Google：網絡罪犯正由AI提示詞走向代理式攻擊工作流

Google威脅情報組（Google Threat Intelligence Group，GTIG）在2026年第三季《AI Threat Tracker》指出，攻擊者使用AI的方式正出現重要轉變：不再只是叫模型做一項單一工作，例如查目標資料、代寫釣魚電郵、寫程式或翻譯內容；部分較進取的對手，已開始把多項AI任務接成代理式工作流，並配合AI自動化，減少入侵行動中人手介入造成的等待時間。這不等於「無人駕駛」式網絡攻擊已成事實，但防守方用來發現、調查及制止攻擊的窗口，的確可能大幅收窄。25

重點轉變：由AI幫手，變成串連式流程

以往的AI濫用，多數仍是逐項任務處理：搜集目標資料、草擬釣魚訊息、編寫或除錯程式、翻譯內容等。GTIG在9月更新中表示，部分能力較高的攻擊者正朝向一種模式發展：讓AI系統處理多項互相關連的工作，並支援AI驅動的自動化。25

分別在於，串連後的流程可以更快地由一個階段跳到下一個，例如偵察、漏洞掃描、收集登入憑證、處理技術問題，以至後續行動。當中人手參與減少，保安團隊原本可用來回應的時間亦會被壓縮。25

為錢而來的罪犯：不足6小時部署大規模偷憑證行動

報告其中一個較具體的例子，涉及一名以金錢利益為目的的攻擊者。對方利用多代理框架，在少於6小時內建立並啟動大規模憑證收集行動。相關報道指，代理協助自動化漏洞掃描、憑證收集及技術排錯等工作。212

值得注意的不只是AI替人寫了一段腳本，而是代理能在行動遇上常見技術障礙時協助維持流程運轉，減少攻擊者要親自協調各步驟的工作量。

與國家有關的組織，將AI用於整個入侵過程

GTIG亦報告，與國家有關聯的攻擊者會在入侵不同階段使用AI，從早期研究、目標情報搜集，到行動期間的技術排錯都有涉及。報告提到，一個被識別為BASINCASTLE、與中國有關聯的網絡間諜組織，利用大型語言模型（LLM）進行研究，並在入侵期間處理問題。1

另一個與中國有關聯的組織，則曾嘗試使用Gemini建立自動化滲透測試框架，計劃以代理式AI自主完成入侵初期的工作。1

這些案例反映，AI的作用不限於真正發動破壞前的一刻；它亦可加快前期研究、降低技術實驗門檻，並協助操作人員在攻擊中途調整策略。

釣魚與冒充，仍然是最貼身的威脅

生成式AI最廣泛的影響，未必是創造出全新的攻擊類型，而是令原有、針對人的攻擊做得更快、更貼身、更像真。AI可以更快產生釣魚及社交工程素材，按收件人特徵調整內容，亦能跨語言、跨地區包裝得更自然。GTIG早前已提到，攻擊者利用AI搜集資料、製作逼真的釣魚詐騙內容及開發惡意程式。11

這同樣影響冒充及影響力行動。AI協助產生的內容，可支援更精緻的藉口、虛構網上身份，以及可大量發送的欺騙訊息。Q3報告的相關報道指出，伊朗國家支持組織曾使用Gemini進行釣魚及建立假身份等活動，顯示AI可同時強化網絡行動與影響力操作。4

對公司和一般用戶而言，實際教訓很直接：一封文筆流暢的電郵、一份看似專業的文件，甚至一段貌似可信的語音訊息，已不能當作真確性的可靠證明。

要釐清：暫未見全自動攻擊在現實世界落地

GTIG的評估不應被解讀為：攻擊者已經在真實目標上部署完全自主、由頭到尾不用人手的攻擊系統。該組織明確表示，尚未觀察到威脅行為者在真實環境中，向目標部署完全自主的攻擊管線。2

現時看到的是朝更高自主程度演進。代理已能協助完成相當多子任務、串連部分攻擊流程，但攻擊目標及重大決策看來仍主要由人操控。故此，短期內最需要面對的，不是一個所謂「AI超級黑客」，而是熟悉的攻擊手法變得更快、成本更低，並更難在足夠早的時候分類與處理。25

防守方應如何應對？

報告的啟示是：除了防範高技術攻擊，機構也要設法對抗攻擊速度。

• 把身份攻擊視為首要風險。 採用抗釣魚的身份驗證方式，並監察異常的憑證使用情況。
• 縮短偵測及遏止時間。 由代理支援的行動，可能在發現目標、取得存取權及收集資料之間高速推進。
• 以獨立渠道核實高風險要求。 涉及改付款資料、索取帳戶憑證或分享敏感檔案的指示，不應只看電郵或文件寫得是否像真。
• 保護AI資產與開發流程。 GTIG指，攻擊者正愈來愈多瞄準AI相關知識產權、AI用戶、系統及供應鏈弱點。15

Google這份2026年第三季追蹤報告的結論既審慎亦具迫切性：完全自主的網絡攻擊尚非已觀察到的現實，但AI已在協助罪犯及與國家有關的組織，將既有手法變成更協調、更易擴展的行動。25