在人工智慧與公開資料挖掘技術（OSINT）迅速發展的時代，「人類數位分身（Human Digital Twins）」正悄然成為駭客的新型武器。根據《Dark Reading》最新報導，攻擊者可透過各種網路足跡、社群資料、視訊與聲音樣本等來源，重建一個「幾可亂真」的數位分身，用以偽冒真實人物，從而發動社交工程、詐騙、勒索甚至企業滲透攻擊。這種數位分身並非單純的 Deepfake，而是一種結合人工智慧、資料挖掘、語音模擬與心理行為模型的高擬真複製體，能夠模仿個人語調、口吻、外觀、溝通習慣與交際網絡，進一步用於：
電郵釣魚攻擊（Spear Phishing）
商務電郵詐騙（BEC）
合作對象偽冒（Vendor Spoofing）
身份冒充開會或錄製訊息（Video Deep Impersonation）
數位分身的建立方式
駭客可運用以下幾種方式建立高擬真數位分身：
社群平台資料挖掘：從 LinkedIn、Facebook、X（前 Twitter）等取得使用者公開履歷、興趣、職稱與人際關係。
語音樣本擷取：從 YouTube、Podcast、Zoom 錄影中截取聲音，用 AI 模型模擬聲音特徵。
圖像訓練與深偽生成：建立動態圖像模型，應用於虛假會議畫面、簡報與錄影回覆。
行為語言分析：AI 可學習個人寫作風格、語言結構與回應模式，用於詐騙郵件生成。
研究指出，一般人在網路上留下的公開資訊，已足夠讓駭客重建其語音與外觀，甚至模擬「說話邏輯」與「處事風格」。
攻擊模式與危害
利用數位分身的攻擊有極強的欺騙性與「信任滲透力」，常見場景如下：
企業高層冒名郵件：假冒 CEO 的語音留言或錄影，要求轉帳或開通帳號。
遠端面試詐騙：偽裝成求職者進行錄影面試，藉以竊取敏感商業機密。
金融詐騙：假冒親人、銀行專員致電或傳訊要求交易授權。
供應鏈滲透：冒充廠商專員聯繫企業 IT 或採購部門，發送惡意連結或軟體安裝包。
由於這些攻擊利用的是「人與人之間的信任」，且真假難辨，因此成功率極高，也讓傳統的資安偵測系統幾乎無法防禦。
資安專家觀點與風險演變
報導中引用了多位業界專家觀點，他們一致認為「人類數位分身」的威脅正在快速擴大。其危害不僅止於企業資安，更波及到政府、媒體、公眾人物，甚至學術與醫療單位。而生成式 AI 工具的普及，更降低了攻擊門檻。任何人只需掌握部分資料與工具，就能迅速產出令人難以察覺的數位分身，實施定向滲透攻擊。
防禦建議
專家建議企業與個人可採取以下對策應對數位分身攻擊：
限制公開個資範圍：減少社群平台上的個人資訊與影像曝光。
針對影像與語音進行驗證訓練：對可疑視訊或語音內容進行多因子驗證。
強化社交工程應變教育：訓練員工辨識偽冒溝通模式與可疑行為。
部署深偽檢測工具：採用 AI 鑑偽工具判斷影像、聲音與語句真實性。
導入語音與影像指紋驗證技術：如聲紋辨識、臉部微表情識別等。
此外，政府與資安法規制定者也應加快制定「數位人格保護法」，以法律手段阻止惡意模擬與濫用個人數位特徵。
結語
「人類數位分身」不再只是科幻情節，而是現實中可被駭客利用的社交工程武器。在台灣數位轉型快速發展的背景下，企業與公眾更應警覺這種高擬真、難辨識的新型詐騙手法。未來的資安戰場，不僅是防火牆與漏洞，更是保護我們的「數位身份」。
資料來源：https://www.darkreading.com/threat-intelligence/human-digital-twins-attackers-dangerous-advantage/