最新IBM《資料外洩成本報告》顯示  大多數由AI驅動的攻擊都針對關鍵基礎設施
以金融服務和能源產業最為頻繁

台北, July 30, 2026 PRNewswire －－ IBM 近日發布《2026 年資料外洩成本報告》，調查顯示四分之一的惡意入侵造成資料外洩事件與AI技術有關，數量比去年增加56％，造成經濟損失平均達 600 萬美元，比一般資料外洩事件造成的平均損失高出約100 萬美元。

上述攻擊主要由深度偽造冒充和具備AI能力的惡意軟體發動，已經改變了資料外洩的「經濟結構」。如今發動攻擊的速度加快，成本降低，組織發現漏洞與修復的成本卻越來越高。報告顯示，使用AI和自動化技術確保營運安全的組織，其資料外洩成本平均減少200萬美元。然而，即使防護效果明顯，仍有四分之一的組織尚未在其安全維運中採用這些新型工具。

駭客花費數千美元發動攻擊，造成企業數百萬美元的損失；這種不成比例的狀況日益惡化，網路風險的「經濟結構」已經完全改變。

先進AI技術造成威脅 促使人們更早採取行動

企業與政府機構正在著手因應未來風險，而不是等到事情發生後再採取行動。在 Ponemon 研究中心主持的後續研究裡，85％ 的受訪組織已經注意到先進的AI 網路安全解決方案，並計劃增加此類安全投資。四分之三的受訪組織表示，創新的AI威脅正在促使他們重新思考：如何在整體安全維運中部署AI代理。

然而，在駭客動作最快的領域，組織的應對速度明顯不足：雖然超過 50％ 的受訪者表示已經使用代理型AI進行威脅檢測和防禦，但只有 18％ 的人將AI代理應用於漏洞管理 換句話說，AI讓駭客利用安全漏洞進行攻擊所需要的時間更短，企業卻讓已知的安全漏洞存在的更久。

「正在變化的是網路攻擊的經濟效益。AI讓網路攻擊的速度更快、成本更低，但安全漏洞造成的損失卻越來越大。」IBM 安全軟體副總裁 Suja Viswesan 表示：「當組織在發現漏洞和補救措施之間出現更長的時間差，不平衡的狀況會直接反映為資料外洩的成本。組織的當務之急是消除這種「時差」 將補救措施融入開發流程，在運行時保護身份安全，並採取駭客的心態與速度處理風險。」

關鍵基礎設施面臨由AI驅動的風險更高

這份研究報告顯示，大多數由AI驅動的攻擊都針對關鍵基礎設施（62％），其中金融服務機構和能源產業受到的攻擊最為頻繁，讓大規模的系統性當機停機的風險增加。金融服務業的資料外洩平均造成損失630 萬美元，能源產業則為 520 萬美元。 這些產業遭受頻繁的安全攻擊，增加了對經濟、供應鏈和基本民生服務產生負面連鎖反應的可能性。

本次報告其他主要發現：

• AI的「弱點」在模型與應用程式。超過 20％ 的受訪組織表示，其AI模型與AI 應用曾受攻擊，造成資料外洩。主因是周邊系統的弱點造成：API、應用程式或外掛程式受損（27％），以及影響 AI 工作負載的雲端配置錯誤（27％）。
• 加密漏洞依然存在，量子風險迫在眉睫。即使組織不斷增加對於量子安全領域的投資，加密和密碼管理的主要弱點仍然使受訪組織暴露於風險之中。僅有 37％ 曾遭遇資料外洩的組織表示，他們對靜態和傳輸中的機敏資料都做了加密保護；只有 34％ 的組織清楚掌握自家加密資產的現況。
• 勒索軟體駭客把企業聲譽當作武器。勒索軟體攻擊事件的報告數量比前一年增加（從 34％提高到39％），駭客正在利用AI技術發起自動化和規模化的攻擊。雖然受訪組織仍然擔憂營運因此中斷，但駭客正在對它們施加影響層面更廣大的壓力最常利用的是品牌聲譽（41％），其次是員工資料（35％）和智慧財產（31％）。

由 Ponemon 研究中心執行、IBM 贊助和分析的2026年《資料外洩成本報告》，是基於 2025 年3月至2026年2月全球 602 個組織遭遇的資料外洩事件。後續研究於 2026 年5月進行，602 個研究對象組織有456個組織回應。在這些組織中，78％（即 356 個組織）知曉有關 Mythos 等先進創新AI模型的最新報告。 

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