新加坡機構對人工智能（AI）處理網絡安全工作的信心不低：不少受訪者願意讓 AI 自行分流警報，甚至在沒有人手監督下修補漏洞。但同一份調查亦顯示，重大網絡事故和長時間服務中斷仍然存在。這反映的是「信任 AI」與「已證明網絡韌性足夠」之間的落差，並不能證明 AI 導致了事故。4814

信任度高，事故仍然不少

Arctic Wolf《2026 年 AI 與網絡安全趨勢報告》指出，60% 新加坡受訪機構信任 AI 獨立分流安全警報，56% 信任 AI 在毋須人手監督下修補漏洞。兩項比例都高於全球平均的 42%。8

然而，61% 新加坡受訪者表示，其機構在過去一年曾遇上重大網絡安全事故；13% 更報告嚴重中斷持續六至九個月，比例超過全球平均的三倍。4

兩組數字並列，確實令人關注，但調查沒有說明 AI 對事故結果有何影響。它提醒企業：願意把工作交給 AI，並不等於已證明防禦、應變或復原做得更好。

AI 幾乎普及，但自主決策仍非主流

全球調查中，94% 受訪機構表示正在使用大型語言模型（LLM），同樣有 94% 表示 AI 會影響網絡安全產品的採購決定。34 不過，使用 AI 工具，不代表企業已準備好把重要安全決策交由 AI 自行處理。

例如，51% 受訪者將 AI 功能列為評估安全供應商時的必要條件，但只有 14% 將 AI 放在網絡安全策略的核心位置。只有 53% 信任 AI 執行範圍較窄的安全操作，例如封鎖惡意 IP 位址。5 換言之，採購有 AI 功能的產品，與放心讓 AI 獨立採取行動，是兩回事。14

新加坡一邊看重 AI，一邊憂慮 AI 風險

報告把 AI、LLM 和代理式 AI（agentic AI）列為新加坡受訪機構最關注的網絡安全議題之一。414 這與企業希望運用 AI 加強防禦並不矛盾：新技術帶來應用機會，也帶來需要管理的風險，兩者可以同時存在。

新加坡受訪者亦較重視安全採用 AI 和數據轉型：53% 把兩者列為優先事項，高於全球的 41%。此外，52% 提到以託管式安全服務應對人才短缺，全球比例則為 39%。14 數字顯示，受訪機構不只關注採用新技術，也重視更安全地推進轉型，以及取得專業支援。

全球數字亦呈現信心與事故並存

報告的全球結果同樣呈現這種落差：63% 機構曾遇上重大網絡安全事故；在受影響機構當中，48% 表示中斷至少持續兩星期。9 與此同時，96% 安全主管表示，他們對團隊應付威脅數量和複雜程度的能力「有些信心」或「非常有信心」。35

信心可以反映管理層的看法，但不等於已縮短復原時間或成功避免事故。要衡量準備是否充足，除了問團隊有沒有信心，也要看實際應變和復原表現。

採用 AI，仍要看成效和責任

這些結果並非要企業拒絕 AI，也不是說增加自動化就一定能提升安全。較重要的分別是：企業可以廣泛使用 AI，同時仍要確認自動化操作在自身環境中是否可靠。514

對安全團隊而言，做法是以清晰的實際成效評估 AI，並在系統接手更重要的工作時，保留適當監督、問責和人手專業判斷。新加坡受訪機構對 AI 的高度信任，本身並不足以證明自主安全決策已帶來更強的防護成效。

以上均為調查結果和受訪者報告的經驗，並非因果分析。數字顯示 AI 信心與網絡事故同時存在，但不能單憑比例判定兩者互為因果。

新加坡機構對人工智能（AI）處理網絡安全工作的信心不低：不少受訪者願意讓 AI 自行分流警報，甚至在沒有人手監督下修補漏洞。但同一份調查亦顯示，重大網絡事故和長時間服務中斷仍然存在。這反映的是「信任 AI」與「已證明網絡韌性足夠」之間的落差，並不能證明 AI 導致了事故。4814

信任度高，事故仍然不少

Arctic Wolf《2026 年 AI 與網絡安全趨勢報告》指出，60% 新加坡受訪機構信任 AI 獨立分流安全警報，56% 信任 AI 在毋須人手監督下修補漏洞。兩項比例都高於全球平均的 42%。8

然而，61% 新加坡受訪者表示，其機構在過去一年曾遇上重大網絡安全事故；13% 更報告嚴重中斷持續六至九個月，比例超過全球平均的三倍。4

兩組數字並列，確實令人關注，但調查沒有說明 AI 對事故結果有何影響。它提醒企業：願意把工作交給 AI，並不等於已證明防禦、應變或復原做得更好。

AI 幾乎普及，但自主決策仍非主流

全球調查中，94% 受訪機構表示正在使用大型語言模型（LLM），同樣有 94% 表示 AI 會影響網絡安全產品的採購決定。34 不過，使用 AI 工具，不代表企業已準備好把重要安全決策交由 AI 自行處理。

例如，51% 受訪者將 AI 功能列為評估安全供應商時的必要條件，但只有 14% 將 AI 放在網絡安全策略的核心位置。只有 53% 信任 AI 執行範圍較窄的安全操作，例如封鎖惡意 IP 位址。5 換言之，採購有 AI 功能的產品，與放心讓 AI 獨立採取行動，是兩回事。14

新加坡一邊看重 AI，一邊憂慮 AI 風險

報告把 AI、LLM 和代理式 AI（agentic AI）列為新加坡受訪機構最關注的網絡安全議題之一。414 這與企業希望運用 AI 加強防禦並不矛盾：新技術帶來應用機會，也帶來需要管理的風險，兩者可以同時存在。

新加坡受訪者亦較重視安全採用 AI 和數據轉型：53% 把兩者列為優先事項，高於全球的 41%。此外，52% 提到以託管式安全服務應對人才短缺，全球比例則為 39%。14 數字顯示，受訪機構不只關注採用新技術，也重視更安全地推進轉型，以及取得專業支援。

全球數字亦呈現信心與事故並存

報告的全球結果同樣呈現這種落差：63% 機構曾遇上重大網絡安全事故；在受影響機構當中，48% 表示中斷至少持續兩星期。9 與此同時，96% 安全主管表示，他們對團隊應付威脅數量和複雜程度的能力「有些信心」或「非常有信心」。35

信心可以反映管理層的看法，但不等於已縮短復原時間或成功避免事故。要衡量準備是否充足，除了問團隊有沒有信心，也要看實際應變和復原表現。

採用 AI，仍要看成效和責任

這些結果並非要企業拒絕 AI，也不是說增加自動化就一定能提升安全。較重要的分別是：企業可以廣泛使用 AI，同時仍要確認自動化操作在自身環境中是否可靠。514

對安全團隊而言，做法是以清晰的實際成效評估 AI，並在系統接手更重要的工作時，保留適當監督、問責和人手專業判斷。新加坡受訪機構對 AI 的高度信任，本身並不足以證明自主安全決策已帶來更強的防護成效。

以上均為調查結果和受訪者報告的經驗，並非因果分析。數字顯示 AI 信心與網絡事故同時存在，但不能單憑比例判定兩者互為因果。