CISO

大型語言模型帶來三重資安威脅：AI系統的提示注入漏洞、攻擊者利用LLM進行自動化攻擊、第三方模型供應鏈風險。企業應建立AI安全治理架構，實施沙盒隔離、模型驗證、行為監控等防護措施，制定內部使用與商業化安全策略。

最新產業研究揭示人力風險管理的關鍵轉折點：儘管85%組織增加資安預算，僅3%認為充足，根本原因在於資源配置效率不佳。數據顯示10%員工產生73%風險行為，而78%員工實際降低風險。協作工具已成新攻擊主戰場，61%組織預期2025年將因此遭受損失。成功案例證實精準化人力風險管理平台能將風險暴露時間減少60%，資料外洩風險更減少98%。CISO需從傳統全員培訓轉向數據驅動的精準防禦策略，透過量化指標向董事會證明投資價值，實現從成本中心到價值創造者的戰略定位轉型。

資安服務市場面臨嚴重品質分化問題，眾多服務業者將基礎自動化掃描包裝為高階服務，收取不成比例費用。此現象源於法規標準模糊、企業採購決策缺乏技術判斷能力，以及成本壓力迫使服務商降低標準。企業應建立系統性服務商評估機制，採用分層投資策略結合內部基礎能力與外部專業服務，避免純粹基於價格或品牌的採購決策。解決此問題需要產業各方共同努力，包括提升採購專業性、強化服務標準，以及建立更明確的法規要求，才能建構健康有效的資安服務生態系統。