企業加速導入大型語言模型（LLM）與AI應用，雖能提升營運與資安測試效率，也擴大提示注入、資料外洩及存取控制失效等攻擊面。安全廠商Cobalt指出，AI系統正成為企業資安治理的新風險，專業人工驗證仍不可或缺。
Cobalt最新滲透測試報告顯示，AI應用中的高風險漏洞占比達32%，為整體應用平均值的2.7倍。調查另發現，近八成受訪者表示自動化工具曾遺漏重要漏洞，顯示AI目前可協助加快測試流程，但尚無法取代專業資安人員。
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這個事件的歷史脈絡逾6成LLM iOS App暴露AI憑證與代理存取風險
維克森林大學研究聚焦大型語言模型（LLM）iOS App的憑證管理，發現行動應用程式可能在執行期間洩露API金鑰，或透過缺乏授權控管的後端代理連接AI服務。這類缺口重要之處，在於攻擊者可冒用開發者資源、存取服務並衍生額外費用與資料風險。
研究顯示，高達64%的受測LLM iOS App暴露API憑證或未授權後端代理，代表逾6成應用程式存在AI服務存取資訊遭濫用的可能。研究團隊通報相關開發者後，僅少數完成修正；現有事件資料未提供研究發布日期、受測App總數、修正家數及損失金額。
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