你必須了解的人工智能與數據安全問題

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人工智能（AI）正改變著產業與社會，但同時也引發了重要的數據安全疑慮。現代AI系統依賴龐大數據集，包括敏感的個人及組織資訊。若這些數據未獲妥善保護，AI的準確性與可信度將受到威脅。

事實上，網絡安全被視為「確保AI系統安全、韌性、隱私、公平性、效能與可靠性的必要前提」。這表示保護數據不僅是IT問題，更是確保AI帶來正面效益而非傷害的根本。

隨著AI逐步融入全球關鍵運作，組織必須持續警惕，保障驅動這些系統的數據安全。

1. 數據安全在AI開發中的重要性
2. AI時代的數據隱私挑戰
3. 數據完整性與AI系統的威脅
4. AI：安全的雙面刃
5. 保障AI數據的最佳實踐
6. 全球努力與監管回應

數據安全在AI開發中的重要性

AI的力量源自數據。機器學習模型透過訓練數據學習模式並做出決策。因此，數據安全在AI系統的開發與部署中至關重要。若攻擊者能篡改或竊取數據，AI的行為與結果可能被扭曲或不可信。

成功的AI數據管理策略必須確保數據在任何階段均未被操控或破壞，且不含惡意或未授權內容，也不包含意外異常。

簡言之，保護數據完整性與機密性涵蓋AI生命週期的所有階段——從設計、訓練到部署與維護——是確保AI可靠性的關鍵。忽視任何階段的網絡安全都可能破壞整個AI系統的安全。國際安全機構的官方指引強調，所有用於設計、開發、運行及更新AI模型的數據集都應採取強而有力的基礎網絡安全措施。

總之，沒有強健的數據安全，我們無法信任AI系統的安全性與準確性。

AI開發中數據安全的重要性

AI時代的數據隱私挑戰

AI與數據安全交匯處最重要的議題之一是隱私。AI算法通常需要大量個人或敏感數據——從網上行為、人口統計資料到生物識別信息——才能有效運作。這引發了數據如何被收集、使用及保護的疑慮。未經授權的數據使用與隱秘數據收集已成為普遍挑戰：AI系統可能在個人不完全知情或未同意的情況下，擷取其個人資訊。

例如，有些AI服務會從網絡抓取數據——一宗具爭議的案例是某面部識別公司未經同意，從社交媒體及網站抓取超過200億張圖片建立資料庫。此舉引發監管機構強烈反彈，歐洲當局對其違反隱私法規處以重罰並禁止其行為。此類事件凸顯若不尊重數據隱私，AI創新極易逾越倫理與法律界線。

全球監管機構正積極推動AI相關的數據保護法規。歐盟的《通用數據保護條例》（GDPR）已對個人數據處理設下嚴格要求，影響全球AI項目。未來還有專門針對AI的新規範——例如預計於2025年生效的歐盟AI法案，將要求高風險AI系統實施確保數據質量、準確性及網絡安全韌性的措施。

國際組織亦呼應這些重點：聯合國教科文組織（UNESCO）全球AI倫理建議明確包含「隱私權與數據保護權」，強調隱私應在AI系統生命週期中獲得保障，並建立完善的數據保護框架。總結來說，部署AI的組織必須在複雜的隱私疑慮與法規中謹慎行事，確保個人數據透明且安全地被處理，以維護公眾信任。

AI時代的數據隱私挑戰

數據完整性與AI系統的威脅

保障AI不僅是防止數據被竊取，更是確保數據與模型完整性免受複雜攻擊。惡意人士已發現可透過攻擊數據管道來利用AI系統。2025年一份聯合網絡安全諮詢指出AI特有的三大數據安全風險：數據供應鏈被破壞、惡意篡改（「中毒」）數據及數據漂移。以下將詳細說明這些及其他主要威脅：

數據中毒攻擊：在中毒攻擊中，攻擊者故意將錯誤或誤導性數據注入AI系統的訓練集，破壞模型行為。由於AI模型從訓練數據「學習」，中毒數據會導致錯誤決策或預測。
例如，若網絡罪犯成功將惡意樣本加入垃圾郵件過濾器的訓練數據，AI可能會將含有惡意軟件的郵件誤判為安全。2016年微軟的Tay聊天機械人事件即為著名案例——網絡巨魔透過輸入冒犯性內容「中毒」該機械人，令其學習到有害行為，顯示若無防護，AI系統可被惡意數據迅速破壞。

中毒攻擊也可能更隱蔽：攻擊者可能只改動少量數據，難以察覺，但足以偏向模型輸出。偵測與防範中毒是重大挑戰；最佳做法包括審核數據來源及利用異常檢測在數據影響AI前發現可疑點。
對抗性輸入（規避攻擊）：即使AI模型已訓練並部署，攻擊者仍可透過精心設計的輸入欺騙它。在規避攻擊中，輸入數據被微妙操控，令AI誤判。這些改動人眼難以察覺，卻能完全改變模型輸出。
經典例子是電腦視覺系統：研究顯示在停止標誌貼幾張小貼紙或塗點顏料，能騙過自駕車AI，令其誤認為限速標誌。下圖展示這些看似無害的微調如何徹底混淆AI模型。攻擊者亦可用類似技術，在圖像或文字中加入隱形擾動，繞過面部識別或內容過濾。這些對抗性樣本揭示AI模式識別的根本弱點——其識別方式可被人類意想不到的手法利用。

對停止標誌的微小改動（如細微貼紙或標記）能騙過AI視覺系統，使其誤讀——一項實驗中，改動後的停止標誌被持續誤判為限速標誌。此例說明對抗性攻擊如何利用模型解讀數據的特性欺騙AI。

數據供應鏈風險：AI開發者常依賴外部或第三方數據來源（如網絡抓取數據集、開放數據或數據聚合者）。這帶來供應鏈脆弱性——若來源數據被破壞或來自不可信來源，可能隱藏威脅。
例如，公開數據集可能被故意植入惡意條目或細微錯誤，後續使用該數據的AI模型將受損。確保數據來源可追溯（知道數據來源且未被篡改）至關重要。

安全機構聯合指引建議實施數字簽名與完整性檢查，以驗證數據真實性於AI流程中流轉。若無此類防護，攻擊者可透過篡改上游數據（如從公共庫下載的訓練數據）劫持AI供應鏈。
數據漂移與模型退化：並非所有威脅皆為惡意，有些隨時間自然發生。數據漂移指數據統計特性逐漸變化，導致AI系統運行時遇到的數據與訓練數據不符，可能造成準確度下降或行為異常。
雖然數據漂移本身非攻擊，但當模型表現不佳時，可能被攻擊者利用。例如，基於去年交易模式訓練的AI詐騙檢測系統，今年可能無法識別新型詐騙手法，尤其當犯罪分子調整策略以避開舊模型時。

攻擊者甚至可能故意引入新模式（概念漂移的一種）以混淆模型。定期用更新數據重新訓練模型並監控其表現，是減輕漂移影響的關鍵。保持模型最新並持續驗證輸出，確保其對環境變化及過時知識利用的防禦力。
傳統網絡攻擊對AI基礎設施的威脅：須記得AI系統運行於標準軟硬件堆疊，仍易受傳統網絡威脅攻擊。攻擊者可能針對存放AI訓練數據與模型的伺服器、雲端存儲或資料庫發動攻擊。
若遭入侵，敏感數據可能外洩或AI系統被篡改。例如，已有AI公司遭遇數據洩露事件——某面部識別公司內部客戶名單被駭客取得，揭露超過2200家機構使用其服務。

此類事件凸顯AI組織必須遵循嚴格安全措施（加密、存取控制、網絡安全），如同任何軟件公司。此外，模型竊取或逆向工程亦成新興威脅：攻擊者可能透過駭入或查詢公開AI服務，竊取專有模型，進而濫用或分析漏洞。因此，保護AI模型（如靜態加密及存取管控）與保護數據同等重要。

總結來說，AI系統面臨獨特的數據攻擊（中毒、對抗性規避、供應鏈干擾）與傳統網絡風險（駭客入侵、未授權存取）混合威脅。這要求採取全面安全策略，涵蓋數據與AI模型在每個階段的完整性、機密性與可用性。

正如英國國家網絡安全中心（NCSC）及其合作夥伴指出，AI系統帶來「新穎的安全漏洞」，安全必須成為AI生命週期全程的核心要求，而非事後補救。

數據完整性與AI系統的威脅

AI：安全的雙面刃

AI雖帶來新安全風險，但若倫理使用，亦是強化數據安全的利器。認識這種雙重性至關重要。一方面，網絡罪犯利用AI強化攻擊；另一方面，防禦者運用AI提升網絡安全。

攻擊者手中的AI：生成式AI與先進機器學習降低了發動複雜網絡攻擊的門檻。惡意人士可用AI自動化釣魚及社交工程活動，使詐騙更具說服力且難以察覺。
例如，生成式AI能撰寫高度個人化的釣魚郵件或假訊息，模仿個人寫作風格，提高受害者上當機率。AI聊天機械人甚至可模擬客服或同事，與目標進行即時對話，試圖誘使用戶洩露密碼或財務資訊。

另一威脅是深偽技術——AI生成的合成視頻或音頻。攻擊者曾用深偽音頻模仿CEO或高層聲音，授權詐騙銀行轉帳，稱為「語音釣魚」。類似地，深偽視頻可用於散播假訊息或勒索。AI的規模化能力使這些攻擊能以過往難以想像的規模與可信度進行。

安全專家指出，AI已成為網絡罪犯的武器庫，用於識別軟件漏洞及自動生成惡意軟件。此趨勢要求組織加強防禦並教育用戶，因為「人為因素」（如點擊釣魚郵件）往往是最薄弱環節。
防禦與偵測中的AI：幸運的是，同樣的AI能力可大幅提升防禦端的網絡安全。AI驅動的安全工具能分析大量網絡流量與系統日誌，偵測可能的入侵異常。
透過學習系統中「正常」行為，機器學習模型能即時標記異常模式，可能當場抓住駭客或偵測數據洩露。此異常偵測對識別新型、隱蔽威脅尤為有效，這些威脅傳統簽名式檢測器可能漏掉。

例如，AI系統可監控公司用戶登入模式或數據存取，若發現異常存取嘗試或用戶下載大量數據（可能是內部威脅或憑證被盜用），會警示安全團隊。AI亦用於過濾垃圾郵件與惡意內容，學習辨識釣魚郵件或惡意軟件特徵。

在詐騙偵測領域，銀行及金融機構利用AI即時評估交易是否符合客戶常態行為，並阻擋可疑交易，實時防止詐騙。另一防禦應用是利用AI進行漏洞管理——機器學習可預測最可能被利用的軟件漏洞，協助組織優先修補，防止攻擊發生。

重要的是，AI並非取代人類安全專家，而是輔助他們，處理大量數據分析與模式識別，讓分析師專注於調查與應對。AI工具與人類專業的協同，正成為現代網絡安全策略的基石。

總括而言，AI既擴大威脅範圍，也提供強化防禦的新途徑。這場軍備競賽要求組織持續掌握雙方AI發展。令人鼓舞的是，許多網絡安全供應商已將AI納入產品，政府亦資助AI驅動的網絡防禦研究。

然而，仍需謹慎：如同測試任何安全工具，AI防禦系統也需嚴格評估，確保不被攻擊者欺騙（例如攻擊者可能向防禦AI餵入誤導數據，使其對持續攻擊「失明」——這是針對安全系統的中毒攻擊）。因此，部署AI於網絡安全必須伴隨嚴格驗證與監督。

AI：安全的雙面刃

保障AI數據的最佳實踐

面對眾多威脅，組織該如何保障AI及其背後數據安全？專家建議採用多層次策略，將安全融入AI系統生命週期的每一步。以下是來自權威網絡安全機構與研究者的幾項最佳實踐：

數據治理與存取控制：嚴格管控誰能存取AI訓練數據、模型及敏感輸出。採用強身份驗證與授權，確保只有受信任人員或系統可修改數據。所有數據（靜態或傳輸中）均應加密，防止攔截或竊取。
記錄與審計數據存取行為以確保問責——若出問題，日誌可追蹤源頭。並實施最小權限原則：每位用戶或組件僅存取其職責所需的最少數據。
數據驗證與來源追蹤：使用任何數據集訓練或輸入AI前，先驗證其完整性。利用數字簽名與校驗和確保數據自收集以來未被篡改。維護清晰的數據來源紀錄有助建立信任——例如優先使用可靠、經審核的來源或官方合作夥伴提供的數據。
若使用群眾外包或網絡抓取數據，考慮多來源交叉驗證（「共識」方法）以發現異常。有些組織對新數據實施沙盒測試——在隔離環境中分析是否存在惡意代碼或明顯異常，才納入訓練。
安全的AI開發實踐：遵循針對AI的安全編碼與部署規範，不僅解決一般軟件漏洞，也涵蓋AI特有風險。例如，融入隱私設計與安全設計原則：從一開始就為AI模型與數據管道建立防護，而非事後補救。
英美安全指引建議在設計階段進行威脅建模，預測可能的攻擊手法。模型開發期間，採用技術減少中毒數據影響——一種方法是對訓練集進行異常值檢測，若5%數據傳遞異常訊息，則在訓練前攔截。

另一方法是強健模型訓練：透過算法使模型對異常值或對抗性噪音不敏感（例如透過輕微擾動擴增訓練數據，讓模型學會韌性）。定期進行程式碼審查與安全測試（包括紅隊演練，由測試者積極嘗試攻破AI系統）對AI同樣重要。
監控與異常檢測：部署後持續監控AI系統的輸入與輸出，尋找篡改或漂移跡象。設置異常模式警報——例如突然大量相似異常查詢攻擊AI模型（可能是中毒或竊取攻擊），或模型開始產生明顯異常輸出。異常檢測系統可在背景運行，標記這些事件。
監控還應涵蓋數據質量指標；若模型對新數據的準確度意外下降，可能是數據漂移或隱性中毒攻擊，需調查。定期用新數據重新訓練或更新模型，並修補AI算法新發現的漏洞，是減輕自然漂移與攻擊風險的關鍵。
事件響應與復原計劃：即使盡力防範，仍可能發生違規或故障。組織應有針對AI系統的明確事件響應計劃。若發生數據洩露，如何控制並通知受影響方？
若發現訓練數據被中毒，是否有備份數據集或先前模型版本可回復？為最壞情況做準備，確保AI攻擊不會長時間癱瘓運作。定期備份關鍵數據與模型版本，若生產環境模型遭破壞，可回滾至已知安全狀態。

在高風險應用中，有些組織維持冗餘AI模型或模型集成；若一模型行為異常，次級模型可交叉檢查輸出或接管處理，直到問題解決（類似故障保護機制）。
員工培訓與意識提升：AI安全不僅是技術問題，人員角色同樣重要。確保數據科學與開發團隊接受安全實務培訓，了解對抗性攻擊等威脅，不應假設輸入AI的數據總是無害。
鼓勵質疑異常數據趨勢的文化，而非忽視。並教育全體員工認識AI驅動的社交工程風險（例如教導辨識深偽聲音或釣魚郵件，因這類攻擊隨AI興起而增加）。人類警覺性能捕捉自動系統漏掉的威脅。