Security

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。

身份驗證正處於轉型期，傳統密碼策略與新興 Passkey 技術各有優劣。研究顯示傳統「複雜密碼」規則實際上創造可預測模式，長度比複雜度更重要。Passkey 技術雖提供卓越的防釣魚保護和用戶體驗，但面臨廠商實作分歧、跨平台同步困難、以及廠商鎖定等挑戰。對企業而言，現階段最實務的策略是採用密碼管理器配合多因子驗證，同時以漸進式方法試點 Passkey 技術。成功的身份驗證策略需要在理想的安全性與現實的可用性之間找到平衡點，優先確保用戶能夠安全便利地存取資源。

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。