近年台灣遭受的網路攻擊快速升高，僅 2024 年就超過 50 億次惡意攻擊流量被偵測，政府單位與大型企業更是攻擊者的主要目標。面對此情勢，AI 資安（AI Security） 成為企業提升防禦能力的核心策略。AI 透過即時偵測異常、預防攻擊、保護 AI 模型本身，協助企業在威脅爆發前就能及早反應。
AI 資安指的是運用人工智慧技術來偵測、預防、阻擋惡意行為，同時確保 AI 模型不被攻擊者操控或破壞。它的核心可分為兩大方向。
AI 資安的兩大核心範疇
以 AI 強化資安防禦能力
企業可透過 AI 自動化威脅偵測、事件回應與異常分析，大幅縮短處理時間並降低人為錯漏。
機器學習模型能即時分析龐大的網路資料，例如流量模式、登入行為、使用者操作等，只要偵測到偏離正常基準的行為，就能立刻發出警示並觸發防禦機制。
透過這些能力，企業能更快發現潛伏攻擊者，並在威脅擴散前阻止風險。
保護 AI 系統本身免於遭受攻擊
隨著 AI 被大量應用於金融、電商、醫療、政府和公共基礎設施，攻擊者也開始以 AI 模型本身為目標。
常見威脅包括：
- 對抗式攻擊（Adversarial Attack）：故意輸入刻意設計的訊號，誘導 AI 做出錯誤判斷，例如讓影像辨識系統錯判。
- 資料汙染（Data Poisoning）：入侵或操控 AI 訓練資料，使模型產生偏差或無法可信運作。
保護 AI 模型能避免錯誤決策、維持系統可靠性，並確保企業在使用 AI 時能維持消費者與使用者的信任。
AI 資安 vs. 傳統資安
傳統資安（Cybersecurity）主要著重於保護數位系統免受各類網路威脅。而 AI 資安（AI Security） 則指向前面提到的兩個特定概念：
- 利用 AI 偵測並回應安全威脅。
- 保護 AI 特定流程。
聚焦於 AI 特定流程的保護，若沒有額外安全措施，這些 AI 模型很容易遭到惡意攻擊。這些攻擊包含針對機器學習演算法的攻擊、生成式 AI 的提示注入攻擊（prompt injection）、以及汙染模型訓練資料的資料投毒（data poisoning）。以下我們先說明這些 AI 資安風險：
對抗式攻擊（Adversarial attacks）：以惡意設計的輸入欺騙機器學習模型，使其產生錯誤或危險的輸出。
提示注入攻擊（Prompt injection attempts）：透過操控生成式 AI 的指令或提示，誘導系統生成未預期或不安全的內容。
資料投毒（Data poisoning）：蓄意篡改訓練資料，讓 AI 模型學習錯誤資訊，導致效能下降或做出不準確的預測。
雖然傳統資安措施——如網路安全、雲端身分管理——仍然十分關鍵，但 AI 資安提供了額外且更專門的一層防護。AI 的生命週期需要專屬的保護，以確保產出不被破壞，也意味著你必須保護模型的訓練、部署與持續監控過程。
隨著 AI 能力提升，其攻擊面與潛在安全問題也同步擴張。因此，我們將需要更多 AI 資安專業來確保 AI 系統的安全並保護敏感資訊。
為什麼 AI 的安全性如此重要？
AI 系統已經成為日常服務的核心，從 AI 助理、聊天機器人到金融與醫療中的高階分析。高普及率也使它們成為惡意攻擊者的主要目標，意圖竊取資料、干擾服務或破壞品牌聲譽。為防止此情況，AI 開發者正持續努力保護 AI 系統，維持消費者信任。
我們都看過全球性的資料外洩新聞，客戶資訊——例如地址、護照號碼或駕照資訊——被駭客竊取、勒索甚至公開。雖然這些攻擊不一定直接針對 AI，但它們顯示即便擁有多層安全措施的企業，也可能遭受複雜攻擊者的侵害。
科技進步是一把雙面刃：AI 系統的能力提升，同時也使威脅者更擅長利用漏洞攻擊系統，特別是依賴雲端環境的 AI 流程。例如，想像一個澳洲大型銀行或國家級醫療資料庫中的 AI 應用遭受定向攻擊。如果 AI 系統或雲端安全被突破，後果將更加嚴重。
當你同時著重於「使用 AI 強化資安」（更快的威脅偵測、更聰明的防禦）與「保護 AI 系統本身」（阻止對抗式攻擊、保障資料安全），你便能確保服務順利運作、保護客戶資料，並維持對 AI 服務的信任。
此外，還有法規遵循的問題。隨著各國政府推出資料治理法規來管控 AI，AI 資安將在防止惡意行為者造成危害方面扮演日益重要且強制性的角色。
核心原則是：透過有效的安全措施，確保 AI 成為對社會有益的力量。
AI 資安的好處是什麼？
AI 資安的首要好處，就是能保護你的產品，以及使用產品的客戶。
可以這樣理解：保護你的 AI 系統有助維護資料的完整性與模型輸出的準確性。如果攻擊者成功篡改你餵給 AI 的資料，你的結果可能會變得偏差或不可靠。 透過防禦對抗式攻擊與資料投毒，你能確保模型持續輸出可信的結果。
強大的 AI 資安也能讓你更快速偵測與回應威脅。監控工具能發現異常行為或新型攻擊手法，讓你在問題擴大前就採取行動。
除了技術上的好處，還有消費者信任的議題。當使用者看到你重視負責任的 AI 使用與資料保護，他們會更願意分享資訊並放心使用你的 AI 服務。
而 AI 技術、產品與服務往往依賴使用者提供的資料，因此顧客的信任與參與至關重要。這使你能利用資料持續改善產品、提升個人化體驗，形成良性循環。
當然，在醫療或金融等高度監管的產業，資料保護更是重中之重。
總而言之，你需要在發展 AI 能力的同時，建立完善的安全實踐。透過兩者並進，你能自信地擴展業務，同時將風險降到最低。不辜負客戶信任，也能符合資料治理相關法規。換句話說，良好的安全防護讓你能在創新時安心減少風險。
AI 資安如何運作？
你可以把 AI 資安想像成保護你家與其中貴重科技設備的多層安全系統。以下是四個關鍵層級：
威脅偵測與異常評分
就像一隻熟悉家中訪客的看門犬，AI 會「學習」你的環境中什麼是正常行為。任何可疑或異常活動——例如網路流量突然飆升、不尋常的登入行為——都會被標記以便深入檢查。
自動化回應
當看門犬察覺危險時，它不只會吠叫，還會自動鎖門並即刻提醒家人。AI 也是如此：自動化工具能關閉可疑帳號、隔離受感染的系統，或即時通知安全團隊，以防小問題演變成重大攻擊。
保護 AI Pipeline
想像一個工廠的生產線，你必須確保原料乾淨、不被汙染。在 AI 中，「原料」是訓練資料，而「生產線」就是模型的建置與部署流程。
每一步——從資料收集到 API 設定——都需要檢查，例如確保資料未被竄改（避免資料投毒），並限制只有授權人員才能存取模型。
定期稽核與更新
就像你會讓車子定期保養，AI 模型也需要持續檢查。威脅演變快速，因此必須定期檢視系統、修補漏洞，以及在模型受影響時重新訓練。這能確保安全措施長期保持有效。
透過這些層層策略，AI 資安能偵測並處理新威脅——不論它們是針對整個系統，還是專門破壞 AI 模型。
企業如何實施 AI 資安？
建立 AI 資安看似繁瑣，但如同所有大型任務，拆解成小步驟會讓企業更容易保護敏感資料、維持 AI 輸出的可信度並維持客戶信任。
以下是簡單明確的做法：
步驟 1：評估你的風險與合規要求
首先，了解企業在哪些環節使用 AI？需要哪些資料？有哪些法規（AI Act、資料隱私法等）適用？這將協助你決定資源投入的優先順序。
步驟 2：保護你的資料 Pipeline
資料 pipeline 是資料在企業中的完整旅程，從蒐集到輸入模型的每一步都必須加密並避免未授權存取。
你可以想像成封閉水管——即便微小的漏洞，都可能造成嚴重後果。
例如，一個小錯誤僅暴露部分使用者 email，看似問題不大。但若攻擊者利用這個入口逐步滲透或注入惡意資料，最終可能破壞模型準確性或導致更嚴重入侵。
因此必須加強保護：
- 資料蒐集時立即加密（例如 TLS）。
- 資料儲存時再次加密並設置嚴格的存取控制。
這樣能讓 AI pipeline 保持無漏洞。
步驟 3: 建立資料存取控管
我們先前已經提到過這一點，但它的重要性值得單獨拉出成為一個步驟。你必須嚴格限制哪些人可以檢視與修改訓練資料、模型以及其輸出結果。採用零信任網路、基於角色的身分驗證（RBAC）以及安全 API 等工具，能確保敏感資訊只落在正確的人手中。
步驟 4: 自動化威脅偵測與應對
使用 AI 驅動的資安工具來持續監控網路活動與模型輸出。持續監控可偵測不尋常的行為（例如 prompt injection 攻擊企圖或資料投毒）。這些 AI 資安解決方案的反應速度遠比人類團隊來得快。
這是一個典型案例：AI 的分析能力與速度早已超越人類，能迅速解析並消除進階威脅。建立這些自動化 AI 資安機制能讓你更放心，因為它們會在背後持續監測、發現並自動處理任何惡意行為，而無需你親自干預。
步驟 5: 培訓團隊並定期更新
AI 資安不只是技術挑戰。和任何組織一樣，你的日常運作仍高度依賴人員與流程。舉辦工作坊與培訓課程，確保員工了解如何應對新興威脅，並熟悉你正在使用的資安工具，以維持安全環境。
此外，安排定期稽核或再訓練課程，以確保你的 AI 模型保持可靠。這點尤其重要，因為 AI 技術的演進速度極快，系統若未持續更新就會迅速落後。
AI 資安最佳實踐
以下根據前述的導入步驟，快速整理與提醒一些 AI 資安最佳實踐：
保護資料收集與傳輸
在資料來源端就進行加密，並確保資料在傳輸途中仍保持加密狀態。即使有人攔截，也只會看到無法解讀的密文。
在每個環節做到存取控管
AI 工具與系統必須遵循嚴格的「需要知道原則」。使用基於角色的權限管理，確保只有授權的人（或服務）才能檢視或修改 AI 資產，降低意外錯誤與惡意濫用的風險。
使用威脅模擬
考慮進行模擬真實世界攻擊的對抗性測試，例如資料投毒或 prompt injection。這些「消防演練」有助於你提前發現弱點，並在真正的攻擊者出現之前加強防禦。
保持主動性
異常偵測工具（無論是否由 AI 驅動）會持續監看網路行為與模型輸出，並在早期就標記問題。一旦發現潛在威脅跡象，例如流量暴增或模型預測結果異常，就要迅速反應，主動調查。
定期更新與重新調整模型
威脅會演變，你的 AI 模型也應該同步演進。安排定期的重新訓練，使用最新資料與時並進，並修補已知漏洞。停滯不前的模型是駭客最容易成功的目標。
負責任地使用 AI
這是最宏觀的一層。紀錄你如何開發與使用 AI，並審視資料集中的偏誤等倫理問題。紀錄模型也能協助你符合相關法規。同時，企業也應建立自己的 AI 治理框架，以避免混亂，並維持團隊及客戶間的信任。
總結
AI 資安不只是另一項必須完成的勾選項目，而是一種持續、長期且不可或缺的承諾，用於保護你的資料，進而守護企業品牌。透過資料加密、存取控管、威脅模擬以及定期更新模型，你能對常見與新興威脅保持主動防禦（因為今日有效的方法明天未必仍然適用）。
隨著監管要求更明確、AI 更深度嵌入日常服務，那些優先重視 AI 資安的企業，將成為負責任的創新者──也將因此獲得客戶的長期信任，奠定成長的穩固基礎。
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