Darktrace 調查顯示，超過 80% 的職業體育組織在過去 12 個月內經歷過網路安全事件，AI 的普及加劇了網路安全的重要性

2026年6月12日

<<新聞稿>>

Darktrace Japan K.K.

Darktrace 針對體育領域的最新調查顯示，超過 57% 的職業體育組織在過去 12 個月內經歷過多次網路安全事件。

隨著 AI 在體育場館營運、票務銷售、球迷互動和業務管理等關鍵領域的採用加速，72% 的人認為未來 12 個月網路安全風險將會增加。

35% 的職業體育組織正在實施或計劃在未來 12 個月內在體育場館營運中採用 AI 技術。

Darktrace 在體育行業的客戶收到的網路釣魚郵件比其他行業的客戶多近 20%。

AI 網路安全領域的全球領導者 Darktrace（LSE：DARK）今日公佈了新的研究結果，顯示 84% 的職業體育組織在過去 12 個月內經歷過網路安全事件，其中超過一半（57%）經歷了多次事件。

隨著 2026 年 FIFA 世界盃吸引全球目光，Darktrace 的新報告《全球體育中的網路安全：威脅、信號及對數位化產業的策略影響》揭示了 AI 如何重塑職業體育的風險格局。攻擊者正利用 AI 製作更具說服力的網路釣魚郵件，將誘餌量身定制給特定的球隊、場館、贊助商、高管和賽事，並在複雜的數位環境中更快地移動。同時，體育組織也將 AI 應用於自身營運，為安全團隊帶來新的盲點。

Darktrace 的研究發現，83% 的職業體育領域網路安全專業人士表示，在過去 12 個月內，他們目睹了針對其組織的網路攻擊中使用了 AI，72% 的人認為 AI 將在未來一年增加網路風險。AI 驅動的網路風險在職業體育中尤為顯著，因為現場賽事、高價值數據、公眾關注、固定賽程以及廣泛的合作夥伴和供應商網絡匯集在一起，為攻擊者提供了最大的關注度、利潤和潛在影響。研究表明，在過去 12 個月內，職業體育組織的平均網路安全事件成本為 169,000 美元。然而，實際損害遠不止於此：57% 的組織報告經歷了多次攻擊，43% 的組織報告在一年內發生了六到十次事件。對於這些組織中的每一個，累積的年成本可能高達 170 萬美元。

更廣泛的影響不僅限於財務損失。在體育產業中，高管帳戶被盜用、球迷通訊被偽造、票務系統中斷以及運動員數據洩露，都可能對公眾造成嚴重且直接的傷害，並帶來財務和聲譽損失。

隨著 AI 採用的加速，安全擔憂日益加劇

在職業體育組織中，AI 的應用正迅速從後勤部門擴展到賽場。

Darktrace 調查的 सुरक्षा 專業人士表示，如果體育場館營運受到網路攻擊侵害，將會受到最大影響（34%）。同時，超過三分之一（35%）的受訪者表示，他們已經在該領域實施了 AI 或計劃在未來 12 個月內實施，這為一個不容失敗的領域帶來了新的風險。

其他營運領域也出現了類似的模式。三分之一的受訪者正在使用或計劃使用 AI 進行票務營運和球迷互動，而 32% 的受訪者報告使用 AI 進行市場行銷和內容生成。然而，同時也有許多受訪者對將 AI 整合到這些關鍵系統表示擔憂。近一半的 सुरक्षा 專業人士提到了 AI 開發和部署過程中產生的風險（47%）以及 AI 提示和攻擊帶來的風險（47%），35% 的人指出影子 AI 是一個擔憂點。

隨著職業體育組織越來越多地將 AI 用於關鍵營運，安全團隊需要了解 AI 工具可以訪問哪些內容、它們可以執行哪些操作以及它們如何與敏感系統和數據互動，同時還要確保 AI 基礎設施本身不會成為目標或被濫用。

網路釣魚和身份識別構成高風險

Darktrace 的遙測數據表明，電子郵件和身份識別是該領域的主要攻擊途徑。研究強調，職業體育組織特別容易受到電子郵件網路釣魚攻擊，Darktrace 在體育行業的客戶收到的網路釣魚郵件比其他行業的客戶多近 20%。在 2025 年 10 月至 2026 年 3 月的六個月期間，Darktrace / EMAIL™ 檢測到超過 116,000 封針對體育行業的網路釣魚郵件。其中，21% 的目標是 VIP，38% 是魚叉式網路釣魚，84% 通過了 DMARC 驗證，37% 包含新穎的社交工程特徵。

Darktrace 安全與 AI 策略副總裁 Nathaniel Jones 表示：「職業體育是一個時間壓力極大的環境。可疑的登錄、異常的數據移動或意外的 AI 代理操作——這些單獨來看可能都是小事件，但在賽事期間，它們可能會迅速升級為重大的營運問題。職業體育組織今天減輕內部和外部風險最有效的方法是採取基於行為的安全方法。這意味著要擺脫規則和簽名，轉而關注理解環境中人類和 AI 的行為。」

採取行動以應對不斷變化的風險

隨著體育產業面臨新階段的風險，基於行為的方法對於確保組織和賽事的安全變得越來越重要。安全團隊需要了解對體育最重要的環境中的「正常」狀態：人員、身份、電子郵件、體育場館系統、供應商和 AI 工具。對行為的這種理解有助於檢測旨在融入正常活動的威脅，識別來自外部攻擊者、受損帳戶或超出預期角色的 AI 代理的風險。

使用基於行為的 AI 方法，A