Alex Stamos所講的網絡保安「黑暗時代」，並非單純指AI會找出更多漏洞，而是攻防之間的成本差距可能愈拉愈大：AI可以幫攻擊者更快、更大規模地搜尋弱點並嘗試利用；防守一方則要在大量活動和警報之中，判斷哪些真正需要深入調查。133

他在《The Verge》節目《Decoder》接受Nilay Patel訪問時，提出的重點是：面對自動化攻擊，防守工作也要能夠以合理成本擴大規模。至於一些伴隨「黑暗時代」說法流傳的重大入侵細節，現有來源並非全部都能獨立證實。

真正的難題，是如何負擔大規模應對

AI的影響不止於令漏洞更容易被發現。當自動化降低了尋找弱點、嘗試入侵所需的技術和人手，防守團隊便可能要處理更多事件。問題於是由「能否找到每一個漏洞」，轉為「能否以可負擔的方式，處理不斷增加的警報和調查」。133

Stamos提出一種分層處理方法：先用傳統分類器篩查大量保安資料，再由較小型的語言模型跟進，較複雜的個案才交給更大型的模型深入分析。46 這個思路是避免每宗警報都動用成本較高的調查能力，把資源留給真正棘手的事件。

ARTEX顯示自主攻防工具已不止於示範

ARTEX是較具體的例子。Censys形容它是一款以大型語言模型驅動的開源自主滲透測試框架，於2026年7月發布。該公司引述威脅情報公司的歸因，指CrowdStrike將ARTEX的使用與針對南韓金融機構的行動聯繫起來；Microsoft則將它與ConnectWise客戶租戶遭入侵的事件聯繫起來。這些屬於威脅情報方面的歸因，並不代表每一個ARTEX部署都曾參與攻擊。34

截至2026年11月4日，Censys觀察到1,465部主機運行對外暴露的ARTEX控制台。由於當中不少主機位於配置相同的託管區段，Censys估算約有815個外觀上不同的部署。控制台暴露代表可能有風險，但單憑這點，不能證明每部主機都已遭入侵，或曾被用作惡意攻擊。34

訪問中提到ARTEX是中國開源工具；不過，工具的來源地不能直接用來判定使用者的身份或國籍。1 現有來源亦未能證實所有關於ARTEX配合未設限制模型時能力如何的說法。

廣傳的入侵鏈，仍要分清「報道」與「已證實」

部分二手摘要描述一宗事件鏈：Fireworks的API金鑰被盜後，據稱被用來入侵Cursor；其後一個惡意外掛據報觸及約5,000間公司。3132 如果這條鏈屬實，它說明一個供應商遭入侵，可能令風險沿軟件供應鏈傳播。但現有材料未能獨立確認整條事件鏈，也未能證明約5,000間公司全部遭到入侵。因此，較準確的說法是「據報觸及」，而非已核實的受害者數目。

同樣地，關於10月接連發生事件，以及「永久、持續遭入侵」的說法，反映了防守方擔心攻擊者可以不斷試探、而漏洞未必能一次過補妥；但現有的一手訪問摘錄，未有獨立證實完整的事件時間線。

找漏洞之外，還要改變防守方式

Stamos更廣泛的主張，是令防守工作變得更便宜、更自動化，而非只依靠發現漏洞再修補。讓成本較低的工具先處理日常篩查，再把複雜個案升級處理，是其中一個方向。46

他亦曾提出，與其只在漏洞出現後補救，不如重整或重寫一些有弱點的軟件基礎。在另一段訪問中，他以Rust為例，指這類語言或有助提升複雜系統的安全性。19 這是長遠改善方向，並不代表重寫程式便可以消除所有保安漏洞。

至於「漏洞搜尋和修補只佔保安主管工作25%」及「一次前沿模型調查要花900美元」等數字，現有來源未能核實，不宜當成已確立的事實。

所以，「黑暗時代」更像是對艱難轉型的警告，而不是說網絡保安已無計可施。ARTEX顯示自主工具已經出現實際使用案例，亦有對外暴露的部署可供觀察；但它本身不能證明所有關於攻擊能力或下游損害規模的說法。Stamos指出的實際難題，是令防守能力跟得上自動化威脅，同時減少攻擊者可以一再利用的弱點。

Alex Stamos所講的網絡保安「黑暗時代」，並非單純指AI會找出更多漏洞，而是攻防之間的成本差距可能愈拉愈大：AI可以幫攻擊者更快、更大規模地搜尋弱點並嘗試利用；防守一方則要在大量活動和警報之中，判斷哪些真正需要深入調查。133

他在《The Verge》節目《Decoder》接受Nilay Patel訪問時，提出的重點是：面對自動化攻擊，防守工作也要能夠以合理成本擴大規模。至於一些伴隨「黑暗時代」說法流傳的重大入侵細節，現有來源並非全部都能獨立證實。

真正的難題，是如何負擔大規模應對

AI的影響不止於令漏洞更容易被發現。當自動化降低了尋找弱點、嘗試入侵所需的技術和人手，防守團隊便可能要處理更多事件。問題於是由「能否找到每一個漏洞」，轉為「能否以可負擔的方式，處理不斷增加的警報和調查」。133

Stamos提出一種分層處理方法：先用傳統分類器篩查大量保安資料，再由較小型的語言模型跟進，較複雜的個案才交給更大型的模型深入分析。46 這個思路是避免每宗警報都動用成本較高的調查能力，把資源留給真正棘手的事件。

ARTEX顯示自主攻防工具已不止於示範

ARTEX是較具體的例子。Censys形容它是一款以大型語言模型驅動的開源自主滲透測試框架，於2026年7月發布。該公司引述威脅情報公司的歸因，指CrowdStrike將ARTEX的使用與針對南韓金融機構的行動聯繫起來；Microsoft則將它與ConnectWise客戶租戶遭入侵的事件聯繫起來。這些屬於威脅情報方面的歸因，並不代表每一個ARTEX部署都曾參與攻擊。34

截至2026年11月4日，Censys觀察到1,465部主機運行對外暴露的ARTEX控制台。由於當中不少主機位於配置相同的託管區段，Censys估算約有815個外觀上不同的部署。控制台暴露代表可能有風險，但單憑這點，不能證明每部主機都已遭入侵，或曾被用作惡意攻擊。34

訪問中提到ARTEX是中國開源工具；不過，工具的來源地不能直接用來判定使用者的身份或國籍。1 現有來源亦未能證實所有關於ARTEX配合未設限制模型時能力如何的說法。

廣傳的入侵鏈，仍要分清「報道」與「已證實」

部分二手摘要描述一宗事件鏈：Fireworks的API金鑰被盜後，據稱被用來入侵Cursor；其後一個惡意外掛據報觸及約5,000間公司。3132 如果這條鏈屬實，它說明一個供應商遭入侵，可能令風險沿軟件供應鏈傳播。但現有材料未能獨立確認整條事件鏈，也未能證明約5,000間公司全部遭到入侵。因此，較準確的說法是「據報觸及」，而非已核實的受害者數目。

同樣地，關於10月接連發生事件，以及「永久、持續遭入侵」的說法，反映了防守方擔心攻擊者可以不斷試探、而漏洞未必能一次過補妥；但現有的一手訪問摘錄，未有獨立證實完整的事件時間線。

找漏洞之外，還要改變防守方式

Stamos更廣泛的主張，是令防守工作變得更便宜、更自動化，而非只依靠發現漏洞再修補。讓成本較低的工具先處理日常篩查，再把複雜個案升級處理，是其中一個方向。46

他亦曾提出，與其只在漏洞出現後補救，不如重整或重寫一些有弱點的軟件基礎。在另一段訪問中，他以Rust為例，指這類語言或有助提升複雜系統的安全性。19 這是長遠改善方向，並不代表重寫程式便可以消除所有保安漏洞。

至於「漏洞搜尋和修補只佔保安主管工作25%」及「一次前沿模型調查要花900美元」等數字，現有來源未能核實，不宜當成已確立的事實。

所以，「黑暗時代」更像是對艱難轉型的警告，而不是說網絡保安已無計可施。ARTEX顯示自主工具已經出現實際使用案例，亦有對外暴露的部署可供觀察；但它本身不能證明所有關於攻擊能力或下游損害規模的說法。Stamos指出的實際難題，是令防守能力跟得上自動化威脅，同時減少攻擊者可以一再利用的弱點。