量子運算與 AI 正改變資安風險！深入了解「先竊取、後解密」（HNDL）攻擊原理、後量子密碼學（PQC）及企業防護策略，掌握敏感資料、軟體智慧財產與授權安全的保護方向。

當人工智慧（AI）與量子運算快速發展，企業面臨的資安風險也正悄悄改變。過去，企業只要透過加密技術保護敏感資料，就能有效降低資料外洩風險。然而，面對新興科技帶來的威脅，現有的防護機制還能維持多久？

什麼是「先竊取、後解密」攻擊？

「先竊取、後解密」（Harvest Now, Decrypt Later，HNDL）是一種具有長期威脅性的攻擊方式。駭客會先蒐集並儲存目前無法破解的加密資料，等待未來量子電腦具備足夠的運算能力後，再嘗試解密，取得其中的敏感資訊。

這代表，即使企業今天的加密機制仍然有效，遭竊的資料仍可能在數年後面臨風險。尤其是金融紀錄、醫療資訊、企業機密及智慧財產等需要長期保密的資料，更可能成為攻擊目標。

根據 Thales 2026 年量子與 AI 威脅報告，61% 的受訪者將 HNDL 列為最主要的量子運算相關風險。這顯示，量子威脅已不只是未來的技術議題，而是企業現在就需要開始規劃的資安挑戰。

AI 與量子運算，為何讓資安挑戰更加複雜？

AI 能加速資料分析、自動化工作流程，也可能被用於提升攻擊效率；量子運算則可能削弱現有部分加密演算法的安全性。兩者發展的時間軸雖然不同，卻共同指向企業最重要的資產：資料。

企業若無法掌握敏感資料的儲存位置、存取權限及加密方式，就很難全面評估風險。當資料分散在雲端、內部系統與各種 AI 服務中，安全管理的複雜度也會隨之提高。

企業現在可以採取哪些行動？

面對這些威脅，企業不必等到量子電腦真正具備破解能力才開始準備。建議優先採取三項措施：

˙盤點敏感資料： 確認重要資料的存放位置、保密期限及潛在風險，優先保護需要長期保密的資訊。

˙評估後量子密碼技術（PQC）： 了解現有加密機制的限制，逐步規劃導入可抵禦量子運算攻擊的演算法。

˙強化金鑰與存取管理： 建立完善的金鑰管理、身分驗證及存取控制機制，降低未經授權存取資料的風險。

結語：從現在開始，建立長期安全防線

量子運算與 AI 帶來新的發展機會，也讓企業必須重新思考資料保護策略。除了強化加密技術，更應建立持續評估風險、管理存取權限及更新安全機制的能力。

真正有效的資安策略，不只是防範今天的攻擊，更是讓企業有能力面對未來的威脅。

參考來源: https://cpl.thalesgroup.com/blog/encryption/harvest-now-decrypt-later-quantum-ai-threat

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