【記者 吳雨涵／科技報導】
十年前沒人能想像AI能做到今天的事，但正是這股力量帶來了傳統安全框架無法應付的全新攻擊面。隨著AI嵌入關鍵營運流程，企業需要多層防禦策略，包含資料保護、存取控制與持續監控。專家提出五大基礎實踐，幫助企業防範AI特有風險。
1. 嚴格存取與資料治理
基於角色的存取控制（RBAC）是限制曝險的最佳方式之一，確保只有適當人員能與敏感AI模型互動。模型與訓練資料在靜態儲存與傳輸時都必須加密，尤其當資料包含專有程式碼或個人資訊時。
2. 防禦模型特定威脅
提示注入（Prompt Injection）在OWASP LLM十大風險中排名第一，攻擊者透過惡意指令覆蓋模型行為。部署AI專用防火牆，在輸入到達LLM前進行驗證與清理，是最直接的阻擋方式。團隊也應定期執行對抗性測試（紅隊演練），模擬資料汙染、模型反演等攻擊。
3. 維持完整的生態系可視性
現代AI環境橫跨地端網路、雲端基礎設施、郵件系統與端點。安全數據若各自孤立，攻擊者就能透過可視性缺口移動而不被發現。團隊需要統一的可視性，打破網路監控、雲端安全、身分管理與端點保護之間的資訊孤島。
4. 採用一致的監控流程
AI系統持續變動，基於規則的檢測工具難以跟上。持續監控建立行為基準線，即時標記異常：模型產生意外輸出、API呼叫模式突變、特權帳戶存取異常資料等，都能即時告警。
5. 制定明確的事件應變計畫
即使有預防措施，事件仍可能發生。有效的AI事件應變計畫應涵蓋：隔離（限制影響）、調查（釐清根因）、清除（移除威脅）、復原（強化控制後恢復營運）。AI事件需要獨特的復原步驟，例如重新訓練被汙染的模型。
在實際導入AI安全工具方面，Darktrace 以其自研AI建立企業數位環境的行為基準，有效降低誤報，並能自動調查警報。Vectra AI 專注於混合與多雲環境，透過攻擊信號智慧技術自動偵測與優先排序攻擊者行為。CrowdStrike 的Falcon平台是雲原生端點安全領導者，其AI模型訓練於大量威脅情資，可防禦未知惡意軟體。
專家呼籲：隨著AI能力增強，針對AI的威脅也將更精密。企業必須建立基於預防、持續可視性與快速回應的前瞻性安全策略。