汽車供應鏈中潛藏的動態風險 — GenAI 模型安全風險個案分析
報導摘要
GenAI（生成式 AI）正逐步整合進車用系統，其行為具備「學習、自主演進」能力，不再只是靜態軟體，而是一種活的供應鏈風險。OEM（原廠製造商）多依賴第三方合作夥伴訓練、提供 AI 模型，卻缺乏對這些模型來源與行為的全面治理，包括：模型建置者身份未知、訓練數據不可驗證、調校過程和更新過程無監管，模型本身會隨使用逐步演化，成為車輛安全的盲點。
VicOne 指出四項高風險類型，包括模型來源盲點、訓練資料污染、治理與代理程式缺失、行為操縱風險，呼籲將 GenAI 模型視同 ECU 或供應商，進行嚴格治理與即時監控。
關聯車載零組件＋技術框架
車載零組件關聯性：GenAI 模型普遍被整合到車用功能中，如智慧座艙語音系統、導航系統、駕駛行為分析模組等，這些模型常由第三方訓練與提供，直接影響 ECU 行為與車輛決策。其生命周期涵蓋模型訓練、調校、部署與 OTA（Over-The-Air）更新等階段，成為供應鏈中高度動態且難以治理的環節。
技術框架建議：建立 AI Software Bill of Materials（AI-SBOM），記載模型來源、訓練歷程、風險分類與掃描結果；導入紅隊式測試（包括 prompt injection 等攻擊方式測試與對抗性評估）；將 AI 模型納入整體資安治理架構，集中監控與管理。
相關法案與規範
ISO/SAE 21434：定義整個車輛生命周期的資安工程要求，GenAI 模型作為車用軟體供應元件，理應納入安全測試與風險管理。
UNECE WP.29 R155：規範新車必須進行資安風險管理，包含軟體更新與事件監控，GenAI 模型的治理亦應依循此法規。
供應鏈透明與產品責任法規：EU Cyber Resilience Act（CRA）針對帶有數位元素之產品制定網安合規要求，包含供應鏈中漏洞通報與 SBOM 管理，適用 GenAI 模型相關部件。
應對策略
依據 VicOne 建議與供應鏈安全最佳實務，可採以下措施：
AI-SBOM 建置：完整記錄模型版本、來源、訓練數據、作者與風險檢測結果。
強化安全測試：引入紅隊與對抗性測試，包含 prompt injection、防篡改測試等。
供應鏈治理整合：將 AI 模型納入與其他供應商相同的資安風險管理流程，並於 SOC 加入模型行為監控。
建立版本控制與簽章機制：確保部署模型經過簽署與版本溯源機制，避免惡意替換或更新風險。
持續追蹤與治理：模型部署後須進行行為監控與風險評估，建立異常行為預警機制。
具體行動計畫
| 項目 | 內容 | 時程 |
|---|
| 1. AI-SBOM 制度導入 | 建立涵蓋模型來源、訓練數據、風險分析的文件與制度 | 1–3 月 |
| 2. 紅隊測試與對抗評估 | 帶入 prompt injection、模型中毒實驗 | 4–6 月 |
| 3. 治理流程更新 | 將 AI 模型納入供應鏈治理，整合資安風險管理平台 | 5–8 月 |
| 4. 模型簽章與版本控制 | 對模型引入數位簽章機制與版本透明化管理 | 6–9 月 |
| 5. 行為監控與模組監測 | 在 VSOC 建構模型行為異常預警機制 | 7–12 月 |
| 6. 合規驗證與回顧 | 對照 ISO/SAE 21434、UNECE R155 與 CRA 進行合規性評估 | 10–12 月 |
| 7. 持續改善與教育 | 培訓團隊、更新流程與制度、模組迴圈改良 | 持續 |
結論
GenAI 模型若整合進汽車系統，帶來的不僅是功能革新，也引入一種「活體供應鏈風險」。專業 OEM 應將其視為與 ECU 等同等級的資安供應元件，導入 AI-SBOM、加強測試與治理、依循國際標準法規，方能確保車輛在演進期間安全穩固。
參考來源
本文重點探討將生成式人工智慧模型整合到汽車供應鏈所帶來的獨特安全風險，包括模型來源、訓練資料污染與行為操縱等挑戰，並提供企業應對與防範的具體策略。