引言：駕馭 AI 浪潮，從「治理」開始
人工智慧（AI）正以前所未有的速度重塑各行各業，從客戶服務到數據分析，從產品開發到營運決策，AI 驅動的解決方案無所不在。然而，伴隨 AI 帶來的巨大機遇，潛藏其中的資安風險與治理挑戰也日益凸顯。如果沒有適當的防護與管理，AI 可能從一個創新的加速器，變成一個無法預測、充滿威脅的黑盒子。
AI 資安治理（AI Security Governance）正是在這個背景下應運而生。它不僅僅是技術層面的安全措施，更是一套涵蓋策略、政策、流程與責任的全面性框架。它為企業提供了明確的指南，確保在擁抱 AI 創新的同時，能夠有效地管理相關風險，保障數據安全與個人隱私，並符合日益嚴格的法律法規。本報告將深入解析 AI 資安治理的核心要素，探討如何將其從一個抽象概念，轉化為企業級 AI 部署的穩健基石。
AI 所帶來的獨特資安挑戰
傳統的資安治理模式，如防火牆、入侵偵測系統（IDS）和身份驗證機制，在面對 AI 帶來的全新威脅時顯得力不從心。AI 模型的獨特本質使其面臨多種前所未見的攻擊與風險，主要包括：
資料投毒攻擊（Data Poisoning Attacks）： 駭客透過向 AI 模型的訓練數據中注入惡意資料，惡意地操縱模型的學習過程。例如，在一個用於自動駕駛的圖像識別模型中，駭客可以將偽造的交通標誌圖像混入訓練集，導致模型在實際行駛中做出錯誤判斷，引發潛在的物理危害。
模型規避攻擊（Model Evasion Attacks）： 攻擊者設計出特殊的輸入，能夠欺騙 AI 模型，使其給出錯誤的預測結果。例如，在一個用來偵測惡意軟體的模型中，駭客可以對程式碼進行微小的修改，使得惡意軟體能夠成功繞過模型的檢測，進入系統。
隱私洩露風險（Privacy Violations）： 特別是對於那些使用大量敏感個人數據進行訓練的模型（如大型語言模型），駭客可能透過模型反演攻擊（Model Inversion Attacks），從模型的輸出結果中反向推導出訓練數據中的原始敏感資訊，從而造成嚴重的隱私洩露。
提示注入攻擊（Prompt Injection Attacks）： 針對大型語言模型（LLMs）的獨有威脅。攻擊者透過惡意提示詞，劫持模型的輸出，使其執行非預期的指令，例如洩露機密資訊或生成有害內容。
這些威脅在沒有主動治理的情況下，會靜悄悄地侵蝕企業的業務完整性與法規合規性。一個結構化的治理框架，能夠在 AI 生命週期的每一個階段（從開發、部署到監控）建立起風險控制與安全措施，將 AI 的無序創新轉化為有意識、可控的企業戰略。
AI 治理的跨職能協作：打破組織孤島
有效的 AI 治理絕非單一部門的責任。它超越了純粹的技術範疇，更關乎企業的招聘策略、政策制定、倫理標準、品牌定位以及領導力策略。因此，將 AI 安全交由單一的資安團隊負責，往往會導致監管的漏洞與不完整。一個全面的治理框架，必須涵蓋多個職能部門，並將不同利害關係人（stakeholders）的意見納入考量。
一個有效的做法是建立一個跨職能的 RASCI 矩陣（Responsible, Accountable, Consulted, Informed），以明確各部門在 AI 治理中的角色與職責：
- 策略制定與路線圖規劃： 由業務領導者和技術長（CTO）主導。
- 資安與隱私政策： 由資安團隊與法務部門共同制定。
- 倫理原則與偏見檢測： 由專門的倫理委員會或資料科學團隊負責。
- 模型開發與部署監控： 由工程與 DevOps 團隊實施。
法規合規與法律風險： 由法務與合規部門負責審核。
透過這種AI 治理成為一項組織級的集體責任，與企業整體風險管理架構相結合。理想情況下，最高的問責權應由董事會承擔，而實際的營運責任則下放給各專業團隊，確保治理能夠從頂層策略貫徹到基層執行。
多層次防禦策略：從宏觀框架到微觀工具
強大的 AI 資安治理管理，需要將技術防禦與組織策略有機結合。這是一個多層次、協調一致的努力：
接軌全球框架與監管： 組織應主動關注並參與全球性的 AI 治理框架與監管動向。將外部法規（如 GDPR、AI 法案）的要求轉化為清晰的內部政策和控制措施，確保企業的 AI 應用在法律框架內運行。
工具與流程的運用： 部署自動化的資安工具，如持續監控（Continuous Monitoring）和自動化審計，以即時偵測和響應 AI 系統中的異常行為與漏洞。這些工具能幫助企業在 AI 生命週期的每一個階段，都保持透明與可控。
建立可解釋性與偏見檢測標準： AI 模型的「黑盒子」特性是其一大風險。企業應建立並實施可解釋性標準（Explainability Standards），確保模型決策的邏輯能夠被追蹤和理解。同時，定期進行偏見檢測，以確保 AI 系統的公平性與可靠性。
員工培訓與資安意識： 為員工提供持續的 AI 相關資安培訓。員工是防禦的第一道防線，提升他們的資安意識，特別是關於釣魚攻擊、提示注入等威脅的認知，對於整體防護至關重要。
選擇合適的治理框架：整合、獨立或混合？
在實際實施中，組織面臨著選擇治理框架的挑戰。通常有三種主要方法：
整合式治理（Integrated Governance）： 將 AI 治理融合到既有的企業政策和機制中。這種方法的優勢是利用了熟悉的流程，實施阻力較小。但缺點是可能忽略 AI 特有的風險，使其成為一個附屬品。
獨立式治理（Standalone Governance）： 為 AI 建立一套全新的、專門化的治理框架。這種方法的優勢是靈活且精確，能夠專注於 AI 的獨特風險。但可能導致組織孤島，並與現有流程產生重複。
混合式治理（Hybrid Governance）： 這種方法被認為是目前最有效的。它結合了前兩者的優勢，例如先為緊迫的 AI 項目建立獨立的治理框架，待其成熟後再將其有效的控制措施嵌入到現有的企業治理體系中。
衡量治理成熟度：從零散到全面
AI 資安治理非一次性任務，而是一個隨組織發展而演進的過程。通常組織的治理成熟度可以分為五個階段：
衡量治理成熟度需要結合定性與定量的指標，包括：法規合規率、資安事件數量、漏洞偵測時間、事件的財務成本、可解釋性模型的比例，以及員工培訓完成率等。
結論：將 AI 治理作為創新的核心
AI 資安治理不是一個簡單的核對清單，而是一項將創新與審慎相結合的戰略性強化。通過將治理作為負責任地採用 AI 的核心，使其成為一項組織級的承諾，實施多層次的控制，選擇合適的框架，並將其與整體資安計畫相連結，企業才能在充分發揮 AI 潛力的同時，有效地管理其風險。
資料來源：https://www.helpnetsecurity.com/2025/08/14/ai-security-governance/
探討 AI 治理的核心概念、關鍵挑戰、多層次防禦策略，並提供實施的具體步驟，旨在協助企業將 AI 從實驗性工具轉化為安全、可靠的商業解決方案，同時確保數據安全與法規合規。