企業力求快速導入 AI 提升競爭力，但是新的安全漏洞可能隨之而來。根據思科《2025 AI 資安現況》報告， 在 AI 開發生命週期中，針對 AI 模型、系統與應用本身的安全防護，仍是企業最常忽略的部分。那麼，企業究竟該如何安全地部署 AI？
企業部署 AI，需要全新的安全評估思維
事實上，在 AI 應用中，機器學習（ML）模型是關鍵的決策引擎，負責預測、推薦與自主行動。與傳統 IT 應用仰賴預設規則與靜態演算法不同，ML 模型能隨資料變化調整行為，這種「動態學習」能力雖然帶來高度彈性，也增加了資安複雜度。
企業除了需應對既有的 IT 安全問題，還必須主動防範模型訓練、推論與決策過程遭到惡意操控。因此，「機器學習安全營運（MLSecOps, Machine Learning Security Operations）」與「大型語言模型安全營運（LLM SecOps, Large Language Model Security Operations）」等概念應運而生，主張將資安機制全面整合進 AI 生命週期之中。
與 DevOps 相似，MLSecOps 與 LLMSecOps 強調自動化與持續監控。資安新創 Protect AI 的資安長 Diana Kelly 指出，從模型開發、部署、運作到監控的每一階段，都需要完整且一致的安全策略。
隨著 AI 技術愈趨成熟，產業界如 Google 安全架構 SAIF 與 FSF、世界經濟論壇、非營利組織 OWASP 等，已提出多種可供企業安全部署 AI 的框架和原則。綜觀這些安全部署原則，企業可以從技術、管理兩大面向，思考如何管理 AI 技術風險。
AI 技術性風險如何因應？多層次的安全策略與風險預防
其中，國際非營利組織 OWASP 自 2023 年起公布 LLM 十大安全風險，2025 年版本提到 LLM 獨有的風險，包含提示詞注入、敏感資訊揭露、供應鏈風險、資料與模型投毒、不當輸出處理、過度代理授權、系統提示詞洩露、向量與嵌入弱點、錯誤資訊、無限制資源消耗。
OWASP 建議企業採取多層次策略來因應 LLM 風險，例如限制模型行為與資料來源、定義並驗證輸出格式、實施輸入與輸出過濾、落實最小權限原則、針對高風險操作設置人工審核、隔離外部與敏感內容。除此，也能導入聯邦學習與隱私保護機制，並針對資料來源與供應商進行嚴格審查；同時進行 AI 紅隊測試與風險評估，搭配零信任架構與監控系統等措施。
此外，資安平台 GitGuardian 執行長 Eric Fourrier 特別指出，隨著 AI 驅動的應用程式與 AI 代理（Agent）數量快速成長，企業必須建立完善的非人類身份（Non-Human Identities, NHI）治理機制。這包含：確立機器身分責任歸屬、預設最小權限、定期自動輪換憑證，以及強制集中管理憑證。再者，企業也應導入針對 AI 架構設計的資安工具，如權限分析器與具備感知 AI 能力的掃描器，以提升風險偵測與回應能力。
技術很重要，但如何搭配組織文化培養 AI 安全意識？
然而，僅有技術防線仍不足以抵擋 AI 帶來的新型資安風險，企業還需從開發者教育、團隊文化轉型，才能真正解決 AI 時代的資安風險。
OWASP 便強調，使用者應了解如何和 LLM 安全互動以及潛在風險。資安平台 GitGuardian 執行長 Eric Fourrier 則建議企業建立針對 AI 開發場景的資安教育制度，並提出 5 項具體做法：第一，設計專屬的 AI 資安訓練課程；第二，在團隊中培養資安推動者；第三，善用 AI 工具生成資安相關測試案例；第四，導入同儕審查流程，確保 AI 生成程式碼不含敏感資訊；第五，提供安全預設範本，提醒開發者避免硬編碼密鑰。
然而，建立 AI 安全文化除了需要跨部門協作，高階管理者的參與更是關鍵。世界經濟論壇在《AI 與網路安全：平衡風險與回報》報告，提出 5 個核心問題，幫助高階管理者釐清 AI 部署與資安之間的平衡。
這 5 個問題包含：企業是否已設定明確的風險容忍度，且所有風險負責人都已理解？當推動 AI 專案時，是否已考量風險與回報之間的平衡？組織內是否已建立有效的流程來追蹤 AI 專案的部署？對於採用 AI 技術，組織是否清楚了解其脆弱性和網路風險？是否已確認所有關鍵利益關係人都參與風險評估與治理？
AI 雖為企業帶來轉型與效率突破的新契機，但從風險評估、技術部署到文化建設來看，企業唯有全方位強化資安韌性，才能在不犧牲安全性的前提下，善用 AI 釋放價值。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《DARK READING》、《Help Net Security》、《SC Media》、WEF、WEF 2、CISCO、OWASP、《The Hacker News》，首圖來源：AI 工具 ChatGPT 生成。