多倫多大學研究示警,駭客可用免費AI模型提高蠕蟲程式擴散能力
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><p><a href="https://www.utoronto.ca/news/u-t-researchers-demonstrate-ai-worm-could-target-any-online-device" target="_blank">加拿大多倫多大學(University of Toronto)發布研究指出</a>,攻擊者即使未掌握先進AI模型或龐大運算資源,仍可能利用開放權重模型,開發具備自主調整攻擊策略能力的惡意程式。</p> <p>研究團隊在受控且與外界隔離的虛擬網路環境中,驗證以開放權重(open-weight)AI模型打造的蠕蟲程式,能否利用已知漏洞、密碼重複使用、弱密碼與錯誤組態等常見安全弱點,在不同裝置之間擴散。</p> <p>結果顯示,傳統蠕蟲程式多依固定指令碼運作,一旦遭遇預期之外的防禦措施,攻擊往往會失敗;AI驅動蠕蟲則可先偵察目標環境,再依照弱點與防禦狀況調整攻擊方式,成功入侵後進行自我複製,並利用受害裝置的資源持續擴散。</p> <p>研究團隊指出,這類威脅不只局限於AI系統,也可能波及筆記型電腦、攝影機,以及能源電網等連網設備。</p> <p>防護建議方面,研究人員提醒企業與使用者應落實基本資安措施,包括定期修補裝置與軟體漏洞、使用高強度且不重複的密碼、啟用多因素驗證,並檢查可能導致系統暴露於風險的安全設定,以降低單一裝置遭入侵後,被攻擊者作為跳板,進一步擴散至其他系統的風險。</p> </div></div></div>