Cisco 最新發表的《持續防禦報告》調查全球 30 個市場逾 8,000 名網絡保安人員，發現 AI 正把攻防推向機器速度，但拖慢企業防禦的主因不在技術，而在部門協作、決策授權及數據存取等內部阻力，香港企業平均得分 59 分，低於全球的 64 分，只有 2% 躋身最高級別的「持續防禦者」，全球比率則為 8%。隨著 AI 代理進駐保安營運中心，企業能否放手讓機器處理威脅，取決於身份管治與數據整合是否到位。
港企防禦評分落後全球
Cisco 於 2026 年 4 月至 5 月以雙盲問卷形式進行調查，從防護覆蓋、應變速度及內部阻力 3 方面評分，並把內部阻力的比重加至 50%，調查顯示約 60% 參與調查的保安人員認為，近期事故中最需要改善的是組織問題而非技術限制。
報告以急速轉變的威脅環境為背景，指出全球 91% 企業（香港為 89%）在過去 12 個月曾遇上嚴重影響業務的保安事故，當中逾 3 分之 1 涉及 AI 相關攻擊，香港電腦保安事故協調中心的統計亦顯示，本港 2025 年錄得 15,877 宗網絡保安事故，按年增加 27%，創歷史新高。
先進 AI 模型大幅加快發掘軟件漏洞的速度，令企業修補漏洞的時間窗口急速收窄，Cisco 今年 6 月披露，公司借助先進模型在 8 個星期內掃描 18 億行程式碼，相當於其研究團隊 8 年的工作量。漏洞浮現的速度急升，報告卻發現全球只有 14% 企業能在新威脅出現時即時更新防護措施，約 60% 需時超過 1 天。
保安團隊卡在審批與數據孤島
報告核心發現顯示，保安團隊即使手握合適工具，跨部門權責不清、審批緩慢與數據分散仍會令應變停滯，而這些問題橫跨資訊科技、採購及管理層，保安部門無法單獨解決，全球只有 41% 企業的保安、網絡及資訊科技團隊能以單一團隊模式運作並共用工具，香港比率則為 46%。
數據存取同樣是拖慢應變的關卡，全球 40% 企業花在跨系統整合數據的時間多於追查威脅，39% 因數據無法觸及而錯過關鍵線索，香港相應比率為 34% 及 43%，港企團隊整合雖然略勝全球，卻有 44% 難以把保安指標轉化為管理層看得懂的業務影響（全球為 36%），突顯香港的瓶頸在於數據能否送到需要的人手上。數據分散亦令 AI 代理缺乏完整情境，自動化只會加快錯誤判斷。
AI 代理進駐保安營運中心
AI 已在防守端帶來可量度的成效，全球 87% 保安人員表示 AI 令威脅偵測速度提升最少 25%，逾 25% 指 AI 顯著減輕團隊營運負擔，企業部署卻相當審慎，沒有任何範疇有過半數企業大規模採用 AI，其中保安營運的調查工作採用率最低，偏偏這正是最能替分析師減壓的環節。98% 企業已在或計劃在保安營運中部署 AI 代理，真正廣泛部署的企業只有約 3 分之 1。
企業主要顧慮 AI 本身的風險而裹足不前，41% 擔心敏感數據經 AI 外洩，40% 憂慮 AI 系統失守，只有 54% 非常有信心在黑客入侵 AI 代理時能及時察覺並應對，80% 受訪者更預期代理式 AI 會讓攻擊者以更少人力發動更持久的攻擊。
「持續防禦者」的做法說明管治先行才是擴大應用的前提，這批企業有 65% 在保安營運中廣泛部署 AI 代理，其他企業只有 30%；86% 對 AI 代理及非人類身份實施一致管控，其他企業為 37%；25% 表示 AI 令偵測速度提升超過 1 倍，其他企業僅 7%，報告指出這批企業並非較不擔心風險，而是較早做好管控準備。
Cisco 澳洲及紐西蘭技術總監 Carl Solder 在報告中指出，網絡層多年前已因人手追不上封包層面的威脅而轉向機器速度，保安營運如今正走到同一轉捩點，領先企業不再把 AI 當作獨立的聊天機械人，而是把網絡架構視為保安系統的感應器與執行引擎。
身份管理須由員工伸延至機器
AI 代理大量進入企業系統，令非人類身份成為增長最快、也最少人看管的攻擊面，這類身份涵蓋 AI 代理、服務帳戶、API 密鑰及自動化程式，報告發現全球只有 41% 企業對這些身份實施全面一致的管控。Gartner 於 2026 年 2 月公布的網絡保安趨勢，把代理式 AI 的保安監督列為首項，指出身份及存取管理架構必須調整，以應付機器身份的登記、憑證自動化及授權需求。
業界研究同樣顯示管治落後於部署，SpyCloud 9 月的報告指出非人類身份已成為攻擊者入侵企業最常見途徑，95% 企業自認具備足夠可視度，實際有監察的卻只有 36%，加上 AI 代理能自行申請權限甚至衍生子代理，按季度人手覆核權限的做法已追不上身份增生的速度。
由預先授權到有限度自動化
Cisco 在報告網頁以模擬情境說明內部阻力的代價，AI 代理在事故開始 47 秒時偵測到財務部門工作站出現勒索軟件前兆，建議隔離主機，卻要停下等候人手批准，報告首項建議正是在事故前預先劃定決策權，清楚界定哪類主機可由 AI 自動隔離、哪類須由指定人員在限時內拍板。
報告其餘建議同樣強調技術與流程配合，企業應把保安數據整合成單一即時視圖，持續防禦者已有 98% 做到，全球平均只有 58%，應變手冊要在壓力下實戰演練，事故最初 10 分鐘的機械式步驟（例如收集證據及隔離端點），可交由設有權限邊界的自動化工具處理。
香港企業亦面對本地法規壓力，《保護關鍵基礎設施（電腦系統）條例》（Protection of Critical Infrastructures (Computer Systems) Ordinance）已於 2026 年 1 月 1 日生效，當局由年中起分階段指定能源、金融、醫療、電訊等 8 個界別的營運者，相關營運者須履行事故通報及應對責任，違規最高可被罰款 500 萬港元，權責清晰、數據統一及自動取證的能力，將直接影響企業能否在限期內完成通報。
防禦由定期檢查轉向持續強化
網絡保安正由定期掃描、人手覆核的模式，轉向由 AI 代理持續偵測、人員負責監督與決策的混合運作，多代理協作亦逐步取代內嵌於單一工具的 AI 助手，這些轉變均要求企業具備統一的數據層與清晰的授權鏈。
香港只有 2% 企業達到最高防禦級別，關鍵在於能否打破部門隔閡，讓數據流向需要的人，讓 AI 代理在清楚的權限範圍內行事，Cisco 資深副總裁兼保安、可觀察性及數據平台總經理 Sunil Potti 一語道破關鍵：「我們無法管治看不見的事物，亦無法信任不能管治的事物。」企業先做到看得見、管得住，才能放心擴大 AI 防禦的規模。
來源：Cisco
