Cloudflare亞太區主管在2026年8月25日於首爾舉行的媒體說明會上，將當前的網路流量變化形容為一個重要轉折點：由AI代理產生的流量較去年同期增加逾1,700%，約占Cloudflare網路總流量的六成。9

這項數字並不代表整個網際網路都已由AI代理占據六成，而是Cloudflare觀測到的自身網路流量比例。不過，Cloudflare此前也表示，非人類流量首次超過其網路流量的一半，顯示網路活動的主要參與者正逐步從人類使用者，轉向爬蟲、AI訓練系統與能夠執行任務的自主軟體。313

AI代理帶來的不只是流量，而是新的攻擊面

傳統聊天機器人多半停留在「回答問題」的層次；AI代理則可能自行瀏覽網站、呼叫外部工具、讀取企業資料，甚至按照指示採取行動。當代理取得更大操作範圍後，風險也不再只是生成錯誤內容，而包括：

• **提示注入與工具注入：**攻擊者可能把惡意指令藏在網頁內容、文件或MCP工具描述中，誘導代理違背原本任務，或執行未經授權的操作。
• **權限過大與意外行動：**代理若擁有超出必要範圍的帳號權限，可能修改資料、呼叫敏感服務或存取不應接觸的企業系統。
• **憑證濫用與資料外洩：**代理使用的API金鑰、登入憑證或工作階段權杖，一旦遭竊或被錯誤使用，可能成為進入內部系統的途徑。
• **Shadow AI：**員工在未經公司核准的情況下使用AI服務，可能把商業機密、個人資料或內部文件送往組織無法監管的外部服務。Cloudflare建議企業先找出這些使用行為，而不是假設所有AI工具都已納入管理。

Shadow MCP讓代理與工具之間出現「暗門」

MCP（Model Context Protocol）可理解為讓AI模型連接外部工具與資料來源的標準化方式。例如，代理可以透過MCP呼叫搜尋、資料庫或企業應用程式。問題在於，員工或開發人員可能自行將代理連到未經核准的遠端MCP伺服器，形成所謂的Shadow MCP。

這類未受管控的連線，可能繞過企業原有的身分驗證、存取控制、記錄與安全審查。對資安團隊而言，真正的難題不只在於「是否有人使用AI」，還包括「代理正在使用哪些工具、以誰的身分使用，以及資料流向哪裡」。Cloudflare指出，Gateway可利用通訊協定層級的特徵識別MCP請求，協助團隊找出Shadow MCP流量。11

Cloudflare建議的三層防護方式

Cloudflare的建議核心，是讓企業先看見代理活動，再限制資料與權限，最後把核准的工具連線集中管理。

1. 先盤點內部AI與MCP使用情況

企業不應只依賴採購清單或員工申報來判斷哪些AI工具已獲核准。透過受管理裝置與網路的流量分析，資安團隊可以找出正在使用的AI服務、MCP伺服器與連線方式，辨識是否存在未經授權的直連路徑。11

2. 在提示送出前套用資料防外洩政策

企業可將提示內容視為另一種資料出口，利用類似DLP（Data Loss Prevention，資料外洩防護）的政策，偵測提示中是否包含機密資料、個人資料或受限制的內部資訊，必要時在送往AI服務前攔截並向使用者說明原因。

3. 以受控入口和零信任原則管理MCP伺服器

對已核准的MCP伺服器，Cloudflare建議透過集中式Portal提供存取，不讓受管理網路直接連線至伺服器。每次連線都應進行身分感知的驗證，並採用最小權限原則，只授予代理完成特定任務所需的工具與資料權限。11

換句話說，企業不應把「代理已登入」視為「代理可以做任何事」。更安全的做法，是讓每個人、每個代理、每個工具呼叫都能被識別、限制及記錄。

「Q Day」還沒到，但遷移不能等到那一天

Cloudflare也把AI代理安全與後量子密碼學放在同一個更大的基礎設施議題中。所謂「Q Day」，是指具備足夠能力、能破解現行廣泛使用公鑰密碼系統的量子電腦出現之日。即使那一天尚未到來，攻擊者仍可能先攔截並保存今天的加密資料，待未來量子運算能力成熟後再解密，這就是「先收集、後解密」（harvest now, decrypt later）威脅。

Cloudflare目前的目標，是在2029年前讓整套產品全面具備後量子安全能力。公司也已支援透過Authenticated Origin Pulls與Custom Origin Trust Store，為連往客戶來源伺服器的連線提供後量子驗證；Cloudflare將此描述為逐步擴展至全產品後量子驗證的第一步。

亞太區的討論則把潛在風險時間點指向約2030年前後。這不代表Q Day已有確定日期，而是說企業不應等到量子電腦真正能破解現行密碼後才開始更新系統。密碼套件、憑證、硬體與供應商整合都需要時間，因此實際策略是趁日期仍不確定時提前遷移。

Kitesurf：為代理而不是為人類打造的瀏覽器

在防守之外，Cloudflare也在建設讓AI代理更有效率地操作網路的基礎設施。Kitesurf是其Browser Run服務中的新型無狀態瀏覽器，目前以免費Beta形式提供，整個瀏覽器運行在Cloudflare Workers上，並針對AI代理的程式化工作設計。12

傳統瀏覽器需要支援人類使用者在意的視覺與互動功能，例如分頁、擴充功能、佈景主題、精細像素渲染及流暢捲動；代理執行截圖、擷取HTML或分析頁面內容時，通常不需要完整的人類操作介面。Kitesurf因此移除部分傳統瀏覽器負擔，專注於代理真正需要的功能。

Cloudflare表示，在常見的代理工作負載中，Kitesurf使用的CPU與記憶體比Chromium低3至7倍，讓系統能以較低資源執行更多工作階段，並更容易應付AI工作量突然增加的情況。2它採用Workers與V8 isolate架構，也讓瀏覽器自動化更貼近Cloudflare既有的身分、網路政策、安全防護與可觀測性機制。

Cloudflare的整體布局：既管理代理，也提供代理運作的底層

這些措施拼在一起，可以看出Cloudflare的策略不只是阻擋AI流量。公司一方面要辨識Shadow AI與Shadow MCP，限制提示中的敏感資料，並用零信任方式控管代理權限；另一方面也在推出Kitesurf，降低代理瀏覽網路的資源成本。

當網際網路逐漸由自主軟體操作，企業面對的問題將不再只是「如何防禦機器流量」，而是如何確認每個代理的身分、意圖、工具與資料權限。Cloudflare的答案，是把流量可見性、資料防護、MCP治理、零信任授權與後量子密碼學，整合到一個面向代理時代的網路安全與運算基礎層。

Cloudflare亞太區主管在2026年8月25日於首爾舉行的媒體說明會上，將當前的網路流量變化形容為一個重要轉折點：由AI代理產生的流量較去年同期增加逾1,700%，約占Cloudflare網路總流量的六成。9

這項數字並不代表整個網際網路都已由AI代理占據六成，而是Cloudflare觀測到的自身網路流量比例。不過，Cloudflare此前也表示，非人類流量首次超過其網路流量的一半，顯示網路活動的主要參與者正逐步從人類使用者，轉向爬蟲、AI訓練系統與能夠執行任務的自主軟體。313

AI代理帶來的不只是流量，而是新的攻擊面

傳統聊天機器人多半停留在「回答問題」的層次；AI代理則可能自行瀏覽網站、呼叫外部工具、讀取企業資料，甚至按照指示採取行動。當代理取得更大操作範圍後，風險也不再只是生成錯誤內容，而包括：

• **提示注入與工具注入：**攻擊者可能把惡意指令藏在網頁內容、文件或MCP工具描述中，誘導代理違背原本任務，或執行未經授權的操作。
• **權限過大與意外行動：**代理若擁有超出必要範圍的帳號權限，可能修改資料、呼叫敏感服務或存取不應接觸的企業系統。
• **憑證濫用與資料外洩：**代理使用的API金鑰、登入憑證或工作階段權杖，一旦遭竊或被錯誤使用，可能成為進入內部系統的途徑。
• **Shadow AI：**員工在未經公司核准的情況下使用AI服務，可能把商業機密、個人資料或內部文件送往組織無法監管的外部服務。Cloudflare建議企業先找出這些使用行為，而不是假設所有AI工具都已納入管理。

Shadow MCP讓代理與工具之間出現「暗門」

MCP（Model Context Protocol）可理解為讓AI模型連接外部工具與資料來源的標準化方式。例如，代理可以透過MCP呼叫搜尋、資料庫或企業應用程式。問題在於，員工或開發人員可能自行將代理連到未經核准的遠端MCP伺服器，形成所謂的Shadow MCP。

這類未受管控的連線，可能繞過企業原有的身分驗證、存取控制、記錄與安全審查。對資安團隊而言，真正的難題不只在於「是否有人使用AI」，還包括「代理正在使用哪些工具、以誰的身分使用，以及資料流向哪裡」。Cloudflare指出，Gateway可利用通訊協定層級的特徵識別MCP請求，協助團隊找出Shadow MCP流量。11

Cloudflare建議的三層防護方式

Cloudflare的建議核心，是讓企業先看見代理活動，再限制資料與權限，最後把核准的工具連線集中管理。

1. 先盤點內部AI與MCP使用情況

企業不應只依賴採購清單或員工申報來判斷哪些AI工具已獲核准。透過受管理裝置與網路的流量分析，資安團隊可以找出正在使用的AI服務、MCP伺服器與連線方式，辨識是否存在未經授權的直連路徑。11

2. 在提示送出前套用資料防外洩政策

企業可將提示內容視為另一種資料出口，利用類似DLP（Data Loss Prevention，資料外洩防護）的政策，偵測提示中是否包含機密資料、個人資料或受限制的內部資訊，必要時在送往AI服務前攔截並向使用者說明原因。

3. 以受控入口和零信任原則管理MCP伺服器

對已核准的MCP伺服器，Cloudflare建議透過集中式Portal提供存取，不讓受管理網路直接連線至伺服器。每次連線都應進行身分感知的驗證，並採用最小權限原則，只授予代理完成特定任務所需的工具與資料權限。11

換句話說，企業不應把「代理已登入」視為「代理可以做任何事」。更安全的做法，是讓每個人、每個代理、每個工具呼叫都能被識別、限制及記錄。

「Q Day」還沒到，但遷移不能等到那一天

Cloudflare也把AI代理安全與後量子密碼學放在同一個更大的基礎設施議題中。所謂「Q Day」，是指具備足夠能力、能破解現行廣泛使用公鑰密碼系統的量子電腦出現之日。即使那一天尚未到來，攻擊者仍可能先攔截並保存今天的加密資料，待未來量子運算能力成熟後再解密，這就是「先收集、後解密」（harvest now, decrypt later）威脅。

Cloudflare目前的目標，是在2029年前讓整套產品全面具備後量子安全能力。公司也已支援透過Authenticated Origin Pulls與Custom Origin Trust Store，為連往客戶來源伺服器的連線提供後量子驗證；Cloudflare將此描述為逐步擴展至全產品後量子驗證的第一步。

亞太區的討論則把潛在風險時間點指向約2030年前後。這不代表Q Day已有確定日期，而是說企業不應等到量子電腦真正能破解現行密碼後才開始更新系統。密碼套件、憑證、硬體與供應商整合都需要時間，因此實際策略是趁日期仍不確定時提前遷移。

Kitesurf：為代理而不是為人類打造的瀏覽器

在防守之外，Cloudflare也在建設讓AI代理更有效率地操作網路的基礎設施。Kitesurf是其Browser Run服務中的新型無狀態瀏覽器，目前以免費Beta形式提供，整個瀏覽器運行在Cloudflare Workers上，並針對AI代理的程式化工作設計。12

傳統瀏覽器需要支援人類使用者在意的視覺與互動功能，例如分頁、擴充功能、佈景主題、精細像素渲染及流暢捲動；代理執行截圖、擷取HTML或分析頁面內容時，通常不需要完整的人類操作介面。Kitesurf因此移除部分傳統瀏覽器負擔，專注於代理真正需要的功能。

Cloudflare表示，在常見的代理工作負載中，Kitesurf使用的CPU與記憶體比Chromium低3至7倍，讓系統能以較低資源執行更多工作階段，並更容易應付AI工作量突然增加的情況。2它採用Workers與V8 isolate架構，也讓瀏覽器自動化更貼近Cloudflare既有的身分、網路政策、安全防護與可觀測性機制。

Cloudflare的整體布局：既管理代理，也提供代理運作的底層

這些措施拼在一起，可以看出Cloudflare的策略不只是阻擋AI流量。公司一方面要辨識Shadow AI與Shadow MCP，限制提示中的敏感資料，並用零信任方式控管代理權限；另一方面也在推出Kitesurf，降低代理瀏覽網路的資源成本。

當網際網路逐漸由自主軟體操作，企業面對的問題將不再只是「如何防禦機器流量」，而是如何確認每個代理的身分、意圖、工具與資料權限。Cloudflare的答案，是把流量可見性、資料防護、MCP治理、零信任授權與後量子密碼學，整合到一個面向代理時代的網路安全與運算基礎層。