人工智慧與資料安全議題
人工智慧（AI）正在革新各行各業，但同時也帶來關鍵的資料安全挑戰。由於AI處理敏感資訊，組織必須面對潛在風險並實施強而有力的保護措施。本文探討AI對資料安全的影響及有效保障資訊的實務策略。
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人工智慧（AI）正在改變產業與社會，但同時也帶來重要的資料安全疑慮。現代AI系統依賴龐大資料集，其中包含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影響。
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」。
— 國際安全機構
這表示保護資料不僅是IT問題，更是確保AI帶來益處而非傷害的根本。隨著AI融入全球重要運作，組織必須持續警覺，保障驅動這些系統的資料安全。
AI開發中資料安全的重要性
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的行為與結果可能失真或不可信。
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可靠性的基礎。忽視任何階段的資安都可能破壞整個AI系統的安全。
資料完整性
確保資料在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與揭露。
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模型所用的所有資料集都應採用強而有力的基礎資安措施。簡言之，沒有強健的資料安全，我們無法信任AI系統的安全與準確。
AI時代的資料隱私挑戰
AI與資料安全交叉的最大議題之一是隱私。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—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。
爭議案例研究
監管回應
全球監管現況
全球監管機構正加強執行AI相關的資料保護法規。歐盟的通用資料保護條例（GDPR）已對個人資料處理設嚴格要求，影響全球AI專案。
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系統實施確保資料品質、準確性及資安韌性的措施。
- 高風險AI系統的強制風險評估
- 資料品質與準確性要求
- 資安韌性標準
- 透明度與問責機制
UNESCO全球AI倫理
國際組織呼應此優先事項：UNESCO的全球AI倫理建議明確包含「隱私權與資料保護」，強調AI生命週期中隱私保護及完善資料保護架構的重要性。
- AI生命週期中隱私保護
- 完善的資料保護架構
- 透明的資料處理實務
- 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。
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免受複雜攻擊。惡意者已發現可透過攻擊資料流程本身來利用AI系統。
資料中毒攻擊
中毒攻擊中，攻擊者故意將錯誤或誤導性資料注入AI訓練集，破壞模型行為。因AI模型從訓練資料「學習」，中毒資料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—網路惡意用戶透過攻擊輸入「中毒」該機器人，導致Tay學習到有害行為。此事件顯示若無防護，AI系統可被惡意資料迅速破壞。
中毒攻擊也可能更隱晦：攻擊者可能只修改少量資料，難以察覺卻偏向有利於他們的結果。偵測與防範中毒是重大挑戰，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。規避攻擊中，輸入資料被微妙操控，導致AI誤判。這些操控人眼難察覺，卻能完全改變模型輸出。
停車標誌
- 正確辨識
- 觸發適當反應
被修改的停車標誌
- 誤判為速限標誌
- 危險誤解
經典例子是電腦視覺系統：研究顯示在停車標誌貼上幾張小貼紙或塗點顏料，能騙過自駕車AI，讓它誤認為速限標誌。攻擊者也可能用類似手法，在影像或文字中加入隱形擾動，繞過臉部辨識或內容過濾。
對停車標誌的微小改動（如細微貼紙或標記）能使AI視覺系統誤讀—一項實驗中，修改後的停車標誌持續被解讀為速限標誌。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（如網路爬取資料集、開放資料或資料聚合者）。這造成供應鏈脆弱性—若來源資料被破壞或來自不可信來源，可能隱藏威脅。
- 公開資料集可能被故意植入惡意條目
- 細微錯誤後續破壞使用該資料的AI模型
- 公共資料庫的上游資料操控
- 被破壞的資料聚合者或第三方來源
資料漂移與模型退化
並非所有威脅皆為惡意—部分隨時間自然產生。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不可預測。
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今年可能無法捕捉新詐欺手法，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（一種概念漂移）混淆模型。定期用更新資料重新訓練模型並監控效能，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抵抗力。
傳統資安攻擊對AI基礎設施的威脅
須記得AI系統運行於標準軟硬體堆疊，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。
資料外洩
模型竊取
此類事件凸顯AI組織必須遵循強健安全實務（加密、存取控制、網路安全），如同任何軟體公司。此外，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，AI系統面臨獨特的資料攻擊（中毒、對抗規避、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。這需要全面安全策略，涵蓋資料與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」，安全必須成為AI生命週期的核心要求，而非事後考量。
— 英國國家資安中心
AI：安全的雙面刃
AI雖帶來新資安風險，但若倫理使用，也能成為強化資料安全的強大工具。認識這種雙重性很重要。一方面，網路犯罪者利用AI強化攻擊；另一方面，防禦者運用AI提升資安防護。
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偵測。
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生成的合成影片或音訊，用於詐騙與假訊息。
- 語音釣魚攻擊
- CEO冒充
- 詐騙授權
資安專家指出，AI已成為網路犯罪武器，從尋找軟體漏洞到自動化惡意軟體製作皆有應用。此趨勢要求組織強化防禦並教育用戶，因「人為因素」（如點擊釣魚郵件）常是最弱環節。
防禦與偵測中的AI
幸運的是，同樣的AI能力能大幅提升防禦端的資安。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，指示網路入侵跡象。
異常偵測
詐欺防範
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—可能當場抓到駭客或偵測資料外洩。此異常偵測對識別新型、隱蔽威脅特別有效，傳統簽名式偵測器可能無法察覺。
總之，AI既擴大威脅面，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進展。令人鼓舞的是，許多資安供應商已將AI納入產品，政府也資助AI驅動的網路防禦研究。
AI資料安全的最佳實務
面對眾多威脅，組織該如何保障AI及其背後資料？專家建議採用多層次策略，將安全融入AI系統生命週期每一步。以下是來自權威資安機構與研究者的最佳實務：
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（靜態與傳輸中）皆加密
- 實施最小權限原則
- 記錄並稽核所有資料存取
- 使用強認證與授權
所有資料無論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有助問責，若發生問題，能追蹤源頭。
資料驗證與來源追蹤
使用任何資料集訓練或輸入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。
資料完整性
使用數位簽章與校驗和驗證資料未遭竄改。
清晰來源
維護資料來源紀錄，優先使用經審核可靠的來源。
若使用群眾外包或網路爬取資料，建議交叉比對多個來源（「共識」方法）以發現異常。有些組織會對新資料進行沙盒分析，隔離檢測紅旗後再納入訓練。
安全的AI開發實務
遵循針對AI量身打造的安全編碼與部署實務，不僅解決一般軟體漏洞，也涵蓋AI特有風險。
- 設計階段進行威脅建模
- 對訓練資料集實施異常值偵測
- 採用強健模型訓練技術
- 定期進行程式碼審查與安全測試
- 執行紅隊演練
另一方法是強健模型訓練：有演算法能降低模型對異常值或對抗性噪音的敏感度（例如透過加入微小擾動的訓練資料，讓模型學會韌性）。
監控與異常偵測
部署後持續監控AI系統的輸入與輸出，尋找竄改或漂移跡象。設定異常模式警報，提示可能攻擊或系統退化。
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中毒攻擊，需調查。定期用新資料重新訓練或更新模型，有助減緩自然漂移。
事件應變與復原計畫
即使盡力防範，仍可能發生違規或故障。組織應有針對AI系統的明確事件應變計畫。
違規應對
復原計畫
在高風險應用中，有些組織維持冗餘AI模型或模型集群；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。
員工訓練與意識提升
AI安全不僅是技術問題，人員扮演重要角色。確保資料科學與開發團隊接受安全實務訓練。
- 訓練團隊了解AI特有安全威脅
- 鼓勵對異常資料趨勢保持懷疑
- 教育全體員工認識AI驅動的社交工程
- 教導辨識深偽聲音與釣魚郵件
他們應了解對抗性攻擊等威脅，不應假設輸入AI的資料總是無害。人類警覺能捕捉自動系統忽略的問題。
實施這些實務能大幅降低AI與資料安全事件風險。事實上，美國網路安全暨基礎設施安全局（CISA）等國際機構正推薦這類措施—從採用強力資料保護與主動風險管理，到強化監控與威脅偵測能力。
組織必須「保護AI系統中的敏感、專有及關鍵任務資料」，採用加密、資料來源追蹤與嚴格測試等措施。
— 聯合資安諮詢
關鍵是安全應是持續過程：持續風險評估是因應不斷演變威脅的必要。正如攻擊者總在設計新策略（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處理AI相關資料安全議題，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，將對高風險AI系統施加透明度、風險管理與資安要求。歐洲也在探討更新責任法，追究AI供應商的安全失職。
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年發布此框架，強調從設計階段起建構可信AI系統，考量韌性、可解釋性與安全性。
NIST AI框架
全面指導AI系統風險評估與減輕。
- 韌性要求
- 可解釋性標準
- 設計階段安全
產業承諾
與主要AI公司自願承諾資安實務。
- 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公司合作自願承諾資安—例如確保模型在發布前由獨立專家（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安全領域尤為強烈。2023年，英國NCSC、CISA、FBI及20多國機構共同發布了安全AI開發指引。
UNESCO標準
OECD與G7
這些聯合努力顯示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效應。
私部門倡議
私部門正形成聚焦AI安全的生態系。產業聯盟分享對抗性機器學習研究，會議常設有「AI紅隊」與機器學習安全議題。
- 產業聯盟分享對抗性ML研究
- AI紅隊與ML安全會議
- 漏洞測試工具與框架
- ISO制定AI安全標準
工具與框架正陸續出現，協助在部署前測試AI模型漏洞。標準組織也參與其中—ISO據報正制定可補充現有資安標準的AI安全標準。
在醫療與金融等領域，證明AI安全合規可成為競爭優勢。
結論：打造安全的AI未來
AI的變革潛力伴隨同等重要的資料安全挑戰。確保AI系統中資料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礎。從保障個人資料隱私到防篡改與對抗性利用AI模型，皆需全面的安全思維。
技術
大型資料集必須在隱私法規下負責任處理，並採用強健技術防護。
政策
AI模型需透過全面監管架構防範新型攻擊技術。
人為因素
用戶與開發者必須在AI驅動的網路威脅時代保持警覺。
同時，尖端研究持續提升AI韌性—從抵抗對抗性範例的演算法，到允許有用洞察而不暴露原始資料的隱私保護AI方法（如聯邦學習與差分隱私）。透過實施最佳實務—強力加密、資料驗證、持續監控等—組織能大幅降低風險。
風險
- 資料外洩與隱私侵犯
- 惡意操控
- 公眾信任流失
- 對個人與組織造成實質傷害
效益
- 自信部署AI創新
- 資料與隱私受保護
- 提升公眾信任
- 安全且負責任的AI利益
最終，AI應以「安全優先」的心態開發與部署。正如專家所言，資安是AI效益得以充分實現的前提。當AI系統安全，我們才能安心享受其效率與創新。
但若忽視警告，資料外洩、惡意操控與隱私侵犯將侵蝕公眾信任並造成實質傷害。在這快速演進的領域，保持主動與更新是關鍵。AI與資料安全是同一枚硬幣的兩面，唯有攜手解決，才能為所有人開啟安全且負責任的AI願景。
