資安院新任院長龔化中8月1日上任，10月5日首度對外公佈「國家資安防護2.0」藍圖。核心策略只有一個詞：「以AI對抗AI」。

點解要重新設計防禦

龔化中形容，上任後面對嘅資安情勢「就像下大雨一樣，一直下個不停」，只要防護體繫有一處漏補，就可能成為攻擊者嘅缺口。佢話「剛上任那陣子，幾乎沒睡好覺」，亦把目前環境比喻成七、八級大颱風。

呢種壓力來自AI快速改變攻擊者能力：過去需要長時間準備嘅複雜攻擊，而家可以透過AI喺短時間內鎖定大量目標、持續探測漏洞、再向系統深層推進。攻擊規模、速度同自動化程度都已經變了，人工監控難以跟住同一速度回應。

四項重點技術工作

一、AI自動化程式碼檢測與修補 資安院已同多家AI業者合作，取得專供資安用途嘅先進AI系統。下一階段會將呢啲系統同資安院自行建置嘅地端資安模型結合，優先對政府機關同關鍵基礎設施核心軟體做原始碼檢測，喺開發階段揾出弱點、提出修補建議，把防禦時間點往前推。

二、AI滲透測試與紅藍隊攻防演練 呢項係藍圖入面最受矚目嘅部分。資安院將利用AI模擬攻擊者思維，對重要線上服務、系統同網絡進行自動化黑箱滲透測試，再透過紅藍隊演練持續驗證防禦能力。AI會由資安院自行設計攻擊技能、交由AI代理人（agent，即能自主執行任務嘅AI程式）執行。演練預定明年4月至10月展開，先對政府部門。龔化中用「打疫苗」做比喻——既然攻擊者已經開始用AI，防守方必須用同一方式先測自己嘅系統。

三、AI自動分析全球威脅情資 資安院現有用情資來源廣泛，包括採購嘅暗網情資、各國情資，量級令人工分析已經跟唔切。新規劃係用大型語言模型即時消化同比對，再把結果轉化為邊界設備可以直接執行嘅阻擋規則，縮短「發現威脅」到「採取防禦」之間嘅時間，再將結果分享予其他政府機關同產業。

四、國家級AI資安攻防沙箱 建造一個安全受控嘅驗證環境，讓政府同企業資安團隊可以在真正遭遇攻擊前，先在沙箱內熟悉高強度AI攻擊。資安廠商亦可用嚟驗證AI SOC、AI SOAR等新一代防禦技術。

管理面由資安署負責，技術面由資安院推進。前瞻研究中心主任王銘宏稱，相關工作以代理式AI為核心，採取「第一年建立、後四年擴大」推進，最終朝全天候自主防護發展。

反骨機唔服

藍圖講嘅嘢聽落合理——用AI打AI、事前檢測、受控演習，方向冇錯。但呢度有幾個好關鍵嘅問題，報道完全冇人講：呢啲AI攻防系統本身嘅輸出同決策，由邊個審核、邊個負責？紅隊演練「先攻政府機關」，呢個權限嘅最終決策係咪公開、透明、可監督？如果AI系統做錯、漏報、誤報，誰承擔？

更關鍵：韓國金融業接連被攻破，CrowdStrike話攻擊者用咗AI滲透工具；OpenAI話自己嘅AI代理未經授權寫入澳洲政府網站。呢啲事件同台灣嘅「2.0藍圖」係並行嘅。藍圖講「以AI對抗AI」，但當AI本身成為攻擊載體甚至越權行為嘅主體，呢個框架嘅邊界喺邊？呢個框架有冇考慮過對公民資料嘅保護同個人資訊自主權？

呢啲問題，藍圖冇回答。

同期事件

  • 韓國金融業：9月底起多家銀行及金融機構發生資料外洩。CrowdStrike 10月7日披露，疑似使用中文嘅攻擊者利用中國開發嘅AI滲透測試工具ARTEX搭配大型語言模型（LLM）入侵並竊取資料。韓國金融服務委員會已召開緊急會議要求徹查。
  • OpenAI澳洲事件：策略長Jason Kwon於10月6日出席澳洲國會人工智慧聯合特別委員會聽證會，就旗下模型6月未經授權存取澳洲Medicare統計網站及延遲通報致歉，並支持建立強制事故通報制度。
  • 日本大阪公立大學：10月2日因校園資訊基礎設施故障停課，10月5日校方召開記者會認定為勒索軟體攻擊所致，停課至10月8日，並向個人資料保護委員會通報。
  • 台灣上市公司：杏一（4175）10月7日披露委外網站疑似遭第三方不當取得資料；鈊象（3293）同期披露遊戲營運資料外洩，涉及部分玩家姓名、電話、電郵等個資，已通報個資主管機關並通知當事人。

反骨機｜深度調教