人工智慧聊天記錄的敏感性與法律追溯性

想想你與 ChatGPT 和 Claude 等人工智慧代理商分享了什麼。這些資訊包括商業想法、互動中的吐槽、旅行計劃，甚至是競爭研究嗎？大量且不斷增長的個人資料正穩步輸入到人工智慧聊天機器人中，這些機器人可以用來清晰地描繪出你下一步的計劃。你與人工智慧的互動就像你的個人日記一樣敏感——甚至比你的日記還要敏感10倍。

ChatGPT 和類似的工具比我們歷史上接觸過的任何數位產品都更能捕捉人們的心態、動機和想法。 ChatGPT 已成為一個懺悔室、一個計劃板，以及一面展現意圖的鏡子。它即時捕捉瞬間，展現人們在行動過程中如何思考、建構和測試。

檢察官對2025年1月1日發生的帕利塞茲大火提起了縱火和謀殺指控，這場火災造成12人死亡，數千所房屋被毀。執法單位利用嫌疑人的ChatGPT日誌來立案，這個案例清楚地表明，現在可以透過聊天機器人的記錄追蹤使用者的意圖。據稱，在帕利塞茲大火發生前，嫌疑人曾使用ChatGPT 製作森林燃燒和人們奔跑的圖像。據報導，在撥打 911電話時，他曾問 ChatGPT：“如果因你的香煙引發火災，你會承擔責任嗎？”

AI聊天記錄已成為有史以來最徹底的企業機密數位足跡。使用者與AI的互動不僅是單純的數據交換，更是思考過程、商業戰略、產品開發細節乃至個人意圖的即時記錄。這些記錄，尤其是Prompt（提示）和AI的回應，包含了高度敏感的智慧財產（IP）和商業機密。與傳統的電子郵件或文件不同，AI聊天記錄能連貫地展現一個想法從萌芽到具體實施的完整軌跡，使得其資料價值和安全風險呈指數級增長。企業必須認識到，AI聊天資料的洩露風險遠超傳統資料，其法律和商業後果可能涉及重大訴訟、監管罰款和競爭優勢的永久喪失。

 

企業機密面臨的四大主要風險

AI聊天機器人帶來的風險不僅限於單純的資料外洩，而是涉及對企業核心競爭力的系統性威脅。

一、 企業智慧財產（IP）的無意識洩露

使用者為了獲得更精準的回覆，往往會在Prompt中輸入產品設計細節、程式碼、未發布的商業計劃、併購策略或競爭對手的分析報告。這種「過度分享」的行為，將企業最敏感的機密資料無形中傳輸給了第三方AI供應商。許多標準版的AI服務條款可能允許供應商將這些互動數據用於模型訓練，進一步模糊了企業IP的邊界。

二、 缺乏統一的安全共享責任模型

AI聊天服務通常運行在雲端，遵循共享責任模型。然而，與IaaS/SaaS不同，AI的共享責任模型極為複雜：

• 供應商責任： 僅限於確保模型的基礎安全、基礎設施的運作。

• 企業責任（用戶側）： 涵蓋了Prompt的輸入安全、數據的分類與加密、用戶權限管理以及對AI輸出的審核。 許多企業誤以為採用「企業級」或「私有化」版本的AI服務就能完全免責，但事實上，用戶輸入的數據內容本身就是最大的風險來源，且完全由企業控制。

三、 法律證據與追溯性風險

如帕利塞茲大火案例所示，AI聊天日誌已被證明可作為具有強大說服力的法庭證據，用於追溯使用者的惡意意圖、過失或違法行為。對於企業而言，這意味著：

• 內部調查： AI聊天記錄可能成為揭露內部舞弊、洩露機密或非法行為的最直接證據。

• 監管合規： 在金融、醫療等高度管制的行業中，AI互動數據可能成為監管審計的重點，任何涉及敏感資訊的不當使用都可能導致巨額罰款。

四、 AI供應鏈的擴展與第三方風險

AI聊天機器人通常會被授權連接到企業內部的API、數據庫或第三方應用程式（如Microsoft 365）。這種擴展使得企業機密面臨來自AI供應鏈的風險：

• Token竊取： 惡意Prompt可能被設計來誘騙AI洩露其用於存取後端系統的Token或API金鑰。

• 數據流失： AI被操縱，將內部敏感數據經由聊天介面或外部API傳輸到未經授權的端點。

 

數據分類與Prompt控制的防護基石

有效的AI聊天安全必須從源頭開始管理：即用戶輸入的數據和Prompt。

一、 數據分類與敏感性標籤

企業必須對其數據進行嚴格的分類（例如：公開、內部、機密、嚴格機密）。

• 實施強制控制： 使用技術工具（如DLP, Data Loss Prevention）來識別和阻止用戶將標記為「機密」或「嚴格機密」的文本、代碼段或文件直接輸入到未經授權的AI聊天服務中。

• AI輔助分類： 部署內部AI模型來實時監控用戶的Prompt內容，並根據關鍵詞、結構和上下文，提示用戶輸入的內容是否過於敏感。

二、 安全的Prompt工程與審核

必須將Prompt視為程式碼一樣進行管理和審核，而不是隨意的輸入：

• Prompt範本庫： 為員工提供經過安全審核、預先設定的Prompt範本，用於常見的任務，確保Prompt中不包含不必要的機密上下文。

• Prompt消毒與過濾： 部署AI安全閘道（AI Security Gateway）來實時分析輸入的Prompt。閘道應能檢測和阻止任何試圖進行Prompt注入（Prompt Injection）、越獄（Jailbreaking）或要求AI洩露其系統配置或Token的惡意Prompt。

• 預警機制： 如果用戶輸入的Prompt包含高度敏感的專有名詞、代碼結構或財務數據，系統應立即發出警報，並要求用戶重新確認或尋求上級批准。

 

組織治理、技術控制與持續監控策略

單靠用戶意識無法解決AI聊天安全問題。企業需要一個結合強大技術控制與組織治理的全面策略，以確保AI互動數據不會成為企業的負債。

一、 組織治理與政策規範

1. AI使用政策的制定與執行：

   • 制定強制性的AI使用政策，明確規定哪些AI工具可供使用（白名單），哪些類型的資料（如PII、PHR、未公開財務報表）絕對禁止輸入給外部AI服務。

   • 政策必須定期審查和更新，以應對快速發展的AI技術和新的監管要求。

2. 治理委員會的建立（AI Governance Board）：

   • 成立跨部門的AI治理委員會，成員應包括IT安全、法務、合規和業務部門代表。該委員會負責評估新的AI服務風險、批准AI代理的存取權限範圍，並監督安全控制的有效性。

3. 供應商合約的安全強制性：

   • 在與任何AI供應商簽訂合約時，必須加入嚴格的安全條款：明確要求供應商承諾不使用企業數據進行模型訓練、規定數據儲存的地理位置（滿足數據主權要求）、建立強制性的數據加密標準，以及嚴格的資料洩露通知和責任劃分機制。

二、 技術控制與架構防護

1. 強化身份與存取管理（IAM）和零信任（Zero Trust）：

   • 細粒度身份： 每個AI聊天應用或代理都必須在IAM系統中擁有獨立、可追蹤的身份。

   • 存取權限最小化： 對員工使用AI服務的能力，以及AI服務對內部API和數據庫的存取權限，實施基於角色的最小權限原則（Principle of Least Privilege）。

   • ZTNA應用： 將AI聊天工具視為「永遠不信任」的外部實體，所有對內部資源的存取都必須經過嚴格驗證，即使是企業內部部署的AI服務也不例外。

2. 隔離與沙盒化（Sandboxing）：

   • 網路微分段： 隔離AI聊天服務的運行環境與核心敏感數據儲存系統。

   • 代碼執行沙盒： 對於允許執行程式碼或調用外部工具的AI聊天功能，必須將代碼運行在高度隔離且資源受限的沙盒環境中。這可以防止惡意Prompt誘導AI執行危害內部系統的命令。

3. 加密與資料保護：

   • 靜態與傳輸加密： 確保AI聊天數據在傳輸中（TLS/SSL）和靜態儲存中（AES-256或其他強加密標準）都得到保護。

   • 數據脫敏/匿名化： 盡可能在數據輸入AI服務前進行去標識化（De-identification）或匿名化（Anonymization）處理，特別是個人身份資訊（PII）。

三、 持續監控與響應機制

1. 實時聊天日誌審計與保留：

   • 將所有AI聊天互動數據（Prompt和Response）視為數位取證證據（Digital Forensic Evidence）的潛在來源進行處理。

   • 數據必須被捕獲、加密、不可篡改地儲存，並整合到企業的日誌管理系統（SIEM）或XDR平台中，以滿足合規和調查需求。

2. 行為異常檢測與AI行為遙測：

   • 建立正常行為基線： 利用機器學習對AI用戶（即員工與AI的互動）和AI代理本身的常規行為模式建立基線。

   • 異常活動標記： 實時監控並標記可能代表機密洩露的異常活動，例如：

     • 員工突然開始詢問與其職責無關的敏感項目。

     • 某AI聊天會話的數據輸出量遠超平均水平。

     • Prompt中包含大量程式碼或專有術語，且被發送到公共AI服務。

3. 自動化風險回應（Automated Risk Response）：

   • 建立自動化腳本，一旦安全系統標記高風險Prompt或輸出，立即採取行動：

     • 立即中斷該AI會話。

     • 暫時撤銷該用戶對該AI服務的存取權限。

     • 向安全運營中心（SOC）和管理層發出緊急警報。

總之，AI聊天數據的敏感性要求企業將其視為最高風險的數據類型。唯有透過強化的組織治理、精密的技術控制和全生命週期的持續監控，企業才能在利用AI效率的同時，避免將其最寶貴的機密轉化為最容易被追蹤的數位足跡。

 

企業教育與風險意識的根本轉變

最終，所有員工都必須意識到，每一次與AI的互動都是在為企業機密創建「歷史上最徹底的記錄」。

1. 實施強制性AI安全培訓： 培訓應著重於「什麼是機密Prompt」和「如何避免過度分享」。

2. 明確的使用政策： 制定清晰的政策，規定哪些類型的數據（如未公開的財務數據、個人身份資訊、專有演算法）絕對禁止輸入給公開或未經授權的AI聊天機器人。

3. 鼓勵內部化解決方案： 鼓勵員工優先使用企業內部部署或嚴格控制的AI工具來處理機密資訊，避免數據流向公共網際網路。

透過這種從治理、技術到人員意識的全方位防護，企業才能在這個快速發展的AI時代中，有效管理代理帶來的風險，確保生產力提升的同時，維護核心資訊的安全與合規。

資料來源：https://www.darkreading.com/application-security/ai-chat-data-is-history-s-most-thorough-record-of-enterprise-secrets-secure-it-accordingly