代理式時代的安全性

上個月，當 Anthropic 首次發布其全新的網路安全生成式 AI 模型 Claude Mythos 時，在網路安全社群中引起了廣泛的關注和討論。據報導，Mythos 已在每個主要作業系統和網路瀏覽器中發現新漏洞。這被認為太危險，無法公開發布。

如果安全專家還沒有留意，這就是一個安全新紀元赫然呈現在他們眼前的明確例子。

在近年來的 AI 熱潮中，科技開發週期現在正快速發展，而利害關係也變得更加重要。金融系統、供應鏈和網路安全基礎設施現在都更加緊密相連。還有數十億個裝置連線上網。所有這些動態正在形成一個更廣泛、更複雜的網路安全戰場，並促使從孤立事件轉向系統性壓力。

網路攻擊比以往更以機器般的速度進行。防禦現在必須一樣快。組織必須專注於幾個關鍵領域，才能因應此刻。

各種規模的企業、政府和非營利組織都是全球數碼生態系統的一部分。這表示我們需要對彼此負責並互相保護。這不只是正確的做法，更是絕對必要，以防止攻擊蔓延。網路犯罪分子一旦入侵任何組織的系統，他們就可以利用竊取的機密和個人資料擴大攻擊範圍。

大型公司能輕鬆Access精密的工具和龐大的網路安全團隊，以便應對新的人工智慧創新。規模較小的組織則沒有，這使得它們更容易受到 AI 驅動攻擊。對於那些無法Access尖端工具，或無力負擔自己的防禦措施者，較大的參與者有責任挺身而出並支援他們。這種 協作式合作模式 現在比以往任何時候都更需要。

將機器人阻擋在我們的系統之外，曾是任何安全機制中顯而易見的一部分。現在不那麼簡單了。

隨著 AI 代理程式進入我們的生活，人們將同意由不同類型的代理程式代表他們運作，例如軟體代理程式完成業務任務，以及商務代理程式進行採購。這個 自主商務代理程式的發展 可能是歷史上對支付最深遠的變革之一。網路安全團隊將需要能夠辨別好的 AI 代理與有害的 AI 代理之間的差異。這可以透過新的標準和控制措施實現，例如代理人盡職調查 (KYA) 來記錄和追蹤機器人、商家盡職調查 (KYM) 來區分合法與詐騙網站，甚至是我所謂的詐欺者盡職調查 (KYF)——密切關注潛在對手、分析詐欺訊號和威脅情報資料，並在為時已晚之前採取應對措施。

管理機器人流量是未來安全工作的一個關鍵環節，但它絕不是唯一的環節。網路安全團隊也需要與其組織內部更緊密地合作，以強化「安全設計」的概念。這表示我們能夠在編碼和開發過程中以及產品推出前，透過識別軟體和硬體漏洞來防範資訊外洩。畢竟，駭客無法利用不存在的漏洞。

許多企業仍舊手動修補其軟體。與此同時，可信威脅的數量正在增長，因為 AI 模型可以快速找到更多弱點。

組織需要讓修補系統更自動化，以加快此程序，並更有效率地判斷應優先處理哪些可信的修補威脅。由於 AI，漏洞利用的時間已從數天縮短到數小時，使得這次變革的需求變得至關重要。

超越自動化修補程式，組織將需要傾向於使用 AI 驅動的預測情報和持續監控，以更快地應對威脅。

數據外洩最常見的原因是三個相同的問題：遭竊的憑證、未修補的漏洞和例外情況，而這種情況已持續數十年。

雖然許多事情因 AI 而改變，許多相同的基礎網路安全流程仍然是必要的。這些包括強大的資料保護與保留計畫、檢視舊有系統以及減少技術債。這是日復一日、看似不起眼的工作，但對於保護數位生態系統卻是不可或缺的。

Mythos 為網絡安全產業提供了一個重要的提醒，說明情勢已劇烈改變。在這個新的代理時代，業界必須從被動轉為預測 — 利用協作、早期預警和更快的協調 — 以保持領先一步。