AI 的導入速度已遠超乎您的資安策略
本報告彙整來自 1,200 多家企業真實正式環境的遙測數據，深入檢視雲端環境中的 AI 資安現況。調查發現，AI 導入的推展速度與 AI 資安實踐的成熟度之間，正出現日益擴大的落差。
81%
導入 AI 套件的企業環境中，存在至少一項已知的資安弱點
50%
AI 套件弱點告警，在外部已有公開可用的攻擊利用程式
80%
採用 AWS SageMaker 的企業，完全直接沿用原廠預設組態運作
25-40%
跨 Anthropic、OpenAI 及 HuggingFace 的使用者，至少有一組 API Key 存放於未受妥善保護的不安全路徑
57%
採用 AWS Bedrock 的企業，在未部署安全防護機制的情況下即上線運行 Agent
55%
雲端 AI 服務企業用戶，同時混用四種或以上的不同 AI 服務架構
AI 已全面導入正式環境，資安防護卻尚未到位
AI 技術已徹底顛覆企業在雲端環境的開發、部署與營運模式，但資安防禦體系卻未能跟上變革的腳步。
僅僅兩年時間，AI 已從前期的測試專案升級為企業關鍵的正式營運系統。雖然相應的系統治理與存取控管機制皆已具備，但企業落實防護措施的進度卻大幅落後於 AI 部署的步調，在追求加速交付的時程壓力下，基礎資安防護紀律仍經常遭到忽視。
本報告旨在協助決策與技術團隊釐清潛在威脅脈絡，並擬定立竿見影的資安防護策略。
2026 定義 AI 安全的關鍵趨勢
關鍵趨勢 #1
AI 導入已成主流，但資安防護仍停留在事後補救
AI 工作負載正大規模部署上線，然而系統強化機制的匱乏程度，正如數年前雲端剛普及時的資安窘境如出一轍。
%
企業已導入 AI 來自建客製化應用程式
- 80%
高達 80%企業環境殘留受 Log4Shell 影響的相依套件
關鍵趨勢 #2
AI 套件漏洞氾濫且具高威脅性，並疏於修補
導入 AI 套件的企業中，有 81% 存在至少一個已知弱點，其平均 CVSS 風險評分更高達 8.79。
%
AI 漏洞告警已有公開攻擊程式，相較於 2024 年報告中的 0.2%，出現了爆發性的驚人增長
- 99%
99%已有修補方案的漏洞告警，至今仍未被修補
關鍵趨勢 #3
各大雲端平台的加密防護機制形同虛設
三大公有雲皆面臨相同的防護缺口：AI 訓練資料、模型本體與 Inference Pipelines 僅能依賴原廠預設的託管加密，缺乏更進一步的自主防護。
%
採用 AI 服務的企業，尚未配置客戶自行管理的加密金鑰（Customer-Managed Encryption Keys, CMEK）
- 98%
98%SageMaker Notebook 毫無 CMEK 防護，淪為所有 AI 服務中資安防線最脆弱的缺口
關鍵趨勢 #4
AI 服務蔓延與碎片化速度已失控，遠超資安治理能力
向量資料庫市場高度分散，導致大多數企業難以建立跨平台的一致性資安政策。
%
AI 雲端用戶同時運行至少 4 種不同類型的 AI 服務
- 19%
19%企業環境更混用了 7 種以上 AI 服務
專家洞察
來自 Orca Security 執行長的一段話
AI 技術讓越來越多員工能以驚人的速度將產品推向正式營運環境，這使得資安團隊的防線面臨前所未有的挑戰。當軟體開發的本質已經改變，資安的運作方式就不能停留在過去。這份報告精準揭示了這項防護斷層，若要真正縮小差距，第一步就是為資安團隊建立通盤的風險洞察，使團隊不僅能掌握 AI 帶來的威脅，更能化被動為主動。
Gil Geron
Orca Security CEO 暨共同創辦人
2026 Orca AI 安全態勢報告
本報告彙整 2026 年第二季所蒐集的去識別化真實環境遙測數據，全面剖析實際環境中 AI 面臨的各項資安威脅與風險。
搶先掌握最迫切的 AI 資安趨勢與核心挑戰，關鍵內容包含：
- 橫跨 OpenAI、Anthropic 與 HuggingFace 等部署環境的 AI 憑證外洩風險
- 鎖定 AI 套件與模型註冊庫的供應鏈攻擊
- 自主代理程式在缺乏安全防護欄與政策控管下直接運行於正式環境
- 大規模出現的 AI 基礎設施組態配置錯誤與不安全預設值
- 橫跨 SageMaker、Azure OpenAI 與 Vertex AI 的進階加密防護斷層
- 基礎模型透過 RAG 檢索增強生成架構直接串接企業內部敏感資料所衍生的風險
- AI 服務蔓延速度已失控，遠超資安治理能力與全域可視性
- 協助團隊排定優先順序、切實降低正式環境真實風險的關鍵建議指南
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