新加坡如何應對前沿 AI 對關鍵基礎設施的網絡攻擊

新加坡政府表示，當局並沒有 Mythos 的存取權，亦不會假設自己能夠提前取得每一款未來的前沿模型。政府的做法，是與 AI 實驗室、網絡安全公司及其他合作夥伴保持合作，以追蹤能力發展，並評估新能力可能帶來的安全影響。

這個區分十分重要：機構不能把安全計劃建立在檢查某一個指定模型之上。無論日後出現的是哪一款模型、工具或攻擊流程，都需要有持續有效的基本控制措施。

新加坡目前的防禦重點

CSA 與 GovTech 已向 CII 營運者及政府機構提示前沿 AI 風險，並提出一系列直接可行的措施：

• 優先修補暴露系統： 修復所有面向互聯網系統上的高危及嚴重漏洞，並優先處理一旦被利用便可能導致大規模入侵的資產。
• 保護管理員存取權限： 在管理介面、網絡閘道及雲端管理控制台啟用 MFA。若系統在技術上無法支援 MFA，應透過 IP 允許清單等方式，只准授權來源連接。
• 重新檢視權限： 檢查特權帳戶、長期未使用的帳戶及不必要的存取權限。落實最小權限原則及網絡分隔，有助限制攻擊者在初步入侵後可以接觸的範圍。
• 提升可視性： 準確盤點關鍵系統、面向互聯網的資產、雲端服務及第三方依賴項，並持續監察這些環境。
• 做好應變準備： 事故應變計劃應包括清晰的通報及升級路徑、經測試的備份，以及反映更快速和自動化攻擊方式的演練。

這些措施本身並不新鮮，但前沿 AI 令拖延的代價更高。目標是減少攻擊者可以利用的弱點數量，並縮短由發現問題到完成修復的時間。

可以用 AI 防禦，但 AI 本身也要安全

AI 輔助的網絡安全工具可以協助團隊偵測威脅、分流警報、調查事故，以及更快識別或修復漏洞。新加坡國防科技局（CSIT）則提到，當局正運用 AI 驅動的工作流程及模糊測試（fuzzing）系統，在關鍵任務軟件中尋找零日漏洞，並透過對抗性模擬，在攻擊者之前找出架構弱點。

不過，部署防禦性 AI 同時會帶來新的安全責任。CSA 表示，只強化模型本身並不足以處理所有風險。系統擁有人應從整個 AI 生命週期評估安全問題，包括規劃與設計、開發、部署、運作與維護，以及退役階段。

換言之，除了模型行為，還要保護訓練及運作數據、介面、依賴項、供應鏈、存取控制和監察機制。當 AI 建議修補方案、判斷事故，或提出可能影響營運科技和公共服務的應對措施時，人員覆核仍然不可或缺。

CII 營運者與企業需要共同應對

新加坡的政策方向，是把基本安全控制與持續測試結合起來。CII 營運者目前已透過第三方進行審計及定期滲透測試，相關報告會提交 CSA；政府亦強調，安全控制不能只在定期審計時驗證，而要持續加強。

這套做法可以濃縮為一句話：先封鎖、先發現、快修復。實際執行包括維持完整資產清單、持續掃描漏洞、快速修補、分隔網絡及權限、測試軟件與依賴項，以及反覆演練事故後的復原流程。

即使不是法定 CII 營運者，企業也應把同樣的優先次序套用到面向互聯網的服務、身份系統、雲端控制台，以及敏感的第三方連接上。

威脅情報與跨界合作不可缺少

沒有任何單一機構能夠掌握所有前沿 AI 能力或每一條可能的攻擊路徑。因此，政府部門、CII 營運者、雲端及科技供應商、網絡安全研究員和學術界，都需要盡快分享可執行的指標、漏洞資訊，以及演練中取得的經驗。

部分情報必然涉及機密。新加坡表示，會有選擇地向 CII 營運者分享機密威脅情報，同時提供防禦工具。即使詳細來源不能公開，機構仍應根據 CSA 的安全通告，以及經消毒、可供分享的情報迅速採取行動。

國家級演練也是這套模式的一部分。關鍵基礎設施防禦演習（CIDeX）曾與業界夥伴合作，在 11 個關鍵行業進行 AI 驅動的網絡攻擊模擬，以提升整體韌性及協調能力。

實際啟示

前沿 AI 沒有取代網絡安全的基本功，卻大幅提高了忽視基本功的代價。對新加坡而言，近期最重要的防線包括快速修補漏洞、啟用 MFA、落實最小權限、持續監察、進行對抗性測試、安全地部署 AI，以及迅速共享資訊。

當前沿模型的能力持續發展，能夠在自動化攻擊者之前找出自身弱點的機構，將擁有最大的防禦優勢。