商傳媒｜記者顏康寧／台北報導
資安戰場正在出現一種更難察覺的新型態攻擊：不再靠瞬間癱瘓系統，而是用低頻、分散、偽裝成正常流量的方式，慢慢壓垮防線。資安平臺 DataDome 旗下 Galileo 威脅研究團隊揭露，2026 年 4 月中旬，一場針對大型使用者生成內容平臺的 DDoS 攻擊，在 5 小時內送出超過 24.5 億次惡意請求，動用逾 120 萬個獨立 IP，平均每秒約 13.6 萬次請求，尖峰更達 205,344 RPS。關鍵在於，每個來源 IP 平均約每 9 秒才送出一次請求，精準避開傳統每 IP 限速機制。幾乎同一時間，AI 評測與觀測平臺 Braintrust 也證實，一個 AWS 雲端帳號遭未授權存取，內含客戶用來連接雲端 AI 模型的 API 金鑰，因而要求所有客戶輪換存放在 Braintrust 的金鑰。兩起事件雖非同一攻擊鏈，卻共同揭露 AI 時代最脆弱的一環：合法流量、合法憑證與合法雲端帳號，正成為攻擊者最有效的偽裝工具。
信任階層的崩塌與影子算力的隱藏視角
Braintrust 扮演的是 AI 開發者的觀測中心，其平台可協助企業監測 AI 模型與產品表現。TechCrunch 報導指出，Braintrust 在寄給客戶的信件中確認，一個 Amazon Web Services（AWS）雲端帳號遭到未授權存取，該帳號內含客戶用來連接雲端 AI 模型的 API 金鑰；公司表示已鎖定遭入侵帳號、限制相關系統存取並輪換內部機密，同時要求所有客戶輪換存放於 Braintrust 的 API 金鑰。
此次事件最敏感的一點，在於攻擊者若取得 API 金鑰，未必需要立刻竊取資料，也可能利用合法金鑰登入相關服務，外觀上就像正常使用者。這意味著風險不只在資料外洩，也可能延伸至「影子算力」市場：攻擊者可將合法金鑰轉售，或利用受害企業帳單存取模型、測試服務甚至訓練非法模型。這種「盜用他人錢包買算力」的博弈，讓原本應作為資安防線的 AI 觀測平臺，也可能成為地下 AI 產業鏈覬覦的入口。TechCrunch 也指出，駭客經常鎖定雲端服務或第三方平台帳號，藉此竊取 API 金鑰等機密，並以合法使用者身分進入企業或客戶系統。
數位免疫系統的失效與社會信任代價
Braintrust 事件可能涉及多個企業的 AI 服務權限與敏感商業流程。雖然 Braintrust 發言人向 TechCrunch 表示，目前沒有發現更廣泛暴露的證據，且通知客戶是出於謹慎考量，但要求全體客戶輪換金鑰的舉動，已反映出 AI 供應鏈對第三方平台憑證託管的高度依賴。
與此同時，DataDome 發現這波低頻 DDoS 攻擊高度分散，流量橫跨 16,402 個自主系統（ASN），前幾大來源 ASN 甚至包含 Cloudflare、DigitalOcean、Amazon 與 Google 等合法雲端或網路服務供應商。由於沒有單一 ASN 佔比超過 3%，傳統透過封鎖 IP 或 ASN 的手法難以有效止血。DataDome 指出，攻擊者混合隱私導向網路與大型雲端流量，讓惡意流量更容易藏進正常流量之中。
這種攻擊思維的演進，代價是社會對數位服務基礎信任的沉重動搖。當合法流量與惡意攻擊在統計上愈來愈接近，企業維運成本將快速升高，法規對於這類「低速滲透式攻擊」的究責邊界，也仍待更多案例釐清。
從暴力攻擊到偽裝攻擊：資安防線的新分水嶺
這場警訊揭示了 AI 時代權力高度集中的反噬。當大量 AI 思考過程、提示詞、模型呼叫與控制權被託付給少數觀測平臺與雲端服務商，這些平台便成為駭客眼中最誘人的數位獵場。金鑰輪換只是治標，真正的權力博弈在於：誰能掌握識別「模仿人類」與「真實人類」的最終解釋權。
DataDome 的分析也指出，攻擊者偽造 HTTP 標頭、cookies 與 TLS 指紋，試圖讓流量看起來像標準瀏覽器；但其 TLS 握手、瀏覽器識別訊號與工作階段行為仍出現不一致，最後被行為分析與伺服器端指紋辨識偵測。這意味著未來資安防線將不再只靠防火牆、IP 黑名單或靜態限速，而是必須導入更長時間軸的行為模型，觀察流量在分鐘與小時尺度上的協同行為。
結尾的餘韻在於，即便所有金鑰都完成輪換，若無法解決中心化託管的結構性脆弱，下一個 5 小時的靜默攻擊，或許就在下一個 9 秒鐘之後。
島嶼試金石：台灣如何在巨頭供應鏈中求生
對於積極推動 AI 產業化與數位轉型的台灣而言，Braintrust 事件與低頻 DDoS 攻擊是一次明確的震撼教育。台灣許多新創公司與企業服務高度仰賴外部 API、雲端模型、第三方觀測工具與跨境 SaaS 平台，這種「快速整合」架構雖能降低開發成本，卻也在供應商級別資安事故發生時，暴露出難以自主管控的風險。
目前明確的挑戰在於：台灣企業若只是防堵大規模洪流攻擊，卻缺乏針對 AI 憑證託管、API 金鑰輪換、第三方模型閘道監控與異常流量行為分析的制度設計，將很難應對這類低頻、分散、偽裝合法的攻擊模式。未來資安重點不只是「擋下流量」，而是建立能辨識 AI 代理人、合法使用者與惡意自動化工具差異的本土監測能力。
若不能建立 AI 閘道監測機制、憑證最小權限管理與異常流量辨識技術，台灣數位產業將在全球巨頭供應鏈的連鎖反應中，持續承受難以預測的資安外溢風險。
