隨著人工智慧技術的飛速發展與普及，企業正以前所未有的速度將 AI 融入日常營運。然而，在這股轉型的浪潮下，一個日益嚴峻卻常被忽視的資安挑戰浮出水面：影子 AI (Shadow AI)。影子 AI 指的是在企業內部，未經正式批准、審核或監管而部署與使用的 AI 系統、工具或應用。這不僅包括員工自行下載或使用的外部 AI 工具，也涵蓋了未經 IT 或資安部門核准，由業務單位自行開發或導入的 AI 解決方案。
影子 AI 的出現，源於多重原因。首先，企業對 AI 的高漲需求。業務部門為了提高效率、創新服務，往往急於利用 AI 技術，但傳統的 IT 審批流程可能過於冗長，無法滿足快速變化的業務需求。其次，AI 工具的易用性與普及性。許多先進的 AI 工具，如大型語言模型 (LLMs) 和生成式 AI 服務，操作介面直觀，員工無需深厚的技術背景即可使用，這使得影子 AI 的生成與傳播變得更加容易。第三，是缺乏清晰的 AI 治理框架。許多企業尚未建立一套完善的政策來規範 AI 的採購、開發、部署與使用，導致員工對什麼是允許的、什麼是不允許的缺乏明確指引。
然而，影子 AI 對企業造成的潛在風險是巨大的。最直接的威脅來自資料安全與隱私洩漏。員工在使用未經審核的 AI 工具時，可能不經意地將企業的敏感數據、客戶資料、商業機密甚至智慧財產權輸入到這些第三方 AI 系統中。這些數據一旦上傳至外部伺服器，企業將失去對其的控制權，面臨資料外洩、被不當使用或落入競爭對手之手的風險。
其次，影子 AI 可能導致合規性問題。許多行業受到嚴格的法規監管，如 GDPR、HIPAA 等。如果企業的 AI 應用未能遵守這些法規，可能面臨巨額罰款和聲譽損害。影子 AI 的存在使得企業難以確保所有 AI 應用都符合相關法規，從而增加了合規風險。
再者，影子 AI 也會帶來模型偏見與輸出不準確的風險。未經測試和驗證的 AI 模型可能存在偏見，產生不公平或不準確的結果，進而影響企業的決策，甚至引發法律糾紛。同時，這些影子 AI 也可能引入惡意軟體或安全漏洞，成為駭客入侵企業網路的入口。
為了有效應對影子 AI 的挑戰，企業必須將影子 AI 探索 (Shadow AI Discovery) 視為其資安策略的關鍵一環。這項工作需要採用系統化的方法，包括：
制定明確的 AI 政策與規範： 企業應建立全面的 AI 使用政策，明確指出允許和不允許的 AI 工具、數據使用規範、以及資安審核流程。這些政策應透過員工培訓廣泛宣導。
實施技術監測與探索工具： 部署專門的工具來掃描和監測企業網路、雲端環境和端點設備，以識別未經授權的 AI 應用。這包括監測流量模式、API 呼叫、文件傳輸等，以發現異常的 AI 活動。
員工教育與意識提升： 定期對員工進行資安培訓，強調影子 AI 的風險，並教導他們如何安全地使用 AI 工具。培養員工對個人數據和企業資料保護的意識至關重要。
建立 AI 應用審批與風險評估流程： 為所有計畫導入或開發的 AI 應用建立一個清晰的審批流程，包括對其潛在風險進行評估，特別是資料隱私、資安漏洞和合規性風險。
建立 AI 資產清單與風險評分： 對所有已識別的 AI 應用建立詳細的資產清單，並根據其使用的資料敏感度、功能關鍵性、合規性要求等因素進行風險評分，優先處理高風險的影子 AI。
總之，影子 AI 的興起是人工智慧時代不可避免的挑戰。企業若想在享受 AI 帶來效率提升的同時，有效防範潛在的資安威脅，就必須將影子 AI 探索納入其核心資安策略。透過建立完善的 AI 治理框架、結合技術監測與員工意識提升，企業才能全面掌控 AI 應用，確保資料安全與合規，為未來的數位轉型奠定堅實基礎。
資料來源：https://thehackernews.com/2025/09/shadow-ai-discovery-critical-part-of.html