IT之家 8 月 3 日消息，IBM 在當地時間 7 月 29 日表示，根據其與 Ponemon 研究所合作開展的調查分析，AI 驅動的攻擊已佔到整體惡意數據泄露事件的 1/4，比例按年增長了 56%。此類事件平均每起造成 600 萬美元損失，比整體數據泄露事件的平均成本要高出 20%。

62% 的 AI 驅動型網絡攻擊以關鍵基礎設施為目標，其中金融服務和能源機構遭受的攻擊最為集中，增加了對經濟、供應鏈和基本服務產生連鎖影響的可能性。

數據還顯示：

在安全運營中應用 AI 與自動化技術平均可為企業節省近 200 萬美元的泄露成本，但仍有 1/4 企業未這樣做；

僅有 18% 受訪企業將智能體其部署到漏洞修復與管理環節中，不過已有超半數企業將智能體用於威脅檢測與遏制；

超 20% 企業曾遭遇針對 AI 模型或應用系統的入侵攻擊，最常見的誘因是周邊系統薄弱和雲平台配置不當。

IBM 安全軟件副總裁 Suja Viswesan 表示：

真正在改變的是網絡攻擊的經濟學邏輯。AI 讓攻擊變得更快、更便宜，而數據泄露的代價卻越來越高昂。當組織的漏洞發現與修復之間存在過長的時間差時，這種失衡直接體現在泄露成本上。

當前重中之重，是消除這一時間差 —— 將修復能力內嵌到開發流程中，在運行時保障身份安全，並以與攻擊速度匹配的速度來應對攻擊。