 |
• 逾兩成機構表示，其 AI 模型或應用系統曾遭入侵。
• 多數 AI 驅動攻擊以關鍵基礎設施為目標，金融服務與能源機構遭受的攻擊最為集中。
• 儘管企業在量子保安領域的投入持續上升，但加密機制與密碼管理體系的固有缺陷仍令其處於攻擊風險之中。
香港2026年7月31日 /美通社/ — 根據 IBM《2026年資料外泄成本報告》（2026 Cost of a Data Breach Report），在惡意資料外泄事件中，由 AI 驅動的攻擊佔比達四分之一，按年上升 56%。這類事件單宗平均造成 600 萬美元損失，較全球資料外泄事件的平均成本（499 萬美元）高出約 100 萬美元。
IBM发布《2026年資料外泄成本報告》
這類攻擊主要以深度偽造技術冒充身分，以及 AI 驅動的惡意軟件為核心手段，正徹底改變資料外泄的經濟影響格局。攻擊方的執行速度不斷提升、成本持續下降，而防禦方的偵測與修補開支卻日益高昂。報告顯示，在保安營運中應用 AI 與自動化技術的企業，平均可節省近 200 萬美元的外泄成本，但仍有四分之一的企業尚未將這些工具納入其保安營運體系。
攻擊方僅需數千美元便可發起攻勢，防禦方卻要承擔數百萬美元的資料外泄成本 —— 這道不斷擴大的鴻溝，正從根本重塑網絡風險的經濟模型。
前沿 AI 威脅倒逼企業提早部署
Ponemon Institute的後續研究揭示了一項顯著對比：知悉前沿 AI 網絡攻擊威脅的企業中，85% 已計劃增加保安預算；而在初始研究中，僅有 64% 的機構會在實際遭遇數據外泄後才作出同樣決定。企業正從「事件驅動型應對」轉向「風險驅動型預防」，提早應對未來威脅。
但在攻擊者行動最迅速的領域，防護缺口仍然顯著。調查顯示，雖有超過 50% 的企業已將智能體用於威脅偵測與遏制，但僅有 18% 將其部署至漏洞修補與管理環節 —— 這意味著，儘管 AI 正不斷縮短攻擊者可利用的漏洞窗口期，已知風險仍持續處於暴露狀態。四分之三的受訪者表示，前沿 AI 威脅正迫使他們重新思考如何在整體保安營運體系中部署智能體。
IBM 保安軟件副總裁 Suja Viswesan 表示：「真正改變的是網絡攻擊的經濟邏輯。AI 令攻擊變得更快、成本更低，但資料外泄的代價卻愈來愈高昂。當機構的漏洞發現與修補之間存在過長時間差，這種失衡便會直接反映在外泄成本上。當務之急是消除這一時間差 —— 將修補能力內嵌至開發流程，在運行時层面保障身分安全，並以與攻擊速度匹配的節奏應對攻擊。」
關鍵基礎設施面臨更高 AI 驅動攻擊風險
報告指出，大多數 AI 驅動攻擊（62%）以關鍵基礎設施為目標，其中金融服務與能源機構遭受的攻擊最為集中，加劇了更大範圍系統性破壞的風險。金融服務業每宗數據外泄事件平均造成 630 萬美元損失，能源業的平均損失則為 520 萬美元。攻擊集中於這些行業，增加了對經濟、供應鏈及基本服務產生連鎖影響的可能性。
其他主要發現
- AI 保安鏈最薄弱環節：調查顯示，超過 20% 的企業曾遭遇針對 AI 模型或應用系統的入侵攻擊。當中最常見的兩大成因分別是：周邊系統薄弱（即 API、應用程式或插件遭入侵），佔 27%；以及雲平台配置不當影響 AI 工作負載，同樣佔 27%。
- 量子風險臨近，加密短板顯現：儘管企業在量子保安領域的投入持續上升，但加密機制與密碼管理體系的固有缺陷仍令企業處於攻擊風險之中。在遭遇資料外泄的企業中，僅 37% 能對敏感數據在靜態儲存及傳輸過程中實施雙重加密保護，亦僅有 34% 的機構對其加密資產保持完整可見性。
- 攻擊者以聲譽作為勒索武器：報告顯示，勒索軟件事件較去年呈上升趨勢（39% 對 34%），攻擊者愈來愈多地借助 AI 實現攻擊自動化與規模化。雖然造成業務中斷仍是脅迫手段之一，但其施壓策略正逐步轉向更具影響力的層面 —— 以品牌聲譽作為要挾籌碼的手法最為常見（41%），其次為員工數據（35%）及知識產權（31%）。
這份 2026 年報告由Ponemon Institute執行，IBM 提供贊助與分析，基於全球 602 家企業與機構在 2025 年 3 月至 2026 年 2 月期間經歷的資料外泄事件。後續研究於 2026 年 5 月進行，456 家曾參與「資料外泄成本報告（CODB）」研究的機構作出回應，當中 78%（即 356 家）知悉近期有關 Mythos 等高度先進前沿模型的報道。
更多資源：
關於IBM
IBM 是全球領先的混合雲、人工智能及企業服務提供商，幫助超過 175 個國家和地區的客戶，從其擁有的數據中獲取商業洞察，簡化業務流程，降低成本，並獲得行業競爭優勢。金融服務、電信和醫療健康等關鍵基礎設施領域的數千家政府和企業實體依靠 IBM 混合雲平台和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實現數字化轉型。IBM 在人工智能、量子計算、行業雲解決方案和企業服務方面的突破性創新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業誠信、透明治理、社會責任、包容文化和服務精神的長期承諾是 IBM 業務發展的基石。瞭解更多信息，請訪問： www.ibm.com/
查詢更多本地資訊，請訪問IBM香港新聞間：https://hongkong.newsroom.ibm.com/
傳媒查詢：
IBM Corporation logo.
|
• 逾兩成機構表示，其 AI 模型或應用系統曾遭入侵。
• 多數 AI 驅動攻擊以關鍵基礎設施為目標，金融服務與能源機構遭受的攻擊最為集中。
• 儘管企業在量子保安領域的投入持續上升，但加密機制與密碼管理體系的固有缺陷仍令其處於攻擊風險之中。
香港2026年7月31日 /美通社/ — 根據 IBM《2026年資料外泄成本報告》（2026 Cost of a Data Breach Report），在惡意資料外泄事件中，由 AI 驅動的攻擊佔比達四分之一，按年上升 56%。這類事件單宗平均造成 600 萬美元損失，較全球資料外泄事件的平均成本（499 萬美元）高出約 100 萬美元。
IBM发布《2026年資料外泄成本報告》
這類攻擊主要以深度偽造技術冒充身分，以及 AI 驅動的惡意軟件為核心手段，正徹底改變資料外泄的經濟影響格局。攻擊方的執行速度不斷提升、成本持續下降，而防禦方的偵測與修補開支卻日益高昂。報告顯示，在保安營運中應用 AI 與自動化技術的企業，平均可節省近 200 萬美元的外泄成本，但仍有四分之一的企業尚未將這些工具納入其保安營運體系。
攻擊方僅需數千美元便可發起攻勢，防禦方卻要承擔數百萬美元的資料外泄成本 —— 這道不斷擴大的鴻溝，正從根本重塑網絡風險的經濟模型。
前沿 AI 威脅倒逼企業提早部署
Ponemon Institute的後續研究揭示了一項顯著對比：知悉前沿 AI 網絡攻擊威脅的企業中，85% 已計劃增加保安預算；而在初始研究中，僅有 64% 的機構會在實際遭遇數據外泄後才作出同樣決定。企業正從「事件驅動型應對」轉向「風險驅動型預防」，提早應對未來威脅。
但在攻擊者行動最迅速的領域，防護缺口仍然顯著。調查顯示，雖有超過 50% 的企業已將智能體用於威脅偵測與遏制，但僅有 18% 將其部署至漏洞修補與管理環節 —— 這意味著，儘管 AI 正不斷縮短攻擊者可利用的漏洞窗口期，已知風險仍持續處於暴露狀態。四分之三的受訪者表示，前沿 AI 威脅正迫使他們重新思考如何在整體保安營運體系中部署智能體。
IBM 保安軟件副總裁 Suja Viswesan 表示：「真正改變的是網絡攻擊的經濟邏輯。AI 令攻擊變得更快、成本更低，但資料外泄的代價卻愈來愈高昂。當機構的漏洞發現與修補之間存在過長時間差，這種失衡便會直接反映在外泄成本上。當務之急是消除這一時間差 —— 將修補能力內嵌至開發流程，在運行時层面保障身分安全，並以與攻擊速度匹配的節奏應對攻擊。」
關鍵基礎設施面臨更高 AI 驅動攻擊風險
報告指出，大多數 AI 驅動攻擊（62%）以關鍵基礎設施為目標，其中金融服務與能源機構遭受的攻擊最為集中，加劇了更大範圍系統性破壞的風險。金融服務業每宗數據外泄事件平均造成 630 萬美元損失，能源業的平均損失則為 520 萬美元。攻擊集中於這些行業，增加了對經濟、供應鏈及基本服務產生連鎖影響的可能性。
其他主要發現
- AI 保安鏈最薄弱環節：調查顯示，超過 20% 的企業曾遭遇針對 AI 模型或應用系統的入侵攻擊。當中最常見的兩大成因分別是：周邊系統薄弱（即 API、應用程式或插件遭入侵），佔 27%；以及雲平台配置不當影響 AI 工作負載，同樣佔 27%。
- 量子風險臨近，加密短板顯現：儘管企業在量子保安領域的投入持續上升，但加密機制與密碼管理體系的固有缺陷仍令企業處於攻擊風險之中。在遭遇資料外泄的企業中，僅 37% 能對敏感數據在靜態儲存及傳輸過程中實施雙重加密保護，亦僅有 34% 的機構對其加密資產保持完整可見性。
- 攻擊者以聲譽作為勒索武器：報告顯示，勒索軟件事件較去年呈上升趨勢（39% 對 34%），攻擊者愈來愈多地借助 AI 實現攻擊自動化與規模化。雖然造成業務中斷仍是脅迫手段之一，但其施壓策略正逐步轉向更具影響力的層面 —— 以品牌聲譽作為要挾籌碼的手法最為常見（41%），其次為員工數據（35%）及知識產權（31%）。
這份 2026 年報告由Ponemon Institute執行，IBM 提供贊助與分析，基於全球 602 家企業與機構在 2025 年 3 月至 2026 年 2 月期間經歷的資料外泄事件。後續研究於 2026 年 5 月進行，456 家曾參與「資料外泄成本報告（CODB）」研究的機構作出回應，當中 78%（即 356 家）知悉近期有關 Mythos 等高度先進前沿模型的報道。
更多資源：
關於IBM
IBM 是全球領先的混合雲、人工智能及企業服務提供商，幫助超過 175 個國家和地區的客戶，從其擁有的數據中獲取商業洞察，簡化業務流程，降低成本，並獲得行業競爭優勢。金融服務、電信和醫療健康等關鍵基礎設施領域的數千家政府和企業實體依靠 IBM 混合雲平台和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實現數字化轉型。IBM 在人工智能、量子計算、行業雲解決方案和企業服務方面的突破性創新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業誠信、透明治理、社會責任、包容文化和服務精神的長期承諾是 IBM 業務發展的基石。瞭解更多信息，請訪問： www.ibm.com/
查詢更多本地資訊，請訪問IBM香港新聞間：https://hongkong.newsroom.ibm.com/
傳媒查詢：
IBM Corporation logo.
|
• 逾兩成機構表示，其 AI 模型或應用系統曾遭入侵。
• 多數 AI 驅動攻擊以關鍵基礎設施為目標，金融服務與能源機構遭受的攻擊最為集中。
• 儘管企業在量子保安領域的投入持續上升，但加密機制與密碼管理體系的固有缺陷仍令其處於攻擊風險之中。
香港2026年7月31日 /美通社/ — 根據 IBM《2026年資料外泄成本報告》（2026 Cost of a Data Breach Report），在惡意資料外泄事件中，由 AI 驅動的攻擊佔比達四分之一，按年上升 56%。這類事件單宗平均造成 600 萬美元損失，較全球資料外泄事件的平均成本（499 萬美元）高出約 100 萬美元。
IBM发布《2026年資料外泄成本報告》
這類攻擊主要以深度偽造技術冒充身分，以及 AI 驅動的惡意軟件為核心手段，正徹底改變資料外泄的經濟影響格局。攻擊方的執行速度不斷提升、成本持續下降，而防禦方的偵測與修補開支卻日益高昂。報告顯示，在保安營運中應用 AI 與自動化技術的企業，平均可節省近 200 萬美元的外泄成本，但仍有四分之一的企業尚未將這些工具納入其保安營運體系。
攻擊方僅需數千美元便可發起攻勢，防禦方卻要承擔數百萬美元的資料外泄成本 —— 這道不斷擴大的鴻溝，正從根本重塑網絡風險的經濟模型。
前沿 AI 威脅倒逼企業提早部署
Ponemon Institute的後續研究揭示了一項顯著對比：知悉前沿 AI 網絡攻擊威脅的企業中，85% 已計劃增加保安預算；而在初始研究中，僅有 64% 的機構會在實際遭遇數據外泄後才作出同樣決定。企業正從「事件驅動型應對」轉向「風險驅動型預防」，提早應對未來威脅。
但在攻擊者行動最迅速的領域，防護缺口仍然顯著。調查顯示，雖有超過 50% 的企業已將智能體用於威脅偵測與遏制，但僅有 18% 將其部署至漏洞修補與管理環節 —— 這意味著，儘管 AI 正不斷縮短攻擊者可利用的漏洞窗口期，已知風險仍持續處於暴露狀態。四分之三的受訪者表示，前沿 AI 威脅正迫使他們重新思考如何在整體保安營運體系中部署智能體。
IBM 保安軟件副總裁 Suja Viswesan 表示：「真正改變的是網絡攻擊的經濟邏輯。AI 令攻擊變得更快、成本更低，但資料外泄的代價卻愈來愈高昂。當機構的漏洞發現與修補之間存在過長時間差，這種失衡便會直接反映在外泄成本上。當務之急是消除這一時間差 —— 將修補能力內嵌至開發流程，在運行時层面保障身分安全，並以與攻擊速度匹配的節奏應對攻擊。」
關鍵基礎設施面臨更高 AI 驅動攻擊風險
報告指出，大多數 AI 驅動攻擊（62%）以關鍵基礎設施為目標，其中金融服務與能源機構遭受的攻擊最為集中，加劇了更大範圍系統性破壞的風險。金融服務業每宗數據外泄事件平均造成 630 萬美元損失，能源業的平均損失則為 520 萬美元。攻擊集中於這些行業，增加了對經濟、供應鏈及基本服務產生連鎖影響的可能性。
其他主要發現
- AI 保安鏈最薄弱環節：調查顯示，超過 20% 的企業曾遭遇針對 AI 模型或應用系統的入侵攻擊。當中最常見的兩大成因分別是：周邊系統薄弱（即 API、應用程式或插件遭入侵），佔 27%；以及雲平台配置不當影響 AI 工作負載，同樣佔 27%。
- 量子風險臨近，加密短板顯現：儘管企業在量子保安領域的投入持續上升，但加密機制與密碼管理體系的固有缺陷仍令企業處於攻擊風險之中。在遭遇資料外泄的企業中，僅 37% 能對敏感數據在靜態儲存及傳輸過程中實施雙重加密保護，亦僅有 34% 的機構對其加密資產保持完整可見性。
- 攻擊者以聲譽作為勒索武器：報告顯示，勒索軟件事件較去年呈上升趨勢（39% 對 34%），攻擊者愈來愈多地借助 AI 實現攻擊自動化與規模化。雖然造成業務中斷仍是脅迫手段之一，但其施壓策略正逐步轉向更具影響力的層面 —— 以品牌聲譽作為要挾籌碼的手法最為常見（41%），其次為員工數據（35%）及知識產權（31%）。
這份 2026 年報告由Ponemon Institute執行，IBM 提供贊助與分析，基於全球 602 家企業與機構在 2025 年 3 月至 2026 年 2 月期間經歷的資料外泄事件。後續研究於 2026 年 5 月進行，456 家曾參與「資料外泄成本報告（CODB）」研究的機構作出回應，當中 78%（即 356 家）知悉近期有關 Mythos 等高度先進前沿模型的報道。
更多資源：
關於IBM
IBM 是全球領先的混合雲、人工智能及企業服務提供商，幫助超過 175 個國家和地區的客戶，從其擁有的數據中獲取商業洞察，簡化業務流程，降低成本，並獲得行業競爭優勢。金融服務、電信和醫療健康等關鍵基礎設施領域的數千家政府和企業實體依靠 IBM 混合雲平台和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實現數字化轉型。IBM 在人工智能、量子計算、行業雲解決方案和企業服務方面的突破性創新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業誠信、透明治理、社會責任、包容文化和服務精神的長期承諾是 IBM 業務發展的基石。瞭解更多信息，請訪問： www.ibm.com/
查詢更多本地資訊，請訪問IBM香港新聞間：https://hongkong.newsroom.ibm.com/
傳媒查詢：
IBM Corporation logo.
|
• 逾兩成機構表示，其 AI 模型或應用系統曾遭入侵。
• 多數 AI 驅動攻擊以關鍵基礎設施為目標，金融服務與能源機構遭受的攻擊最為集中。
• 儘管企業在量子保安領域的投入持續上升，但加密機制與密碼管理體系的固有缺陷仍令其處於攻擊風險之中。
香港2026年7月31日 /美通社/ — 根據 IBM《2026年資料外泄成本報告》（2026 Cost of a Data Breach Report），在惡意資料外泄事件中，由 AI 驅動的攻擊佔比達四分之一，按年上升 56%。這類事件單宗平均造成 600 萬美元損失，較全球資料外泄事件的平均成本（499 萬美元）高出約 100 萬美元。
IBM发布《2026年資料外泄成本報告》
這類攻擊主要以深度偽造技術冒充身分，以及 AI 驅動的惡意軟件為核心手段，正徹底改變資料外泄的經濟影響格局。攻擊方的執行速度不斷提升、成本持續下降，而防禦方的偵測與修補開支卻日益高昂。報告顯示，在保安營運中應用 AI 與自動化技術的企業，平均可節省近 200 萬美元的外泄成本，但仍有四分之一的企業尚未將這些工具納入其保安營運體系。
攻擊方僅需數千美元便可發起攻勢，防禦方卻要承擔數百萬美元的資料外泄成本 —— 這道不斷擴大的鴻溝，正從根本重塑網絡風險的經濟模型。
前沿 AI 威脅倒逼企業提早部署
Ponemon Institute的後續研究揭示了一項顯著對比：知悉前沿 AI 網絡攻擊威脅的企業中，85% 已計劃增加保安預算；而在初始研究中，僅有 64% 的機構會在實際遭遇數據外泄後才作出同樣決定。企業正從「事件驅動型應對」轉向「風險驅動型預防」，提早應對未來威脅。
但在攻擊者行動最迅速的領域，防護缺口仍然顯著。調查顯示，雖有超過 50% 的企業已將智能體用於威脅偵測與遏制，但僅有 18% 將其部署至漏洞修補與管理環節 —— 這意味著，儘管 AI 正不斷縮短攻擊者可利用的漏洞窗口期，已知風險仍持續處於暴露狀態。四分之三的受訪者表示，前沿 AI 威脅正迫使他們重新思考如何在整體保安營運體系中部署智能體。
IBM 保安軟件副總裁 Suja Viswesan 表示：「真正改變的是網絡攻擊的經濟邏輯。AI 令攻擊變得更快、成本更低，但資料外泄的代價卻愈來愈高昂。當機構的漏洞發現與修補之間存在過長時間差，這種失衡便會直接反映在外泄成本上。當務之急是消除這一時間差 —— 將修補能力內嵌至開發流程，在運行時层面保障身分安全，並以與攻擊速度匹配的節奏應對攻擊。」
關鍵基礎設施面臨更高 AI 驅動攻擊風險
報告指出，大多數 AI 驅動攻擊（62%）以關鍵基礎設施為目標，其中金融服務與能源機構遭受的攻擊最為集中，加劇了更大範圍系統性破壞的風險。金融服務業每宗數據外泄事件平均造成 630 萬美元損失，能源業的平均損失則為 520 萬美元。攻擊集中於這些行業，增加了對經濟、供應鏈及基本服務產生連鎖影響的可能性。
其他主要發現
- AI 保安鏈最薄弱環節：調查顯示，超過 20% 的企業曾遭遇針對 AI 模型或應用系統的入侵攻擊。當中最常見的兩大成因分別是：周邊系統薄弱（即 API、應用程式或插件遭入侵），佔 27%；以及雲平台配置不當影響 AI 工作負載，同樣佔 27%。
- 量子風險臨近，加密短板顯現：儘管企業在量子保安領域的投入持續上升，但加密機制與密碼管理體系的固有缺陷仍令企業處於攻擊風險之中。在遭遇資料外泄的企業中，僅 37% 能對敏感數據在靜態儲存及傳輸過程中實施雙重加密保護，亦僅有 34% 的機構對其加密資產保持完整可見性。
- 攻擊者以聲譽作為勒索武器：報告顯示，勒索軟件事件較去年呈上升趨勢（39% 對 34%），攻擊者愈來愈多地借助 AI 實現攻擊自動化與規模化。雖然造成業務中斷仍是脅迫手段之一，但其施壓策略正逐步轉向更具影響力的層面 —— 以品牌聲譽作為要挾籌碼的手法最為常見（41%），其次為員工數據（35%）及知識產權（31%）。
這份 2026 年報告由Ponemon Institute執行，IBM 提供贊助與分析，基於全球 602 家企業與機構在 2025 年 3 月至 2026 年 2 月期間經歷的資料外泄事件。後續研究於 2026 年 5 月進行，456 家曾參與「資料外泄成本報告（CODB）」研究的機構作出回應，當中 78%（即 356 家）知悉近期有關 Mythos 等高度先進前沿模型的報道。
更多資源：
關於IBM
IBM 是全球領先的混合雲、人工智能及企業服務提供商，幫助超過 175 個國家和地區的客戶，從其擁有的數據中獲取商業洞察，簡化業務流程，降低成本，並獲得行業競爭優勢。金融服務、電信和醫療健康等關鍵基礎設施領域的數千家政府和企業實體依靠 IBM 混合雲平台和紅帽 OpenShift 快速、高效、安全地實現數字化轉型。IBM 在人工智能、量子計算、行業雲解決方案和企業服務方面的突破性創新為我們的客戶提供了開放和靈活的選擇。對企業誠信、透明治理、社會責任、包容文化和服務精神的長期承諾是 IBM 業務發展的基石。瞭解更多信息，請訪問： www.ibm.com/
查詢更多本地資訊，請訪問IBM香港新聞間：https://hongkong.newsroom.ibm.com/
傳媒查詢：
IBM Corporation logo.
