近期發生一起 AI 代理（AI Agent）未經人工確認，即自主刪除公司整個資料庫與備份的事件1，引發廣泛討論。即使該公司事前已設定「不得執行破壞性指令」、「不得自行判斷不可逆操作」等規則，AI 代理仍不受控制並導致了嚴重後果。當 AI 不再只是回應指令，而是能自主調用工具、讀取資料、執行系統操作時，企業需要關注的風險就從「AI 本身是否安全」，進一步擴展到「AI 在端點上的行為」。
AI 代理已成為新攻擊面
AI 代理與一般 AI 工具的差異，在於它不只回應指令，也會自主推理、規劃與操作。當我們下提示（Prompt）時，「語言」就成為工具或系統執行的「介面」；但同時也因為易於使用，成為既有防禦機制尚無法妥善因應的新興攻擊手法。
更棘手的是，AI 代理在推理、拆解步驟與自主決策時，過程並不一定能被完整預測或追溯；一旦任務執行結果出現偏差，也難以判定責任歸屬。若 AI 代理在受到隱藏指令或惡意技能的影響下，接觸到 API 金鑰或資料庫憑證，就可能把原本受控的資料存取或系統操作，轉變為難以預期的行為。
要完整掌握端點與 AI 代理的情況，企業可透過標準化檢測，運用以下四個步驟來檢視作業環境：
- 資產盤點：掌握環境內有哪些端點、系統，以及 AI 代理的部署與使用情況。
- 辨識風險：找出漏洞、錯誤配置，以及 AI 代理的潛在風險。
- 優先排序：依照威脅等級，決定風險處置的優先順序，有效運用資源。
- 精準處置：根據具體的風險說明與修補建議，協助後續的處置決策。
這樣的流程可協助企業以一致化方式精準評估端點風險，同時也能將檢測結果作為漏洞修補、資源配置與管理決策的依據，逐步建立更穩固的端點防護機制。
ThreatSonar Plus：以自動化風險檢測建構資安防線
ThreatSonar Plus 是全方位端點風險檢測平台，協助企業透過單次檢測，自動化盤點資產、檢視與評估風險，有效因應端點環境在 AI 時代面臨的新型風險。平台檢測範圍涵蓋：
- 資產與 AI 代理盤點：盤點端點設備、作業系統、軟體與應用程式，並納入 AI 代理的部署與使用情況，協助企業建立完整的資產可視性，作為後續風險分析與管理的基礎。
- AI 代理風險檢測：針對 AI 代理可能接觸的資料與行為進行檢視，包含 API 金鑰、憑證與機密資料是否暴露，是否存在隱藏指令、潛在惡意行為或惡意技能，以及權限與存取範圍是否符合最小權限原則。
- 漏洞偵測與風險評估：依據盤點結果將資產資訊轉換為 CPE，並比對 CVE 資料庫，提供漏洞資訊與風險評估的依據，協助企業辨識高風險軟體、作業系統版本或端點設備。
- 安全配置與合規檢查：依據 CIS 基準檢查端點設定，確認系統配置是否符合安全要求；同時涵蓋 SEMI E187 四大檢測面向，可因應合規需求。
及早控管端點的「龍蝦」風險
AI 代理正快速成為企業環境的一部分，在帶來便利與效率的同時，也讓端點安全的重要性更加不可忽視。ThreatSonar Plus 讓企業無需在效率與安全之間艱難地取捨，而是能完整掌握端點情況，及早辨識並控管潛在風險，並建構與時俱進的資安防線。
ThreatSonar Plus 全方位端點風險安全檢測平台 以資產盤點、風險偵測及 AI 代理辨識為核心，協助企業全面掌握關鍵資產狀態與 AI 代理部署情況，快速找出端點、軟體與 AI 代理之防禦盲點，並依風險優先順序制定修補策略，有效降低攻擊風險。