惡意植入 AI 元件成攻擊新熱點，供應鏈安全拉警報
根據資安媒體《Dark Reading》最新揭露，駭客現正積極利用 AI 開源元件進行新型態的供應鏈攻擊，透過植入惡意模型、後門程式與腳本，滲透進企業應用程式當中，對使用者資料、服務完整性與營運安全造成重大威脅。這類攻擊行為標誌著「AI 模型供應鏈」正式成為資安防護的新戰場。
攻擊模式：從程式碼到模型皆可被植入
過去供應鏈攻擊多針對函式庫與套件，如 NPM、PyPI 等，但本次報告顯示駭客已擴大目標至 AI/ML 元件，包括：
預訓練模型（Pretrained Models）
將後門直接植入模型權重檔案，使其在特定輸入下執行惡意行為，如竊取敏感資料或開啟遠端連線。
AI 函式庫與框架（如 Transformers、Torch）
透過精心設計的改動，讓看似合法的元件在執行過程中呼叫外部伺服器、執行反向 Shell 或修改應用邏輯。
內嵌程式碼或 YAML 設定檔
在模型部署時注入惡意腳本、環境變數或 API 呼叫點，讓攻擊隱蔽性更高。
駭客會在公開平台如 Hugging Face、GitHub 等釋出「偽裝良善」的模型或元件供使用者下載，藉此擴大感染面與滲透可能性。
攻擊案例與風險
研究指出，多個 AI 模型與組件中已發現可疑指令，包括：
執行 curl、wget 指令連接外部伺服器；
使用 os.system() 或 subprocess 呼叫系統命令；
埋設惡意環境變數，例如強制覆寫 proxy 設定；
觸發資訊外洩或將資料回傳至攻擊者端點。
這些後門可能在部署時完全無法察覺，只有在特定情境或輸入下才會啟動，類似傳統惡意程式的「潛伏觸發」行為。
更嚴重的是，這些 AI 元件常被重複使用於多個應用場景，如客服機器人、推薦引擎、圖像分析系統等，一旦遭駭入侵，將形成大規模供應鏈感染。
企業面臨的挑戰
企業在推動 AI 應用時，大多採用外部開源模型與框架，以加速部署與降低開發成本，然而這也正是攻擊者的突破點。
挑戰包括：
缺乏模型來源驗證機制：多數模型直接下載使用，缺乏 Hash 驗證與簽章確認；
開源模型供應鏈透明度低：即使知名模型也可能因維護不善而被攻擊者偷偷植入；
無法有效靜態分析模型檔案：AI 模型非傳統程式碼，難以套用靜態掃描工具；
部署管道未設防線：部署環境缺乏沙箱驗證或使用前測試程序。
這些問題讓模型變成「無聲的木馬」，企業若無完善驗證機制，恐將惡意內容納入正式系統中。
防禦建議
報導引用多位資安專家建議企業應立刻採取下列措施：
實施 AI 元件供應鏈治理政策：明確規定模型來源、審查流程與部署規範；
導入模型簽章與驗證工具：採用如 MLflow、ModelDB 等支援簽章的模型管理平台；
啟用靜態與動態分析工具：對模型內部邏輯與其呼叫行為進行分析；
建立沙箱環境進行預部署測試：驗證模型是否包含可疑指令或異常行為；
加強開發人員資安教育：針對 AI 工具鏈的潛在風險提供訓練與資安意識提升。
結語
本次報導揭示的攻擊方式顛覆了過往對 AI 模型「無害性」的假設，突顯出 AI 與資安的交會點日益複雜。AI 模型如今不再只是功能模組，更可能是攻擊者部署惡意行為的新通道。台灣企業與開發團隊在引入 AI 功能時，應不再將模型視為「可信黑箱」，而需將其納入資安風險評估與供應鏈治理範疇。唯有建立完善的 AI 安全架構，才能確保創新與安全同行。
資料來源：https://www.darkreading.com/application-security/malicious-implants-ai-components-applications