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AI 的快速發展在帶來便利的同時，也潛藏著巨大的資安風險。最新研究指出，利用開源大型語言模型 (LLM) 訓練出的 AI 惡意軟體，竟然能成功繞過微軟防毒軟體 Microsoft Defender，成功率高達 8%。這項發現不僅令人震驚，更凸顯了現有防禦機制的脆弱性，以及面對 AI 驅動威脅時的迫切挑戰。

AI 惡意軟體繞過防毒軟體的原理與重要性

AI 惡意軟體如何繞過防毒軟體？
傳統防毒軟體主要依靠簽名識別，即比對已知病毒的特徵碼。而 AI 惡意軟體則能利用生成對抗網路 (GAN) 或其他技術，不斷自我變形，產生新的、未被記錄的變種，從而逃避偵測。此外，AI 也能分析防毒軟體的行為模式，進而設計出針對性的繞過方法。

為何 8% 的成功率如此重要？
即使只有 8% 的成功率，也足以引起高度重視。這代表 AI 惡意軟體已經具備了突破現有防線的能力，而且隨著 AI 技術的進步，這個數字只會越來越高。對於網路犯罪份子而言，這無疑是一個極具吸引力的新工具，可能導致更大規模、更難以防禦的網路攻擊。

繞過微軟防毒軟體的影響是什麼？
Microsoft Defender 是全球使用最廣泛的防毒軟體之一。如果 AI 能夠繞過它，意味著大量使用者將暴露於風險之中。這不僅會造成個人資料洩露、財產損失，還可能對關鍵基礎設施造成嚴重威脅。

其他延伸主題

Qwen 2.5 模型的特殊性
Outflank 研究團隊發現，Qwen 2.5 模型在繞過防毒軟體方面的表現明顯優於其他類似模型，例如 Anthropic AI 和 DeepSeek。這可能與 Qwen 2.5 的架構、訓練數據或演算法有關，需要進一步研究。

強化學習的潛在威脅
研究人員指出，強化學習的應用可能使 AI 惡意軟體更加高效。通過不斷試錯和學習，AI 能夠自動調整攻擊策略，提高繞過防禦的成功率。

相關實例

Outflank 的研究過程
Outflank 專家團隊耗時三個月，花費約 1,500 美元，成功訓練出能繞過 Microsoft Defender 的 AI 模型。這表明，即使是小型團隊，也能利用現有資源開發出具有高度威脅性的 AI 惡意軟體。

優勢和劣勢的影響分析

AI 在資安防禦中的優勢
AI 不僅能被用於攻擊，也能用於防禦。AI 可以分析大量的安全數據，快速識別潛在的威脅，並自動採取應對措施。此外，AI 還能學習新的攻擊模式，不斷提升防禦能力。

AI 在資安防禦中的劣勢
AI 的訓練需要大量的數據和計算資源，這使得小型企業或個人難以有效利用 AI 進行安全防護。此外，AI 也可能被駭客利用，例如通過投毒攻擊來干擾 AI 的判斷。

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