人工智能與數據安全問題
人工智能（AI）正在革新各行各業，但同時也帶來關鍵的數據安全挑戰。由於AI處理敏感資訊，組織必須應對潛在風險並實施嚴密措施以保護數據。本文探討AI對數據安全的影響及有效保障資訊的實用策略。
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人工智能（AI）正在改變產業與社會，但同時也引發重要的數據安全問題。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結果的準確性與可信度將受到威脅。
網絡安全被視為「確保AI系統安全、韌性、隱私、公平性、效能及可靠性的必要前提」。
— 國際安全機構
這意味著保護數據不僅是IT問題，更是確保AI帶來益處而非傷害的根本。隨著AI融入全球關鍵運作，組織必須嚴密守護驅動這些系統的數據。
AI開發中數據安全的重要性
AI的力量來自數據。機器學習模型根據訓練數據學習模式並作出決策。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的行為與輸出可能被扭曲或不可信。
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——對可靠AI至關重要。忽視任何階段的網絡安全都可能破壞整個AI系統的安全性。
數據完整性
確保數據在AI流程中保持未被更改且真實。
機密性
防止敏感資訊遭未授權存取及洩露。
生命週期安全
在AI開發各階段實施強健的安全措施。
國際安全機構的官方指引強調，設計、開發、運行及更新AI模型所用的所有數據集均應採用堅實的基礎網絡安全措施。簡言之，沒有強大的數據安全，我們無法信任AI系統的安全與準確。
AI時代的數據隱私挑戰
AI與數據安全交匯處最大問題之一是隱私。AI算法常需大量個人或敏感數據——從網絡行為、人口統計到生物識別——以有效運作。這引發了數據如何被收集、使用及保護的疑慮。
爭議案例研究
監管回應
全球監管格局
全球監管機構正針對AI背景下的數據保護法加強執法。歐盟《通用數據保護條例》（GDPR）已對個人數據處理施加嚴格要求，影響全球AI項目。
歐盟AI法案
即將於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。
- 高風險AI系統的強制風險評估
- 數據質量與準確性要求
- 網絡安全韌性標準
- 透明度與問責機制
聯合國教科文組織全球AI倫理
國際組織呼應這些重點：聯合國教科文組織的全球AI倫理建議明確包含「隱私權與數據保護」，強調在AI系統生命週期中保護隱私並建立完善的數據保護框架。
- AI生命週期中的隱私保護
- 完善的數據保護框架
- 透明的數據處理實踐
- 個人同意與控制機制
總結來說，部署AI的組織必須在複雜的隱私問題與法規中謹慎行事，確保個人數據透明且安全地處理，以維護公眾信任。
對數據完整性與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。惡意者已發現通過攻擊數據管道本身來利用AI系統的方法。
數據中毒攻擊
在中毒攻擊中，對手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。
著名案例是2016年微軟的Tay聊天機器人事件——網絡巨魔通過輸入冒犯性內容「中毒」該機器人，導致Tay學習到有害行為。此事展示了若無防護，AI系統如何迅速被惡意數據破壞。
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。這些改動人眼難察，但能完全改變模型輸出。
停止標誌
- 正確識別
- 觸發正確反應
修改後的停止標誌
- 誤判為限速標誌
- 危險誤解
經典例子是計算機視覺系統：研究人員證明，在停止標誌上貼幾個小貼紙或稍加塗鴉，能騙過自駕車AI，令其誤認為限速標誌。攻擊者亦可用類似技術，在圖像或文字中加入不可見擾動，繞過面部識別或內容過濾。
對停止標誌的細微改動（如貼紙或標記）能使AI視覺系統誤讀——一項實驗中，修改過的停止標誌持續被解讀為限速標誌。此例說明對抗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商）。這造成供應鏈脆弱性——若源數據受損或來自不可信來源，可能隱藏威脅。
- 公開數據集可能被故意植入惡意條目
- 細微錯誤後續損害使用該數據的AI模型
- 公共庫中上游數據被操控
- 數據聚合商或第三方來源被攻破
數據漂移與模型退化
並非所有威脅皆為惡意——部分隨時間自然產生。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匹配，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，去年訓練的AI詐騙檢測系統今年可能無法識別新詐騙手法，尤其當犯罪分子調整策略以規避舊模型時。
攻擊者甚至可能故意引入新模式（概念漂移）以混淆模型。定期用更新數據重新訓練模型並監控其性能，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攻擊保持韌性。
傳統網絡攻擊對AI基礎設施的威脅
須記住，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。
數據洩露
模型竊取
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，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，AI系統面臨獨特的數據攻擊（中毒、對抗規避、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。這要求全面安全策略，涵蓋數據與AI模型在每階段的完整性、機密性與可用性。
AI系統帶來「新型安全漏洞」，安全必須貫穿AI生命週期，不能事後補救。
— 英國國家網絡安全中心
AI：安全的雙刃劍
AI雖帶來新安全風險，但若倫理使用，亦是強化數據安全的強大工具。認識這種雙重性至關重要。一方面，網絡犯罪分子利用AI加強攻擊；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。惡意者可用AI自動化釣魚與社交工程活動，使詐騙更具說服力且難以察覺。
強化釣魚攻擊
生成式AI能撰寫高度個人化的釣魚郵件，模仿寫作風格。
- 個人化內容
- 即時對話
- 模仿能力
深偽技術
AI生成的合成視頻或音頻用於詐騙與假資訊。
- 語音釣魚攻擊
- CEO冒充
- 欺詐授權
安全專家指出，AI已成為網絡犯罪武器，從識別軟件漏洞到自動生成惡意軟件。此趨勢要求組織加強防禦並教育用戶，因「人為因素」（如中招釣魚郵件）常是最薄弱環節。
防禦與偵測中的AI
幸運的是，同樣的AI能力能顯著提升防禦端的網絡安全。AI驅動的安全工具可分析大量網絡流量與系統日誌，偵測可能指示網絡入侵的異常。
異常檢測
詐騙防範
漏洞管理
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。此異常檢測對識別簽名基檢測器可能漏掉的新型隱蔽威脅尤為重要。
總之，AI既擴大威脅面，也提供新防禦手段。這場軍備競賽要求組織持續關注雙方AI進展。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。
保護AI數據的最佳實踐
面對眾多威脅，組織如何保障AI及其背後數據安全？專家建議採用多層次方法，將安全融入AI系統生命週期每一步。以下是來自權威網絡安全機構與研究者的最佳實踐：
數據治理與存取控制
嚴格控制誰能存取AI訓練數據、模型及敏感輸出。採用強認證與授權，確保僅可信人員或系統可修改數據。
- 所有數據（靜態與傳輸中）均加密
- 實施最小權限原則
- 記錄並審計所有數據存取
- 使用強認證與授權
所有數據無論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有助問責——若出問題，日誌可追蹤源頭。
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。
數據完整性
使用數字簽名與校驗和驗證數據未被篡改。
明確來源
保留數據來源記錄，優先使用經審核可靠的來源。
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隔離，先獨立分析是否存在風險，再納入訓練。
安全的AI開發實踐
遵循針對AI的安全編碼與部署實踐。不僅解決典型軟件漏洞，亦涵蓋AI特有風險。
- 設計階段進行威脅建模
- 對訓練數據集實施異常檢測
- 採用強健的模型訓練技術
- 定期代碼審查與安全測試
- 進行紅隊演練
另一方法是強健模型訓練：有算法能使模型對異常值或對抗噪聲不敏感（例如通過在訓練數據中加入輕微擾動，讓模型學會韌性）。
監控與異常檢測
部署後持續監控AI系統輸入與輸出，尋找篡改或漂移跡象。設置異常模式警報，提示可能的攻擊或系統退化。
監控亦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，有助減輕自然漂移。
事件響應與恢復計劃
即使盡力防護，仍可能發生洩露或故障。組織應有針對AI系統的明確事件響應計劃。
洩露響應
恢復計劃
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，直至問題解決。
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踐培訓。
- 培訓團隊認識AI特有安全威脅
- 鼓勵對異常數據趨勢保持懷疑
- 教育全體員工識別AI驅動的社交工程
- 教授辨識深偽聲音與釣魚郵件
他們應了解對抗攻擊等威脅，且不應假設輸入AI的數據總是無害。人類警覺能捕捉自動系統漏掉的問題。
實施這些做法可大幅降低AI與數據安全事件風險。事實上，美國網絡安全與基礎設施安全局（CISA）等國際機構及合作夥伴正推薦這些步驟——從採用強力數據保護措施與主動風險管理，到加強AI系統的監控與威脅偵測能力。
組織必須「保護AI系統中的敏感、專有及關鍵任務數據」，採用加密、數據來源追蹤及嚴格測試等措施。
— 聯合網絡安全諮詢
關鍵是安全應是持續過程：持續風險評估必須跟上威脅演變。正如攻擊者不斷研發新策略（尤其借助AI），組織也必須不斷更新與強化防禦。
全球努力與監管回應
全球政府與國際組織積極應對AI相關數據安全問題，以建立對AI技術的信任。我們已提及歐盟即將實施的AI法案，該法案將對高風險AI系統的透明度、風險管理與網絡安全提出要求。歐洲亦在探討更新責任法，追究AI供應商的安全失誤責任。
美國框架
美國國家標準與技術研究院（NIST）制定了AI風險管理框架，指導組織評估與減輕AI風險，包括安全與隱私風險。NIST於2023年發布的框架強調從設計階段起構建可信AI系統，涵蓋韌性、可解釋性與安全性。
NIST AI框架
全面指導AI系統風險評估與緩解。
- 韌性要求
- 可解釋性標準
- 設計階段安全
產業承諾
與主要AI公司自願承諾網絡安全實踐。
- 獨立專家測試
- 紅隊評估
- 安全技術投資
美國政府亦與主要AI公司合作，推動自願承諾網絡安全——例如確保模型發布前由獨立專家（紅隊）測試漏洞，並投資提升AI輸出安全的技術。
全球合作
國際合作在AI安全領域尤為強勁。2023年，英國NCSC、CISA、FBI及20多國機構聯合發布了安全AI開發指導原則。
聯合國教科文組織標準
經合組織與七國集團
此類聯合努力表明AI威脅無國界，一國廣泛使用的AI系統漏洞可能引發全球連鎖反應。
私營部門倡議
私營部門正形成日益成熟的AI安全生態系。產業聯盟分享對抗性機器學習研究，會議常設「AI紅隊」與機器學習安全專題。
- 產業聯盟分享對抗性機器學習研究
- AI紅隊與機器學習安全會議
- 漏洞測試工具與框架
- ISO制定AI安全標準
工具與框架正湧現，協助在部署前測試AI模型漏洞。標準組織亦參與其中——ISO據報正制定AI安全標準，補充現有網絡安全標準。
在醫療與金融等行業，證明AI安全合規可成為競爭優勢。
結論：構建安全的AI未來
AI的變革潛力伴隨重大數據安全挑戰。確保AI系統中數據的安全與完整性是不可選擇的——它是AI解決方案成功與被接受的基石。從保護個人數據隱私到防範AI模型遭篡改與對抗性利用，需採取全面的安全思維。
技術
大型數據集必須在隱私法規下負責任處理，並採用強大技術防護。
政策
AI模型需透過全面監管框架防範新型攻擊技術。
人為因素
用戶與開發者必須在AI驅動的網絡威脅時代保持警覺。
同時，前沿研究持續提升AI韌性——從抵抗對抗性樣本的算法，到允許在不暴露原始數據下獲取有用洞見的隱私保護AI方法（如聯邦學習與差分隱私）。通過實施最佳實踐——強力加密、數據驗證、持續監控等——組織可大幅降低風險。
風險
- 數據洩露與隱私侵犯
- 惡意操控
- 公眾信任流失
- 對個人與組織造成實質傷害
益處
- 自信部署AI創新
- 數據與隱私受保護
- 提升公眾信任
- 安全且負責任的AI效益
最終，AI應以「安全優先」的思維開發與部署。正如專家所言，網絡安全是AI效益充分實現的前提。當AI系統安全時，我們可放心享受其效率與創新。
但若忽視警告，數據洩露、惡意操控與隱私侵犯將侵蝕公眾信任並造成實質傷害。在這快速演變的領域，保持主動與更新是關鍵。AI與數據安全是同一枚硬幣的兩面，唯有攜手解決，方能為所有人安全且負責任地釋放AI的承諾。
