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AI 應用的資安防禦之二：AI資安配套方案

余俊賢–IT幫幫忙資安顧問

近年來，人工智慧（AI）快速導入各行各業，從企業客服、自動化製造、智慧醫療，到金融風控、影像辨識與生成式 AI，幾乎所有產業都開始與 AI 結合。尤其生成式 AI 興起後，企業不再只是「使用軟體」，而是開始讓 AI 接觸企業內部資料、流程、客戶資訊，甚至參與決策。

然而，AI 在帶來效率與商業價值的同時，也帶來全新的資安風險。

傳統資安主要防範的是：駭客入侵、病毒與惡意程式、帳號密碼外洩及網路攻擊。但 AI 時代新增了更多複雜問題，例如：AI 模型被惡意操控、敏感資料被 AI 記憶、AI 回答錯誤造成營運風險、員工將機密資料貼入生成式 AI、Deepfake 假影音詐騙及AI 自動化攻擊。

因此，「AI 資安」已不只是 IT 部門的工作，而是企業治理、法規遵循與營運安全的重要核心。

AI資安配套方案

完整的 AI 資安方案，不能只靠單一防毒軟體，而需要「制度、技術、管理、稽核」整合。從制度、技術、管理分為網路層、應用層、稽核層。對應以下常見問題：AI 模型被惡意操控、敏感資料被 AI 記憶、AI 回答錯誤造成營運風險、員工將機密資料貼入生成式 AI、Deepfake 假影音詐騙及AI 自動化攻擊。

圖說:防禦架構示意圖，圖片為人工整理後由AI生成

以Deepfake 與 AI 偽造攻擊為例，AI 能快速生成：假聲音、假影片、假照片、假會議畫面。如果企業遭遇：偽造 CEO 聲音匯款、假視訊會議詐騙、假客服進行社交工程 、AI 模擬主管指令，就無法用傳統的資安防禦方式來處置，這代表未來的「身分驗證」將更加困難。企業不能只相信上述的單一佐證資訊。而需要多因子驗證（MFA）、行為分析及身分驗證機制之交叉查核。

AI 資安配套方案架構

AI 時代不能再假設：「內網一定安全」。

網路層主要負責：AI 系統連線安全、資料傳輸保護、外部攻擊阻擋、AI API 防護、零信任存取。此層是 AI 資安的第一道防線。可落實的措施包含以下方案：

AI 專屬防火牆（AI Firewall）

企業可部署：

• AI 流量辨識模組
• AI API Gateway

目的包括：

• 阻擋異常 AI 流量
• 限制未授權 AI 平台
• 控制 ChatGPT / Gemini / Claude 等外部 AI 使用
• 偵測異常 Prompt 行為

發生以下案例時，系統可即時警示或阻擋：

• 員工大量傳送機密文件至外部 AI
• 異常大量 Token 使用
• 深夜高頻 AI API 呼叫

AI 流量異常分析

導入：

• Network Detection & Response（NDR）
• AI 流量分析
• 行為模型學習

可偵測：AI Bot 異常行為、AI 自動化攻擊、大量模型查詢、異常資料下載。例如：某帳號平時每天查詢 20 次，突然變成 5000 次。系統即可自動判定風險。

應用層面，包含從存取權限控管、行為監控與稽核等。AI 不應該能讀取所有資料。可導入RBAC（角色權限管理）、最小權限原則、多層級資料存取、API 金鑰管理。例如：財務部 AI 只能讀財務資料、人資 AI 不能存取研發文件、外包帳號限制功能等。這能降低資料橫向外洩風險。

因此可以強化以下方案：

• 零信任架構Zero Trust
• 身分驗證
• 裝置驗證
• 動態權限控管

即使是內部 AI 系統，也必須：驗證使用者、驗證設備、驗證位置、驗證行為模式，以避免 AI 被內部濫用。

AI 行為監控與稽核

除了上述之基礎防禦外，在管理上企業需要持續監控 AI，包含查詢內容、使用者行為、可疑操作、異常輸出。例如：大量下載資料、重複查詢敏感資訊、嘗試繞過限制、攻擊行為如Prompt Injection等。 可建立：SIEM 資安監控 、針對AI 的操作警示日誌及即時警示機制等，以形成完整追蹤能力。

📬下期預告：AI的開發環境安全與事件應變機制

另後續也將出刊：「社會創新應用的資安注意事項之一：解決方案架構」、「社會創新應用的資安注意事項之二：資料安全與駭客事件處理思維」，敬請期待。

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