引領人工智慧進入標準化安全時代
隨著生成式 AI 與深度學習技術大規模進入商用市場，傳統的網路安全框架已不足以支撐其複雜的威脅模型。歐洲電信標準協會 (ETSI) 發布了一項新的歐洲標準，旨在解決人工智慧安全團隊日益關注的問題。此標準 ETSI EN 304 223 為擬用於實際應用的 AI 模型和系統設定了網路安全的基本要求。這項標準的發布，標誌著 AI 技術從「野蠻生長」正式邁向「合規運作」的分水嶺，為全球開發者與企業提供了具體的技術指引。
應對人工智慧特有的安全風險
ETSI EN 304 223 從安全角度將人工智慧視為一種獨立的技術類別，人工智慧系統會引入與其資料管道、模型行為和運行環境相關的風險。這些風險包括資料投毒、模型混淆、間接提示注入以及與複雜的訓練和部署實踐相關的弱點。
與傳統軟體漏洞不同，AI 系統的攻擊往往發生在語義與統計層面。例如，「資料投毒」是在訓練階段透過惡意數據破壞模型的邏輯；「間接提示注入」則是利用外部非結構化數據（如郵件、網頁內容）來操控 AI 助理的行為。ETSI EN 304 223 將成熟的網路安全實踐與針對人工智慧特有風險的措施結合，最終形成一套結構化的要求，安全團隊可將其應用於人工智慧模型和系統在其整個運行生命週期內。
基於生命週期的要求
AI 系統的安全性並非一蹴而就，而是需要貫穿其從誕生到消亡的每一個環節。ETSI EN 304 223 定義了人工智慧生命週期五個階段的 13 個原則和要求：
安全設計：強調從架構規劃階段即導入威脅建模。
安全開發：著重於訓練數據的清洗與演算法的魯棒性。
安全部署：確保運行環境的隔離與權限最小化。
安全維護：建立持續監控機制，防範模型漂移與新型攻擊。
安全安詳地走完人生最後一程：規範模型退役時的數據抹除與權限回收。
每個階段都與國際公認的人工智慧生命週期模型一致，每項原則的開頭都會引用相關標準和出版物，以支援在整個人工智慧生態系統中實現一致的實施，與現有指南保持一致。這種循序漸進的框架，讓企業能夠將抽象的「AI 倫理」轉化為具體的「資安工程檢查清單」。
人工智慧供應鏈的相關性
該標準的適用範圍涵蓋依賴深度神經網路（包括生成式人工智慧）的人工智慧系統，主要針對部署在運作環境中的系統，供應商、系統整合商和營運商可將此標準作為人工智慧安全實踐的共同基準。
在當前高度碎片化的 AI 供應鏈中，許多企業是直接整合第三方預訓練模型或 API。ETSI EN 304 223 的出現，為這些整合商提供了一個評估供應商安全性的透明量尺。ETSI EN 304 223 的發展融合了國際組織、政府機構以及網路安全和人工智慧領域專家的意見，這種協作方式確保了其在多個產業和部署環境中的適用性，無論是金融服務的自動化審核，還是關鍵基礎設施的智能監控，皆能依此標準落實安全防護。
建立彈性與信任的關鍵下一步
歐洲電信標準化協會 (ETSI) 人工智慧安全技術委員會主席 Scott Cadzow 表示：ETSI EN 304 223 代表著在為人工智慧系統安全建立通用、嚴謹的基礎方面邁出了重要一步。在人工智慧日益融入關鍵服務和基礎設施的當下，清晰實用的指導方針至關重要，它既能反映這些技術的複雜性，又能體現部署的實際情況。該框架的製定凝聚了廣泛的合作成果，這意味著各組織可以對具有彈性、值得信賴且從設計之初就安全的 AI 系統充滿信心。
對台灣產業而言，EN 304 223 標準不僅是前進歐洲市場的門票，更是提升本土軟體安全實力的重要參照。當攻擊者開始利用 AI 的語言邏輯漏洞（如提示注入）發起攻擊時，依循此類標準建構的防禦體系，將成為企業保護數位資產與客戶隱私的最強後盾。
未來展望與標準化影響
隨著歐盟《人工智慧法案》（EU AI Act）的逐步落實，EN 304 223 極有可能成為證明符合法規安全要求的「技術路徑圖」。企業若能提前布局，從研發階段就導入該標準的 13 項原則，不僅能降低未來法律合規的成本，更能顯著提升產品在市場上的信任度。在 AI 驅動的未來，安全將不再是選配，而是決定產品成敗的核心基礎。
資料來源：https://www.helpnetsecurity.com/2026/01/19/etsi-european-standard-ai-security/