現在是 2025 年末，AI 工具如 ChatGPT 已經成為企業的標準配備。但在您享受效率提升的同時，您知道公司的機密可能正在外洩嗎？

隨著 AI 技術從「分析預測」進化到「內容生成」，企業面臨的資安戰場已經徹底改變。以前我們擔心駭客攻破防火牆，現在駭客只需要「說幾句話」就能騙過 AI。這篇指南將帶您深入了解 AI Security (人工智慧安全風險)，並結合最新案例與 OWASP Top 10 標準，提供企業邁向 2026 年必備的防禦策略。

一、AI Security 是什麼？從「工具」到「風險」的演變

AI Security (人工智慧安全) 是指保護 AI 系統免受惡意攻擊、誤用以及數據洩露的一系列技術與策略。

許多人誤以為 AI 是無所不能的神器，但事實上，AI 依然有其侷限性。正如我們在 Google 搜尋引擎不會被 AI 取代的 7 大原因 一文中提到的，AI 容易產生幻覺且依賴既有數據，這正是資安風險的根源。

• 過去的風險 (分辨式 AI)：
  攻擊者試圖欺騙人臉辨識或分類系統。
• 2026 的風險 (生成式 AI)：
  風險轉向了「提示詞注入」與「影子 AI」。雖然市面上有許多 好用的 AI 工具 能提升生產力，但若缺乏管控，這些工具將成為企業洩密的破口。

二、2026 企業資安焦點：6 大 AI 攻擊與風險案例

根據 OWASP 發布的標準與近期的重大資安事件，遠振資訊為您整理出 6 個最核心的 AI 風險，並搭配功能示意圖進行說明：

1. 提示詞注入 (Prompt Injection)

這是目前排名第一的威脅。攻擊者不需要寫程式，只需透過巧妙設計的「對話 (Prompt)」進行角色扮演或邏輯誘導，就能繞過 AI 既有的安全機制（俗稱：越獄 Jailbreaking）。

真實案例：

美國雪佛蘭經銷商的 AI 客服機器人遭網友誘導，竟同意以「1 美元」出售市價 7 萬多美元的新車，並確認「這是有法律效力的報價」。這證明了即便企業設定了規則，AI 仍可能被語言邏輯攻破 [新聞連結]。

2. 敏感資料外洩與影子 AI (Sensitive Information Disclosure)

這通常是員工為了工作方便的「無心之過」。私自將公司機密（如程式碼、合約、客戶個資）貼到公開的生成式 AI 工具中，是 遠端工作安全 的一大隱憂。

真實案例：

最知名的案例莫過於 三星 (Samsung) 禁止員工使用 ChatGPT，起因是員工將半導體機密代碼上傳除錯，導致資料進入公有模型。這讓駭客有機會透過「成員推理攻擊」，間接還原出訓練資料中的個資。

3. 數據與模型毒化 (Data & Model Poisoning)

攻擊者在 AI 的訓練階段就「下毒」，混入惡意或錯誤的數據。這會導致 AI 平常表現正常，但在遇到特定指令或情境時會執行惡意行為或給出錯誤判斷。

最新案例：

為了反制 AI 任意抓取圖片訓練，芝加哥大學團隊開發了 Nightshade 工具，這是一種「防禦性的數據毒化」，能讓 AI 將「狗」誤認為「貓」，導致模型崩壞。這證明了訓練數據是可以被輕易操弄的。

4. 深偽技術與生物識別威脅 (Deepfake & Biometric Threats)

隨著 AI 語音與影像模擬技術的進步，傳統的「聽聲音辨人」或視訊驗證已不再安全。攻擊者可利用此技術進行更逼真的社交工程詐騙。

最新案例：

OpenAI 推出的 Voice Engine 僅需 15 秒錄音就能完美複製人聲。這意味著駭客可以輕易偽造 CEO 的聲音打電話給財務部門要求匯款 (BEC 詐騙)。

5. 供應鏈漏洞 (Supply Chain Vulnerabilities)

企業若直接使用來自開源平台（如 Hugging Face）的預訓練模型或第三方套件，可能會下載到被植入後門的惡意檔案。

真實案例：

資安研究發現 Hugging Face 平台 上存在大量潛在惡意模型或漏洞，駭客可利用反序列化漏洞，在模型中植入後門。當開發者下載使用時，企業伺服器就會在不知情下被駭客接管。

6. 模型拒絕服務與錢包攻擊 (Model DoS & Denial of Wallet)

攻擊者利用腳本大量呼叫企業付費的 AI API，雖然系統沒當機，但會導致企業在月底收到天價的雲端帳單，耗盡企業資源 (Denial of Wallet)。

真實案例：

這類攻擊常發生在自動化 Agent 應用中。例如駭客利用 LangChain 的邏輯漏洞，惡意輸入導致 AI 陷入無限迴圈 (Infinite Loop)，不斷重複呼叫 GPT-4 API，短時間內耗盡企業的 API 額度與預算 [OWASP 說明]。

三、企業如何保護 AI 資訊安全？導入 AI TRiSM 防禦架構

面對上述風險，單靠傳統防毒軟體是不夠的。遠振資訊建議企業參考 2025-2026 資安趨勢，導入 AI TRiSM (信任、風險與安全管理) 架構。

為了讓企業更快速對焦解決方案，我們整理了以下 AI 資安防禦對照表：

以下是 6 大關鍵防禦措施詳解：

1. 部署具備 AI 識別能力的 WAF 防火牆

傳統防火牆看不懂「語意」，擋不住 Prompt Injection。您需要的是次世代的 WAAP 防火牆。遠振代理的 WAPPLES 與 Cloudbric AI-WAF 皆內建邏輯分析引擎 (COCEP) 與深度學習 AI，能精準分辨正常對話與惡意注入指令，是防禦 LLM 攻擊的第一道防線。

2. 實施「零信任策略」 (Zero Trust)

「永不信任，始終驗證」是 AI 時代的黃金法則。請參考遠振的 2025 政府 TVS 零信任完整指南，對所有存取 AI 模型 API 的請求進行嚴格的身分驗證 (MFA)。確保只有被授權的人員能使用特定的 AI 工具，避免「過度授權」造成的災害。

3. 加密通訊管道：S/MIME 與 SSL

為了防止敏感資料在傳輸給 AI 或客戶的過程中被攔截（中間人攻擊），加密是絕對必要的。

• 網站端： 全站啟用 SSL 數位憑證，確保 網站安全 並保護 Prompt 內容不被竊聽。
• 郵件端： 針對高機密溝通，建議導入 S/MIME 電子郵件簽章憑證。它不僅能加密信件內容，還能驗證寄件者身分，有效防止駭客利用 Deepfake 語音詐騙後，再透過偽造郵件進行二次釣魚。

4. 定期備份資料 (Regular Backups)

這是資安的最後一道防線。當 AI 模型遭到「數據毒化」，或者系統被針對 AI 漏洞的勒索軟體攻擊時，唯有完整的備份能救回公司。建議採用「3-2-1 備份原則」，並確保有一份資料是儲存在異地的雲端空間。

5. 定期進行弱點掃描 (Vulnerability Scan)

AI 系統更新速度極快。企業應定期執行 弱點掃描服務，特別是針對 AI 模型的 API 接口與主機環境進行檢測，修補已知漏洞，防止供應鏈攻擊。

6. 員工資訊安全教育訓練

技術防護再強，最脆弱的環節永遠是「人」。企業必須建立明確的 AI 使用規範（AUP），並教導員工如何辨識 AI 生成的釣魚內容，以及切勿將客戶個資輸入公開的生成式 AI 工具中。

四、常見問題 (FAQ)