去年，人工智慧驅動的供應鏈攻擊激增 156%。了解傳統防禦措施為何失效，以及資訊安全長 (CISO) 現在必須採取哪些措施來保護其組織。以下為《CISO’s Expert Guide to AI Supply Chain Attacks（CISO 的 AI 供應鏈攻擊專家指南）》的繁體中文翻譯與整理版本，涵蓋報告重點、攻擊特徵、實際案例、應對策略與合規要求：
(1)AI 驅動的供應鏈攻擊時代
隨著威脅環境快速演進，AI 驅動的供應鏈攻擊成為成長最快的網路安全風險之一。本指南提供首席資訊安全官（CISO）具體行動策略，協助防範 AI 針對軟體供應鏈發起的攻擊。
傳統安全方法（如簽章式偵測、定期掃描）已無法應對。AI 生成的惡意程式具有多態性、情境感知與規避能力，能主動對抗傳統防禦機制。
(2)執行摘要與數據重點
I 不僅放大現有攻擊，更改變了網攻經濟模型與效能曲線。
(3)AI 惡意程式的四大特徵
- Polymorphic by Default：每次生成的惡意程式碼皆獨一無二，無法以簽章比對。
- Context-Aware：能感知環境，根據沙箱或真實運行狀況決定行動時機。
- Semantically Camouflaged：惡意邏輯嵌入看似合理的功能或程式碼中。
- Temporally Evasive：可潛伏數週至數月後才啟動，避開短期安全掃描。
(4)實際案例分析
－目標：Hugging Face、GitHub 開放模型庫。
－手法：AI 工具擴充（ComfyUI_LLMVISION）被武器化。
－教訓：AI 儲存庫成為高價值攻擊目標，套件維護者需加強保護。
- Solana Web3.js 攻擊（2024 年 12 月）
－方式：釣魚郵件竊取 npm 維護者憑證。
－負載：Python 資料竊取與 LockBit 勒索軟體。
－結果：5 小時內盜取 €160K–€190K。
－教訓：憑證安全與開源套件管理成為首要防線。
- Wondershare RepairIt 攻擊（2025 年 9 月）
－對象：AI 圖像與影片修復應用。
－惡意載荷：多態惡意程式、雲端憑證硬編碼。
－問題：傳統掃描與沙箱測試完全失效。
－啟示：AI 第三方應用可成為供應鏈攻擊入口。
(5)AI 攻擊的技術特性與演化
(6)AI-Aware 防禦框架（AI 感知防禦策略）
為抵禦 AI 攻擊，企業需建立四層防禦模型：
- Layer 1 — 預防 (Prevention)
－嚴格依賴管理與版本鎖定（dependency pinning）
－使用私有套件庫並簽章驗證
－強化開發者身分驗證（MFA + 生物辨識）
－建立 AI 模式行為分析機制
－行為譜系分析與語意檢測
－延長沙箱觀察期（30+ 天）
－模擬生產環境進行長期行為監控
－自動化事件回應手冊
－快速隔離與證據保存
－跨部門協調小組
- Layer 4 — 韌性 (Resilience)
－零信任架構（Zero Trust）
－持續性威脅模擬演練
－AI 模型與開發供應鏈安全治理
(7)供應鏈防禦工具比較
(8)EU AI Act 合規要求（2024 生效）
－AI-BOM 文件維護與更新
－72 小時內通報 AI 相關資安事件
－供應鏈安全稽核與透明度要求
－風險管理框架與高層監督證明
－持續監測與事件回復流程
- 罰則： 違規最高 €35M 或全球營收 7%（取較高者）。
(9)CISO 關鍵行動建議（Key Takeaways）
- 傳統安全已失效：簽章與靜態分析無法偵測 AI 多態惡意程式。
- 時間是關鍵：276 天偵測週期不可接受，需導入即時監控與自動回應。
- 從可見性開始：部署類似 Reflectiz 類工具監控第三方暴露面。
- 供應鏈是核心攻擊面：第三方套件與 CDN 需持續監控。
- 法規遵循必須落實：AI-BOM、風險管理、EU AI Act 皆為強制要求。
資料來源：
- https://thehackernews.com/2025/11/cisos-expert-guide-to-ai-supply-chain.html, 2025/11/11;
- Reflectiz, CISO’s Expert Guide to AI Supply Chain Attacks
指南為 CISO 提供專家見解，解析 AI 惡意軟體的多態性、情境感知和隱藏特性，並提出一套新的防禦框架，包括 AI 專屬檢測、行為溯源分析和零信任運行時防禦，以應對日益嚴峻的威脅並符合 EU AI Act 等嚴格的監管要求。