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AI讓駭客攻擊更快、更便宜！IBM示警：四分之一惡意資料外洩有AI介入、均損600萬美元，金融與能源業成最重災區
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根據 IBM 最新資料外洩成本報告指出，AI是四分之一資安攻擊事件的幕後黑手；兩成受訪企業的AI模型與AI應用曾受攻擊。（IBM提供）
AI正在大幅降低網路攻擊的技術與成本門檻，企業為資料外洩付出的代價卻更加沉重。IBM（NYSE：IBM）最新《2026年資料外洩成本報告》顯示，四分之一由惡意入侵造成的資料外洩事件與AI技術有關，事件數較前一年增加56%，每起平均損失達600萬美元（約新台幣1.95億元），比一般資料外洩事件多出約100萬美元。更值得警戒的是，62%的AI驅動攻擊鎖定關鍵基礎設施，其中又以金融服務與能源產業遭受攻擊最為頻繁。
IBM指出，深度偽造冒充與具備AI能力的惡意軟體，正在改變資料外洩的「經濟結構」。駭客可以利用AI縮短攻擊準備時間、降低所需成本，甚至將攻擊流程自動化及規模化；但受害企業仍須承擔事件調查、系統復原、營運中斷、法規遵循及商譽受損等代價，形成駭客可能只需投入數千美元，企業卻面臨數百萬美元損失的不對稱局面。
「正在變化的是網路攻擊的經濟效益。AI讓網路攻擊的速度更快、成本更低，但安全漏洞造成的損失卻愈來愈大。」IBM安全軟體副總裁Suja Viswesan表示，當企業從發現漏洞到完成補救之間出現更長的時間差，這種失衡就會直接反映在資料外洩成本上。
她指出，企業當務之急是縮短這段「時差」，包括將補救機制納入軟體開發流程、在系統運行期間強化身分安全，並以接近駭客的思維與速度處理風險。
然而，IBM調查顯示，企業目前雖然已開始運用AI協助偵測威脅，漏洞管理速度仍未跟上。超過半數受訪組織已使用代理型AI進行威脅偵測與防禦，但只有18%將AI代理應用於漏洞管理。
換言之，企業可能已經更快「看見」攻擊，卻不一定能以相同速度完成修補。當駭客利用AI縮短尋找、測試及利用漏洞的時間，企業內部的已知漏洞仍可能因開發流程、權責分工或系統相依問題而長時間存在，進一步擴大攻防速度落差。
產業別來看，AI驅動攻擊已明顯朝關鍵基礎設施集中。報告顯示，62%的相關攻擊鎖定關鍵基礎設施，金融服務與能源產業遭受攻擊最為頻繁。
其中，金融服務業每起資料外洩事件平均損失達630萬美元，折合約新台幣2.04億元；能源業平均損失也達520萬美元，約新台幣1.69億元。
由於金融與能源業分別牽動支付、資金流、電力及能源供應，一旦遭遇大規模入侵，衝擊可能不再局限於單一企業，而是向外擴散至供應鏈、金融交易與基本民生服務，增加系統性停機及連鎖中斷的風險。
隨著企業加快導入生成式AI與AI代理，AI不只是駭客用來發動攻擊的工具，企業部署的AI模型及應用本身，也開始成為新的攻擊目標。
報告顯示，超過兩成受訪組織表示，其AI模型或AI應用曾遭受攻擊並造成資料外洩。不過，真正遭突破的環節未必是AI模型核心，更多風險來自模型周邊的系統與介接環境。
在相關事件中，API、應用程式或外掛程式遭到破壞的比率為27%，影響AI工作負載的雲端配置錯誤同樣占27%。這也反映企業若只追求AI應用快速上線，卻未同步管理身分權限、API介接、外掛來源及雲端設定，AI部署規模愈大，可能暴露的攻擊面也會隨之擴張。
AI雖然加快駭客的攻擊速度，但也可能成為企業降低損失的防禦工具。IBM研究顯示，使用AI與自動化技術強化安全維運的組織，每起資料外洩事件的成本平均可減少200萬美元，折合約新台幣6491萬元。
然而，即使成本差距已相當明顯，仍有四分之一受訪組織尚未在安全維運中採用AI及自動化工具。
Ponemon研究中心進一步進行的後續調查顯示，85%的受訪組織已注意到新一代AI資安解決方案，並計畫增加相關投資；另有四分之三表示，創新的AI威脅正促使企業重新思考，如何在整體安全維運中部署AI代理。
這意味企業接下來面對的問題，不只是要不要採用AI資安工具，而是如何把威脅偵測、漏洞修補、身分管理與軟體開發流程串聯起來，避免AI僅成為單點偵測工具，卻無法實際縮短風險暴露時間。
除AI驅動攻擊外，勒索軟體的施壓手法也持續擴張。報告顯示，遭遇勒索軟體攻擊的受訪組織比率，已由前一年的34%升至39%。隨著駭客利用AI進行自動化及規模化攻擊，勒索手段也不再只靠加密檔案或癱瘓營運。
駭客最常用來向企業施壓的是品牌聲譽，占比達41%；其次為員工資料35%，以及智慧財產31%。勒索攻擊的影響範圍，已從資訊系統進一步延伸至企業信任、人才關係及長期競爭力。
另一方面，企業現有的資料加密治理仍有明顯缺口。曾遭遇資料外洩的受訪組織中，只有37%同時對靜態及傳輸中的敏感資料進行加密保護；僅34%清楚掌握自家加密資產現況。在量子運算可能對既有加密機制造成威脅之際，許多企業甚至尚未完成基本的加密資產盤點。
《2026年資料外洩成本報告》由Ponemon研究中心執行、IBM贊助及分析，研究涵蓋2025年3月至2026年2月間，全球602個曾發生資料外洩事件的組織。後續調查於2026年5月進行，共有456個組織回覆。
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根據 IBM 最新資料外洩成本報告指出，AI是四分之一資安攻擊事件的幕後黑手；兩成受訪企業的AI模型與AI應用曾受攻擊。（IBM提供）
AI正在大幅降低網路攻擊的技術與成本門檻，企業為資料外洩付出的代價卻更加沉重。IBM（NYSE：IBM）最新《2026年資料外洩成本報告》顯示，四分之一由惡意入侵造成的資料外洩事件與AI技術有關，事件數較前一年增加56%，每起平均損失達600萬美元（約新台幣1.95億元），比一般資料外洩事件多出約100萬美元。更值得警戒的是，62%的AI驅動攻擊鎖定關鍵基礎設施，其中又以金融服務與能源產業遭受攻擊最為頻繁。
IBM指出，深度偽造冒充與具備AI能力的惡意軟體，正在改變資料外洩的「經濟結構」。駭客可以利用AI縮短攻擊準備時間、降低所需成本，甚至將攻擊流程自動化及規模化；但受害企業仍須承擔事件調查、系統復原、營運中斷、法規遵循及商譽受損等代價，形成駭客可能只需投入數千美元，企業卻面臨數百萬美元損失的不對稱局面。
「正在變化的是網路攻擊的經濟效益。AI讓網路攻擊的速度更快、成本更低，但安全漏洞造成的損失卻愈來愈大。」IBM安全軟體副總裁Suja Viswesan表示，當企業從發現漏洞到完成補救之間出現更長的時間差，這種失衡就會直接反映在資料外洩成本上。
她指出，企業當務之急是縮短這段「時差」，包括將補救機制納入軟體開發流程、在系統運行期間強化身分安全，並以接近駭客的思維與速度處理風險。
然而，IBM調查顯示，企業目前雖然已開始運用AI協助偵測威脅，漏洞管理速度仍未跟上。超過半數受訪組織已使用代理型AI進行威脅偵測與防禦，但只有18%將AI代理應用於漏洞管理。
換言之，企業可能已經更快「看見」攻擊，卻不一定能以相同速度完成修補。當駭客利用AI縮短尋找、測試及利用漏洞的時間，企業內部的已知漏洞仍可能因開發流程、權責分工或系統相依問題而長時間存在，進一步擴大攻防速度落差。
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其中，金融服務業每起資料外洩事件平均損失達630萬美元，折合約新台幣2.04億元；能源業平均損失也達520萬美元，約新台幣1.69億元。
由於金融與能源業分別牽動支付、資金流、電力及能源供應，一旦遭遇大規模入侵，衝擊可能不再局限於單一企業，而是向外擴散至供應鏈、金融交易與基本民生服務，增加系統性停機及連鎖中斷的風險。
隨著企業加快導入生成式AI與AI代理，AI不只是駭客用來發動攻擊的工具，企業部署的AI模型及應用本身，也開始成為新的攻擊目標。
報告顯示，超過兩成受訪組織表示，其AI模型或AI應用曾遭受攻擊並造成資料外洩。不過，真正遭突破的環節未必是AI模型核心，更多風險來自模型周邊的系統與介接環境。
在相關事件中，API、應用程式或外掛程式遭到破壞的比率為27%，影響AI工作負載的雲端配置錯誤同樣占27%。這也反映企業若只追求AI應用快速上線，卻未同步管理身分權限、API介接、外掛來源及雲端設定，AI部署規模愈大，可能暴露的攻擊面也會隨之擴張。
AI雖然加快駭客的攻擊速度，但也可能成為企業降低損失的防禦工具。IBM研究顯示，使用AI與自動化技術強化安全維運的組織，每起資料外洩事件的成本平均可減少200萬美元，折合約新台幣6491萬元。
然而，即使成本差距已相當明顯，仍有四分之一受訪組織尚未在安全維運中採用AI及自動化工具。
Ponemon研究中心進一步進行的後續調查顯示，85%的受訪組織已注意到新一代AI資安解決方案，並計畫增加相關投資；另有四分之三表示，創新的AI威脅正促使企業重新思考，如何在整體安全維運中部署AI代理。
這意味企業接下來面對的問題，不只是要不要採用AI資安工具，而是如何把威脅偵測、漏洞修補、身分管理與軟體開發流程串聯起來，避免AI僅成為單點偵測工具，卻無法實際縮短風險暴露時間。
除AI驅動攻擊外，勒索軟體的施壓手法也持續擴張。報告顯示，遭遇勒索軟體攻擊的受訪組織比率，已由前一年的34%升至39%。隨著駭客利用AI進行自動化及規模化攻擊，勒索手段也不再只靠加密檔案或癱瘓營運。
駭客最常用來向企業施壓的是品牌聲譽，占比達41%；其次為員工資料35%，以及智慧財產31%。勒索攻擊的影響範圍，已從資訊系統進一步延伸至企業信任、人才關係及長期競爭力。
另一方面，企業現有的資料加密治理仍有明顯缺口。曾遭遇資料外洩的受訪組織中，只有37%同時對靜態及傳輸中的敏感資料進行加密保護；僅34%清楚掌握自家加密資產現況。在量子運算可能對既有加密機制造成威脅之際，許多企業甚至尚未完成基本的加密資產盤點。
《2026年資料外洩成本報告》由Ponemon研究中心執行、IBM贊助及分析，研究涵蓋2025年3月至2026年2月間，全球602個曾發生資料外洩事件的組織。後續調查於2026年5月進行，共有456個組織回覆。
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