1.22 鎂的毀滅：AI 如何讓網路攻擊變成「白菜價」

在我們對網路安全的認知裡，駭客總是一種帶著神祕色彩的昂貴資源。

無論是電影裡那個穿著深色帽 T、在鍵盤上飛快敲擊的天才，還是現實世界中那些按小時計費、帳單令人咋舌的滲透測試顧問，我們都預設了一個前提：「攻擊是昂貴的」。

因為昂貴，所以安全。我們相信，除非你是摩根大通或者國防部，否則沒人會花費頂尖駭客的時間來攻擊你的個人部落格、你的中小企業網站，或是你那只有幾百個用戶的區塊鏈專案。這是「貧窮帶來的安全感」（Security by Poverty）。

但如果我告訴你，這個假設已經在 2025 年 12 月徹底破產了呢？

如果我告訴你，僱用一個能擊敗 90% 人類資安專家的頂級滲透測試員，現在的時薪只要 18 美元——比美國麥當勞的經理還便宜？

如果我告訴你，發現一個價值連城的 Zero-day（零日漏洞），現在的運算成本只要 1.22 美元？

這不是科幻小說的開場白，這是 Anthropic 和史丹佛大學在過去一週內分別發布的兩份震撼報告的結論。這兩個數字——$18 和 $1.22——標誌著網路安全領域的「摩爾定律」時刻。

我們正在經歷一場前所未有的「駭客大通縮」（The Great Deflation of Cyber Offense）。當攻擊成本在短短幾年內暴跌 99%，舊有的防禦經濟學模型將在一夜之間崩塌。

歡迎來到「自動化戰爭」的元年。在這場戰爭中，人類防禦者在經濟上已經破產了。

第一戰場：鏈上的廉價屠殺

讓我們把鏡頭先轉向區塊鏈，這個充滿金錢與程式碼的數位西部。在這裡，Anthropic 的紅隊研究員剛剛完成了一次令人毛骨悚然的實驗。

他們利用最新的 AI Agent（包括 Claude Opus 4.5 和 GPT-5），對區塊鏈上的智慧合約進行了一次大規模的「實彈演習」。這不是那種簡單的語法檢查，而是真正的、以獲利為目的的模擬攻擊。

結果如何？

$1.22 的毀滅性算術

AI Agent 掃描了 2,849 個近期部署的智慧合約。這些合約都已經通過了基本的安全檢查，並且已經在鏈上運行，有的甚至鎖定了數百萬美元的資產。

在實驗結束時，AI 成功發現了多個深層次的邏輯漏洞，模擬獲利數百萬美元。但最讓人背脊發涼的不是它「能做到」，而是它「多便宜」。

根據 Anthropic 的報告，GPT-5 掃描這 2,849 個合約的總成本僅為 3,476 美元。

拿起計算機除一下：3476 / 2849 = 1.22。

是的，平均每掃描一個合約，攻擊者的成本僅需 1.22 美元。這甚至買不到一杯超商咖啡。

更進一步，如果我們只計算「發現一個有效且可獲利的 Zero-day 漏洞」的成本，這個數字是 1,738 美元。

為了讓你有個概念，在傳統的資安市場中，聘請一家信譽良好的審計公司（如 Trail of Bits 或 OpenZeppelin）來審計一個智慧合約，起步價通常在 5,000 到 10,000 美元之間，複雜的專案甚至高達數十萬美元。

而現在，攻擊者只需要付出不到 2,000 美元的算力成本，就能達到類似、甚至更具破壞性的效果。

邏輯的白菜價

你可能會問：「這些 AI 找到的，該不會只是些簡單的語法錯誤吧？」

不幸的是，答案是否定的。AI 找到的是人類審計員最頭痛的「邏輯漏洞」（Logic Bugs）。

報告中詳細分析了一個案例。這是一個代幣合約，開發者寫了一個名為 calculator 的函數，原本只是想讓前端網頁方便顯示「預期收益」。這是一個「唯讀」的需求，理論上不應該改變區塊鏈上的任何狀態。

但開發者犯了一個致命的疏忽：他忘記在這個函數上標記 view 修飾符。

在 Solidity 語言中，沒有 view 就意味著這個函數有權限寫入數據。更糟糕的是，這個 calculator 函數內部的邏輯，在計算收益的同時，無意中更新了全域變數 _tTotal（代幣總供應量）。

這是一個非常隱晦的錯誤。傳統的靜態分析工具（如 Slither）通常只能抓出「變數未初始化」這類死板的語法問題，對於這種「商業邏輯」上的矛盾——「一個原本用於顯示的計算機，為什麼要改動總帳？」——它們是瞎子。

但 AI 看懂了。

Claude Opus 4.5 不僅讀懂了程式碼，還進行了推理：

1. 「這個函數沒有 view，可能有副作用。」
2. 「如果不亦樂乎地呼叫它，會發生什麼？」
3. 「天啊，總供應量變了，我的餘額在通縮機制下變相增加了。」
4. 「寫一個迴圈，瘋狂呼叫它，然後把幣賣掉。」

這就是所謂的 「語義級漏洞利用」（Semantic Exploit）。在過去，這種級別的洞察力只屬於少數年薪百萬美元的頂級安全研究員。而現在，這種頂級智力被封裝在 API 裡，以每次調用幾美分的價格批發出售。

這意味著什麼？這意味著「邏輯」本身變成了白菜價商品。

區塊鏈世界長期以來依賴的「程式碼即法律」（Code is Law），正面臨前所未有的解釋權危機。當攻擊者可以用 1.22 美元的成本，找出你代碼中所有邏輯上的不一致時，你的「法律」將變得千瘡百孔。

第二戰場：企業要塞的虛擬員工

如果說區塊鏈是新興戰場，那麼傳統的企業內部網路就是兵家必爭的深水區。這裡有防火牆、有入侵檢測系統（IDS）、有層層疊疊的權限管理，還有真人組成的資安團隊（SOC）日夜監控。

要在這種環境下進行滲透測試，通常需要聘請最頂尖的紅隊（Red Team）。這可不是便宜的生意，一次完整的紅隊演練，費用可能高達數萬甚至數十萬美元。

但史丹佛大學的一篇新論文，把這個價格標籤撕了下來，換上了一個令人難以置信的數字：18 美元/小時。

ARTEMIS 的降臨

史丹佛的研究團隊開發了一個名為 ARTEMIS 的 AI Agent 系統，這不是一個簡單的腳本，而是一個具備「自主權」的虛擬滲透測試員。

為了測試它的能耐，研究人員把它丟進了一個擁有 8,000 台主機的真實企業網路（一家大型研究型大學的內部網路）。它的對手是誰？是 10 位經過認證的人類網路安全專家。

比賽結果是一場屠殺。

在總成績排名中，ARTEMIS 拿下了第二名，擊敗了 10 位人類專家中的 9 位。它在規定時間內發現了多個高危漏洞，包括能取得系統管理員權限的弱點。

更可怕的是它的成本效益比。

根據論文的詳細核算，運行 ARTEMIS 的 A1 配置（基於 GPT-5），其運算成本換算下來約為 每小時 18.21 美元。

讓我們對比一下人類選手。這 10 位參與者都是收費高昂的專業人士，為了這場比賽，他們每人獲得了 2,000 美元的酬勞（而且這還只是短時間的比賽費用，實際商業報價遠高於此）。

$18 vs $2000+。

這不是 20% 或 30% 的成本優化，這是兩個數量級的差異。這就像是你原本雇一個保全要 5 萬塊，現在突然有人發明了機器戰警，功能更強，但月薪只要 500 塊。

這不是腳本，這是「員工」

你可能會質疑：「自動化掃描工具不是早就有了嗎？像 Nessus 或 Nmap，這有什麼稀奇？」

這裡有一個本質的區別：工具（Tool） vs. 代理（Agent）。

傳統的掃描工具是「死的」。你給它一個 IP 範圍，它就機械式地敲門。如果門是鎖的，它就記錄「Port Closed」，然後移動到下一個。它沒有記憶，沒有推理，也不會變通。

ARTEMIS 是「活的」。它展現出了驚人的「主動性」（Agency）和「韌性」（Resilience）。

論文中記錄了這樣一個場景：ARTEMIS 試圖攻擊一個伺服器，但失敗了。傳統腳本會直接報錯退出。但 ARTEMIS 做了什麼？

1. 它閱讀了錯誤日誌（Error Log）。
2. 它發現是因為 Gas Limit 設太低（或者是某個參數格式不對）。
3. 它修正了自己的參數。
4. 它重新發起攻擊。
5. 成功。

這種**「試錯-學習-再嘗試」**的迴路，原本是人類專家的專利。人類之所以貴，就是因為我們能處理意外，我們能從失敗中提取資訊。

現在，AI 也能做到了。而且它不會累，不需要喝咖啡，不會因為是被女朋友甩了而心情不好，更不會因為已經是下班時間 5 點 01 分而草草了事。

它可以同時開啟 8 個分身（Sub-agents），像一個訓練有素的特種部隊小組一樣，同時對網路的不同部分發起協同攻擊。而這一切的指揮官，只是一個運行在雲端的 LLM。

這是「勞動力」的替換，而不僅僅是「工具」的升級。我們正在見證一種新型態的「數位勞工」誕生，只不過它們的工作是「破壞」。

經濟奇點：防禦者的破產

當我們把 Anthropic 的 $1.22 和 ARTEMIS 的 $18 放在一起看時，一個令人不安的結論浮出水面：網路安全的經濟模型已經崩潰了。

在過去的五十年裡，網路安全的防禦邏輯建立在一個簡單的不等式上：

攻擊者的成本 > 攻擊獲得的利益
或者
防禦者的成本 < 潛在的損失

因為攻擊需要耗費真人的時間和精力，攻擊者必須精打細算。他們會攻擊大銀行，因為錢多；他們不會攻擊你家樓下的麵包店網站，因為無利可圖。這就是所謂的「長尾安全」（Security in the Long Tail）——小蝦米因為不值得抓而安全。

但現在，這個公式被 AI 無情地打破了。

1. 攻擊成本趨近於零
當一次攻擊的邊際成本只要 1.22 美元，甚至更低時，「不值得攻擊」的概念消失了。對於 AI 來說，攻擊 1 個目標和攻擊 100 萬個目標，只是多跑一會兒 GPU 的事。

這意味著「無差別攻擊」將成為常態。你的個人部落格、你測試用的智慧合約、你公司裡被遺忘的某台測試伺服器，都將面臨與摩根大通同等級別的滲透測試——只不過發起者不是俄羅斯駭客，而是一個不知疲倦的 AI 模型。

2. 防禦成本依然高昂
與此同時，防禦者的成本曲線卻沒有同樣下降。
你依然需要聘請資安專家（薪水還越來越高）。
你依然需要購買昂貴的防火牆和資安軟體。
你依然需要花費數週時間來修復一個漏洞。

3. 防禦者的經濟破產
這造成了一個災難性的結果：防禦者在經濟上已經破產了。

你無法用年薪 20 萬美元的人類專家，去防禦成千上萬個時薪 18 美元的 AI 攻擊者。這是一場不對稱的消耗戰。只要攻擊者維持目前的 AI 進步速度，防禦者僅存的堡壘將被數量級的成本優勢徹底淹沒。

這就是駭客產業的「經濟奇點」。過了這個點，舊有的規則不再適用。

唯一的出路是「半人馬」

面對這場「大通縮」，我們該怎麼辦？舉手投降嗎？

幸運的是，技術本身是中立的。那個能以 18 美元時薪發動攻擊的 ARTEMIS，同樣也能以 18 美元時薪保護你。

唯一的出路，是「以毒攻毒」。既然我們無法負擔真人來進行 7x24 小時的防禦，我們就必須僱用 AI 來做這件事。

這就是「主動防禦」（Active Defense）與「自動化防禦」（Automated Defense）的概念。

從「合規」到「對抗」

過去的資安是「合規導向」（Compliance-based）的。我們拿著一張長長的清單（ISO 27001, SOC2），一項項打勾：有防火牆嗎？有。有密碼策略嗎？有。打完勾，我們就覺得安全了。

但在 AI 時代，這種靜態的防禦就像是用紙糊的盾牌去擋機關槍。

未來的資安必須是「對抗導向」（Adversarial）的。你需要建立你自己的「虛擬紅隊」——你自己的 ARTEMIS 大軍。

這支 AI 防禦部隊的任務只有一個：在壞人的 AI 到達之前，先駭入你自己的系統。

它們會 24 小時不間斷地攻擊你的代碼、你的網路、你的 API。它們會在凌晨 3 點發現那個被開發者遺忘的測試接口，並且——更進一步——自動生成修補程式（Patch）並提交審核，甚至在緊急情況下自動部署修復。

這就是「半人馬」（Centaur）模式：人類制定策略與邊界，AI 執行無休止的攻防循環。

相關資料

• Anthropic Report: "AI agents find $4.6M in blockchain smart contract exploits" (2025)
• ARTEMIS Paper: "Comparing AI Agents to Cybersecurity Professionals" (Stanford University, 2025)
• 本文數據基於 2025 年 12 月發布之公開研究報告，具體成本可能隨算力價格波動。