亞太及日本區資安長 Jayant Dave 說明：「孤立的安全解決方案為組織帶來安全與營運上的挑戰，採用混合環境已是不可避免的趨勢，而網路犯罪分子迅速採用 AI 技術，更進一步重塑威脅局勢。無論是組織或個人，亟需運用 AI 這項同時具攻擊力與防禦力的技術，因應錯綜複雜的資安威脅。資安團隊更必須將 AI 融入防禦策略，跟上攻擊者的腳步。Check Point 將持續透過 AI 驅動與雲端交付的解決方案，幫助組織打造具備 AI 認知（AI-aware）的網路安全架構。」
儘管 AI 正在重塑各行各業，同時也帶來風險，特別是在數位世界中模糊了真實與虛假間的界線。Check Point 最新發布的《AI 安全報告》揭示信任流失最為明顯的四大核心領域：
以 AI 強化的冒充與社交工程攻擊：攻擊者利用 AI 生成真實且即時的釣魚電子郵件、語音偽造和深偽影片。
LLM 資料中毒與虛假訊息：攻擊者操控 AI 訓練資料，扭曲產出結果。
利用 AI 建立惡意軟體與挖掘資料：網路犯罪份子利用 AI 設計優化惡意軟體，自動化 DDoS 攻擊，精細化盜取的憑證。
AI 模型的武器化與劫持：從被盜用的 LLM 帳戶到量身訂制的暗黑 LLM（如 FraudGPT 和 WormGPT），攻擊者突破安全防線，將 AI 商業化並作為暗網上駭客與詐騙的工具。
Check Point Research 發布《威脅情資報告》統計
根據 Check Point Research 發布的《威脅情資報告》統計，過去六個月（2024 年 10 月至 2025 年 4 月），台灣的組織每週平均遭受 4,182 次攻擊，與全球每個組織平均 1,917 次攻擊相比，台灣面臨的威脅更為嚴重。此外，在過去 30 天內，台灣 87% 的惡意檔案是透過電子郵件傳送。《AI 安全報告》也指出，每月至少有 51% 的企業網路使用 AI 服務。然而，在企業裝置使用生成式 AI 服務的過程中，每 80 個提示中就有 1 個（1.25%）具有洩漏敏感資料的高度風險，且有 7.5% 的提示含有潛在敏感資訊。
為應對不斷變化的資安挑戰，組織應採取 AI 認知的網路安全架構，包括：
AI 輔助的威脅檢測與獵捕：利用 AI 偵測生成式威脅與跡象，如合成的釣魚內容和深偽影片。
強化身份驗證：超越傳統方法，實施多重身份驗證，並充分考量以 AI 驅動的冒充行為，無論文字、語音或影像，皆須具備「對數位身份的信任已不再能理所當然」的認知。
