關鍵要點
- 代理式人工智慧已應用於金融領域：包括合規審查、交易監控、稽核準備及監管報告等，且代理程式預設情況下無需進行任何檔案檢查即可運作。
- 財務代理程式會連線至支付處理商、ERP 系統、受監管的資料庫以及稽核人員入口網站。每項連線都構成一個信任邊界；只要一個受感染的檔案，就可能危及所有連線。
- 傳統惡意軟體（Emotet、Carbanak、FIN7）與新興威脅（提示注入）會以機器級速度利用代理程式信任機制；在此過程中，人類根本來不及介入。
- DORA、PCI DSS、美國證交會（SEC）的網路安全揭露規定，以及 FINRA／FFIEC 等規範，均要求對代理工作流程實施治理，且一旦代理人員處理檔案不當，即須履行事件通報義務。
- 在代理程式進行資料擷取前的檔案檢查，是目前關鍵的缺失控制措施。MetaDefender™Cloud 會攔截每個檔案：透過 20 多個分析引擎、Deep CDR™ 技術以及Adaptive Sandbox ；且在代理程式接觸該檔案之前便已完成攔截。
至少可以說，2026 年 7 月對自主型人工智慧的安全性而言，是個頗具話題性的月份。Anthropic 和 OpenAI 兩家公司都因重大新聞事件登上頭條；這兩家公司都曾發生過代理程式突破沙盒環境，並入侵原本安全的伺服器的案例。
這則消息並未讓任何人感到意外。早在 2026 年 2 月，便已開始出現多項研究，記錄了代理程式在無人監管時容易失控的傾向。其中一項名為《混沌代理》的研究揭示，代理程式能夠：
- 遵守非業主的指示
- 洩露敏感資料
- 執行具破壞性的系統層級操作
- 在彼此之間傳播不安全的做法
簡而言之，就目前而言，代理式人工智慧（Agentic AI）尚未準備好完全接管日常任務。這一點在金融領域的人工智慧代理攻擊面中表現得最為明顯，該領域的自主性已然超越了監管能力。
貴公司的合規專員本月處理了約 300 份文件，從儲存環境的各個角落調取了申報文件、發票、供應商對帳單及稽核檔案。在這個過程中，專員究竟是在哪個階段檢查過這些檔案是否確實安全？
如果你無法自信地回答：
- 你並非孤例；大多數金融機構也做不到。
- 解答這個問題應該是你的首要任務。
「代理式人工智慧」如何擴大金融領域的攻擊面
根據 Gartner 的調查，2025 年有59% 的財務主管已在財務部門導入人工智慧。雖然 2026 年的數據尚未公布，但我們可以推斷採用率應有所提升。人工智慧代理程式被應用於合規審查、交易監控、稽核準備或監管報告等領域。
以典型的每月合規審查工作流程為例。一名專員：
- 從 SharePoint、Box 或 Amazon S3 擷取文件
- 分析並萃取資料，並根據相關文件進行驗證
- 查詢 Salesforce 或 Stripe 以核對付款不符之處
- 建立 Jira 工單，並將其轉交至財務或法務部門
- 透過 Teams 或電子郵件通知相關團隊
- 彙編法規遵循報告，並將其匯出給外部利害關係人
這共計六個步驟、涉及多個系統，且完全不進行檔案檢查。凡是進入處理流程的文件，一律被視為可信。這既是設計初衷，也是問題所在。
為何金融工作流程更容易面臨代理式人工智慧帶來的資安風險？
除了「駭客行動主義者」或受國家資助的行為者之外，大多數攻擊者主要會鎖定高回報的產業，背後並無其他動機。去年，成為攻擊目標的產業包括製造業、醫療保健業、金融業及政府部門；這些產業不僅擁有豐富的資料集，且一旦遭受攻擊將蒙受重大損失。
就直接盜竊而言，駭客會鎖定支付網路、銀行帳戶及區塊鏈基礎設施，以直接竊取資金。金融機構同樣成為攻擊目標，因為它們面臨著維持營運、遵守法規及維持公眾信心的巨大壓力，這使得它們更傾向於支付贖金以恢復系統運作。
特定產業的營運流程也可能是影響因素之一。Agentic 工作流程可與支付處理商、ERP 系統、監管平台、雲端儲存及稽核平台進行整合。這些連線中的每一項都構成一個信任邊界，而每個信任邊界都可能成為單點故障。
由於具備機器級的執行速度，以及隨之而來的各項生產力提升承諾，代理式人工智慧正逐漸受到矚目。但危險正藏在這份速度之中。
過去能攔截惡意發票或受感染審計報告的唯一方法，就是讓人在開啟前稍作停頓。Agentic AI 則徹底移除了這個檢查點。過去可能在某人的收件匣中滯留一整天的受感染檔案，如今能在數秒內被系統擷取、讀取並採取後續行動。
各組織還面臨著員工在未受管控的管道外使用 AI 工具，或向 AI 分享未經授權資料的問題。2023 年，三星的工程師將專有原始碼和內部會議筆記上傳至ChatGPT。去年夏天，美國網路安全與基礎設施安全局（CISA）時任代理局長將敏感的政府文件上傳至一個公開的 ChatGPT 對話中。
如果未受監管的聊天工具已造成如此大的風險，那麼能夠直接存取支付系統和監管資料的、未受監管的自主工作流程，則會使風險大幅增加。
金融領域中代理式人工智慧的真實威脅情境
那些十多年來一直以金融領域為攻擊目標的惡意軟體家族，無需大幅演進即可利用代理式工作流程。若您願意，不妨稱之為「代理式 AI 惡意軟體」：載荷不變，但傳播途徑更快且對監督的依賴更低。舉例來說：
- Emotet，這款銀行木馬多年來透過偽裝成發票和付款通知的垃圾郵件傳播，並利用啟用巨集的 Word 文件作為傳播載體；美國網路安全與基礎設施安全局（CISA）將其列為修復成本最高的惡意軟體家族之一。 在基於代理的工作流程中，其運作機制可直接套用。代理程式會將「發票」附件作為例行文件處理的一部分進行導入。若此時未部署 AI 代理程式檔案安全機制，將無法阻止該附件在正常索引過程中同步至 SharePoint，或由代理程式自行透過 Teams 進行分享。
- Carbanak 是一起透過「武器化發票」實施、金額達 10 億美元的銀行劫案。攻擊者利用經過武器化的 Word 和 CPL 附件取得初始立足點，隨後橫向移動穿梭於內部系統，最終觸及資金處理服務、自動櫃員機（ATM）及 SWIFT 匯款系統。這起原始劫案需要人工操作者耗時約兩年，透過耐心且持續的橫向移動才能完成。在具備代理能力的環境中，若某個代理程式能持續存取企業資源規劃（ERP）或支付系統，原則上只需一次自動化操作，即可觸及同類系統。
- FIN7 該組織透過發送附帶 Office 文件的針對性釣魚電子郵件來建立其犯罪事業，這些文件利用已知漏洞，導致逾 100 家組織的憑證遭竊，以及支付卡資料與財務紀錄遭外洩。若將同一份文件提供給具備自主電子郵件或檔案處理權限的代理程式，則文件的導入、憑證外洩及資料外洩等環節便可能串聯發生，且全程無需任何人審閱該檔案。
- 提示注入（Prompt injection）是指 代理型威脅已然真實存在，而非假設性的。微軟披露了EchoLeak（CVE-2025-32711）——這是 Microsoft 365 Copilot 中的一項零點擊提示注入漏洞，其中嵌入電子郵件中的隱藏指令會導致 Copilot 自動執行這些指令。 提示注入是一種新型攻擊類別，甚至無需惡意軟體即可運作，因此完全無法透過基於簽名的偵測來識別。這正是使其成為這四種攻擊中最強難偵測的原因。
至於金融業在實際運作中的狀況：
- 由 Shadow AI 引發的資料外洩事件，其平均成本可達 463 萬美元；這比一般資料外洩事件高出 67 萬美元。
監管框架如何涵蓋具有自主性的 AI
大多數金融監管框架已將「代理型人工智慧」納入其合規規則，要求組織將代理行為與其他工作流程所採用的控制措施進行對應。因此，「代理型人工智慧」是一項監管議題，且已成為監管人員當前界定金融服務業人工智慧風險的核心所在。
- 《DORA》 將人工智慧代理視為資訊與通訊科技（ICT）系統。該法案自 2025 年 1 月 17 日起生效，歐盟金融機構必須將代理系統的故障納入與其他所有系統相同的 ICT 風險管理、事件通報及韌性測試框架之中。德國聯邦金融監管局（BaFin）於 2026 年 1 月發布的指引中直接確認了這一點：代理系統與大型語言模型（LLMs）不會享有獨立的監管制度，必須納入現有的 DORA 治理與測試框架之中。 根據《DORA》，代理程式處理不當的檔案，與其他任何情況一樣，均屬資訊與通訊科技事件。
- PCI DSS 適用於任何儲存、處理或傳輸持卡人資料，或可能影響該資料安全性的系統；PCI 安全標準委員會明確指出，這包括可存取受保護支付資訊的人工智慧系統。代理程式處理的發票或對帳單，與人工操作的系統一樣，均屬於 PCI 規範範圍，這意味著無論是否由代理程式處理，均須適用相同的控制措施。
- 美國證交會（SEC）網路安全資訊揭露規則 規定上市公司必須在判定事件具重大性後的四個營業日內，披露重大網路安全事件。該規則並未區分由人為錯誤引發的事件與由自主代理程式引發的事件。若代理程式處理過的檔案經查證導致重大資料外洩，其披露時限的起算方式將與其他任何資料外洩事件相同。
- FINRA 與 FFIEC已將人工智慧治理列為審查的核心重點。FINRA 的《2026 年年度監管監督報告》首度專設章節探討生成式與代理式人工智慧，並針對人工智慧驅動的活動，提出了關於測試、監控、人工審查及紀錄保存的相關要求。
總而言之：一種基於檔案且由人工智慧傳播的感染，可能觸發《DORA》下的資訊與通訊科技（ICT）事件、《PCI DSS》下的範圍違規、美國證交會（SEC）規則下的重大性判定，以及被美國金融業監管局（FINRA）或聯邦金融機構檢查委員會（FFIEC）檢查人員標記的監管缺失。
財務安全負責人應採取的五項行動
正如先前所預示的，代理式人工智慧的控制始於檔案層級；換言之，一切都始於一個問題：這個代理即將處理的檔案中究竟包含什麼內容？
根據這個答案，可以歸納出一套最佳實踐（這些實踐應成為習慣）：
- 將所有輸入資料均視為不可信，包括來自可信內部來源的檔案，並在代理程式接觸這些資料之前，先將其導向專用的掃描層進行檢查。
- 基於「零信任」的假設，結合多層次的安全與檢查政策，以判定該檔案是否已遭入侵。
- 請先釐清在具有自主性的 AI 情境中，「破壞性行為」所指為何，然後設定明確的政策定義。
- 驗證並嚴格管控代理商所接觸之各系統間的資料流動路徑：儲存系統、客戶關係管理系統（CRM）、支付處理系統、票務系統及通訊工具。
- 透過事件驅動式掃描來保護 SharePoint 和 S3 等儲存環境，確保檔案一經上傳即刻接受檢查，而非等到代理程式已對其採取行動之後才進行檢查。
MetaDefender™Cloud 如何融入安全防護流程
如上所述的威脅情境，只有在檔案傳送到代理程式之前，尚未經任何人確認其安全性時，才在技術上可能發生。MetaDefender™Cloud 會介入並移除該威脅。具體運作方式如下。
當檔案進入處理流程時——無論是來自收件匣、共用磁碟機或上傳入口網站——MetaDefender Cloud 都會在 AI 代理程式接觸該檔案之前先行攔截。隨後，20 多個防惡意軟體引擎（透過Metascan™ 多重掃描技術）、Deep CDR™ 技術、Proactive DLP™以及 Adaptive Sandbox 技術將並行運作：
- 引擎會掃描已知的特徵碼。
- Deep CDR™ 技術會將檔案拆解並重新建構，因此無論該內容是否已被偵測到，所有活躍內容皆將被徹底清除。
- Adaptive （Sandbox ）會在隔離環境中執行檔案，以觀察其行為。
- Proactive DLP 在敏感資料進一步傳輸之前，便會將其遮蔽。
若檔案屬惡意性質，將在送達已連線的代理程式之前即被攔截。而整個流程均可對應至 DORA、PCI DSS 及 SEC 稽查人員所要求的相關證據。
若未採用MetaDefender Cloud ，代理程式工作流程便會像「盲人摸象」般運作；檔案會直接被導入 AI 工作流程，且在整個流程中完全未經任何掃描，因此惡意軟體、惡意巨集及提示字串注入等威脅皆能未被偵測地通過。 在下游系統發生故障之前，無人能掌握檔案內容或其中嵌入的威脅。鑑於代理程式同步、共享及執行的速度極快，一份惡意文件可能在數分鐘內演變成影響整個組織的事件。而當監管機構最終要求提供事件發生時間與經過的證據時，卻無任何稽核軌跡可供呈交。
如此一來，該檔案會在代理程式看到它之前就觸發檢查點。核心概念在於調整檢查點的位置。將檢查點移至代理程式之前，代理程式的速度便不再成為阻礙。這正是「代理式人工智慧安全」成功運作的全部前提。
開始使用MetaDefender Cloud
代理式人工智慧正證明，當合規審查、稽核準備及交易監控能在數分鐘內完成，而非耗時數天時，究竟能實現什麼樣的可能性。然而，當受感染的檔案傳入時，卻無人能阻止它。
您想猜猜看，當沒有任何機制事先進行檢查時，這種速度會對一個錯誤或惡意檔案造成什麼影響嗎？調整檢查點的位置。將其設置在安全代理程式之前，而非事件發生之後，如此一來，面臨基於檔案的威脅時，結果就不再取決於運氣了。
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常見問題
何謂「具能動性的人工智慧」，以及為何它會帶來新的網路安全風險？
「自主型人工智慧」指的是能夠獨立檢索資料、在互聯系統間採取行動，並在無需每一步都經人為批准的情況下完成多步驟任務的人工智慧系統。在金融領域，這種自主性意味著單一檔案便能觸發諸如資料擷取、系統查詢、建立工單、外部報表等行動；而所有這些操作，皆在人員審閱該檔案之前便已完成。
一個受感染的檔案究竟如何會危及 AI 代理的工作流程？
代理程式可能會在不知情的情況下載入惡意檔案，並據此採取行動。這可能包括將檔案同步至各儲存系統、透過通訊管道分享該檔案，或在代理程式自身的執行環境中執行嵌入的程式碼；而所有這些操作，都繞過了以往用來偵測此類攻擊的手動審查步驟。
何謂提示注入？它對金融 AI 代理有何影響？
提示注入是指將指令隱藏在文件中，讓 AI 代理將其解讀為指令。由於其中不涉及惡意程式碼，傳統的防毒及惡意軟體偵測工具無法將其標記為可疑，這使得在處理大量外部文件的金融工作流程中，此類攻擊尤其難以被偵測。
「影子 AI」如何使金融機構面臨資料外洩的風險？
所謂「影子 AI」，是指員工在未經批准且未受監管的管道外使用 AI 工具。一旦資料脫離組織的管控範圍，便無法追回，且無法提供符合合規要求的稽核軌跡。
有哪些法規規範金融服務領域中的自主型人工智慧？
DORA、PCI DSS、美國證交會（SEC）的網路安全揭露規定，以及 FINRA／FFIEC 的稽查標準，均涉及金融領域中具代理能力的人工智慧應用，儘管這些規範均非專為此目的而制定。每項規範皆要求結合治理、測試、經驗證的資料處理及事件通報等措施，而具代理能力的工作流程必須建構得能符合這些要求。
如何為現有的 AI 代理程式管線新增檔案安全性？
在檔案導入與代理程式處理之間插入一個專用的掃描層。每個檔案在代理程式對其進行處理之前都會先經過檢查，而非仰賴代理程式本身來偵測惡意內容。
檔案檢查功能與傳統防毒軟體相比，有哪些不同之處？
傳統的防毒軟體主要依賴已知的惡意軟體簽名。MetaDefender Cloud 結合多重掃描、Deep CDR™ 技術（透過重建檔案來移除潛在的惡意動態內容）以及沙箱技術，以偵測基於簽名的工具完全無法偵測到的零日威脅與武器化文件。
「具能動性的人工智慧安全」與傳統的端點安全之間有何差異？
傳統的端點安全僅保護檔案所存取的裝置。基於代理程式的人工智慧安全解決方案則必須保護整個處理流程——從資料擷取開始，涵蓋代理程式所連線的每個系統。端點安全工具僅能在檔案接觸受管裝置時偵測到該檔案；而代理程式則能在雲端儲存、SaaS 工具及支付系統之間擷取、轉換並處理檔案，且完全無需涉及任何受管端點。
傳統的安全工具能否偵測到即時注入攻擊？
不。提示注入會將指令以純文字形式隱藏在文件中；其中既無惡意程式碼、也無漏洞利用程式，更無可供比對的簽名。傳統的防毒軟體和 EDR 工具對此束手無策。要進行偵測，必須透過內容感知式檢查與沙箱技術，以觀察 AI 代理在處理文件時的行為模式，而這正是MetaDefender Cloud 所提供的Adaptive Sandbox 所具備的功能。
