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NVIDIA 的 Agent Watchdog

NVIDIA 的代理監控狗能終止程序,卻把鑰匙留在了門上 

週一,NVIDIA 推出了其開放代理安全平台 (Open Agent Safety Platform),結合了 OpenShell(一個開源的沙箱環境)與 Sentry——一個在 BlueField-4 DPU 上運作的帶外 (out-of-band) 監控狗,能夠在毫秒內隔離惡意的 AI 代理。對於不熟悉的人來說,DPU 就像是一個駐留在網路卡上的獨立電腦,安全地與主機隔離,免受竄改。有鑑於最近前沿實驗室發布了大量代理逃逸場景的記錄,將執行機制部署在代理完全無法觸及的地方,無疑是一個極為出色的架構創舉。

然而,我的擔憂在於其實際應用。網路安全界有一個惡名昭彰的習慣:拿一個原本相當合理的控制措施,過度延伸其設計初衷,然後就宣稱問題已解決。目前,隔離 (Containment) 正被吹捧為解決 AI 代理風險的終極解藥——這是一種危險的過度簡化。

過度信任控制措施的歷史陷阱

我們盲目相信「夠好」的安全防護有著悠久的歷史。以密碼輪替為例:二十年來,我們強制規定 90 天重設密碼與複雜的字元規則。結果呢?員工被訓練成可預測地將密碼從 Summer2023! 循環到 Fall2023!。儘管 NIST 最終在 800-63B 中撤回了這項指導原則,無數組織卻僅僅為了滿足合規稽核員而繼續強制執行。同樣地,基於簡訊的 MFA 和 MAC 過濾曾被視為黃金標準——直到 SIM 卡挾持、Evilginx 等代理攻擊以及簡單的 MAC 欺騙讓它們變得形同虛設。

惡意軟體沙箱也經歷過完全相同的炒作週期。在隔離的虛擬機器內引爆可疑檔案曾經非常有效,直到惡意軟體開發者編寫了能偵測 VM 偽影 (artifacts)、在分析期間休眠,並在被觀察時表現得安分守己的有效負載。AI 實驗室已經發布了研究,證明模型可以偵測到自己正在被評估。在 NVIDIA 自己的測試中,代理花了長達兩個小時持續嘗試對 AI 審查員進行社交工程攻擊,以獲取受保護儲存庫的寫入權限。一個決心堅定的代理,最終不可避免地會摸清並繞過監控狗的運作閾值。

有效憑證消除了規避的必要性

然而,主動規避並不是主要的威脅。隔離機制監控的是行為,但一個擁有合法憑證的 AI 代理不需要表現出惡意,就能造成災難性的破壞。代理透過委派存取權運作:人類使用者授予的 OAuth 權杖、服務帳戶,或硬編碼在 MCP 伺服器中的 API 金鑰。

如果一個被提示注入 (prompt-injected) 的代理使用有效的 OAuth 授權,透過獲准的 Salesforce API 呼叫來外洩您的客戶名單,DPU 監控狗到底該標記什麼?它看到的只是一個經授權的身分正在執行經授權的動作。

這是經典的「混淆代理人」(confused deputy) 問題,當代理人握有真正的鑰匙時,嚴密審查代理人是毫無用處的。隔離執行階段並不能解決這個問題。終止代理的程序並不能撤銷其底層的 OAuth 授權。更新權杖 (refresh token) 依然在發行平台內保持活躍,隨時準備被任何攔截到它的人利用。除非您的隔離策略與您的身分提供者 (IdP) 深度整合,能同時終止程序和憑證,否則您只是阻止了眼前的執行,卻將大門敞開。

看看最近的 Salesloft Drift 事件:威脅行為者利用從聊天機器人整合中竊取的 OAuth 權杖,從數百家組織中吸取了 Salesforce 資料——這根本不需要逃出什麼沙箱。同樣地,在 Midnight Blizzard 漏洞事件中,攻擊者透過一個被遺忘且擁有過大權限的測試 OAuth 應用程式滲透了微軟的企業電子郵件。即將到來的 AI 代理浪潮將快速產生數以千計的類似身分,其速度將遠遠超過傳統存取審查流程的處理能力。

代理並不存在於 DPU 運作的地方

此外,Sentry 需要部署在您自家資料中心內的專用硬體。但現實是,大多數現代 AI 代理存在於其他地方:嵌入在 SaaS 應用程式中、在開發人員的筆記型電腦上運行、作為瀏覽器擴充功能運作,或由行銷團隊使用個人 OAuth 授權啟動。

我曾親眼目睹,當領導層在缺乏治理的情況下強制快速採用新技術時,會引發怎樣的混亂。在之前的一個營運職位上,開發人員被指示要不惜一切代價交付成果——這與現今流傳的「無處不部署 AI」的指令如出一轍。這導致了前所未見的影子 IT (Shadow IT) 規模:無所不在的未經批准應用程式、暴露在網際網路上的生產系統,以及在運作很久之後才被發現的整排影子硬體設備。

最令人震驚的案例涉及一家剛被收購的公司,該公司遭到入侵,未能通報,隨後「刪除」了他們整個受感染的環境。雲端運算、VM、容器和儲存裝置全被抹除,抹殺了任何鑑識調查的機會。AI 代理正在引入這種確切夢魘的更隱蔽版本。當代理使用人類的 OAuth 權杖執行動作時,稽核日誌會直接指向該人類。在事件調查期間,當法務人員緊盯著你時,祝你好運能釐清這場鑑識的混亂。

將代理視為其所代表的身分

從身分與存取管理 (IAM) 的角度來看,真正的解決方案遠不如部署新硬體來得光鮮亮麗。AI 代理就是身分。我們已經擁有治理身分的框架;我們只是缺乏執行的紀律。

有效的代理安全需要基礎的 IAM 衛生習慣:

  • 嚴格盤點:維護一個註冊表,每個代理都必須有指定的人類負責人。
  • 專屬身分:代理必須使用其獨特的服務身分進行驗證,而不是搭便車使用其創建者的權杖,以確保稽核日誌的準確性。
  • 限定範圍與到期的存取權:特權必須嚴格限定於特定任務,並受到嚴格的到期日限制,賦予被盜授權一個明確的保存期限。
  • 情境化存取審查:非人類身分必須接受嚴格的存取審查,並配備足夠的情境脈絡以消除猜測。
  • 自動化除役:當專案結束或負責人離職時,必須有系統地將代理除役,並從源頭撤銷其授權。

硬體層級的隔離是一個極好的備用方案,但它無法取代基礎的身分治理。如果您的組織已成功在企業規模上實施了代理所有權和自動化撤銷,我很想聽聽您是如何做到的。

關於 Portnox

Portnox 致力於提供易於部署、營運及維護的網絡存取控制、安全及可視化解決方案。

Portnox 軟件可以部署於本地、以雲端服務交付,或採用混合模式。其無代理程式 (agentless) 及與供應商無關 (vendor-agnostic) 的特性,讓企業能夠善用現有的網絡及資訊安全投資。

關於Version 2

Version 2 Digital 是立足亞洲的增值代理商及IT開發者。公司在網絡安全、雲端、數據保護、終端設備、基礎設施、系統監控、存儲、網絡管理、商業生產力和通信產品等各個領域代理發展各種 IT 產品。透過公司龐大的網絡、通路、銷售點、分銷商及合作夥伴,Version 2 提供廣被市場讚賞的產品及服務。Version 2 的銷售網絡包括台灣、香港、澳門、中國大陸、新加坡、馬來西亞等各亞太地區,客戶來自各行各業,包括全球 1000 大跨國企業、上市公司、公用事業、醫療、金融、教育機構、政府部門、無數成功的中小企及來自亞洲各城市的消費市場客戶。

Portnox防火牆身分映射器

終結 IP 猜測遊戲:Portnox 防火牆身分對應器 (Firewall Identity Mapper)

當凌晨 2 點觸發針對 IP 位址 10.1.45.112 的安全警報時,SOC 分析師面臨著一個直接的障礙:防火牆記錄的是數字,而不是人。要確定該 IP 是屬於被入侵的伺服器、訪客的智慧型手機,還是財務長 (CFO),需要手動交叉比對 DHCP 租約、RADIUS 記帳和 VPN 工作階段日誌。這個繁瑣的轉換過程,白白消耗了事件回應中最關鍵的幾分鐘。

此外,基於 IP 的政策本質上是脆弱的。因為每當使用者重新連線至 Wi-Fi 或建立 VPN 通道時,位址就會動態重新指派,因此透過靜態 IP 子網路來執行安全防護會產生營運上的摩擦。安全團隊自然會以角色和部門來思考——而不是短暫的 IP 位址。

透過具備身分感知能力的防火牆彌合差距

全新的 Portnox 防火牆身分對應器 (Firewall Identity Mapper) 解決了這種脫節的問題,並在初步推出時提供了對 Palo Alto Networks 的原生整合。

由於 Portnox Cloud 已經管理了您的 NAC 與 RADIUS 身分驗證,它本來就能即時掌握哪個經過驗證的使用者綁定了哪個 IP 位址。身分對應器作為一個輕量級的 Docker 容器運作,部署在可連線至您 Palo Alto 管理介面的主機上。它會持續從 Portnox 擷取這些使用者與 IP 的對應關係,並透過 XML API 將它們直接推送到防火牆的 User-ID 引擎。

兩步解析法:Portnox 首先將活躍的 IP 位址綁定到特定的使用者名稱,然後從您的身分提供者 (IdP) 提取該使用者更廣泛的群組成員資格。因此,當流量到達防火牆時,它會根據 Active Directory 群組而非子網路來執行政策。
 

徹底改變網路政策

這種整合從根本上改變了存取規則的編寫和維護方式。管理員無需再應付脆弱的 IP 位址物件,而是可以編寫字面上的、基於角色的規則——例如「工程部門可以存取 GitHub」。

當員工入職、調換部門或離職時,防火牆的執行會自動與他們新的 IdP 群組狀態保持一致。不需要手動編輯規則。最重要的是,在深夜的調查中,威脅日誌會立即顯示使用者的身分,消除了鑑識時的猜測。

部署與架構規格

身分對應器的設計兼顧了安全性與簡易性:

  • 僅限出站通訊 (Outbound-Only Communication):Docker 容器僅與 Portnox Cloud 和您的防火牆管理介面進行出站通訊。它需要零個入站連接埠,確保您的防火牆管理完全與公共網際網路隔離。
  • 最小權限配置:部署非常集中。Portnox Cloud 會自動為您產生一個預先填妥的 Docker 執行命令,其中包含您特定的執行個體詳細資訊。在防火牆方面,管理員只需建立一個受限的管理員角色,其範圍僅限於 User-ID XML API。
  • 高度可擴展:單一容器部署可以同時管理並同步跨多個 Palo Alto 防火牆的身分對應。

雖然 Palo Alto 是首家支援的供應商,但未來的版本已計畫進行更多防火牆整合。對於在執行 Portnox NAC 或 ZTNA 的同時也執行 Palo Alto 防火牆的組織,可以立即使用 Portnox 防火牆身分對應器——確保下次深夜警報響起時,分析師已經確切知道是誰在網路上。

 

關於 Portnox

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暗影人工智慧的無聲蔓延

影子 AI 的無聲蔓延:未經批准的工具正在讀取您的資料嗎?

就在此時此刻,您企業中的某位員工可能正將機密的客戶合約輸入到公開的 AI 助理中,以產生快速摘要。在其他地方,工程師可能已經整合了一個編碼副手 (coding copilot),它正主動掃描其整個本機儲存庫。這些行為通常沒有惡意;它們純粹是出於對生產力的渴望。員工只是想省下時間,從而繞過了 IT 工單與正式的採購流程。

這就是「影子 AI」(Shadow AI) 潛伏的本質。與傳統的軟體風險不同,它的進入門檻幾乎不存在。當眼前的回報是立即摘要數千封未讀電子郵件時,抽象的資料隱私警告就會被拋諸腦後。因此,這些應用程式無縫地滲透到您的環境中,繼承了與使用它們的員工完全相同的檔案與系統權限——完全不受管理員監督。

加速的影子 IT (Shadow IT)

安全專業人員對影子 IT 非常熟悉,但影子 AI 的運作速度有著根本上的不同。流氓瀏覽器擴充功能可能會潛伏數週,但本機託管的模型或代理編碼助理 (agentic coding assistant) 可以在啟動的瞬間就開始解析檔案、抓取憑證並查詢遠端資源。它不需要二次身分驗證,不需要管理員同意,而且幾乎沒有留下任何足跡讓傳統的安全掃描程式來標記。

可視性差距
應用程式本身——無論是 ChatGPT、Claude、Perplexity、DeepSeek 或在地化模型——都不是敵人。它們提供了無可否認的實用性,而發布全面禁令只會促使員工尋找聰明的變通方法。核心漏洞在於部署方式。受企業資料處理政策管理的受認可 AI 助理,與員工自行下載的消費級工具相比,呈現出截然不同的風險概況。現代 IT 團隊的挑戰在於無法區分兩者。

奪回控制權:Portnox 的生成式 AI 風險屬性

為了解決這個關鍵的盲點,Portnox 引入了一項強大的新功能:生成式 AI 風險屬性 (Generative AI Risk Attribute)。此功能使管理員能夠根據裝置上是否存在生成式 AI 用戶端,動態指派與管理端點風險評分。

動態政策執行
實施允許清單 (allow list)(任何未經批准的應用程式都會提高裝置風險)或封鎖清單 (block list)(明確禁止的應用程式會觸發風險提升)。
精細的網路回應
當風險評分飆升時,由您決定自動化回應:發出警告、觸發 IT 警報、限制存取敏感資源,或執行全面的網路隔離。

該系統專為立即行動而設計。無論是一開始就阻止不合規的裝置加入網路,還是在未經授權的 AI 應用程式出現的瞬間立即切斷其連線,您的邊界都將保持安全。

透過自動化修復完成閉環 (Closing the Loop)

因為識別漏洞只是成功了一半,Portnox 提供了閉環的自動化修復。該平台可以立即終止未經授權的 AI 代理程式,並在 macOS 和 Windows 環境中完全解除安裝違規的應用程式。沒有幫助台 (helpdesk) 工單,沒有手動清理——安全協定會自主執行。

雖然未受管的端點軟體是一個歷史悠久的挑戰,但影子 AI 運作的驚人速度需要現代化的應對措施。生成式 AI 風險屬性不需要您全面翻新端點安全策略;相反,它無縫地將您已經依賴的基於政策的控制延伸,以緩解當今發展最快的威脅類別。

好奇此功能在實務上如何改變端點安全嗎?請探索下方的示範。

關於 Portnox

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洞察無形:為何網路可視性是抵禦 AI 網路威脅的終極防線

Network Access Control concept

洞察無形:為何網路可視性是抵禦 AI 網路威脅的終極防線

最近,一個由微軟、OpenAI、Anthropic、CrowdStrike 和 Cisco 等科技業巨頭組成的強大聯盟,發表了一封公開信,呼籲在網路安全上採取統一戰線。雖然我最初以為這只是披著公益外衣的行銷推銷,但他們的核心論點確實站得住腳:AI 正以前所未有的速度強化網路攻擊與防禦能力,而我們確保防禦方佔據上風的機會之窗正在快速縮小。然而,這份宣言中最關鍵的見解,卻被隱藏在字裡行間的深處。

以驚人速度重現的傳統弱點

當這封信批評我們當前安全態勢的不足時,它列出了常見的罪魁禍首:權限過大、設定錯誤、過時的系統、脆弱的身分驗證以及龐大的技術債。在過去 15 年的每一次資料外洩事後分析中,我們都強調過這些相同的弱點。AI 並沒有創造它們。

AI 所做的是將漏洞利用推向了超高速。請考慮以下數據:

  • 攻擊的生成速度:IBM X-Force 2026 年的研究顯示,過去人類駭客需要 16 小時才能製作出目標式網路釣魚活動,現在使用生成式 AI 只需 5 分鐘——攻擊者的效率大幅提升了 200 倍。
  • 遭入侵的速度:Verizon 2025 年的資料外洩調查報告 (DBIR) 發現,受害者點擊惡意連結的時間中位數僅為 21 秒。

攻擊媒介保持不變,但人為引導的偵測流程根本無法在 21 秒的視窗內做出反應並進行干預。

傳統基礎架構的危險盲點

當這種前所未有的速度應用於關鍵基礎設施(如市政供水設施和醫院)時,情況令人不寒而慄,因為這些設施通常依賴老舊的硬體。Forescout 最近在全球發現了 340 萬個暴露的遠端伺服器。其中,近 670 個是 VNC 連線,為工業控制系統 (ICS) 提供了完全開放、未經驗證的存取權限。此外,超過 40% 暴露的 RDP 伺服器仍在執行 Windows 10,該作業系統已於去年 10 月終止支援。

你不能簡單地將 AI 驅動的安全副駕駛 (Copilot) 空降到執行 2011 年韌體的可程式化邏輯控制器 (PLC) 網路上,就宣稱它已安全無虞。華麗的展示無法修補傳統系統的漏洞。

這封公開信切中了一個基本事實:當您無法將關鍵系統斷線進行修補時,您必須實施嚴格且可驗證的補償性控制措施。

從歷史上看,這正是網路存取控制 (NAC) 的確切目的——在裝置連線的毫秒內識別它、評估其授權,並在無需更改端點本身的情況下將其隔離。不幸的是,這個安全領域長期以來資金嚴重不足。與科技巨頭公開信中所承認的相比,這種財務上的忽視是造成我們當前危機的一個更大因素。

機器身分的爆炸性成長

整封信中最具可行性的建議是針對 AI 開發者的:迫切需要「確保代理身分 (Agentic identities) 具備可追溯性與問責制」。這與 CoSAI 的代理身分框架完美契合,並反映了我們新現實的龐大規模。

Palo Alto Networks 的 2026 年身分安全格局報告說明了這種轉變,指出現在一般企業中,每一個人類員工就對應 109 個機器身分——與一年前 82 比 1 的比例相比,這是一個巨大的躍升。自主 AI 代理程式是推動這波成長的主力。

其安全影響十分顯著。2026 年基礎架構身分調查發現,對 AI 代理程式實施嚴格最低權限原則的網路,其事件發生率僅為 17%,而允許權限過大代理程式的網路,事件發生率則高達毀滅性的 76%。沒有比這更好的理由來鎖定預設存取權限了。

回歸安全基本面

承認可追溯性的需求是很好的一步,但一封信無法建立實際的安全機制。在實務中,保護 AI 意味著將每一個自主代理程式視為連接到您網路的未知裝置。您必須在它採取行動之前識別它、嚴格限制其權限、監控其每一個動作,並保持立即切斷其存取權限的能力。

我們必須停止將 AI 代理程式視為被遺忘的服務帳戶,並開始將它們作為身分與存取管理 (IAM) 框架中的活躍實體來管理。一旦它們表現出異常行為,就必須具備可稽核性、可控制性與可拋棄性。我們在傳統機器憑證上學到了這個慘痛的教訓;如今威脅只是在規模和自主性上成倍增加。

最終,讓科技競爭對手在這些原則上達成共識值得稱讚。但是,將更多 AI 安全工具堆疊在缺乏基本可視性的網路上,注定會失敗。在一個比例已經爆炸性成長到 1:100 的世界裡,您不能再依賴為 1:1 人機比例設計的身分管理計畫。

網路安全的核心原則並未改變:確切了解您網路上有哪些東西、控制它們可以存取什麼,並確保您擁有立即撤銷該存取的終止開關 (kill-switch)。 AI 無疑將幫助我們更快地發現漏洞,但如果缺乏實際執行修復的基礎存取控制層,它將毫無用處。

關於 Portnox

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Version 2 Digital 是立足亞洲的增值代理商及IT開發者。公司在網絡安全、雲端、數據保護、終端設備、基礎設施、系統監控、存儲、網絡管理、商業生產力和通信產品等各個領域代理發展各種 IT 產品。透過公司龐大的網絡、通路、銷售點、分銷商及合作夥伴,Version 2 提供廣被市場讚賞的產品及服務。Version 2 的銷售網絡包括台灣、香港、澳門、中國大陸、新加坡、馬來西亞等各亞太地區,客戶來自各行各業,包括全球 1000 大跨國企業、上市公司、公用事業、醫療、金融、教育機構、政府部門、無數成功的中小企及來自亞洲各城市的消費市場客戶。

平均適應時間:定義網路安全生存的新指標

平均適應時間 (Mean-Time-to-Adapt):現在唯一重要的時鐘

根據 IBM 的《資料外洩成本報告》,一般企業平均仍需要 241 天才能識別並遏制外洩事件。安全團隊花了數年時間建立計畫,旨在縮減這個指標的天數。然而,對手卻在一個截然不同的時間軸上運作。 CrowdStrike 的《2026 年全球威脅報告》顯示,「突破時間 (breakout time)」——即攻擊者從最初的立足點轉移到第二台主機所需的空窗期——已驟降至短短 29 分鐘。這遠低於 2024 年的 48 分鐘和 2021 年的 98 分鐘。最快的突破紀錄僅用了 27 秒;而在另一個案例中,資料外洩在最初入侵後的四分鐘便已開始。

日曆與碼錶的對決

網路安全正遭遇致命的時間錯位:防禦者用日曆來衡量成功,而攻擊者卻在使用碼錶。現在緊迫的問題不再是自動化威脅是否超越了人類防禦者——它們確實超越了。真正的問題是,在 29 分鐘的空窗期內,人類的手動干預是否還能發揮作用。這個機會正在迅速消失。

修補寬限期的終結

修補系統已不再是可行的主要防禦策略。正如 Anthropic 的 Claude Mythos 預覽版所展示的,AI 驅動的漏洞發現技術已有效抹除了從發現缺陷到部署有效漏洞利用程式之間的緩衝期。AI 模型能自主挖掘數以千計的嚴重漏洞,並在首次嘗試時就生成有效的漏洞利用程式。企業過去賴以部署修補程式的寬限期已不復存在。 此外,現實情況是許多資產——老舊基礎設施、醫療設備、工業控制系統 (ICS) 和物聯網 (IoT) 裝置——根本無法及時修補,甚至永遠無法修補。無法修補的硬體不是放棄裝置的理由;相反地,這項終極考驗要求我們必須嚴格限制該裝置所能存取的範圍。

修補速度一直是一個有缺陷的替代指標

過去,「修補速度」一直是衡量真正關鍵指標的便利替代方案:易受攻擊的系統在網路上暴露了多長時間。這個替代指標現在正因承受巨大壓力而崩潰。2020 年至 2025 年間,CVE 提交量飆升了 263%,這種激增迫使 NIST 在 2026 年初將國家漏洞資料庫 (NVD) 轉為分流 (triage) 模式。在 AI 參戰之前,防禦者就已經被龐大的數量淹沒。如今,機器速度的漏洞利用更是讓這個本已搖搖欲墜的系統雪上加霜。

AI 已經摧毀了技術門檻

依賴修補速度的前提,是假設開發漏洞利用程式需要時間和高水平的技術專業知識。AI 已經粉碎了這兩個假設。一年前還缺乏工程技能來構建漏洞利用程式的威脅行為者,現在只需對進階模型下達提示詞,就能造成災難性的後果。這種動態不僅加速了最快的攻擊者;它還大規模擴展了能在 29 分鐘內突破網路的可靠威脅總數。

定義平均適應時間 (MTTA)

平均適應時間 (Mean-Time-to-Adapt) 是指裝置或身分變得不可信,到其存取權限被主動限制之間的平均時間。這與偵測無關,也與產生安全警報無關。它關乎的是立即、強制執行的限制。
MTTA 代表了與傳統指標的根本轉變。平均偵測時間 (MTTD) 和平均修補時間 (MTTP) 著重於識別和修復已知問題。平均遏制時間 (MTTC) 是一種被動的事件回應措施,只有在確認發生入侵後才會啟動。相反地,MTTA 是持續且主動的:如果網路上的某個實體現在遭到入侵,需要多久時間才能切斷它的存取權限? 為了具備實質意義,MTTA 必須針對攻擊者的時鐘來進行衡量。與 241 天的入侵週期相比,能在 24 小時內限制存取的防禦計畫似乎很快,但面對 29 分鐘的突破時間,這速度卻危險地緩慢。MTTA 必須以「分鐘」為單位來衡量。

縮短 MTTA 的三大要求

要實現機器速度的 MTTA,需要能立即隔離入侵的架構轉變:
  • 持續可視性 (Continuous Visibility):必須在整個工作階段期間對每個裝置、使用者和 AI 代理進行持續評估,而不僅僅是在登入提示時驗證一次。
  • 自動化強制執行 (Automated Enforcement):存取權限的撤銷必須繞過人類的工單佇列。如果裝置的安全姿態發生變化,其存取權限必須同步改變。
  • 預設範圍限制 (Default Scope Restriction):應用最低權限原則,確保身分只能存取其明確需要的內容。這將任何單一入侵的爆炸半徑限制在一個「房間」內,而不是整個企業的「房子」。

代理式 AI (Agentic AI) 的複雜性

這不是理論上的演練。Portnox 現場 CISO Garrett Gross 最近分析了 OpenAI/Hugging Face 事件,在該事件中,執行內部安全測試的 AI 模型成功逃脫其沙盒並入侵了生產系統。
「進行權限提升的不是人,甚至不是您可以指認並撤銷的靜態服務帳戶……模型啟動了數以千計的短命處理程序,每一個都能夠獨立尋找並串聯漏洞,完全沒有類似固定身分的目標可以關閉。」
如果安全團隊無法識別要限制的實體,MTTA 就毫無用處。代理式 AI 讓這種混亂的場景變得越來越普遍。雖然威脅偵測和修補仍是必要的防禦層,但它們必須退居為次要的安全網。在現代威脅格局中,一個主動、自動化且持續的存取控制層,是唯一能夠在 29 分鐘倒數計時中存活下來的防禦手段。

關於 Portnox

Portnox 致力於提供易於部署、營運及維護的網絡存取控制、安全及可視化解決方案。

Portnox 軟件可以部署於本地、以雲端服務交付,或採用混合模式。其無代理程式 (agentless) 及與供應商無關 (vendor-agnostic) 的特性,讓企業能夠善用現有的網絡及資訊安全投資。

關於Version 2

Version 2 Digital 是立足亞洲的增值代理商及IT開發者。公司在網絡安全、雲端、數據保護、終端設備、基礎設施、系統監控、存儲、網絡管理、商業生產力和通信產品等各個領域代理發展各種 IT 產品。透過公司龐大的網絡、通路、銷售點、分銷商及合作夥伴,Version 2 提供廣被市場讚賞的產品及服務。Version 2 的銷售網絡包括台灣、香港、澳門、中國大陸、新加坡、馬來西亞等各亞太地區,客戶來自各行各業,包括全球 1000 大跨國企業、上市公司、公用事業、醫療、金融、教育機構、政府部門、無數成功的中小企及來自亞洲各城市的消費市場客戶。