商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導
人工智慧（AI）應用日益普及，其中「模型語境協定」（Model Context Protocol, MCP）已成為連結大型語言模型與企業內部資料庫的關鍵管道。然而，這項便利的技術卻面臨來自後量子時代的嚴峻資安挑戰，專家呼籲企業應加速部署後量子加密技術，以應對潛在的「先收穫後解密」威脅。
據《Security Boulevard》報導，MCP伺服器設定與連接資料庫的過程異常簡便，使得AI代理程式可能未經嚴格安全審查便能存取關鍵資料，形成類似「影子IT」（Shadow IT）的資安盲點。若攻擊者成功入侵任一與公眾文件連結的MCP伺服器，便能以此為立足點，向AI代理程式植入惡意技能，進而竊取其他伺服器中的機敏資訊。這凸顯了代理程式供應鏈中「最弱一環」的資安風險。
當前多數資安系統仍仰賴RSA或橢圓曲線密碼學（ECC）進行加密，但這些演算法對量子電腦而言存在根本性弱點。具備足夠運算能力的量子電腦若執行秀爾演算法（Shor’s algorithm），能在數秒內破解RSA或ECC加密。駭客已採行「先收穫後解密」（Harvest Now, Decrypt Later, HNDL）策略，大量蒐集加密的MCP通訊數據，靜待未來量子硬體成熟後再行解密。儘管AES-256演算法本身被認為具有量子抵抗性，但用於交換金鑰的RSA和ECC卻非如此，且HNDL威脅是自動化且無差別的，正歸檔各規模企業的網路流量。
為應對此威脅，資安專家強調需採行「零信任模式」（zero-trust model）來管理AI代理程式與伺服器間的連線。此外，建議導入「混合式方法」，將傳統加密與國家標準及技術研究所（NIST）的後量子密碼學標準（如ML-KEM）結合，即便傳統加密失效，具量子抵抗性的部分仍能提供防護。建構具備「密碼學敏捷性」（Cryptographic Agility）的基礎設施也至關重要，以便透過軟體更新迅速替換新的安全標準。現代格點密碼演算法（ML-KEM）已被證明效率極高，與傳統方法相比運算負擔僅略微增加。
