謝至恩「在 AI 時代的競爭關鍵，不在於誰擁有最完整的資安工具，而在於誰能最快理解風險、做出決策。」趨勢科技台灣暨香港區總經理洪偉淦表示，當企業積極擁抱 AI 浪潮的同時，駭客也正以 AI 為武器重塑攻擊模式，傳統以工具與規則為核心的資安架構，已不足以應對新世代的威脅。
趨勢科技日前推出全新企業資安品牌 TrendAI，原有的 Trend Micro 品牌仍會持續存在。 TrendAI 則是專屬於企業事業群的全新識別，象徵未來資安防護的對象與底層架構都將圍繞 AI 重新設計。「我們在去年做這個決定，因為未來要保護的東西，是基於 AI 為底層來進行保護。」洪偉淦指出，這項調整不只是品牌識別，更代表趨勢科技全力擁抱 AI 的決心。
TrendAI 旗下調查也呼應市場觀察。 74% 的台灣受訪企業決策者坦言，過去曾在高層要求或市場競爭壓力下，被迫核准可能帶來資安風險的 AI 方案；但僅有 49%IT 決策者與 42% 業務決策者認為內部團隊能辨識惡意或異常的 AI 行為，顯示台灣企業正面臨「盲目導入 AI」的高度風險。
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內容生成武器化 駭客 10 美元複製整條詐騙鏈
TrendAI 威脅研究總監 Ryan Flores 分享了三大正在升級中的 AI 威脅。他指出，AI 讓網路犯罪走向低成本、低門檻且可大規模複製的新模式，攻擊者不需親手撰寫程式碼，便能透過大型語言模型 (Large Language Model, LLM) 與 AI 代理，將整條詐騙攻擊鏈自動化。
根據 TrendAI 觀察，攻擊者可以不到 10 美元的成本，自動生成大量看似可信的文字、影像與敘事內容，進一步用於釣魚詐騙、變臉詐騙 (Business Email Compromise, BEC)，甚至影響特定事件的輿論走向。 Ryan Flores 以亞馬遜平台上充斥的 AI 生成假評論，以及國際輿論場上針對特定立場批量產製的假新聞為例，說明大型語言模型已成為假資訊與假消息宣傳活動的關鍵工具。
北韓駭客以深偽應徵 身分偽造挑戰企業信任機制
第二類威脅是身分偽造的進化。 Ryan Flores 指出，深偽 (Deepfake) 技術的成本快速下降、品質持續提升，已使企業招募與信任機制面臨嚴峻挑戰。
TrendAI 追蹤到一起北韓駭客組織的滲透行動：攻擊者利用竊取而來的 LinkedIn 、 GitHub 等公開資料，搭配大型語言模型與深偽技術，偽裝成遠距 IT 工作者應聘，並在視訊面試中以深偽影像即時應對，甚至透過 ChatGPT 補足北韓人不熟悉的西方文化問答，以避免身分曝光。一旦受聘成功，攻擊者便進行橫向移動、蒐集機敏資訊，部分案例中還會植入竊密軟體並發動勒索攻擊。
更值得警覺的是，駭客甚至會自行設立「假公司」，以反向釣魚手法發布假職缺、面試真實求職者，並誘騙其下載含有虛擬桌面與資訊竊取程式的「應徵套件」，進一步竊取個資、劫持真實帳號，作為下一波「假求職、真攻擊」的完美掩護。「現在的深偽技術的品質雖然糟糕，」Ryan Flores 強調，「它只會持續變得更好，而且成本越來越低。」
LameHug 惡意軟體內嵌 LLM Prompt Injection 成新跳板
第三類威脅來自 AI 原生攻擊工具與 AI 系統本身遭到濫用。 Ryan Flores 點名俄羅斯駭客組織 APT28（又名 FancyBear）近期針對烏克蘭使用的惡意軟體 LameHug，其特殊之處在於將大型語言模型直接嵌入程式內部，由 LLM 協助執行檔案蒐集與資料外洩任務。 LameHug 表面上偽裝成 AI 圖像生成應用，實則在背景搜刮 PDF 、 Word 與文字檔案，再透過模型運算動態產生外洩流程。這樣的設計讓單一惡意軟體能跨越 Windows 、 Mac 與 Linux 多重作業系統的限制，使威脅迅速擴散。
Ryan Flores 進一步指出，現行 MITRE ATT&CK 框架中已有相當高比例的戰術技術可由 AI 輔助自動化執行，從目標偵察、漏洞分析到橫向移動，AI 都能擔任攻擊者的副駕駛角色。
另一個更隱蔽的風險，則是企業內部 AI 系統遭到提示詞注入 (Prompt Injection) 攻擊。 Ryan Flores 以客服場景為例，當企業以 AI 協助處理客服信件時，攻擊者只需寄出一封內含隱藏指令的電子郵件，AI 系統在讀取信件時若無法精準分辨常規文字與惡意指令的邊界，便可能被誘導偏離原本任務、解鎖內部資料庫，甚至進一步攻擊企業核心系統。「沒有執行任何檔案，只輸入了指示，但若過濾條件過於寬鬆，就會發生這樣的情況。」Ryan Flores 指出，這是一類全新型態的威脅，企業必須重新思考如何保護 AI 應用系統。
AI Gateway 與 Model Scanner 不額外消耗客戶 Token
針對防禦端，洪偉淦補充說明，TrendAI 已推出 AI Gateway 方案，定位類似 Proxy，所有送往大型語言模型的提示詞都會經過該層檢查，攔截惡意指令；反向也能在敏感資訊或個資外流時提供阻擋與提示。除此之外，TrendAI 亦提供 Model Scanner，針對模型本身進行弱點掃描，協助企業掌握模型內建風險。
對於市場關注的 Token 成本問題，洪偉淦明確表示，AI Gateway 不會額外消耗客戶端的 Token，企業無須擔心因部署資安防護而多付一筆模型費用，並可依需求選擇地端 (On-premise) 或雲端 (Online) 版本。
AESIR 平台主動挖洞 已通報 NVIDIA 共 8 個 CVE
TrendAI 也持續以 AI 強化研究端能量。 Ryan Flores 介紹自家「AI Centric Vulnerability Research」平台 AESIR，能協助研究團隊探索漏洞，並評估其可利用性與潛在影響力。 AESIR 上線後，已在現有軟體中找出超過 60 個漏洞，並基於該平台向 NVIDIA 通報 8 個 CVE，研究範圍亦涵蓋 Tencent 以及多項 MCP 相關漏洞，協助業界補強 AI 生態系的安全性。
Ryan Flores 也提到，TrendAI 與 Anthropic 展開合作，針對大型語言模型進行安全測試與責任揭露；同時與美國網路安全與基礎設施安全局 (CISA) 、國際刑警組織 (Interpol) 等政府與執法單位協作，希望透過產業、政府、 AI 企業多方協力，建立更安全的 AI 生態系。
6 成台灣企業憂資安跟不上 AI 治理框架成競爭關鍵
雖然 AI 威脅持續升級，但企業擁抱 AI 的腳步並未放緩。 TrendAI 2026 global AI study 顯示，63%IT 決策者與 60% 業務決策者擔憂 AI 發展過於迅速、資安難以跟上；51%IT 決策者與 59% 業務決策者已著手起草 AI 治理框架。企業安全採用 AI 的最大障礙，則集中在內部資安與資料專業能力有限（70%IT 決策者、 49% 業務決策者）、現行缺乏清楚的法規與合規標準（55%IT 決策者、 37% 業務決策者），以及內部文化對改變的抵抗（38%IT 決策者、 40% 業務決策者）。
Ryan Flores 呼籲，面對 AI 時代的威脅，企業應建立完善的安全機制與治理框架，並導入智慧的資安事件管理 (Security Information and Event Management, SIEM) 方案，將碎片化資料轉化為一致語言，加速跨系統判斷與決策效率。