北京
微軟每天分析約3800萬次身份風險檢測。這個數字每天都在提醒我們：身份攻擊已經成為現代勒索軟件入侵的最核心跳板。而當生成式AI開始擁有企業應用的身份和權限，原本用于提效的工具，也可能被攻擊者巧妙利用，變成橫沖直撞的“內應”。
生成式AI正快速成為日常業務的一部分。員工用AI助手總結文檔、搜索知識庫、起草內容、自動完成重復任務；企業也在嘗試部署直接與業務應用交互、幾乎無需人工干預就能執行工作流的AI代理。這些技術帶來的效率提升令人興奮，但它帶來的安全考量同樣不能被低估——一旦AI獲得了與普通員工相同的數據訪問權限和系統身份，勒索攻擊的速度和規模就會在現有威脅基礎上被進一步放大。
AI并沒有創造一種全新的勒索威脅，而是把攻擊者原本就在用的手段加持得更快、更狠。在偵察階段、憑據濫用階段和數據竊取階段，那些已經潛伏進網絡的犯罪分子，可以借助AI更快地篩選敏感文件、在更短時間內遍歷更多內部系統。看清AI在哪里改變了攻擊面，已經成為企業網絡韌性建設中繞不開的一環。
圍繞AI與勒索軟件風險的討論，常常會混淆兩種態勢截然不同的威脅模型。第一種是攻擊者利用AI升級自己的作案工具——越來越多的犯罪團伙用AI生成釣魚郵件、寫惡意代碼、自動化偵察、分析竊取的資料和優化敲詐流程。AI讓攻擊者更快、規模更大，但勒索活動的基本模式并沒有被顛覆。第二種則是企業自身部署的AI——那些AI助手和AI代理已經深度接入文檔庫、協作平臺、SaaS應用和內部知識庫。如果攻擊者攻破了這些AI系統關聯的身份或權限，AI就能“順理成章”地幫攻擊者快速定位高價值數據、在互聯系統中四處跳轉，并濫用合法訪問權限。
這兩種趨勢正在同步演進。攻擊者依靠AI變得越來越高效，企業則必須確保自己的AI部署不會無意中擴大被攻擊的入口。并非每一款AI應用的風險等級都一樣：AI助手主要是根據提示檢索信息或生成內容，而AI代理走得更遠——它們會調用業務應用的接口、替用戶執行操作。一個AI應用的自主程度越高、權限越大，一旦它對應的身份被竊取，潛在沖擊也就越嚴重。
真正的問題出在“授權的轉移”上。現代勒索攻擊鏈條通常從漏洞利用、憑據竊取或濫用可信的第三方接入開始，接著攻擊者會進行內部探查、提升權限、找出價值高的數據并先行外泄，最后才決定是加密系統、進行勒索，還是兩者一起做。在這一整套動作中，身份就是命門。云安全聯盟同樣也記錄下了大規模的身份安全威脅，印證了身份攻擊在當下的中心地位。當企業把越來越多的業務權限委托給AI，就意味著給潛在的攻擊者遞上了一把能夠更快完成“發現—提權—竊取”全流程的鑰匙。
值得企業反復掂量的是：在追求AI帶來的生產力躍升時，有沒有用同樣嚴格的標準去審視每一組新增的身份和每一段開放的權限？如果攻擊者已經比你更善于利用AI來提速，那至少不能讓自己的AI部署變成對方提速路上的“加速帶”。
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