AI 強化漏洞發掘加劇資安團隊負擔

AI 強化漏洞發掘加劇資安團隊負擔

近來，隨著 大型語言模型（LLM）在主流 AI 產品中普及，利用 AI 進行漏洞搜尋的速度呈指數成長。研究顯示，AI 輔助的漏洞挖掘已成為資安領域的「新常態」，而資安人員與開源志工的工作負荷也同步飆升。

背景與最新數據

• Microsoft 本月已發佈 974 件 CVE（Common Vulnerabilities and Exposures，常見漏洞與曝露）修補程式，創下單月新高。
• Oracle 7 月推出 1,448 件修補，遠高於 2025 年同月的 309 件。
• Google Chrome 6 月兩次大版本更新共計 1,072 件修補，超過前 23 次大版本合計的修補量。
• Mozilla 在一次使用 Anthropic 之 Mythos 模型的漏洞獵捕活動中，發現 271 件 Firefox 漏洞。

截至本週三，全球已登錄 66,401 件 CVE（來源：Empirical Security 研究主管 Jerry Gamblin），較去年 9 月的 33,512 件翻倍。2022 年（ChatGPT 首次上線的年份）亦記錄了 25,000 件 CVE。

影響與業界觀點

AI 讓漏洞的 發現速度 大幅提升，但同時也暴露出資安團隊資源不足的問題。許多企業的 修補採用率 本就緩慢，AI 的加速發現只會把已有的「修補延遲」問題放大。對此，Gamblin 表示：

「我不認為這是被過度渲染的現象。更多的 CVE 並不等同於 更多的漏洞，而是 已知漏洞 數量上升，這代表系統在運作。」

換言之，AI 讓「已知」的漏洞變多，理論上有助於加速修補；但在實務上，資安人員必須面對成倍增加的漏洞清單，導致 人力與時間 的雙重壓力。

未來展望與讀者啟示

1. 自動化修補流程：企業需投資 AI 驅動的修補排程與測試平台，降低手動處理的負擔。

2. 資安人才培育：提升團隊對 AI 輔助漏洞分析的熟悉度，讓人機合作更有效率。

3. 開源社群支援：鼓勵企業與志工共同資助開源安全工具，避免因資源不足而產生安全缺口。

總結來說，AI 正在加速漏洞的 曝光，而非創造新漏洞。資安團隊若能善用 AI 的自動化能力，同時補足人力與資源短缺，才能在這波「漏洞潮」中保持韌性，保護企業與使用者免於被攻擊者利用。