Mistral為歐洲銀行打造AI網絡保安模型，背後其實係一場AI安全競賽

研究人員指出，Mythos在大型軟件生態中找出 數以千計的漏洞，顯示AI可以大幅加快漏洞發現速度。

對銀行同監管機構而言，結論其實好直接：如果防守方可以用AI找漏洞，攻擊者遲早都可以。

歐洲銀行為何想要「自己版本」

Mythos目前只向少數組織開放，包括部分科技公司與關鍵基礎設施機構。

呢種限制令歐洲金融監管機構開始擔心。

• 歐洲中央銀行（ECB） 已向銀行查詢，了解佢哋對AI輔助網絡攻擊嘅準備程度。
• 監管機構警告，類似Mythos的工具可能會 「大幅強化」對金融系統的攻擊能力。
• 有歐洲官員認為銀行應該取得類似技術作防禦，否則會變得更脆弱。

如果無法使用Mythos或同級工具，歐洲銀行可能在「找漏洞 vs 修漏洞」的競賽中落後。

Mistral AI打算做什麼

為填補這個缺口，多份報道指出 Mistral AI 正開發一款專注網絡安全的AI模型，並已與歐洲銀行展開討論。

這套系統預計會定位為 防禦型AI工具，而不是一般聊天或通用模型。銀行希望它可以幫助：

• 掃描內部程式碼與IT基礎設施找漏洞
• 分析第三方軟件與開源依賴
• 按漏洞可利用程度與業務影響排序風險
• 在安全環境中測試潛在攻擊方式

簡單來說，這個模型就像一個 AI安全研究員，持續檢查系統弱點，在黑客之前發現問題。

AI漏洞發現時代正在出現

不少網絡安全專家認為，行業正進入一個新階段：AI會極大提升找漏洞的速度。

傳統漏洞研究通常依賴人工分析，但AI可以自動完成大量工作，例如：

• 快速探索龐大的程式碼庫
• 找出細微邏輯錯誤或記憶體漏洞
• 推演可能的攻擊策略

當模型能以機器速度運作時，漏洞被發現到被利用之間的時間 可能大幅縮短。

對銀行來說風險更高，因為不少金融機構仍然依賴 多年甚至數十年前建立的舊式IT系統，其中可能藏有長期未被發現的漏洞。

AI防禦工具可以如何幫到銀行

如果部署得當，AI安全模型可以為銀行帶來幾個重要優勢：

持續漏洞掃描
AI可以長期監察程式碼、系統配置與依賴庫，而不只是定期安全審計。

更快決定修補優先次序
並非所有漏洞同樣危險，AI可以按可利用性與業務影響排序。

提前發現零日漏洞
銀行可以在攻擊者發現之前修補未知漏洞。

自動化安全測試
AI可以在受控環境中生成概念驗證（PoC）攻擊，確認漏洞是否真的可利用。

背後其實係一場地緣科技競爭

Mistral開發網絡安全模型，其實亦反映更大的議題：AI技術主權。

隨著強大AI工具出現，誰能使用這些模型開始與地緣政治、監管與國家安全掛鈎。報道指出，政府與大型機構正積極尋求取得先進AI模型，用於網絡防禦。

在這個背景下，如果Mistral成功推出銀行專用安全模型，它不只是一個企業產品，更可能代表 歐洲在AI時代建立自身網絡防禦能力的嘗試。

目前仍有不少未知數

雖然這個計劃已引起關注，但很多細節仍未公開。

例如：

• 哪些銀行會首先部署
• 何時正式推出
• 能力是否接近Mythos
• 如何防止被濫用

即使有AI協助，專家仍強調網絡安全的基本功仍然重要，例如安全軟件開發、及時修補漏洞、紅隊測試與嚴格營運安全。

真正改變的，是威脅的 速度與規模——而愈來愈多機構開始意識到：

當攻擊者使用AI時，防守方也可能需要AI才能跟得上。