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AI 攻防戰：Anthropic 如何用 AI 獵殺潛伏 27 年的漏洞？

Anthropic 的 Claude Mythos Preview 展示了強大的程式碼分析能力，促使 Project Glasswing 的啟動，利用 AI 防禦網路安全威脅，保護關鍵軟體。

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AI 攻防戰：Anthropic 如何用 AI 獵殺潛伏 27 年的漏洞？

AI 智能摘要

  • AI 模型已具備超越人類專家的漏洞挖掘能力。
  • Project Glasswing 匯集科技巨頭，共同應對網路安全。
  • Anthropic 承諾投入巨額資源，支持開源安全。

AI 網路攻防：漏洞挖掘成軍備競賽？

AI 獵殺漏洞，防禦成關鍵

傳統網路安全防禦正面臨 AI 的進階威脅。AI 模型能夠更快速地發現並利用軟體漏洞，使得網路攻擊更頻繁，且更具破壞性。例如，AI 可在數小時內分析大量程式碼，找出人工需數月才能發現的漏洞。 Project Glasswing 的目標是利用 AI 提升防禦能力。若你的團隊缺乏 AI 技能，建議考慮導入外部 AI 安全顧問。若導入後三個月發現成效不彰（如：自動化防禦比例 < 10%），應及時調整策略。止損點：顧問合約到期前一個月。

Anthropic 加入防禦陣營

Anthropic 的 Claude Mythos Preview 展現出強大的程式碼分析能力，甚至能發現連人類專家都難以發現的潛在漏洞，顯示 AI 在安全領域的巨大潛力。例如，Mythos 發現 OpenBSD 中一個存在 27 年的漏洞。 這促使 Anthropic 聯合多家科技巨頭啟動 Project Glasswing，旨在利用 AI 防禦網路安全威脅，保護關鍵軟體。若企業有意參與，可關注 Anthropic 的後續合作計畫，例如參與早期測試或提供數據集。但若企業內部無相關資料集，可能難以參與。

Project Glasswing：科技巨頭聯手

Project Glasswing 匯集 Amazon、Apple、Google、Microsoft 等公司，共同應對日益嚴峻的網路安全挑戰。Anthropic 將投入 1 億美元的使用額度及 400 萬美元的捐款，積極支持開源安全。 台灣企業可評估參與相關開源專案，藉此提升自身防禦能力。若預算有限，可先從貢獻程式碼或參與社群討論開始，逐步建立 AI 安全能力。若台灣企業參與開源專案時，發現貢獻與企業目標不符，應適時調整參與策略。

AI 時代的網路安全策略

AI 模型在漏洞挖掘方面的能力已超越人類專家，能發現潛藏多年的高危漏洞。企業必須重新評估現有的安全策略，並將 AI 防禦納入整體安全架構之中。例如，評估現有防火牆是否能有效防禦 AI 驅動的攻擊。 建議從滲透測試入手，評估 AI 模型在發現和利用漏洞方面的能力。初期可設定 2-4 週的測試期。若發現 AI 未能有效提升防禦（例如，發現漏洞數量未顯著提升），則應調整策略。若測試環境與實際環境差異過大，則測試結果可能不準確。

Claude Mythos：AI 如何發現隱藏漏洞？

AI 的程式碼分析能力

Claude Mythos Preview 是一尚未正式發布的模型，它揭示了 AI 在程式碼分析上的重大突破。它能夠自動發現高危漏洞，其效率甚至超越了人類專家。例如，它能識別出人類專家在審查程式碼時容易忽略的細微錯誤。 企業應密切關注 AI 在程式碼審查上的應用。初期可小範圍試用，例如針對核心程式碼進行檢測，並觀察漏洞檢測率的變化，以此作為評估指標。若發現誤報率過高，應調整模型參數。但若缺乏足夠的標記資料，調整效果可能有限。

零日漏洞的威脅

Claude Mythos Preview 發現了數千個零日漏洞，這些漏洞存在於主流作業系統和瀏覽器中，攻擊者可利用這些漏洞在第一時間發動攻擊。例如，針對未及時更新的系統發動勒索攻擊。 若企業使用相關軟體，應立即更新至最新版本，並加強漏洞監控。建議設定 7 天的更新期限，逾期則需進行風險評估，並考慮暫時停用相關功能直至完成更新。若更新後出現系統不相容問題，則需回滾至舊版本並尋求解決方案。

案例：27 年 OpenBSD 漏洞

Mythos Preview 成功發現 OpenBSD 中一個存在長達 27 年的漏洞。攻擊者可通過連接到目標機器，遠程崩潰運行該操作系統的任何機器，後果不堪設想。 這凸顯了即使是經過安全加固的系統，也可能存在長期未被發現的漏洞。企業應定期進行安全審計，並採用多層次的防禦機制，降低風險。建議每年至少進行一次外部安全審計。若審計結果與內部評估差異過大，則需重新評估內部安全流程。

自主漏洞挖掘：AI 的優勢

Mythos Preview 能夠自主識別漏洞，並進一步開發相關的攻擊程式，無需人工干預。這明確表明 AI 在漏洞挖掘方面具有顯著的優勢，可大幅縮短攻擊準備時間。 企業可考慮使用 AI 工具自動化漏洞掃描流程，藉此降低人工成本。若掃描結果與人工審計結果差異過大，則需重新調整 AI 模型或檢查資料集，確保準確性。若企業目標與 AI 模型預設目標不符，則可能產生偏差。

Project Glasswing 的影響與展望

AI 防禦：長期抗戰

Anthropic 認為，全面防禦網路基礎設施可能需要數年時間，因為 AI 能力將在未來幾個月內迅速發展，這意味著我們需要立即行動，不能再被動等待。例如，AI 不斷學習新的攻擊技巧，防禦策略也需同步進化。 企業應制定長期 AI 安全策略，並持續進行更新，才能有效應對不斷演進的威脅。建議每年至少進行一次策略評估，確保與時俱進，並納入最新的 AI 安全技術。若策略更新頻率過高，則可能造成資源浪費。

軟體安全：刻不容緩

Cisco 的 Anthony Grieco 認為，AI 的發展已經改變了保護關鍵基礎設施的緊迫性。技術供應商必須積極採用新方法，而客戶也需要準備好快速部署這些方案。例如，在軟體開發過程中融入 AI 安全測試。 台灣企業應加強軟體供應鏈安全管理，定期評估第三方軟體的潛在風險。若供應商的安全能力不足，應考慮更換合作夥伴，或要求供應商加強安全措施。若台灣企業更換供應商，應確保資料轉移過程符合法規要求。

AWS 的防禦策略

AWS 的 Amy Herzog 表示，他們在威脅出現之前就建立了防禦系統，並將 AI 視為大規模防禦的關鍵技術。AWS 已經在安全運營中使用 Claude Mythos Preview，以強化程式碼。 台灣企業可以參考 AWS 的經驗，將 AI 無縫融入現有的安全體系之中。初期可先導入 AI 威脅情報系統，即時掌握最新的威脅態勢，並提前部署防禦措施。但若企業規模較小，導入複雜的威脅情報系統可能超出預算。

Microsoft 的合作願景

Microsoft 的 Igor Tsyganskiy 認為，AI 提供了前所未有的機會，可以負責任地改善安全並降低風險。與 Anthropic 合作，可以及早識別和降低潛在風險。例如，共同開發 AI 安全框架。 台灣企業可考慮與國際科技公司合作，共同開發 AI 安全解決方案。初期可以從參與相關技術社群開始，例如加入 Microsoft 的安全聯盟，藉此獲取最新的技術資訊。若合作過程中產生智慧財產權爭議，則應尋求法律協助。

台灣企業如何應對 AI 網路威脅？

安全意識提升：全員參與

網路攻擊不僅僅影響 IT 部門，更關乎企業的整體營運。因此，應加強員工的安全意識培訓，定期模擬釣魚攻擊，提高員工的警覺性，降低受騙風險。例如，模擬針對財務部門的詐騙郵件。 建議設定每月一次的培訓課程，並追蹤員工的參與度和測驗成績。若參與度低於 80%，則需調整培訓方式，例如採用更生動有趣的案例或互動式教學。在台灣，可納入常見的詐騙手法，如假冒政府機關或親友借錢。

資料保護：分級與權限

台灣企業需要重視資料分級，針對不同敏感度的資料採取不同的保護措施，避免資料外洩。嚴格控制資料的訪問權限，防止未經授權的訪問。例如，將客戶個資列為最高機密等級。 若涉及個資，則必須符合台灣個資法的相關規定，確保資料的合法使用與保護。若尚未落實資料分級，則應立即進行，並設定定期稽核機制，確保資料安全。在台灣，違反個資法可能面臨高額罰款。

供應鏈安全：風險評估

台灣企業需要評估供應鏈中的安全風險，確保供應商也具備足夠的安全防護能力，避免供應鏈攻擊。定期審查供應商的安全措施，確保其符合企業的安全標準。例如，要求雲端服務供應商通過 ISO 27001 認證。 若供應商發生資安事件，應立即評估對企業的影響，並採取相應的應對措施，例如暫停合作或更換供應商。建議設定每年一次的供應商安全審查，確保其符合企業的安全要求。在台灣，若供應鏈涉及跨境資料傳輸，需留意相關法規。

緊急應變：制定計畫

台灣企業應制定完善的資安事件應變計畫，包括事件通報流程、損害控制措施和復原計畫，以應對突發的資安事件。定期演練應變計畫，確保其有效性。例如，模擬勒索病毒攻擊並測試復原流程。 建議每年至少進行一次應變計畫演練，並根據演練結果進行調整，持續優化應變流程。若應變時間過長，則需要檢討流程並優化，以提升應變效率。在台灣，資安事件應依規定通報相關主管機關。

下一步：企業如何強化 AI 安全？

AI 安全團隊：專業分工

企業應建立專責的 AI 安全團隊，負責評估、部署和維護 AI 安全工具，確保 AI 系統的安全可靠。團隊成員應具備 AI、網路安全和資料科學等專業知識。例如，團隊成員應熟悉機器學習模型的弱點。 若預算有限，可考慮與外部 AI 安全顧問合作，藉此獲取專業建議。建議設定每月一次的顧問諮詢，確保團隊能夠及時掌握最新的 AI 安全技術和趨勢。若團隊成員缺乏足夠的 AI 知識，則可能難以有效評估安全風險。

威脅情報：主動監控

企業應建立威脅情報系統，主動監控網路上的潛在威脅，並利用 AI 分析威脅情報，預測可能的攻擊目標和方式，提前部署防禦措施。例如，分析暗網論壇上的威脅情報，預測可能的攻擊趨勢。 建議訂閱威脅情報服務，並定期更新情報庫，確保情報的時效性和準確性。若發現針對企業的威脅情報，則應立即採取防禦措施，避免遭受攻擊。但若情報來源不可靠，則可能產生誤判。

滲透測試：模擬攻擊

企業應定期進行滲透測試，模擬真實的攻擊場景，評估系統的安全性，並找出潛在的漏洞。滲透測試應涵蓋 AI 相關的漏洞，確保 AI 系統的安全。例如，測試 AI 模型的對抗樣本防禦能力。 建議委託專業的滲透測試公司進行測試，並根據測試結果修補漏洞，提升系統的安全性。建議設定每年一次的滲透測試，確保系統的安全。但若測試情境與真實環境差異過大，則測試結果可能不具參考價值。

AI 安全工具：導入與評估

企業應評估並導入適合自身需求的 AI 安全工具，例如 AI 驅動的漏洞掃描器、威脅檢測系統等，以提升安全防護能力。定期評估工具的效能，確保其有效性。例如，評估 AI 驅動的防火牆是否能有效阻擋新型攻擊。 建議先進行小範圍試用，評估工具的準確性和效率，再全面導入。若工具效果不佳，則應考慮更換或調整設定，確保工具能夠有效提升安全防護能力。若企業缺乏足夠的專業知識，可能難以有效評估 AI 安全工具。

核心問答

Project Glasswing 的目標是什麼？
旨在利用 AI 防禦網路安全威脅，保護關鍵軟體。
Claude Mythos Preview 的能力是什麼？
能夠發現高危漏洞，甚至超越人類專家的能力。

引用來源

  1. Project Glasswing: Securing critical software for the AI era - Anthropic

    Anthropic launches Project Glasswing, uniting tech giants to secure critical software using AI, committing $100M in credits and $4M in donations.

  2. Cybersecurity in the age of AI - Anthropic

    AI models have reached a level of coding capability where they can surpass all but the most skilled humans at finding and exploiting software vulnerabilities.

  3. Frontier Red Team blog - Anthropic

    Mythos Preview found a 27-year-old vulnerability in OpenBSD and a 16-year-old vulnerability in FFmpeg.

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這篇深度分析可以延伸到完整指南、趨勢觀點與 WEDO 案例，幫助讀者掌握同一主題的背景與做法。

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