什麼是 AI-SPM（AI 安全態勢管理）？

AI 安全態勢管理是一種方法，可讓組織保護其所依賴的 AI 系統與資料。隨著組織在整個業務中部署 AI 解決方案，可能會出現新的安全挑戰，而傳統安全工具根本無法有效應對。AI-SPM 提供專屬的框架與技術，專注於在整個生命週期中保護這些系統。

AI 技術的加速擴張，也為惡意行為者帶來同樣新型的攻擊向量與安全不足之處。這些包括專門針對 AI 系統的模型投毒、資料操縱與推論攻擊。AI-SPM 強調理解、衡量與管理這些獨特風險，讓組織在部署 AI 應用程式時，其安全性與可信度不會受到損害。

本文將探討 AI 安全態勢管理、其重要性，以及其關鍵元件與功能。我們也將討論安全團隊可能面臨的挑戰，以及它所帶來的效益。

什麼是 AI 安全態勢管理（AISPM）？

AI 安全態勢管理（AISPM）是持續監控、管理及改善人工智慧系統安全性的過程。這包括弱點識別、風險管理，以及針對 AI 模型、資料管道與部署環境的安全控制。AISPM 可讓組織從全局視角掌握企業在 AI 方面的安全態勢，並使安全團隊能採取必要行動以降低風險曝露。

AISPM 本質上是專為 AI 生命週期（從開發到部署）量身打造的安全實務與控制措施的混合體。這包括確保訓練資料安全、保護模型參數，以及防止推論攻擊。

為什麼 AI 安全態勢管理很重要？

越來越依賴 AI 系統來執行重要業務功能或做出關鍵決策，使 AI 安全態勢管理成為必備項目。AI 模型通常會處理敏感的客戶資料、做出財務決策、決定資源存取權限，並支援關鍵基礎設施。保護這些系統變得至關重要，因為它們很容易成為攻擊者的目標，攻擊者可能利用安全弱點來竊取資訊、影響結果，或中斷系統運作。

AI 安全漏洞的影響不僅是直接的金錢損失，還包括監管行動、聲譽受損，以及客戶信任下降。隨著全球 AI 監管日益增長，組織在保護其 AI 系統及證明合規方面將承擔更高的義務。AISPM 透過持續監控、記錄及提供現有安全控制措施的證據，以及可證明在保護 AI 資產方面已盡到應有注意義務的紀錄，使組織能夠履行這些義務。此類方法不僅可防止安全事件，還可為負責任的 AI 部署奠定基礎，以同時滿足業務目標與合規需求。

AI-SPM、DSPM、CSPM 與 ASPM 之間的差異

AI-SPM 或 AI 安全態勢管理，專門處理 AI 系統、模型以及 AI 管理生命週期的負責任安全。它也帶來新的挑戰，例如模型投毒、對抗性攻擊，以及 AI 特有的弱點。

AI-SPM 工具可監控 AI 訓練管道、模型部署與推論服務，並確保 AI 決策的完整性。它們可讓組織精確找出 AI 模型何時可能變得容易遭到入侵，或何時可能偏離其設計而產生安全風險。

資料安全態勢管理（DSPM）著重於保護整個組織中的資料資產。DSPM 工具會識別、分類並追蹤敏感資料，不論其位於何處。它們會監控資料流與存取模式，也涵蓋合規狀態，並可協助確保具備足夠的資料保護控制。儘管 DSPM 涵蓋 AI 系統可能使用的傳輸中資料，但它不涵蓋 AI 模型本身或其獨特的安全影響。

雲端安全態勢管理（CSPM）專注於保護雲端基礎架構與服務。這些工具旨在找出雲端部署中存在的錯誤設定、合規違規與安全缺口。CSPM 解決方案可協助避免常見錯誤，例如暴露的儲存貯體或權限過大的 IAM 政策。相對地，它們著重於保護 AI 系統可能執行所在的基礎架構，並非直接針對 AI 模型或輸入模型的資料處理管道之安全性。

攻擊面態勢管理（ASPM）透過持續探索、監控及保護整個組織中的進入點，涵蓋所有攻擊面。ASPM 工具會偵測暴露於環境中的資產與弱點，以及攻擊者可能利用的安全缺口。ASPM 有助於了解整體安全面。然而，對於那些獨特的 AI 風險，它並不具備保護特定元件所需的細緻功能。

AI SPM 的關鍵元件與功能

AI 安全態勢管理的有效性取決於多個關鍵元件協同運作，以在整個生命週期中保護 AI 系統。讓我們來檢視構成完整 AI-SPM 解決方案的關鍵要素。

持續安全態勢評估

持續安全態勢評估透過持續掃描與監控，提供 AI 系統安全態勢的即時洞察。此模組會定期掃描 AI 模型、訓練管道與部署環境中的弱點、錯誤設定與安全缺口。它會從所有這些資料來源蒐集安全遙測資料，並將目前狀態與安全基準及最佳實務進行比較。

自動化弱點管理

自動化弱點管理會在攻擊者利用其中一項弱點之前，找出並修補 AI 系統中的弱點。此元件會使用專為偵測 AI 態勢而設計的工具，掃描 AI 基礎架構、構成應用程式的程式碼，以及作為最終應用程式的模型，以找出已知弱點。

設定漂移偵測

設定漂移偵測可偵測 AI 系統設定中的變更，這些變更可能帶來安全風險。追蹤的不僅是模型參數的變更，也包括存取控制設定與部署環境設定的變更，並在自動部署的模型具有不同於核准基準的設定參數時，向團隊發送通知。

風險優先排序與評分

透過為所有不同的潛在威脅評分，安全團隊可以優先處理需要先解決的風險。在此評估階段，系統會根據各種因素計算風險分數，例如弱點的嚴重性、對業務的潛在影響、利用難易度，以及受影響資料的敏感性。

安全政策強制執行

強制執行的安全政策可確保 AI 系統遵循組織的安全要求以及產業標準。此要素包括對 AI 開發與部署之安全政策的強制執行與監控。它會在整個 AI 環境中強制執行存取控制、加密要求與資料治理等控制措施。

為什麼要導入 AI SPM？

隨著 AI 部署持續成長與成熟，各產業的組織都有充分理由採用 AI SPM。採用 AI-SPM 解決方案的組織通常具有數項決定性的業務需求與安全需求，而傳統解決方案無法有效解決這些需求。

威脅態勢日益複雜

針對 AI 系統的威脅態勢已變得更加動態且複雜。如今，攻擊者正使用利用 AI 弱點的特定方法，例如模型反演、成員推論或提示注入攻擊。隨著攻擊者找到方法顛覆 AI 系統並擷取敏感訓練資料、竄改 AI 輸出，或導致系統做出對他人造成傷害的決策，組織正面臨威脅。

相較於人工方法的速度與規模優勢

部署於分散式環境中的 AI 系統每天可能處理數百萬筆交易或決策。這些系統需要 AI-SPM 工具提供可隨其擴展的自動化監控，因為這些工具能以機器速度持續分析安全遙測資料。它們可在數分鐘內掃描 AI 基礎架構、在龐大資料集中識別細微差異，並在威脅造成重大損害之前採取行動。

預測能力與主動式防禦

透過使用先進分析，AI-SPM 解決方案可識別所有潛在安全威脅，並降低發生入侵的可能性。這些工具利用系統演變、終端使用者互動及其他環境因素中的行為模式，來預測潛在的入侵點。

資源最佳化與成本效益

使用 AI-SPM 可透過將稀缺資源投入價值最高之處來降低安全成本。自動化功能可減輕人員在例行安全工作上的負擔，這些工作原本會占用大量時間，例如掃描錯誤設定、進行合規檢查，以及產生安全報告。

降低警示疲勞與誤判

當傳統安全工具套用於 AI 系統時，會產生大量警示，其中大多數都是誤判。由於這種警示雜訊，安全分析師不得不調查無害的異常情況，最終浪費時間，同時錯失真正的威脅。

AI 如何強化傳統安全態勢管理

人工與基於規則的安全方法一直都有其限制，因此特別適合由 AI 所帶來的能力加以補強。

即時分析與回應

透過即時分析，安全系統能夠在安全資料建立後立即進行分析並採取行動，避免批次處理或人工審查所造成的延遲。這些工具使用 AI 監控系統中的活動、網路中的流量，以及 AI 環境中使用者的行為。當偵測到威脅時，自動化回應甚至可以立即採取行動，例如封鎖可疑連線、隔離受感染的系統，或撤銷已遭入侵的憑證。

跨龐大資料集的模式識別

藉由識別模式的能力，安全團隊可以在與安全相關的資料中找出人類偵測永遠無法發現的隱含關聯。這表示，會在攻擊鏈脈絡下分析歷史安全事件的 AI 安全工具，能夠學習這些攻擊鏈的樣貌，然後將其套用到即時處理的資料流中。它們可以關聯數百萬筆事件，以對看似無關但會形成安全威脅的活動進行對應。

超越規則式系統的異常偵測

相較於僅限於在預先定義規則內運作的安全機制，異常偵測可擴展至這些邊界之外，以偵測顯示潛在威脅的異常行為。AI-SPM 是一種系統，會學習 AI 的正常運作以及 AI 使用者行為的典型模式，以建立基準。接著，即使未符合已知攻擊的判定條件，它也會將偏離這些基準的情況標記出來以供調查。

預測式威脅情報

預測式威脅情報會檢視過去與目前的安全事件，以在安全事件發生前預測其發生的可能性。憑藉這些知識，AI 安全系統會剖析資料中的攻擊方法、系統弱點與安全訊號模式，以預測威脅下一步可能出現的位置。

自動化修復建議

如果發現安全問題，AI-SPM 會分析其脈絡，並提供修正根本原因的具體建議。這些建議包含緩解常見弱點、修正設定錯誤的資產，或更新安全控制措施所需的具體內容。

情境式警示優先排序

透過情境式警示優先排序，可以輕鬆區分嚴重威脅與輕微問題，最終降低警示疲勞。AI SPM 會套用貼近真實情境的風險評分，並提供以風險為基礎的分組，呈現完整的攻擊故事線，而不只是單純的警示。

AI SPM 實作中的挑戰

AI Security Posture Management 雖然具備優勢，但組織在部署這些解決方案時仍會遇到數項障礙。了解這些阻礙可讓安全團隊據以規劃與制定策略，從而善用其 AI-SPM。

資料品質與數量需求

AI-SPM 需要對 AI 資產、網路流量、使用者行為與安全事件具備全面性的了解，才能精準建立基準並理解偏差的重要性。安全日誌往往存在缺陷、重複或不完整的情況，因而為分析引擎帶來挑戰。

與既有安全基礎架構整合

並非許多組織都擁有簡化的安全堆疊；相反地，它們通常具有由不同供應商工具組成的複雜環境，而這些工具原本並非設計為可彼此協同運作。團隊正努力將 AI SPM 與 企業安全資訊與事件管理 (SIEM) 平台、端點防護、網路監控及身分管理系統整合。API 限制、資料格式不一致，以及系統間同步方法的差異，都造成了技術障礙。

技能落差與人才招募

AI-SPM 的實作需要主動式安全、AI 與資料科學能力，才能確保成功並取得有意義的進展。  AI 工程師可能未必理解其設計決策所帶來的安全影響。技能不足會妨礙組織設定、調校及解讀 AI-SPM 工具的結果。

AI 決策的可解釋性與透明度

AI 安全工具降低了透明度，這會為安全團隊帶來更多問題，例如為何某項內容會被標記為可疑，或為何會建議特定的修復措施。在驗證 AI 產生的發現時，如果安全分析師無法看見事件套用了哪些偵測邏輯，就很難確認究竟是什麼導致了該項發現。

針對 AI 系統的對抗性攻擊潛力

AI 安全工具本身也有其弱點，網路犯罪分子正創造新的隱寫術技術以達成 AI 規避。這一切意味著，對抗性範例可能是經過特別設計、用來造成錯誤分類的輸入，也可能是用來汙染訓練資料並在安全工具的 AI 元件中植入後門的技術。這可能導致 AI-SPM 系統忽略真實攻擊，或產生大量誤判，進而淹沒安全團隊。

AI SPM 最佳實務

AI SPM 需要以策略性的方式實作，才能克服這些挑戰。既有的最佳實務可讓組織在將實作所需的工作與資源降到最低的同時，發揮 OS 控制措施的安全價值。

建立明確的安全目標與指標

在部署 AI-SPM 之前，組織需要設定具體且可衡量的安全目標。這些目標必須與業務優先事項相關，並聚焦於對 AI 系統構成最高風險的事項。還有一些特定指標必須加以追蹤，以監控朝向更佳安全態勢的進展，以及組織應留意的相關關鍵績效指標。

資料準備與正規化策略

乾淨且一致的安全資料對成功的 AI-SPM 至關重要。組織必須實作適當的記錄格式、確保資料品質，並最後維持處理遺漏資料的流程。透過資料正規化，來自不同來源的安全事件會開始使用相同的詞彙與結構，從而使分析更準確且更可靠。

定期模型訓練與驗證

AI 偵測模型需要隨時間主動維護，才能在面對不斷變化的威脅與環境時持續有效。接著，透過自動化強化的安全團隊必須持續使用新資料重新訓練模型、對照已知使用案例進行基準測試，並精進偵測門檻。

分階段實作方法

企業應根據流程實作情況分階段部署 AI-SPM 能力，而不是試圖一次完成全面實作。部署可以循序漸進，先從可視性開始，接著是資產探索，再來是威脅偵測，最後是自動化修復。

跨職能協作

AI-SPM 需要安全專家、資料科學家與 AI 工程師之間的協作。因此，組織應建立協作架構，讓這些團隊能交流知識並培養共同的安全目標。這類協作有助於確保在 AI 生命週期中納入安全需求。

結論

AI 安全態勢管理是任何部署 AI 系統之組織在安全實務上的關鍵演進。隨著 AI 技術成為許多產業各類業務流程中不可或缺的一部分，這些系統的保護必須以特殊方式處理，並認知到這類技術具有其自身獨特且必須加以緩解的風險類型。AI-SPM 將協助組織深入了解其 AI 安全態勢、降低暴露於新型威脅的風險，並證明符合不斷變化的法規要求。

儘管確實存在挑戰，但可透過審慎規劃、分階段的方法，以及熟悉 AI 安全領域的安全供應商協助，有意識地加以因應。組織應採用最佳實務與專為此目的打造的解決方案，以強化 AI 投資並維持對 AI 支援服務的信任。透過以這種方式掌控安全性，組織可避免代價高昂的資料外洩，同時促進更快速且更有信心的 AI 採用，進而為企業帶來創新動能，並降低與 AI 技術快速發展相關的威脅。