AI 蠕蟲肆虐物聯網，專家拆解攔截難題

多倫多大學教授 Nicolas Papernot 指出，人工智能可令電腦蠕蟲針對不同裝置弱點自動調整攻擊策略，大幅提升傳播速度與規模。他建議短期內應改變 AI 模型測試方式、成立國際監管組織，並強制通報安全事故。

Anthropic 近日警告，人工智能驅動的「蠕蟲」可能很快在智能裝置之間擴散。這項最新研究顯示，AI 能夠大幅加劇自我傳播惡意軟件的威脅。電腦蠕蟲是一種可在裝置之間自行傳播的惡意程式。

今年六月，多倫多大學電機及電腦工程學系副教授 Nicolas Papernot 率領團隊，利用公開的 AI 模型成功建構出 AI 蠕蟲原型。Papernot 曾簽署公開聯署信，向決策者提出建議，他近日接受法新社訪問時解釋，為何 AI 令這類攻擊更難防範。

Papernot 指出，許多物聯網裝置的網絡安全意識極差，易成攻擊目標。傳統蠕蟲只會利用固定漏洞，只要修補這些漏洞，裝置更新後就能阻止傳播。但 AI 驅動的蠕蟲會按裝置特性調整攻擊策略，利用不同漏洞，令攔截變得極難。

這些漏洞不一定是軟件錯誤，也可能是設定問題，例如用戶在多個服務使用相同密碼，或未有妥善設定數據庫。AI 驅動的惡意軟件加速了漏洞被利用的速度和規模。以往，人類黑客未必會針對咖啡店或甚少使用的家用電腦，但 AI 賦予的自主性，使這些次要裝置成為攻擊更顯著目標的跳板。

Papernot 強調，始終是人類啟動這些 AI 代理人。代理人啟動後可自行複製，但源頭仍由人類控制。

對於如何降低風險，Papernot 提出三項短期建議。第一，改變開發及測試做法，確保 AI 模型最初與互聯網斷開，先了解其行為才連接關鍵基建。第二，成立國際機構，統一 AI 模型的訓練和封裝標準。第三，強制通報安全事故，目前資訊僅依賴 AI 開發者自願公布，學術界需要更多事故資訊，才能更快制定應對措施，否則只能在攻擊發生後才知曉。