使用。
― AI 代理行為邊界（Guardrails）：限制模型可執行的動作。
― 模型完整性保護（Model Integrity Controls）：版本控制、簽章、存取限制。
― 資料供應鏈驗證（Data Provenance）：防止資料污染。
― AI 攻擊模擬（AI Red Teaming）：測試模型在 AI 驅動攻擊下的韌性。
― 自動化防禦（Machine-led Response）：以 AI 對抗 AI 的攻擊速度。
資料來源：https://www.helpnetsecurity.com/2026/03/02/autonomous-cyber-threats-video/
結合 SimSpace 專家 Jason Rivera 的觀點與 ISO 42001 國際標準，解析 AI 代理在自動化攻擊鏈、社交工程及模型竊取中的高風險特性，並提供針對性的風險管理與 AI 紅隊演練緩解策略，助企業建立「以 AI 對抗 AI」的現代化防禦體系。