人工智慧正在徹底改變我們的工作方式，但同時也以遠超過大多數安全團隊應對速度的速度擴大攻擊面。缺乏可見性和治理，每一個新的模式、工具和代理人都可能成為安全盲點。這份由Wing Security發行的簡要指南，提供採用人工智慧而不減緩創新的 5 個關鍵策略（5 Plays）：

1. Play 1：AI Discovery — 全面可視化

• 目標：掌握所有 AI 工具、嵌入功能、Agent 及其權限。
• 需求：

―  持續掃描環境，發現「Shadow AI」。

―   識別 SaaS 應用中的 AI 功能。

―    繪製 AI 與內部資產的資料流。

• 成果：建立完整 AI 使用清單。

2. Play 2：AI Registry — 建立 AI 資料庫

• 目標：不只是清單，還要有風險與背景資訊。
• 需求：

―    廠商身份與聲譽。

―     AI 模型類型（LLM、Agentic、預測型）。

―    權限、OAuth 範圍、是否訓練自家資料。

―    合規與安全狀態。

• 成果：動態 AI 資料庫，支援治理與威脅偵測。

3. Play 3：Risk Management — 風險控管

• 目標：識別 AI 錯誤設定、過度授權、未監控 Agent。
• 需求：

―    檢測權限與整合風險。

―    偵測嵌入式 AI 應用的錯誤配置。

• 成果：可行的風險優先排序與修正。

4. Play 4：Governance — 持續治理

• 目標：建立並執行 AI 安全政策，持續監控。
• 需求：

―    可快速部署的政策模板。

―    自動化執行與違規偵測。

―     監控配置漂移與新增高權限身份。

• 成果：動態治理，隨環境與法規演進。

5. Play 5：AI-Aware Culture — 建立安全文化

• 目標：員工理解 AI 風險與政策。
• 需求：

―    持續教育與訓練。

―    定期通報新型 AI 威脅。

―    使用者與安全團隊的回饋迴路。

• 成果：安全與創新並行的企業文化。

AI 帶來前所未有的安全挑戰，每個新工具、整合、權限都是潛在風險。五大策略形成完整框架：從「可視化」到「治理」再到「文化」，將混亂轉化為可控。成功關鍵：持續監控、風險管理、政策執行、員工教育。

 

資料來源：Wing Security, The Practical Playbook for Secure AI Adoption