Check Point Software 研究副總裁 Lotem Finkelstein 表示：「AI 不僅影響網路攻擊的數量，更重塑其運作機制。根據 Check Point 觀察，攻擊者正從手動操作轉向更高程度的自動化，甚至已出現自主攻擊技術的早期跡象。面對 AI 時代的轉變，組織必須重新驗證其安全基礎，並在威脅擴散前及時阻斷。」
《2026 年網路安全報告》要點
報告強調，網路攻擊正明顯朝向「整合式、多渠道」的攻擊模式轉變，結合人為誘騙為核心的社交工程與機器級速度的自動化能力：
• AI 驅動的攻擊更趨自主化：AI 正逐步融入於攻擊工作流程，加速偵察、社交工程和營運決策。在三個月的觀察期間，89% 的組織曾遭遇高風險 AI 提示詞（Prompts），平均每 41 個提示詞就有 1 個被歸類為高風險。由此可見，隨著 AI 被嵌入到日常業務流程，新的安全風險也隨之浮現。
• 勒索軟體攻擊分散化與規模化：勒索軟體生態系正分化為更小型、專業的團隊，導致受害者數量年增 53%，而新的勒索軟體即服務（RaaS）團隊數量亦增加 50%。AI 被應用於加速目標篩選、談判流程及整體營運效率，使攻擊更加激進且難以控制。
• 社交工程不再侷限於電子郵件：攻擊者正跨越電子郵件、網頁、電話及協作平台發動攻擊，「ClickFix」攻擊劇增 500%，利用欺詐性提示誘導使用者進行操作；同時，基於電話的冒充攻擊也正演變為更結構化的企業入侵嘗試。隨著 AI 被嵌入瀏覽器、SaaS 平台和協作工具中，數位工作空間正成為攻擊者瞄準的關鍵信任層。
• 邊緣和基礎設施弱點擴大暴露風險：未受監控的邊緣設備、VPN 設備和物聯網（IoT）系統正日益被攻擊者作為「中繼點」，藉此混入合法網路流量中發動攻擊。
• AI 基礎設施湧現新風險：Check Point 旗下公司 Lakera 進行的一項分析發現，在審查的 10,000 台模型上下文協定（MCP）伺服器中，有 40% 存有安全弱點。隨著 AI 系統、模型和代理（Agents）逐步融入企業環境，整體暴露面正持續擴大。
策略建議與洞察
《2026 年網路安全報告》指出，組織需要重新思考安全體系的設計與執行方式以應對 AI 驅動的威脅，而非僅專注於提升回應速度。根據趨勢觀察，Check Point 建議組織從以下面向著手：
• 針對 AI 時代重塑安全基礎：AI 驅動的攻擊利用速度、自動化及跨環境的信任機制，而這些環境本身並非為應對機器級威脅而設計，組織應重新評估跨網路、端點、雲端、電子郵件和 SASE 的控管措施，確保能及早阻止自主且具協作性的攻擊行為。
• 安全地推動 AI 部署：隨著 AI 融入日常工作流程，單純封鎖使用 AI 可能反而增加風險，安全團隊應針對已授權與未經授權的 AI 使用行為建立治理和可視性機制，以降低因高風險提示詞、資料洩露及不當使用所引發的暴露風險。
• 守護數位工作空間：社交工程攻擊已跨越電子郵件、瀏覽器、協作工具、SaaS 應用程式和語音通訊渠道，安全策略必須涵蓋人類信任與 AI 自動化交會的數位工作空間。
• 強化邊緣設備和基礎設施：未受監控的邊緣設備、VPN 設備和 IoT 系統正成為攻擊者隱蔽入侵的切入點，透過主動盤點與防護資產，有助於降低隱藏的暴露面及持續性攻擊的風險。
• 採用預防優先的安全策略：面對以機器級速度運行的攻擊，採取以預防為導向的安全策略至關重要，才能在橫向移動、資料外洩或勒索發生前攔截威脅。
• 統一混合環境的可視性：在地端、雲端與邊緣環境中落實一致的可視性和策略執行，能有效消除安全盲區、降低複雜性與增加防禦韌性。
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