當 AI 開始參與網路攻擊，安全社群一直依賴的框架還夠用嗎？Anthropic 在 2026 年 6 月 3 日發佈的報告中，嘗試回答這個問題。他們分析了 2025 年 3 月至 2026 年 3 月期間，832 個因惡意網路活動被停用的帳戶，並將這些活動對應到 MITRE ATT&CK——一個長久以來記錄攻擊者戰術與技術的資料庫。
這項分析是 Anthropic 與 Verizon 2026 年數據外洩調查報告（DBIR）合作的一部分，而這篇文章提供了更詳細的見解。
AI 讓攻擊者變得更危險
報告指出，最常見的 AI 輔助活動是準備攻擊，例如編寫惡意軟體（832 個帳戶中有 560 個，佔 67.3% 使用 AI 進行此目的）。但更值得留意的是，有 54 個帳戶（6.5%）使用 AI 輔助「橫向移動」——即在已入侵的網路內部深層探索。
Anthropic 發現，攻擊者的風險等級正在上升。在分析的前六個月，33% 的攻擊者被歸類為中等風險或以上；到了後六個月，這個比例躍升至 56%，增加了約 1.7 倍。
同時，AI 的應用從取得初始存取權限，轉向入侵後的活動。例如，使用 AI 進行帳戶發現（在受入侵環境中識別有效帳戶）上升了 8.9%，而 AI 輔助釣魚（一種常見的初始存取技術）則下降了 8.6%。這顯示攻擊者越來越常在攻擊生命週期的後期應用 AI。
這些「入侵後」技術以往只有具備深厚技術知識的攻擊者才能執行。但 Anthropic 的調查顯示，AI 現在可以代表技術較低的攻擊者執行這些活動。
為何評估攻擊者風險變得更困難
傳統上，安全團隊會根據攻擊者使用的技術數量、工具或介面來評估其風險。但 Anthropic 的分析顯示，這些訊號不再能準確反映威脅等級。
現在 AI 可以代表攻擊者執行高度技術性的任務，攻擊者的技能與其使用的技術數量之間幾乎沒有關聯：數據集中技能最低的攻擊者平均使用約 16 種不同技術，而技能最高的使用約 20 種。同樣，使用的平台（Claude Code、API 或聊天介面）也與風險等級無關。
Anthropic 發現，區分高風險攻擊者的關鍵在於他們在攻擊生命週期的哪個階段應用 AI。高風險攻擊者會將 AI 集中在操作上更 demanding 的技術上——例如帳戶發現、橫向移動和權限提升——這些技術需要大量時間、監督或實時決策，而不只是用於取得初始存取。
但這個訊號也在消退。正如前文所述，這些操作技術正是整體攻擊者群體正在轉向的方向，越來越多的攻擊者被歸類為高風險。更持久的區分因素是攻擊者圍繞模型建立的「scaffolding」：高風險攻擊者設計的架構，能讓模型將攻擊的各個階段串聯起來，並以最少的人為輸入執行。
安全框架需要更新
許多區分最高風險攻擊者的行為——例如使用 AI 順序編排攻擊鏈中的步驟、實時決定下一步行動、以及無需人為干預地執行——尚未被納入 MITRE ATT&CK 框架的攻擊者技術中。
Anthropic 提到 2025 年 11 月他們瓦解的一個國家支持的網路間諜行動。在該案例中，攻擊者操縱 Claude Code 嘗試入侵全球目標，幾乎無人為干預。將此攻擊對應到 MITRE ATT&CK，顯示攻擊者使用了 13 個戰術中的 30 種技術，這與數據集中許多中等風險攻擊者相當。但若應用 Anthropic 的風險評分方法，這次攻擊獲得最高風險分數 100 分。
在該攻擊中，模型作為自主代理運作：執行命令、利用漏洞、竊取憑證、做出戰術決策，僅在少數關鍵時刻需要人為輸入。ATT&CK 框架中沒有這類代理編排的 ID——但這正是隨著 AI 代理能力增強，我們預期會看到更多出現的行為。
展望與實際影響
這些發現已影響 Anthropic 在模型中建立的防護措施。他們已在最有能力的模型上開發並部署網路安全防護，以偵測和阻止報告中發現的一些活動，例如開發惡意軟體或大規模數據外洩。Anthropic 也正與 MITRE 討論如何讓 ATT&CK 框架演進，以納入他們觀察到的 AI 輔助行為。
這份報告的價值在於提醒我們：當攻擊者開始使用 AI，傳統的風險評估方法可能失效。對於產品建構者而言，這意味著安全防禦不能只依賴舊框架，而需要考慮 AI 代理可能帶來的自主攻擊鏈。Anthropic 的數據顯示，攻擊者正在利用 AI 深入攻擊生命週期，而這趨勢只會加劇。
如果你負責產品安全，值得思考：你的威脅模型是否涵蓋了 AI 輔助的橫向移動或帳戶發現？你的防禦是否依賴於攻擊者技能與技術數量之間的關聯？這些假設可能已經不再成立。
參考來源
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