隨著人工智慧（AI）成為現代企業運作與軟體開發的核心基石，企業正面臨全新的資安風險。從智能客服機器人、數據分析，到雲端自動化與程式碼生成，AI 的應用已無所不在；然而，這些系統也帶來了新型態的漏洞，而傳統的資安工具與流程，往往難以應對這類新興威脅。
所謂的 AI 安全（AI Security），是一門專注於保護 AI 系統、數據及運作免受誤用、操縱或攻擊的專業領域，同時也涵蓋了如何在各類環境中，確保 AI 應用符合安全與責任規範。隨著企業加速在雲端部署 AI 模型與服務，深入理解並落實「AI 安全」，已成為現代雲端安全策略中不可或缺的關鍵環節。
什麼是「AI 安全」（AI Security）
「AI 安全」的定義依應用情境而異。廣義而言，它是指透過技術、實務操作與治理架構來保護 AI 系統，並同時藉由 AI 強化防禦能力，確保系統能在安全且具備韌性的前提下發揮商業價值。
在討論定義時，通常會與另一個相輔相成的概念 ——「AI 強化的資安」（AI for security）同時提及。對企業而言，這兩者缺一不可。隨著企業陸續將 AI 導入雲端工作負載、容器化應用程式與 CI/CD 流程中，保護 AI 系統本身的安全，已與維護底層基礎設施的安全同等重要。
AI 強化的資安 (AI for security)
利用 AI 與機器學習技術，提升威脅偵測效率、排定風險優先順序，並在雲端環境中落實自動化回應。
AI 系統的安全 (Security of AI)
重點在於保護 AI 應用程式背後的模型、數據與開發流程（Pipelines），防止其遭受對抗式攻擊（Adversarial Attack）、資料投毒（Data Poisoning）或惡意濫用。
為什麼 AI 安全成為企業當務之急
隨著 AI 導入率在短短一年內從 56% 飆升至 84%，AI 模型與其開發流程（Pipelines）正迅速成為雲端環境中全新的攻擊面。駭客可能透過資料投毒（Data Poisoning）、植入後門、推理端點（Inference Endpoints）或竊取模型參數，進而刺探企業的自有系統。
對企業而言，AI 安全之所以關鍵，主要在於以下三大挑戰：
⦁ 資安防線的連鎖反應：當企業依賴 AI 來強化資安時，這些 AI 系統本身就成了關鍵任務（Mission-Critical）。一旦 AI 遭到攻破，不僅會導致資料外洩，更會瓦解企業防禦工具的完整性。
⦁ 自動化風險的放大效應：在動態的雲端環境中，若缺乏 AI 專屬的防護機制，自動化流程反而可能成為風險的放大鏡，導致模型與數據資產散落在 SaaS、容器或無伺服器（Serverless）環境中，形成管控死角。
⦁ 傳統防護的侷限性：現有的身分存取管理（IAM）或網路隔離政策，難以抵禦模型反轉（Model Inversion）、對抗性輸入（Adversarial Input）或提示詞注入（Prompt Injection）等新型攻擊。
面對全球日益嚴苛的 AI 治理與資料保護法規，建立成熟的 AI 安全體系已成為企業的競爭優勢。正如雲端安全聯盟（Cloud Security Alliance, CSA）所述，AI 安全的核心在於確保系統的機密性、完整性與可用性。在雲端原生時代，這項原則必須全面延伸至模型、數據與開發流程（Pipelines）中，透過專為 AI 設計的資安解決方案，才能在推動創新的同時，建立高度韌性的防禦架構。
AI 安全常見的攻擊路徑
模型投毒（Model Poisoning）
在模型訓練階段投入惡意文件，導致模型產生錯誤的判斷邏輯。
後門攻擊 (Backdoor Attack)
在訓練過程中埋入隱藏的觸發條件（Triggers），使其在特定情況下執行惡意行為。
模型反轉與竊取 (Model Inversion and Theft)
攻擊者透過公開的推論 API 反推敏感資料，或直接竊取企業專有的模型權重（Weights）。
API 濫用 (API Abuse)
推論端點（Inference Endpoints）的驗證機制過於薄弱，導致資料遭外洩或遭受阻斷服務攻擊（DoS）。
模型漂移與偏差 (Drift and Bias)
若缺乏持續監控，模型的效能會隨時間退化或產生偏差，進而引發商業決策與企業商譽的風險。
自動化風險 (Automation Risk)
當 AI/ML 被用於資安防禦時，若模型調校不當或應用領域發生偏移（Domain Shift），可能會產生防護盲點。
強化 AI 安全態勢的五大步驟
建立具備韌性的 AI 安全態勢，其核心基礎與雲端安全相同，皆需具備：可視性、環境脈絡與持續性的治理。以下五個步驟可協助企業在雲端環境中落實 AI 安全：
第一步 – 全面盤點 AI 資產：識別環境中所有的 AI/ML 系統，包含運行中的模型、推論端點、開發流程及相關的資料儲存庫。根據資產的敏感度與暴露風險進行分類，並釐清各項資料、運算資源與第三方 API 之間的依賴關係，掌握整體的 AI 足跡（AI Footprint）。
透過 Orca 平台，企業可以全面掌握跨雲端環境的所有 AI 服務與模型，清楚掌握資產清單。
第二步 – 評估並排定風險優先順序：針對資料敏感度、外部暴露程度與監控機制進行評估。將「對抗性輸入」與「提示詞注入」等 AI 特有威脅納入現有的雲端威脅建模流程中，優先處理對業務或法規影響最大的關鍵系統。
第三步 – 落實安全控制措施：導入模型版本管理、稽核紀錄與存取限制。除了將傳統雲端安全的『最小權限原則』與『網路隔離』應用在 AI 環境，更要針對 AI 特性增加專屬防護，例如：異常偵測、漂移監控與輸出結果驗證。最後，將這些監測數據整合至統一的態勢管理（Posture Management）流程中。
第四步 – 持續監控與緊急應變：建立模型效能與推論請求的監控機制。針對 API 流量異常飆升或輸出分佈偏移等跡象進行告警，並納入現有的應變流程。定期進行紅隊演練（Red Teaming）與對抗性測試，隨著環境演進持續優化偵測閾值。
第五步 – 深化治理與企業文化：確保 DevOps、數據科學與資安團隊之間的權責一致。為每個模型定義明確的安全負責人，並維持動態更新的模型清單。持續推廣 AI 威脅教育，確保所有新專案皆符合整體的雲端資安策略，消除影子 AI（Shadow AI）與未受監控的風險。
Orca AI 安全解決方案
Orca Security 在 AI 安全領域的領導地位深受業界肯定，不僅獲選為 CRN 2025 年十大最熱門 AI 資安工具，更在 CNAPP 領域被評為市場領導者。這證明了 Orca 的 AI 安全態勢管理（AI-SPM） 能有效協助企業在擁抱創新的同時，建立堅實防線。
⦁ 專利 SideScanning™ 技術：無需安裝代理程式（Agentless），即可獲得對 AI 模型、數據與開發流程的全面掌控。透過自動化偵測 AI 物料清單（AI-BOM），支援包含 OpenAI、Google、Anthropic 在內超過 50 種主流模型。
⦁ 主動識別配置風險：自動化檢查模型配置是否合規、驗證網路存取控制，並識別訓練資料中是否包含敏感資訊，同時偵測程式碼庫中外洩的 API 金鑰與 Token。
⦁ 一站式 CNAPP 整合：無需部署多套單點工具，Orca 將 AI 安全無縫整合至雲端原生應用保護平台（CNAPP）。透過單一管理介面，即可跨越虛擬機、容器、資料庫與 AI 模型，全面掌握資安狀態。
將 AI 安全納入核心策略
AI 帶來了巨大的機遇，包括更聰明的自動化機制、更精準的偵測能力，以及全新的創新模式。然而，每一項新能力的導入，也同時延伸了新的風險路徑。從訓練數據到推論端點，從對抗性輸入的威脅到模型漂移，這些資安挑戰都是真實存在的課題。
「AI 安全」不再只是小眾的技術議題，它早已成為現代雲端安全態勢的核心。透過落實治理規範、提升可視性、強化控制措施並建立持續監控，企業才能避免成為未來新型 AI 攻擊的目標。
如果您的雲端環境已包含 AI/ML 模型，或者正計畫導入這些技術，請務必將 AI 安全視為策略的基本組成，而非事後補救的選項。
參考來源：Orca