大型語言模型時代的企業資安挑戰與對策

隨著ChatGPT、Claude等大型語言模型（LLM）技術的快速普及，企業正面臨前所未有的資安挑戰。這些挑戰不同於傳統的網路威脅，它們源自AI技術本身的特性，形成了三個關鍵的威脅面向：LLM系統本身存在的安全漏洞、惡意行為者利用LLM作為攻擊工具，以及自動化攻擊能力的大幅提升。

對於企業而言，理解這些新興威脅並建立相應的防護機制已成為當務之急。本文將深入分析這些威脅的本質、影響範圍，並提供具體的防護策略，協助企業在享受AI技術帶來的創新優勢的同時，有效管控相關的安全風險。

LLM 自身安全漏洞：新型攻擊面的崛起

提示注入攻擊的威脅

大型語言模型最根本的安全問題在於其設計特性：這些系統被訓練來理解並回應各種形式的文字輸入。這個看似無害的特性，實際上創造了一個全新的攻擊面。攻擊者可以透過精心設計的提示（prompt），誘導AI系統執行非預期的操作。

以最近在DEFCON會議上披露的「針對性提示惡意攻擊」（Targeted Promptware Attacks）為例，研究人員展示了如何透過惡意的日曆邀請，成功控制Google Gemini AI助手執行未經授權的操作。這個攻擊的可怕之處在於其隱蔽性：表面上看起來只是普通的日曆邀請，但當AI助手讀取這些內容時，嵌入其中的惡意指令就會被執行。

這種攻擊技術包含幾個關鍵手法：

上下文投毒技術利用AI系統會參考整個對話歷史的特性，在早期的對話中植入惡意指令，然後在後續的互動中觸發這些指令。想像一下，如果企業的AI客服系統被注入了這樣的指令，它可能會在與客戶的對話中洩露敏感資訊，或者執行未經授權的資料存取操作。

延遲工具調用更是令人擔憂，攻擊者可以設置觸發條件，當使用者說出特定詞彙（如「謝謝」）時才執行惡意操作。這意味著攻擊可能會在系統部署後的數週或數月後才被觸發，大大增加了檢測的難度。

Promptware 代表一種新型態的攻擊手法，攻擊者不再直接散布傳統的惡意程式碼，而是精心設計惡意的提示指令，試圖操控大型語言模型執行有害行為。這種攻擊利用了 AI 系統對自然語言指令的理解能力，將攻擊載荷偽裝成看似無害的對話或查詢。

未驗證輸入造成的連鎖風險

企業在整合AI系統時，往往專注於功能性和使用者體驗，而忽略了輸入驗證的重要性。傳統的web應用程式開發中，我們熟悉SQL注入、XSS等攻擊手法，但LLM的提示注入攻擊更為複雜且難以防範。

當AI助手被賦予存取企業內部系統的權限時，這個問題變得更加嚴重。研究顯示，攻擊者可以透過提示注入，讓AI系統自動開啟惡意網址、建立不當的日曆事件，甚至存取和洩露企業的內部文件。更令人擔憂的是，這些操作可能不需要使用者的明確確認，因為企業通常會設定AI系統具有一定程度的自主操作權限以提升效率。

LLM 作為攻擊工具：企業防護邊界的重新定義

傳統安全機制的失效

長期以來，企業依賴複雜的加密協議、專有通訊格式和嚴格的存取控制來保護敏感資料。然而，LLM技術正在改變這個遊戲規則。攻擊者現在可以利用AI系統強大的模式識別和分析能力，更有效地破解這些保護機制。

舉例而言，即使企業使用了自定義的網路協議或專有的資料格式，攻擊者也可以利用LLM來分析網路封包的模式、推測協議的結構，並生成相應的攻擊載荷。這個過程原本需要深厚的專業知識和大量的手工分析，現在卻可以透過與AI系統的對話來完成。

密碼學攻擊也因此變得更加容易。LLM可以協助攻擊者分析加密演算法的實作細節、識別可能的側通道攻擊向量，甚至協助設計針對特定加密系統的攻擊策略。雖然這些攻擊仍需要一定的技術基礎，但所需的專業門檻已經顯著降低。

攻擊能力的大眾化趨勢

過去，發動複雜的網路攻擊需要豐富的技術經驗和深度的系統知識。但現在，任何能夠與AI系統有效溝通的人，都有可能獲得這些能力。這種「攻擊能力大眾化」的趨勢，對企業安全構成了前所未有的挑戰。

根據Anthropic於2025八月發表的Threat Intelligence Report顯示，攻擊者可以利用LLM來：

自動生成針對特定系統的惡意程式碼
分析企業的公開資訊以規劃社交工程攻擊
創建更加逼真和個人化的釣魚郵件
自動化漏洞掃描和利用程序的開發

這意味著企業不僅需要防範來自專業駭客組織的攻擊，還要考慮到更廣泛的威脅行為者群體。

自動化攻擊工具的興起與社會影響

威脅規模化的現實

AI技術的另一個關鍵特性是其擴展性。一旦攻擊方法被開發出來，就可以輕易地應用到大規模的攻擊行動中。這種自動化能力使得攻擊者能夠同時針對數千甚至數萬個目標發動攻擊，而所需的人力資源卻相對有限。

考慮一個具體的場景：攻擊者可以利用LLM自動分析企業網站上的工作職缺資訊，然後為每個職位生成個人化的履歷和求職信，並在其中嵌入惡意連結或附件。這種攻擊的精準度和規模都遠超過傳統的大量發送垃圾郵件攻擊。

對於關鍵基礎設施的威脅更是令人擔憂。AI系統可以協助攻擊者理解複雜的工業控制系統，識別潛在的攻擊點，並自動化攻擊序列的執行。雖然這些攻擊仍需要獲得系統存取權限，但AI的參與大大降低了攻擊的技術門檻和所需時間。

平衡觀點：技術發展與風險管控

然而，我們也必須平衡地看待這個問題。在BBC的報導，網路犯罪和AI顧問Alina Timofeeva指出了一個關鍵趨勢：「利用網路安全漏洞所需的時間正在快速縮短」。這個觀察準確地反映了AI加速威脅演化的現實，但她同時強調，應對策略也必須相應地演進，從被動的事後反應轉向主動和預防性的防護措施。

BBC的Podcast主持人Geoff White提供了更細緻的分析觀點。他指出，雖然AI確實為攻擊者提供了新的能力，特別是幫助一些在「文化和技術上與外界隔絕」的威脅行為者（如北韓駭客）「跨越這些障礙」，但重要的是，「AI目前並未創造全新的犯罪浪潮」。實際上，許多當前的勒索軟體入侵和網路攻擊仍然依賴傳統的攻擊方法，如社交工程和系統漏洞利用。

這個觀點提醒我們避免將所有新興威脅都歸因於AI技術。真正的挑戰在於，AI技術降低了某些攻擊的技術門檻，使得原本需要高度專業技能的攻擊變得更加容易執行，但這並不意味著攻擊的本質發生了根本性的改變。

Black Duck資安顧問Nivedita Murthy從防禦角度提供了實用的思維框架，建議「組織需要了解AI是需要保護的機密資訊資料庫」。這個觀點特別重要，因為它提醒企業不要僅僅將AI視為工具，而是要認識到AI系統本身就是企業重要的數位資產，需要與其他關鍵系統同等級的保護。

許多安全專家也指出，AI技術同樣為防禦方帶來了新的機會。企業可以利用AI技術來自動化威脅檢測和回應程序，分析大量的安全日誌以識別異常模式，協助安全團隊更快速地理解和回應新型攻擊。關鍵在於如何在促進技術創新和管控安全風險之間找到適當的平衡點。

因此，企業需要採取的是理性而非恐慌的態度。既要認真對待AI帶來的新興威脅，建立相應的防護機制，也要避免因為過度擴大威脅而阻礙了有益的技術應用。正如這些專家所建議的，重點應該放在建立更加主動、預防性的安全策略，而不是完全抗拒或無限制地擁抱AI技術。

第三方模型整合的隱藏危機

供應鏈安全的新挑戰

隨著AI技術的普及，越來越多的企業開始整合第三方開發的預訓練模型。這些模型通常託管在Hugging Face、GitHub等開放平台上，為企業提供了快速部署AI功能的捷徑。然而，這也引入了新的供應鏈安全風險。

最近的DEFCON研究揭露了一個令人擔憂的發現：攻擊者可以在AI模型的序列化檔案（如Python的pickle格式）中嵌入惡意程式碼。當企業下載並載入這些看似正常的模型檔案時，隱藏其中的惡意程式碼就會在系統上執行。

這種攻擊手法特別危險，因為：模型檔案通常很大且結構複雜，使得人工檢查變得不切實際。惡意程式碼可以偽裝成正常的模型資料，很難透過自動掃描工具檢測。許多企業缺乏專門的AI安全團隊來進行深度的安全審查。

研究人員展示了如何在一個醫療聊天機器人的訓練資料中嵌入反向的shell code，當模型被載入時，攻擊者就能取得系統的控制權。更令人擔憂的是，大部分的防毒軟體和端點檢測工具都無法識別這種威脅。

商業化部署的風險評估

對於計劃將AI功能商業化的企業而言，第三方模型的安全性問題更是至關重要。一旦被攻擊的模型被整合到商業產品中，不僅企業自身面臨風險，其客戶的安全也可能受到威脅。這可能導致：

大規模的資料洩露事件
法律責任和監管處罰
品牌聲譽的嚴重損害
客戶信任的長期損失

因此，企業必須建立嚴格的第三方模型審查程序，包括來源驗證、完整性檢查、沙盒測試等步驟。

內部使用防護策略

組織架構與流程建立

為了有效應對LLM相關的安全挑戰，企業首先需要建立適當的組織架構和流程。這不僅是IT部門或資安團隊的責任，而是需要跨部門合作的系統性工程。

建議企業成立「AI安全委員會」，成員包括CISO、IT主管、法務顧問、業務主管和AI技術專家。這個委員會的職責包括：

制定AI使用的安全政策和標準程序，確保所有AI系統的部署都經過適當的安全評估。建立AI系統的風險分類機制，根據不同的風險等級採用相應的防護措施。定期檢視和更新AI安全策略，以應對不斷演進的威脅環境。

員工教育訓練也是關鍵環節。許多AI安全事件源於員工對風險的認知不足或不當的使用行為。企業應該為不同角色的員工提供針對性的培訓，包括：

普通員工：AI系統的安全使用原則，如何識別和報告可疑行為
開發人員：安全的AI開發實務，輸入驗證和輸出過濾技術
管理階層：AI相關的法規要求和業務風險管理

技術防護措施

在技術層面，企業需要實施多層次的防護措施：

沙盒環境與隔離部署是基礎防護。所有的AI系統，特別是整合第三方模型的系統，都應該在隔離的環境中運行。這可以限制潛在攻擊的影響範圍，防止惡意程式碼擴散到企業的核心系統。

模型驗證與掃描工具的使用日益重要。企業應該採用專門的工具（如Fickling）來掃描模型檔案中的潛在威脅。同時，建立模型的數位簽章驗證機制，確保模型來源的可信度和檔案的完整性。

行為監控與異常偵測機制能夠及時發現異常活動。當AI系統出現非預期的行為時，如嘗試存取敏感資料或執行可疑的系統命令，監控系統應該立即產生告警並採取相應的防護措施。

存取控制與權限管理需要特別關注。AI系統往往需要存取大量的企業資料以提供服務，但這些存取權限必須遵循最小權限原則。企業應該：

明確定義每個AI系統的資料存取範圍
實施動態權限管理，根據實際需求調整存取權限
定期審查和清理不必要的權限設定
建立資料存取的詳細日誌記錄

外部銷售與商業化安全框架

產品安全開發生命週期

對於將AI功能商業化的企業，安全性必須從產品設計階段就開始考慮。這要求企業建立「AI產品安全開發生命週期」（AI-SSDLC），確保安全性貫穿整個產品開發過程。

在設計階段，企業需要進行威脅建模，識別產品可能面臨的各種攻擊向量。這包括提示注入攻擊、資料洩露、模型逆向工程等風險。基於威脅分析的結果，設計相應的防護機制。

開發階段的重點是實施安全編碼實務。這包括：

嚴格的輸入驗證和輸出過濾
敏感資料的加密保護
錯誤訊息的安全處理
第三方元件的安全審查

測試階段需要進行專門的AI安全測試，包括對抗性測試、紅隊演練等。這些測試應該模擬真實的攻擊場景，驗證產品的安全防護能力。

市場信任建立機制

在競爭激烈的AI市場中，安全性已經成為重要的差異化因素。企業需要建立機制來證明其產品的安全性，贏得客戶的信任。

透明化的安全實務揭露是建立信任的重要途徑。企業應該主動公開其安全政策、防護措施和合規狀況。這包括：

發布安全白皮書，詳細說明產品的安全架構
取得相關的安全認證，如ISO 27001、SOC 2等
定期發布安全報告，展示安全管理的成效

事件回應與危機處理預案的建立也至關重要。即使採取了完善的防護措施，安全事件仍可能發生。企業需要準備好快速、有效的回應機制，包括：

建立24/7的安全監控和回應團隊
制定詳細的事件分類和升級程序
準備客戶溝通和公關處理流程
建立與執法機構和監管單位的合作機制

此外，企業還應該考慮網路安全保險，作為風險轉移的手段。隨著AI相關風險的增加，許多保險公司已經開始提供專門的AI責任險產品。

策略建議與行動計畫

短期應對措施

面對LLM帶來的安全挑戰，企業需要立即採取行動。短期內，建議企業重點關注以下幾個方面：

首先，對現有的AI系統進行全面的安全評估。這包括檢查所有正在使用的AI工具和服務，評估其安全配置，識別潛在的風險點。特別需要關注那些具有高權限或存取敏感資料的AI系統。

建立緊急應變程序也是當務之急。企業應該準備好應對可能的AI安全事件的流程，包括事件的識別、隔離、調查和恢復程序。同時，建立與外部安全專家和執法機構的聯繫機制。

對關鍵的AI服務供應商進行安全審查，評估其安全能力和風險管理水準。對於高風險的供應商，應該要求其提供額外的安全保證或考慮更換供應商。

中長期發展規劃

從中長期的角度來看，企業需要建立系統性的AI安全能力。這包括組建專門的AI安全團隊，培養相關的專業技能，建立完善的技術基礎設施。

在人才培養方面，企業可以考慮：

招聘具有AI安全背景的專業人員
為現有的安全團隊提供AI安全培訓
與學術機構合作，參與AI安全研究項目
建立與業界的交流合作機制

技術基礎設施的建設也需要持續投入。這包括部署專門的AI安全工具，建立AI系統的監控和管理平台，建立自動化的威脅檢測和回應能力。

產業合作與資訊分享機制的建立對所有企業都有益處。AI安全威脅往往具有跨企業、跨行業的特性，單一企業很難獨自應對所有挑戰。透過參與產業聯盟、分享威脅情報、共同開發防護技術，企業可以更有效地提升整體的安全防護能力。

結論與未來展望

大型語言模型技術正在重新定義企業的威脅環境，為企業帶來了前所未有的挑戰。這些挑戰不僅來自技術層面，更涉及組織管理、法規遵循、業務策略等多個面向。

成功應對這些挑戰需要企業採取全面、系統性的方法。這包括建立適當的組織架構和流程、實施多層次的技術防護措施、培養專業的人才隊伍，以及建立有效的合作機制。

重要的是，AI安全不是一次性的項目，而是需要持續關注和投入的長期工程。隨著技術的快速發展，新的威脅和挑戰將不斷湧現。企業需要建立持續學習和適應的能力，及時調整策略和措施。

對於台灣的企業而言，這既是挑戰也是機遇。通過在AI安全領域的早期布局和積極投入，台灣企業有機會在全球AI市場中建立競爭優勢，同時為社會的數位轉型提供更加安全可靠的技術基礎。

企業主管在這個轉型過程中扮演關鍵角色。不僅需要保護企業免受新興威脅的影響，更要積極參與AI技術的安全應用，推動企業的數位創新。這要求企業主管具備更加廣泛的知識結構和更加前瞻的戰略視野。

未來的企業安全將是人機協作的安全，AI技術既是威脅的來源，也是防護的工具。掌握這個平衡，將是每個企業主管必須面對的重要課題。