兩年前生成式AI應用爆發，一年半後代理型AI（Agentic AI）發展備受關注，已成為2025年當紅科技焦點，然而，在企業導入AI相關工具以提升營運效率的同時，網路犯罪組織也正同樣這麼做。
2025臺灣資安大會的第一天，負責「前瞻威脅研究」(FTR) 與「敵情監控」(AIM) 團隊的趨勢科技專家，介紹了他們對網路犯罪的最新觀察，同時向所有國內與會者示警，呼籲大家在期待AI Agent應用到來之際，同時也要注意網路犯罪領域可能的重大變革，將出現以AI代理為基礎的新模式──Cybercrime as a Servant。
回顧網路犯罪發展，服務型態演進是關鍵
對於網路犯罪模式的演進，趨勢科技網路犯罪研究前瞻威脅研究總監Robert McArdle指出，自從2013年勒索軟體攻擊出現，這10多年的網路犯罪有多次重要進化。
例如，攻擊者先是從初期鎖定個人用戶敲詐，之後將目標轉向企業與大型組織，因為攻擊可獲得的效益更大，之後的網路犯罪模式發展，進一步加劇了這方面的危害，尤其是勒索軟體即服務（RaaS）讓黑色產業商業模式成形，還有雙重勒索的出現，不只惡意加密檔案，還會偷資料來威脅不付贖金將公開資料，讓企業即使有備份，也難以全身而退。
儘管現在企業面對勒索軟體攻擊，支付的贖金規模似乎降低，代表攻擊者賺得錢變少，但從資料外洩的數量來看，其實事故還是呈現增加。Robert McArdle引用了區塊鏈分析業者Chainalysis的最新統計數據，他表示，在支付贖金方面，2023年支付贖金達12.5億美元，2024年則降至813億美元。而從趨勢科技本身的統計數據來看，在資料外洩事故方面，2023年有1,329起，2024年增至1,697起。
跟隨不同階段AI發展，網路犯罪也看重其效率與成本效益
如今AI技術崛起，網路犯罪局勢更加複雜。Robert McArdle指出，在他們過去的研究中，可以發現攻擊者使用生成式AI有兩種運用方式，一是可以產生成多國語言且更逼真的網釣郵件內容，一是可以輔助攻擊者寫程式，幫助Debug既有惡意程式，並將程式寫得更好，但還不到真正取代惡意程式開發。
關於此方面的網路犯罪應用工具，Robert McArdle舉出兩個顯著的例子，分別是WormGPT與EscapeGPT，前者是駭客利用開源LLM來打造的工具，後者是駭客利用公用生成式AI服務，透過API串接，打造的GPT-3、GPT-4越獄服務。駭客打造這些工具的目的，就是提供不受限於安全防護的生成式AI，為攻擊者所用。
Deepfake帶來的威脅同樣嚴峻，攻擊者也濫用這樣的AI技術發動兩種網路犯罪行動，一是偽裝名人的網路詐騙，一是偽裝企業老闆與同事的BEC詐騙。以後者而言，英國工程公司Arup香港分公司在2024年遭遇的資安事故就是一例，其財務主管接到的視訊會議，螢幕上同事全是Deepfake影像，造成誤信對方指示匯出2,500萬美元，之後才發現上當。
更具挑戰的是，現在攻擊者製作Deepfake不一定需要專屬工具，因為市面上就有很多現成的影片編輯軟體，可以幫助他們做到這樣的效果，而且成本相當低廉。
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如今，生成式AI的運用變得更加進步，邁向代理型AI的應用階段，Robert McArdle大膽預言，在2026年我們每個人身邊其實都會有很多的同事，其實都會是AI Agent。
但他更想強調的是，網路犯罪市場也會有所轉型，從現在的Cybercrime as a Service，也就是網路犯罪即服務，轉變為AI代理為基礎的Cybercrime as a Servant。（編按：趨勢科技譯為網路犯罪即代理，目的是突顯運用AI代理，若以Servant一詞意指僕人、傭人、傭兵而言，我們認為亦可翻譯為網路犯罪即雇員）
換言之，進入Agentic AI時代，讓自動化能力升級，網路犯罪市場也將進入Cybercrime as a Servant時代。Robert McArdle解釋，由於這類AI不再是單一模型，而是一系列小型、專精於單一任務的AI Agent，對於網路犯罪者而言，可以有某個Agent專門搜尋資料庫，另一個專門與受害者溝通，還有一個負責生成釣魚信內容。
這種AI分工合作的自動化模式，將提升網路犯罪集團的攻擊效率，也更容易擴大攻擊範圍。
了解駭客思維的同時，更應建立主動式資安風險管理
儘管在AI發展之下，網路犯罪威脅的危害恐隨之擴大，但Robert McArdle也強調一件事，他從過往經驗觀察到，無論網路犯罪的態勢如何演變，從攻擊者思維模式來分析，可以歸納出這些駭客普遍遵循三大原則：（一）想要追求輕鬆的生活，（二）偏好短期且高報酬的獲利途徑，（三）其攻擊手法是進化而非革命性的改變。
由於這些網路犯罪者是技術跟進者，因此Robert McArdle認為我們很有機會取得優勢，因為資安防禦也在AI的幫助下更進化，可以變得更效率，可以抵銷增加的威脅，但前提是我們必須做好準備，採取主動式防禦作為資安策略，應用各式AI技術來提前預測駭客的潛在攻擊路徑。
