香港2025年8月7日 /美通社/ — IBM 近日發佈的《2025年數據洩露成本報告》顯示，當前 AI 應用的推進速度遠快於其安全治理體系的建設。該報告首次針對 AI 系統的安全防護、治理機制及訪問控制展開研究，儘管遭遇 AI 相關安全漏洞的機構在調研樣本中佔比不高，一個既定事實是：AI 已成為高價值、低門檻的網絡攻擊目標。
本年度的調研結果揭示，許多企業為了加速AI 應用而繞過安全治理。缺乏監管的AI系統更易遭受攻擊，且造成的損失更為慘重。
IBM 安全和運行時產品副總裁 Suja Viswesan 指出：「數據表明 AI 應用與監管之間已存在斷層，網絡攻擊者正伺機而動。上述報告顯示，企業的AI 系統普遍缺乏基本的訪問控制，導致敏感數據暴露、模型易被篡改。隨著 AI 深度融入業務運營，其安全防護必須成為重中之重。不作為的代價不僅是經濟損失，更將損害用戶信任、透明度和控制力。」
報告同時揭示：在安全運營中廣泛採用 AI 與自動化技術的企業，其數據洩露損失平均減少 190 萬美元，且處理週期平均減少 80 天。
該報告由 Ponemon Institute 執行、IBM 贊助分析，數據來源於 2024 年 3 月至 2025年 2 月全球 600 家機構遭遇的數據洩露事件。該報告中關於 AI 安全漏洞、經濟損失及業務中斷的關鍵發現如下：
AI 時代的安全漏洞
數據洩露的經濟損失
數據洩露的長尾效應：運營中斷
根據 2025 年《數據洩露成本報告》，幾乎所有受訪企業在數據洩露後都遭遇了運營中斷。這種中斷嚴重拖累了恢復進度，在報告恢復情況的企業中，大多數平均耗時超 100 天。
然而，數據洩露的影響遠不止於漏洞控制階段：儘管比例同比有所下降，但近半數企業計劃因洩露事件提高商品或服務價格，其中近三分之一的企業漲價幅度達 15% 及以上。
關於《數據洩露成本報告》
《數據洩露成本報告》在過去 20 年里累計調研了近 6500 起數據洩露事件。自 2005 年首次發佈以來，數據洩露事件的本質已發生巨變：早期風險主要來自實體層面，如今，網絡攻擊已全面數字化且針對性更強，洩露事件的背後是一系列更複雜的惡意活動。
隨著企業AI 應用的加速，本年度《數據洩露成本報告》首次聚焦以下領域：AI 安全防護與治理機制現狀、AI 安全事件中的目標數據類型、AI 驅動型攻擊的關聯損失、影子 AI的泛濫程度及風險特徵。結合往期報告中的研究發現：
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