人工智慧的快速採用正在改變組織的運作方式，但同時也為資安團隊創造了全新的戰場。隨著 AI 系統在代理能力的提升中進步，從感知自主的助理，到獨立觀察但受人類指揮的反應自主代理，再到部分自主、獨立運作並尋求關鍵決策批准的系統，最終發展成完全自主且無需人類監督的代理，它們帶來了傳統事件應變手冊所未設計來處理的安全挑戰把手。

1. 為何傳統安全方法不足

• 透過巧妙設計的輸入，操控 AI 行為的提示注入攻擊
• 破壞 AI 代理長期情境的記憶中毒
• 情境中毒，攻擊者將惡意內容注入 AI 系統參考的知識庫
• 竊取專有 AI 能力的模型擷取嘗試
• 繞過安全防護的越獄技術

2. 人工智慧安全的實用方法

• 準備：在事件發生前，組織需要盤點其 AI 資產，成立專業應變團隊，並實施全面監控。該框架強調捕捉 AI 專屬遙測的重要性：提示日誌、模型推論活動、工具執行及記憶體狀態變化。
• 偵測與分析：AI 事件常與傳統安全事件有所不同。該框架提供詳細指引，監控異常現象，如模型漂移、可疑提示模式及 RAG 系統中異常檢索行為。
• 遏制、根除與復原：當 AI 系統遭到入侵時，應變團隊需要專門的遏制策略。你應該回滾到先前的模型版本嗎？清除中毒的記憶體？重建你的向量資料庫？該框架為不同類型的 AI 系統提供架構專屬的指導。
• 事件後活動：從AI事件中學習需要理解技術根本原因，以及如何防止不同 AI 架構間的類似攻擊。該框架強調建立組織知識，以提升長期的 AI 安全態勢。

 

AI Incident 的主要特性

AI Incident（AI事故）通常指因人工智慧系統的行為、輸出或部署方式，造成實際或潛在的負面影響。

1. 整AI Incident 的主要特性

• 對個人：隱私侵犯、錯誤決策、歧視、名譽損害
• 對組織：營運中斷、財務損失、法規違反
• 對社會：安全風險、錯誤資訊擴散、公共危害
• 這些影響可以是已發生或高度可能發生

2. 由 AI 系統的行為或輸出引起

• 模型推論錯誤（hallucination、偏差、錯誤分類）
• 訓練資料問題（偏見、污染、洩漏）
• 系統整合錯誤（API、流程、權限）
• 模型更新或漂移（model drift）
• 使用者誤用或濫用（misuse）

3. 事故具有「可追溯性」

• 模型版本
• 訓練資料來源
• Prompt 或輸入內容
• 系統設定或部署流程
• 人員操作紀錄

4. 事故可能是「技術性」或「社會性」

• 技術性事故

• 社會性事故

5. 事故可能是「單一事故」或「系統性問題」

• 一次性錯誤（例如模型突然產生不當內容）
• 持續性問題（例如模型長期偏見）
• 結構性缺陷（例如治理流程缺失）
• 治理框架通常要求區分這三種情況，因為處理方式不同

6. 事故可能由「人機互動」引發

• 使用者誤解 AI 輸出
• 過度信任（automation bias）
• 操作流程設計不當
• 缺乏人類監督（human oversight）

7. 事故需要「回報、調查與改善」

• 事故回報機制
• 事故分類與嚴重度評估
• 根因分析（RCA）
• 改善與預防措施（CAPA）

8. 事故可能涉及法律與倫理責任

• 個人資料保護 (個資法、GDPR)
• 著作權
• 營業秘密
• 消費者保護
• 歧視法規
• AI Act（高風險系統義務）、人工智慧基本法 (七大原則)

 

ISO 42001及NIST AI RMF：AI 事故處理要求

ISO 42001及NIST AI RMF 對 AI 事故的核心要求摘要列表：

項目	NIST 要求	說明
事故政策	建立 AI 事故管理政策、角色與責任	制定 AI 事故管理政策 明確定義角色與責任（含技術、人員、法務、資安、倫理） 建立跨部門事件處理小組
回報機制	建立內外部回報與升級流程	事件回報管道（內部、外部、使用者） 事件分類與嚴重度分級 升級流程（何時需通知主管、法務、監管機關）
事故分類	定義事故類型 (事故來源)	資料相關事故 訓練資料偏差（bias） 資料污染（data poisoning） 個資洩漏 敏感資料被模型記住（memorization） 資料品質不足導致錯誤推論 模型相關事故 模型幻覺（hallucination） 模型漂移（model drift） 過度擬合或欠擬合 模型不穩定或不可重現 模型安全弱點（adversarial attack） 系統與整合事故 API 整合錯誤 權限控制失效 推論服務中斷 版本管理錯誤（wrong model deployed） 自動化流程誤觸（automation gone wrong） 人員與流程事故 操作錯誤 過度信任 AI（automation bias） 缺乏人類監督（human oversight failure） Prompt 設計錯誤 內部濫用（insider misuse） 外部濫用與攻擊 Prompt injection Jailbreak 模型反推攻擊（model inversion） 釣魚、詐騙、社工攻擊 惡意使用 AI 生成不當內容
事件分類	定義事故影響類型 (事故風險類型)	安全與生命風險 自動駕駛誤判 醫療 AI 錯誤診斷 工業控制 AI 失效 隱私與資料保護風險 個資洩漏 敏感資料被模型輸出 未經授權的資料使用 公平性與歧視 招募 AI 歧視某族群 信用評分 AI 不公平 內容審查 AI 偏誤 法規與合規風險 違反 GDPR 違反著作權 違反 AI Act 高風險義務 社會與倫理風險 生成錯誤資訊（misinformation） 生成有害內容（hate, violence） 影響民主或公共討論 營運與財務風險 AI 決策造成財務損失 自動化流程錯誤導致營運中斷 錯誤報表、錯誤分析
事件分類	定義事故嚴重度	嚴重 (Critical)：造成生命、重大財務、法律或社會危害 高 (High)：對營運或個人造成重大影響 中 (Medium)：有明顯負面影響但可控 低 (Low)：輕微錯誤、不當輸出、可快速修復
可觀測性	保留模型、資料、推論、設定紀錄	模型版本紀錄 訓練資料來源 推論紀錄（logs） Prompt / Input / Output 記錄 系統設定與變更紀錄
偵測能力	持續監測模型、系統、使用者行為	監測模型行為 偵測異常輸出（hallucination、偏差、錯誤分類） 偵測模型漂移（model drift） 偵測資料品質問題 監測系統運作 API 錯誤 整合流程錯誤 權限或安全控制失效 監測使用者行為 誤用（misuse） 濫用（abuse） Prompt 攻擊（prompt injection）
回應流程	控制、修復、復原	事件識別（Identify） 事件分析（Analyze） 事件控制（Contain） 事件修復（Mitigate） 事件復原（Recover）
根因分析	分析資料、模型、流程、人員因素	訓練資料偏差 模型設計缺陷 系統整合錯誤 人員操作錯誤 督不足 流程缺失
改善措施	CAPA、流程更新、模型調整	修正模型或資料 修正流程或控制措施 更新政策或標準 加強人員訓練 更新風險評估
事件後學習	建立知識庫、更新治理流程	建立 AI 事故知識庫 分享內部教訓 更新風險模型 改善監控與偵測能力
利害關係人溝通	必要時通知受影響者與監管機關	通知受影響者 通知合作夥伴 通知監管機關（若涉及法規） 提供透明且可理解的事件說明

 

AI 事故處理流程

1. 流程目的

2. 適用範圍

• 機器學習模型
• 大型語言模型（LLM）
• 自動化決策系統
• AI API 與整合服務
• 內部與外部 AI 工具

3. 角色與責任

角色	責任
事件通報人	發現事故並提出通報
AI 事故管理小組	事故分類、調查、處理、復原
系統負責人	提供技術資訊、協助調查
資料保護/法務	評估法規風險、對外通報
資安團隊	若涉及攻擊或濫用，負責安全調查
管理階層	決策、資源調度、重大事故通報

4. AI 事故處理流程（SOP）

• 步驟 1：事故識別（Identify）

• 步驟 2：事故分類與嚴重度評估（Classify & Assess）

• 步驟 3：事故控制（Contain）

• 步驟 4：事故調查（Investigate）

• 步驟 5：修復與改善（Mitigate & Correct）

• 步驟 6：復原與恢復運作（Recover）

• 步驟 7：事件後學習（Post-Incident Learning）

 

AI事故類型與應變措施

資料來源：https://www.glacis.io/guide-ai-incident-response
參考GLACIS的「AI 事件應變手冊」資料，整理AI事故類型與嚴重度對照表，有助於組織據以建構內部的AI事故應變措施。

事故類型	嚴重程度低	嚴重度中等	嚴重程度高
效能退化	流量限速	影子模式	模型回滾
對抗性攻擊	速率限制	輸入濾波	全面停機
資料中毒	影子模式	模型回滾	完全關機 + 重新訓練
偏見/歧視	影子模式	功能旗標停用	全面停機
幻覺	輸出濾波	人類循環	功能旗標停用
隱私外洩	輸出濾波	全面停機	全面關閉 + 合法

 

2026 年避免 AI 陷阱：從 2025 年頂尖事件中學到的教訓

資料來源：https://www.isaca.org/resources/news-and-trends/isaca-now-blog/2025/avoiding-ai-pitfalls-in-2026-lessons-learned-from-top-2025-incidents

1. 2025 年的 AI 事件與教訓

• 隱私與安全 — 守護數百萬份求職申請的「123456」：資安研究人員發現，麥當勞的人工智慧招募平台 McHire 可透過一個測試/管理員帳號存取，該帳號使用預設的憑證「123456/123456」，且沒有多重驗證（MFA）。利用這個帳號，研究人員能夠查看與6400萬筆求職申請紀錄相關的資料。這些被揭露的資訊包括與「Olivia」招聘聊天機器人的完整聊天記錄，以及許多情況下對人格評估問題的回應。

• 歧視與毒性——當「配對」變成錯誤逮捕時：與臉部辨識系統相關的錯誤逮捕持續浮現。在這些案件中，電腦比對被視為決定性證據，無辜者被拘留。問題不僅在於技術，傷害也來自於錯誤的確定性，將匹配視為證據而非線索。

• 錯誤資訊——首相馬克·卡尼，但其實並非如此：深偽影片顯示加拿大總理馬克·卡尼推廣交易平台。這些 AI 生成的音訊與影片模仿新聞片段，觀眾，尤其是長者，信任廣告，反而失去了省錢。

• 惡意行為者 — 攻擊者與 AI 夥伴：Anthropic 報導了一場網路間諜行動，威脅者利用其 Claude Code 模型作為「編排者」，自動化偵察、腳本編寫及工具鏈，針對 30 個組織發動攻擊。模型並未發現新的漏洞;它簡化並擴大了現有礦坑的開發。

• 人機互動 — 孤獨使用者、冒險聊天：一些最艱難的事件涉及年輕人轉向聊天機器人尋求情感支持。家庭們提起過失致死訴訟，聲稱 ChatGPT 認可了自殺意念，而非引導用戶協助。此外，監管機構和研究人員發現，針對青少年行銷的 AI 伴遊應用程式，即使有年齡警告，也可能被捲入不當或自殘相關的對話。

• 社會經濟傷害——人工智慧的骯髒足跡：包括全國有色人種協進會（NAACP）在內的民權團體，控告伊隆·馬斯克的xAI因建於以黑人和拉丁裔為主社區的大型AI資料中心綜合體涉嫌污染及環境危害。他們主張該計畫增加了當地空氣污染、噪音和工業交通，而居民卻幾乎沒有直接受益。

• 系統安全與可靠性——自信、錯誤與部署：人工智慧工具持續提供自信但錯誤的建議，例如捏造的法律參考、聽起來權威的醫療指引，以及造成生產問題的程式碼編寫。這並非例外;他們只是透過產生合理的答案，而非保證的真理，來展示生成模型的運作方式。

2. 2026年為減輕AI事件所需的策略轉變

• 從結果開始，而非實驗：定義你需要的業務成果，指派一位指定擁有者，並以此目標衡量成功，讓 AI 工作與真正的價值掛鉤。
• 讓 AI 作為一個連網系統運作：記錄每個模型、功能與自動化，並以標準與核准來管理。
• 管控能力，而非配置：檢視每個系統能做什麼、可作用的位置以及可能受影響的對象，並根據影響設定控制措施。
• 建立組織韌性：及早發現問題，溝通發生了什麼，並迅速修正問題，避免小錯誤擴大。捕捉近失誤、分享經驗教訓並更新流程或防護措施，以防止失敗重演。
• 質疑 AI，而非依賴它：務必透過第二來源核對重要產出，重大決策要求證據，並在可能造成傷害的地方讓人類參與。
• 分擔 AI 責任：確保業務、技術、風險與溝通在 AI 的使用與治理中各有明確角色，而非交由單一團隊負責。
• 將供應商視為 AI 生態系統的一部分：在每次 AI 購買中包含第三方風險評估，並詢問模型運行地點、保留哪些資料、事件處理方式及誰負責。

 

資料來源：https://www.coalitionforsecureai.org/defending-ai-systems-a-new-framework-for-incident-response-in-the-age-of-intelligent-technology/