AI瀏覽器爆資安漏洞!Perplexity Comet擋不住「隱形字」提示攻擊,ChatGPT Atlas也中招?
AI瀏覽器爆資安漏洞!Perplexity Comet擋不住「隱形字」提示攻擊,ChatGPT Atlas也中招?

重點一:Brave 揭露 Perplexity 的 Comet 存在「截圖隱性文字」的間接提示注入漏洞(Indirect Prompt Injection)。攻擊者可藉由 OCR 抽取「看不見的文字」,並指使瀏覽器工具執行惡意操作。

重點二:Fellou 雖對隱性指令有部分抵抗力,但在「僅導覽至網站」的情境下,仍將頁面文字作為可信輸入送入 LLM,導致行為可能被網站文本接管。

重點三:Brave 主張,當前的代理式瀏覽普遍失守「信任邊界」,同源政策失效風險升高;並倡議將代理式瀏覽與一般瀏覽隔離,且需由用戶明確觸發。

主打用戶隱私的瀏覽器開發商 Brave 在最新研究中指出,AI 驅動的代理式瀏覽正面臨系統性安全挑戰。其中,Perplexity 的 Comet 被發現存在「截圖隱性文字」的間接提示注入(Indirect Prompt Injection)漏洞。

Brave 指出, 攻擊者可在網頁或圖片中以人眼不易辨識的文字(例如淡藍字搭配黃色背景)植入惡意指令。當使用者以 Comet 功能截圖並提問時,文字辨識(可能透過 OCR,光學文字辨識)會將這些不可見文字抽取,並與使用者問題一併送入大型語言模型(LLM)

而模型可能將惡意內容視為「可信命令」,進而調用瀏覽器工具執行跨域操作,例如觸及已登入的金融或個資服務。

Brave 強調,這類攻擊無需使用者同意額外摘要或授權,就能在「看似安全」的互動中被觸發,風險相當高。

Fellou導覽即被注入:可見文本被視為可信輸入

Brave 也測試另一款 AI 瀏覽器 Fellou,發現其對「隱性指令」有一定抵抗力,但架構上仍將「可見的網頁內容」視為可信輸入。只要使用者要求導覽至某網站,瀏覽器就會把該網站文字與使用者查詢一併送入 LLM。此設計導致網頁文本能覆蓋或改寫原本的使用者意圖,等於提供攻擊者在公開頁面上直接「下命令」的管道。

Brave 披露兩案的通報時間線如下:

  1. Fellou 的問題於 2025 年 8 月 20 日回報,並於 2025 年 10 月 21 日公開細節。
  2. Comet 的截圖注入漏洞於 2025 年 10 月 1 日發現並回報,並於 10 月 21 日公開。

Brave 表示,相關廠商均已被負責通報,並期盼盡速修補。

ChatGPT Atlas 遭指安全防護不足

另一個 Brave 尚未深入檢驗的 AI 瀏覽器,是 OpenAI 昨日首發的 ChatGPT Atlas。

針對 AI 瀏覽器的資安漏洞問題,OpenAI 資安長 Dane Stuckey 於 X 坦承,Atlas 仍未完全解決惡意提示注入(Prompt Injection)的前沿安全問題,直言「攻擊者可能在網站、電子郵件或其他來源植入惡意指令,誘使代理偏離任務、甚至擷取並外洩私人資料」。

Stuckey 強調,現行策略是以「重疊護欄」(overlapping guardrails)、紅隊測試與偵測阻擋機制,並結合新式模型訓練以獎勵模型忽略惡意指令。但他也坦承,「對手將投入大量資源讓代理中招」,因此短期內無法宣稱問題已被根治。

Stuckey 表示:「正如 21 世紀初的電腦病毒一樣,我們認為每個人都應該了解負責任的使用方式,包括思考如何防範即時注入攻擊,這樣我們才能學會安全地利用這項技術。」

知名網頁開發者 Simon Willison 則直言,當前的 AI 瀏覽器在應用安全上「99% 不及格」——只要存在路徑,動機強的對手終會找到。

Willison 指出兩個結構性風險:其一,AI 不像人類同事,出了事沒有社會責任可追究,因此把「登入瀏覽器的操作權」交給代理必須格外謹慎;其二,把「何時用登入模式、哪些網站值得信任」的判斷丟給一般使用者,是不公平且容易出錯的設計。

他甚至在 GitHub 和網銀的實測中表示,根本未見所宣稱的「監看模式」啟動,對其實際防護效果抱持保留。

信任邊界崩解:Brave 倡議隔離代理式瀏覽並明確觸發

Brave 指出,當 AI 助理能代替用戶行動、且將「網頁內容」與「使用者指令」一併拼入提示時,傳統網路安全假設會失效。同源政策(Same-Origin Policy)無法約束 AI 助理的跨域行為,因為助理是以「用戶已認證身分」執行。於是網站上的自然語句甚至社群留言,都可能化為跨站指令,進入銀行、醫療、企業內網、電郵與雲端儲存等敏感領域。

Brave 認為,在缺乏對「可信輸入」與「不可信內容」嚴格分隔的前提下,整體代理式瀏覽皆屬高風險。短期建議是將代理式瀏覽與一般瀏覽隔離,且只有在使用者「明確」啟動時,才允許其開站、讀信等動作;中長期則由研究與資安團隊探索更具體且類別化的安全改進。

延伸閱讀:實測|OpenAI推出AI瀏覽器Atlas,比Comet、Dia更好用嗎?怎麼用?缺點是什麼?
AI瀏覽器Comet開放免費下載!Comet教學:6大好用功能+小技巧,快學起來

資料來源:BraveSimon WillisonOpenAI CISO

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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