麥肯錫AI平台2小時被攻破!資安公司披露驚人漏洞:常見「SQL注入」是如何駭進的?
麥肯錫AI平台2小時被攻破!資安公司披露驚人漏洞:常見「SQL注入」是如何駭進的?

資安新創CodeWall近日披露,他們開發的一個自主AI攻擊程式,只花約兩小時就成功入侵知名顧問公司麥肯錫的內部生成式AI平台Lilli,令AI技術的安全性,再度受到外界審視。

累積上百年研究與客戶資料,麥肯錫AI平台「Lilli」遭駭進!

麥肯錫在2023年打造了AI平台Lilli,這個平台集結了麥肯錫累積上百年的研究、報告與客戶資料,能夠幫助顧問快速完成市場研究與產業分析,大幅提升工作效率。這個平台至今獲得麥肯錫超過70%的員工使用,每月處理逾50萬次的查詢。

然而對麥肯錫如此關鍵的AI平台,卻在短短時間被攻破。尤其麥肯錫近年積極擁抱AI技術,執行長鮑伯.史特恩菲爾斯(Bob Sternfels)聲稱今年已打造2.5萬個AI代理支援4萬名員工,AI相關顧問業務已占收入的40%。

值得一提的是,CodeWall透露,他們並非一開始就選定要攻擊麥肯錫的AI平台,之所以對Lilli展開攻勢是AI代理自己評估決定的。

McKinsey & Company
麥肯錫執行長透露,他們今年已為員工打造2.5萬個AI代理服務,AI技術已經深入這間顧問公司的營運。
圖/ McKinsey & Company

AI代理用「SQL注入」常見攻擊手法,漏洞在哪?

CodeWall提到,這次試驗核心的AI代理不需要人工逐步操作,能自行執行完整的攻擊流程,包括尋找目標、分析系統、發現漏洞並利用漏洞入侵。該AI先在網路上搜尋可能的目標,並發現麥肯錫公開的一份技術文件,其中列出了200多個API端點。

在分析後,AI發現其中22個端點不需要任何身份驗證即可存取。這個漏洞的根源在於,系統JSON欄位名稱直接串接到SQL查詢中,而沒有做參數化處理,使攻擊者可以把SQL指令藏在欄位名稱裡,進而取得資料庫權限。

而AI代理攻破系統則是利用相當常見的網路漏洞SQL注入。這種漏洞的原理是在字串中挾帶SQL指令,使資料庫錯誤地執行攻擊者的指令。雖然這類漏洞早在二十多年前就已廣為人知,但若系統缺乏嚴格的輸入驗證,仍可能被利用。

透過這個漏洞,AI代理能夠直接與資料庫互動,逐步推測資料表結構並擴大權限。最終它成功取得生產資料庫(production database)的完整讀寫權限,等於掌握整個AI平台背後的核心資料。

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根據CodeWall的說法,系統中包含約4650萬筆員工聊天紀錄、72.8萬份文件以及5.7萬個帳號資料,內容涉及策略討論、併購計畫與客戶專案等敏感資訊。

此外,CodeWall聲稱,該漏洞理論上還能讓攻擊者修改AI的系統提示,也就是控制聊天機器人行為的核心指令。如果遭到惡意利用,攻擊者可能改變AI的回答內容,甚至讓它暗中洩露資料。

麥肯錫:已完成修復,沒有客戶資料外洩

CodeWall在發現漏洞後,也旋即向麥肯錫通報問題。目前麥肯錫已經修復相關問題。麥肯錫在公告中表示,在收到資安人員通報的Lilli安全漏洞後,他們迅速確認問題,並在幾個小時內完成修復。

同時麥肯錫強調,調查沒有發現研究人員或其他未經授權的第三方人士透過這個漏洞存取了客戶資料或機密資訊,保護客戶資料一直是他們的優先任務。

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AI能自動化展開駭客行動,將成新資安風險

在突顯AI平台的資安問題以外,CodeWall表示這起事件真正的意義在於:AI正開始被用來自動化駭客行動。

CodeWall指出,AI代理之所以能找出麥肯錫運行Lilli兩年都沒能發現的問題,在於AI不會依循既定的檢查清單一一確認問題,而是能像個高超的駭客,不斷透過各個方式挖掘漏洞、升級攻擊,而且極為快速。

對企業而言,這意味著AI不僅是提升效率的工具,也可能成為新的資安風險來源。隨著企業越來越依賴生成式AI處理策略文件、客戶資料與內部知識庫,如何在導入AI的同時確保安全,將成為下一個關鍵課題。

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資料來源:CodeWallThe RegisterFinancial Times

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 陳建鈞

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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