微軟本週發布《2026年度數位防禦報告》，統計期間為2025年7月到2026年6月。報告給出的整體判斷是：在AI被用於網路攻防的早期階段，率先嘗到甜頭的是攻擊方。
最醒目的數字是時間差。報告指出，漏洞在野外被發現到被武器化的中位時間，已經「遠低於24小時」；但企業修補一個暴露在外部網路的重大漏洞，通常需要30到60天。微軟解釋，正式環境系統在改動程式碼之前，必須完成完整的單元測試與整合測試，這道流程AI也省不掉。
攻擊方用AI做了什麼
報告把AI在攻擊鏈上的作用拆得比較細：找漏洞、寫客製化惡意軟體，以及入侵之後的資料外洩、搜尋金鑰、橫向移動。後面這幾個步驟，過去以天計算，現在可以壓縮到分鐘等級。
國家級攻擊者也已經把AI用進實際行動。依報告的分類，中國相關組織主要用來檢索漏洞、取得攻擊手法；俄羅斯相關組織用AI生成工具程式碼；北韓相關組織用在偽造身分、社交工程、撰寫惡意軟體與供應鏈攻擊上；伊朗相關組織也持續導入。
入侵管道也在改變。網路釣魚信件作為初始入侵手段的占比，從前一年的7%升到23%；利用對外應用程式漏洞的占比也從15%升到24%。CVE數量同樣在成長：2026年上半年發布近4萬個，微軟預估全年約7萬2000個，據報導約為2025年的兩倍。
全自動攻擊，已經有實際案例
報告引用了兩類案例。一類在受控環境中：Anthropic的Mythos Preview與OpenAI的GPT-5.5，在模擬企業網路中各自連續執行32個攻擊步驟，在沒有人工指揮的情況下拿下整個網域。另一類在真實世界中：資安公司Sysdig今年7月記錄的JADEPUFFER，被視為第一起有據可查的全自動勒索案例，由AI編排的系統自行挑選目標、發出勒索信、管理整個勒贖流程。微軟表示，之後又觀察到少量具有類似特徵的入侵事件。
報告同時提到，開放權重模型在攻擊編排能力上，落後閉源模型約7個月。
不過微軟沒有把話說滿。報告寫道，在它觀察到的多數行動中，選擇目標、做決策、執行最複雜的入侵，仍然靠人力：
"Target selection, operational decision-making, and execution of the most complex intrusions remain manually driven in the majority of campaigns we observe."
（在我們觀察到的大多數攻擊行動中，目標選擇、行動決策和最複雜入侵的執行，仍由人工主導。）
橫向比較：英國金融監管機構給出相同結論
幾乎在同一時間，英國金融行為監管局（FCA）發布了對金融機構使用前沿AI模型的審查結果，結論與微軟相近：具備網路攻擊能力的前沿模型，讓漏洞被發現的速度超過修補團隊能處理的速度，修補環節成了瓶頸，傳統的漏洞優先順序排序方法也受到挑戰。
一家是全球最大的軟體廠商之一，一家是金融監管機構，資料來源不同，卻指向同一個缺口：發現變快了，修補卻沒有變快。微軟給出的建議也落在身分與權限管理上：報告指出78%的關鍵基礎設施攻擊依賴濫用雲端身分，因此把抗釣魚的多因素驗證與通行密鑰列為基本要求，並建議把AI代理的權限當作人類帳號的憑證來管理。
報告沒有給出的是，修補週期究竟能壓縮到多短。30到60天這個區間來自企業實務；AI寫修補程式的速度正在加快，但測試與上線流程能不能跟上，微軟並未給出預測。
參考來源：微軟《2026年度數位防禦報告》、Help Net Security、CocoLoop、BleepingComputer、Tech Times；英國FCA前沿AI審查摘要。各項比例以微軟報告統計期間為準。