您必須了解的 AI 與資料安全議題

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人工智慧（AI）正在改變產業與社會，但同時也引發了重要的資料安全疑慮。現代 AI 系統依賴龐大的資料集，包括敏感的個人及組織資訊。若這些資料未被妥善保護，AI 的準確性與可信度將受到威脅。

事實上，資安被視為 「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」。這表示資料保護不僅是 IT 問題，更是確保 AI 帶來正面效益而非傷害的根本。

隨著 AI 融入全球重要運作，組織必須持續警覺，確保驅動這些系統的資料安全無虞。

1. 資料安全在 AI 發展中的重要性
2. AI 時代的資料隱私挑戰
3. 資料完整性與 AI 系統的威脅
4. AI：安全的雙面刃
5. 保障 AI 資料的最佳實務
6. 全球努力與監管回應

資料安全在 AI 發展中的重要性

AI 的力量來自資料。機器學習模型透過訓練資料學習模式並做出決策。因此，資料安全在 AI 系統的開發與部署中至關重要。若攻擊者能竄改或竊取資料，AI 的行為與輸出可能被扭曲或失去可信度。

成功的 AI 資料管理策略必須確保資料 在任何階段都未被操控或破壞，且不含惡意或未授權內容，也不含意外異常。

簡言之，保護資料完整性與機密性，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。忽視任何階段的資安都可能破壞整個 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 模型的資料集，都應採用強而有力的基礎資安措施。

總之，沒有強健的資料安全，我們無法信任 AI 系統的安全性與準確性。

AI 發展中資料安全的重要性

AI 時代的資料隱私挑戰

AI 與資料安全交會處最重要的議題之一是隱私。AI 演算法通常需要大量個人或敏感資料 — 從線上行為、人口統計到生物識別資訊 — 才能有效運作。這引發了資料如何被收集、使用與保護的疑慮。未經授權的資料使用與隱蔽資料蒐集已成為普遍挑戰：AI 系統可能在未獲得個人充分知情或同意的情況下，擷取個人資訊。

例如，部分 AI 服務會從網路上大量抓取資料 — 一個具爭議的案例是某臉部辨識公司未經同意，從社群媒體與網站蒐集超過 200 億張影像建立資料庫。此舉引發監管機關強烈反彈，歐洲當局因此開罰重金並禁止其違反隱私法規。這些事件凸顯，若不尊重資料隱私，AI 創新很容易跨越倫理與法律界線。

全球監管機構正積極推動 AI 相關的資料保護法規。歐盟的《通用資料保護規則》（GDPR）已對個人資料處理設下嚴格要求，影響全球 AI 專案。未來還有專門針對 AI 的法規，如預計於 2025 年生效的 歐盟 AI 法案，將要求高風險 AI 系統實施確保資料品質、準確性與資安韌性的措施。

國際組織也呼應這些重點：聯合國教科文組織（UNESCO）全球 AI 倫理建議明確包含 「隱私權與資料保護權」，強調必須在 AI 系統生命週期中保護隱私，並建立完善的資料保護架構。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，確保個人資料透明且安全地被處理，以維護公眾信任。

AI 時代的資料隱私挑戰

資料完整性與 AI 系統的威脅

保障 AI 不僅是防止資料被竊取，更是 確保資料與模型完整性，抵禦複雜攻擊。惡意攻擊者已發現可透過資料管線本身來利用 AI 系統。2025 年一份聯合資安諮詢指出 AI 特有的三大資料安全風險：資料供應鏈遭破壞、惡意修改（「毒化」）資料，以及資料漂移。以下將解析這些及其他主要威脅：

資料毒化攻擊：在毒化攻擊中，攻擊者故意將錯誤或誤導性資料注入 AI 系統的訓練資料中，破壞模型行為。由於 AI 模型是從訓練資料「學習」，毒化資料會導致錯誤決策或預測。
例如，若駭客成功將惡意樣本加入垃圾郵件過濾器的訓練資料，AI 可能會將含有惡意軟體的郵件誤判為安全。2016 年微軟的 Tay 聊天機器人事件即為著名案例，網路惡意用戶透過輸入冒犯性內容「毒化」機器人，使 Tay 學習到有害行為，顯示若無防護，AI 系統可被惡意資料迅速破壞。

毒化攻擊也可能更隱晦：攻擊者可能只修改少量資料，難以察覺，但足以偏頗模型輸出。偵測與防範毒化是重大挑戰；最佳做法包括審核資料來源及利用異常偵測在資料影響 AI 前識別可疑點。
對抗性輸入（規避攻擊）：即使 AI 模型已訓練完成並部署，攻擊者仍可透過精心設計的輸入欺騙模型。在規避攻擊中，輸入資料被微妙操控，使 AI 誤判。這些改動對人類幾乎無感，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 停車標誌上貼幾張小貼紙或塗抹少量顏料，能讓自駕車 AI 將其誤認為限速標誌。下圖展示這些看似無害的微調如何徹底混淆 AI 模型。攻擊者也可能用類似手法，在影像或文字中加入肉眼不可見的擾動，繞過臉部辨識或內容過濾。這些 對抗性範例揭示 AI 模式識別的根本弱點，存在人類難以預見的被利用風險。

對停車標誌的微小改動（如細微貼紙或標記）能使 AI 視覺系統誤判 — 一項實驗中，修改後的停車標誌持續被解讀為限速標誌。此例說明對抗性攻擊如何利用模型解讀資料的特性欺騙 AI。

資料供應鏈風險：AI 開發者常依賴外部或第三方資料來源（如網路抓取資料集、開放資料或資料聚合者）。這造成 供應鏈脆弱性 — 若來源資料遭破壞或來自不可信來源，可能隱藏威脅。
例如，公開資料集可能被故意植入惡意條目或細微錯誤，日後破壞使用該資料的 AI 模型。確保資料來源（了解資料來源且未被竄改）至關重要。

資安機構聯合指引建議實施數位簽章與完整性檢查，以 驗證資料真實性，確保資料在 AI 流程中未被竄改。若無此類防護，攻擊者可能透過操控上游資料（如從公開庫下載的訓練資料）劫持 AI 供應鏈。
資料漂移與模型退化：並非所有威脅皆為惡意，有些自然發生。資料漂移指資料統計特性逐漸變化，導致 AI 系統運行時遇到的資料與訓練資料不符，可能造成準確度下降或行為異常。
雖然資料漂移本身非攻擊，但當模型表現不佳時，可能被攻擊者利用。例如，去年訓練的詐欺偵測系統可能無法偵測今年新型詐欺手法，尤其當犯罪者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（概念漂移的一種）來混淆模型。定期以更新資料重新訓練模型並監控其效能，是減緩漂移的關鍵。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韌性。
傳統資安攻擊對 AI 基礎設施的威脅：須注意 AI 系統運行於標準軟硬體架構，仍易受傳統資安威脅。攻擊者可能鎖定存放 AI 訓練資料與模型的伺服器、雲端儲存或資料庫。
若遭入侵，可能洩露敏感資料或竄改 AI 系統。例如，已有臉部辨識公司內部客戶名單遭駭客入侵外洩，揭露超過 2,200 家組織使用其服務。

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、網路安全），如同任何軟體公司。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（如靜態加密與存取控管）與保護資料同等重要。

總結來說，AI 系統面臨獨特的資料攻擊（毒化、對抗性規避、供應鏈干擾）與傳統資安風險（駭客入侵、未授權存取）混合威脅。這需要全面的安全策略，涵蓋資料與 AI 模型在每個階段的 完整性、機密性與可用性。

正如英國國家資安中心（NCSC）及其夥伴指出，AI 系統帶來 「新穎的安全弱點」，安全必須成為 整個 AI 生命週期的核心要求，而非事後補救。

資料完整性與 AI 系統的威脅

AI：安全的雙面刃

AI 雖帶來新的安全風險，但若倫理使用，也是一項強大的資料安全工具。認識這種雙重性至關重要。一方面，網路犯罪分子利用 AI 強化攻擊；另一方面，防禦者也運用 AI 強化資安防護。

攻擊者手中的 AI：生成式 AI 與先進機器學習降低了執行複雜網路攻擊的門檻。惡意者可利用 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。
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 聊天機器人甚至能即時與目標對話，冒充客服或同事，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 生成的合成影片或音訊。攻擊者曾利用深偽音訊模仿 CEO 或官員聲音，進行所謂「語音釣魚」詐騙銀行轉帳。類似地，深偽影片可用於散播假訊息或勒索。AI 的規模化能力使這類攻擊能以前所未有的規模與可信度進行。

資安專家指出，AI 已成為網路犯罪武器庫中的利器，從漏洞偵測到惡意軟體自動生成皆有應用。此趨勢要求組織強化防禦並教育用戶，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 技術也能大幅提升防禦端的資安能力。AI 驅動的安全工具能分析大量網路流量與系統日誌，偵測可能的異常入侵。
透過學習系統中的「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資料外洩。這種異常偵測對於發現簽名式偵測器無法捕捉的新型隱蔽威脅尤其有效。

例如，AI 系統可監控公司用戶登入模式或資料存取，若偵測到異常存取嘗試或用戶下載大量資料（可能是內部威脅或被盜憑證），會立即通知資安團隊。AI 也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體特徵。

在 詐欺偵測領域，銀行與金融機構利用 AI 即時評估交易是否符合客戶典型行為，阻擋可疑交易，實現即時防詐。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體漏洞，協助組織優先修補，防止攻擊發生。

重要的是，AI 並非取代人類資安專家，而是輔助他們，負責大量資料分析與模式識別，讓分析師能專注於調查與應變。AI 工具與人類專業的協同，正成為現代資安策略的基石。

總之，AI 一方面擴大威脅範圍，另一方面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 技術發展。令人鼓舞的是，許多資安供應商已將 AI 融入產品，政府也投入 AI 驅動的網路防禦研究。

然而，仍需謹慎：正如測試任何安全工具，AI 防禦系統也需嚴格評估，確保不被攻擊者欺騙（例如攻擊者可能餵入誤導資料，使防禦 AI 對攻擊「失明」— 一種針對安全系統的毒化）。因此，部署 AI 於資安領域必須伴隨嚴格驗證與監督。

AI - 安全的雙面刃

保障 AI 資料的最佳實務

面對眾多威脅，組織該如何保障 AI 及其背後資料安全？專家建議採用多層防護策略，將安全融入 AI 系統生命週期的每一步。以下是來自權威資安機構與研究者的幾項 最佳實務：

資料治理與存取控制：嚴格控管誰能存取 AI 訓練資料、模型與敏感輸出。採用強認證與授權，確保僅可信人員或系統可修改資料。所有資料（靜態或傳輸中）皆應加密，防止攔截或竊取。
記錄與稽核資料存取以確保問責 — 若發生問題，日誌可追蹤源頭。並實施 最小權限原則：每位用戶或元件僅存取其職責所需的最低資料量。
資料驗證與來源追蹤：使用任何資料集訓練或餵入 AI 前，先驗證其完整性。利用 數位簽章與校驗和確保資料自收集以來未被竄改。維護清晰的資料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資料。
若使用群眾外包或網路抓取資料，考慮多來源交叉比對（「共識」方法）以發現異常。有些組織會對新資料進行沙盒分析，隔離檢測是否含惡意程式碼或明顯異常，確認安全後再納入訓練。
安全的 AI 開發實務：遵循針對 AI 的安全程式設計與部署規範，不僅解決一般軟體漏洞，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 模型與資料管線建立防護，而非事後補強。
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。模型開發時，採用技術降低毒化資料影響 — 一種方法是對訓練資料進行離群值偵測，若 5% 資料呈現異常，則在訓練前攔截。

另一方法是 強健模型訓練：利用演算法使模型對離群值或對抗性噪音不敏感（例如透過擴增訓練資料加入微小擾動，讓模型學會韌性）。定期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 與任何關鍵軟體同樣重要。
監控與異常偵測：部署後持續監控 AI 系統的輸入與輸出，偵測竄改或漂移跡象。設定異常模式警報 — 例如，若突然大量相似異常查詢湧入 AI 模型（可能是毒化或竊取攻擊），或模型開始產生明顯異常輸出，異常偵測系統可在背景運作標記事件。
監控也應涵蓋資料品質指標；若模型對新資料的準確度意外下降，可能是資料漂移或隱性毒化攻擊，需進一步調查。定期以新資料重新訓練或更新模型，有助減緩自然漂移並修補 AI 演算法新發現的漏洞。
事件應變與復原計畫：即使盡力防護，仍可能發生資安事件或系統故障。組織應有針對 AI 系統的明確事件應變計畫。若發生資料外洩，如何控制並通知受影響方？
若發現訓練資料被毒化，是否有備份資料集或先前模型版本可回復？預先規劃最壞情況，確保 AI 攻擊不會長時間癱瘓營運。定期備份關鍵資料與模型版本，若生產環境模型遭破壞，可回復至已知安全狀態。

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，次級模型可交叉驗證輸出或暫時接管處理，類似故障安全機制。
員工訓練與意識提升：AI 安全不僅是技術問題，人員同樣關鍵。確保資料科學與開發團隊接受安全實務訓練，了解對抗性攻擊等威脅，不假設輸入資料總是無害。
鼓勵質疑異常資料趨勢的文化，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 AI 使此類攻擊日益猖獗）。人類警覺性能補足自動化系統的不足。