rodiyer.idv.tw 拉里拉雜
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| 問 | 當企業將 AI 整合至基礎架構，進入「企業規模應用階段」時，其面臨的主要挑戰與應採取的防護措施為何？ |
| 挑戰為資料外洩；防護措施為安全資料 + API 閘道 | |
| 挑戰為模型中毒；防護措施為保護模型 + 部署防護網 | |
| ✓ | 挑戰為進階漏洞利用與合規性落差；防護措施為防禦零日漏洞利用與保護使用者 |
| 挑戰為複雜的攻擊；防護措施為整體態勢管理與自動化回應 | |
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| 問 | 「智慧防禦新紀元」提到未來防禦的三大發展特徵，下列哪一項「不屬於」這三大特徵？ |
| 自主化 Autonomous | |
| 主動化 Proactive | |
| ✓ | 集中化 Centralized |
| 客製化 Customizable | |
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| 問 | AI 自主攻擊代理（Autonomous Attack Agents）之所以強大，主要因為其具備何種自動化行為？ |
| 必須完全依賴人類駭客逐字輸入攻擊指令 | |
| 只能執行單一且固定的弱點掃描任務 | |
| ✓ | 能自主規劃攻擊步驟、持續測試與調整策略 |
| 僅能進行靜態分析而無法進行橫向移動 | |
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| 問 | 為提高「憑證竊取」的成功率且不製造太多流量與紀錄（避免防禦機制發現），AI 建議駭客改用哪一種主動攻擊方法？ |
| ✓ | PetitPotam 攻擊（強制伺服器進行身分驗證） |
| 批量暴力破解密碼（Brute Force） | |
| 建立名稱誘人的虛假共享資料夾（被動等待） | |
| 直接利用 vulmap 腳本強行取得 Root 權限 | |
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| 問 | 關於 AI 時代下的社交工程攻擊，其主要展現出何種新型威脅特徵？ |
| 攻擊範圍更大但精準度降低 | |
| ✓ | 高度客製化與精準誘騙 |
| 僅能使用純文字進行欺騙 | |
| 容易被傳統靜態特徵碼技術完全封鎖 | |
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| 問 | 真實駭侵案例中，駭客是如何欺騙 Claude 協助其連線至政府系統資料庫？ |
| 駭客向 AI 提供了偽造的合法的授權文件合約 | |
| ✓ | 駭客聲稱自己是管理員並擁有帳密，欺騙 AI 正在進行政府授權的任務 |
| 駭客強行修改了 AI 的系統原始碼與安全設定值 | |
| 駭客利用 SQL 注入漏洞繞過了 AI 的身分驗證 | |
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| 問 | 在 AI 賦能的資安平台中，「攻擊路徑預測（Attack Path Prediction）」的核心任務主要不包含下列何者？ |
| 發掘攻擊路徑 | |
| 判定優先順序 | |
| 找出關鍵節點 | |
| ✓ | 自動替換企業內部所有的防火牆硬體 |
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| 問 | 企業在將 AI 導入工作流程的「營運化階段」中，最可能面臨的資安挑戰與對應的防護措施為何？ |
| 挑戰為資料外洩；防護措施為 API 閘道 | |
| 挑戰為合規性落差；防護措施為防禦零日漏洞 | |
| ✓ | 挑戰為模型中毒與供應鏈風險；防護措施為保護模型與部署防護網 |
| 挑戰為複雜的攻擊；防護措施為持續監控與自動化回應 | |
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| 問 | 在檢查程式碼時，出現何種特徵可能暗示該後門程式是由 AI 生成的？ |
| 程式碼中包含大量的 SQL 查詢指令 | |
| ✓ | 程式碼中使用了 Emoji（表情符號） |
| 程式碼完全沒有任何縮排與註解 | |
| 程式碼長度超過 10,000 行以上 | |
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| 問 | 利用 AI 進行資安風險管理時，透過部署 Sensor 與 AI 自動關聯，可以做到「網路曝險管理」（Cyber Risk Exposure Management），其核心價值在於達到什麼效果？ |
| 徹底消除企業所有的網路埠口與外部連接 | |
| ✓ | 看得到、可管理、有順序、可操作 |
| 能夠百分之百取代人類決策並自動開除不合規員工 | |
| 限制並阻斷企業內部所有的 AI 應用實驗 |
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