什麼是 AI 滲透測試？以及如何進行

什麼是 AI 滲透測試？

AI 滲透測試 是一種專門的道德駭客技術，專注於識別並利用 AI 與機器學習 (ML) 系統中的弱點。

其目標是模擬真實世界的攻擊，以揭露可能導致以下情況的缺陷：

• 模型規避：誘使模型做出錯誤分類。
• 資料投毒： 破壞訓練資料以危害模型行為。
• 模型竊取： 擷取專有模型或其敏感訓練資料。
• 提示注入： 操縱大型語言模型 (LLMs) 以繞過安全控制或執行非預期動作。

不同於以基礎架構、網路或標準應用程式為目標的傳統滲透測試，AI 滲透測試會評估整個 AI 生命週期，包括資料、模型與底層架構。

AI 滲透測試與人工主導滲透測試

AI 驅動的滲透測試與人工主導方法之間的差異，代表了安全評估執行方式的根本轉變。

人工主導滲透測試 依賴安全專業人員手動探查系統中的弱點。這些專家遵循既定方法論，運用其經驗識別攻擊向量，並決定要嘗試哪些利用方式。雖然這對傳統系統有效，但此方法耗時、成本高，且受限於人力與專業能力。

AI 驅動的滲透測試 利用機器學習演算法與行為 AI，自動化弱點發現、威脅模擬與持續監控。這些系統可即時分析大量資料，識別顯示新興威脅的細微模式，並根據其發現自動調整測試策略——全程無需持續的人為監督。

主要差異包括：

• 規模與速度： AI 可同時測試數千個攻擊向量，而人工測試人員則依序按照其檢查清單進行。
• 一致性： AI 可持續套用相同的嚴謹測試標準，消除人為疲勞或疏漏。
• 即時調適： AI 系統會從每次互動中學習，並根據系統回應自動調整其方法。
• 24/7 監控：不同於週期性的人工主導評估， AI 安全平台 可針對新興威脅提供持續保護。

最有效的方法是結合兩者。AI 負責持續、自動化的安全監控，而人類專業知識則引導策略決策、解讀複雜發現，並處理需要創造性問題解決能力的新型攻擊情境。

為何傳統滲透測試不足以應對 AI

傳統掃描器與手動測試方法論無法處理 AI 系統的獨特弱點。 

AI 系統引入了攻擊面，而傳統工具鏈鮮少觸及這些面向。旨在欺騙模型的對抗性輸入、訓練期間的隱蔽資料投毒，以及如模型反演等侵蝕隱私的技術，已迅速躍升至安全風險清單前列。 提示注入利用 近期安全報告所強調的這類手法，使傳統掃描器對任何認真看待 AI 滲透測試方法論的組織而言都顯得不足。

傳統滲透測試可能會檢查伺服器設定錯誤，但會完全錯過這類弱點：攻擊者可上傳經惡意精心製作的影像，以欺騙 AI 驅動的影像辨識系統。這項落差需要一套專為 AI 威脅設計的新方法與工具。

AI 驅動滲透測試中的關鍵技術

AI 驅動的滲透測試採用專門技術，針對機器學習 系統的獨特弱點。核心方法論包括：

• 對抗性輸入測試，測試人員會精心設計旨在欺騙 AI 模型的惡意輸入，例如導致影像誤分類的不可察覺像素修改，或改變自然語言處理詮釋的細微文字擾動。 
• 模型反演與擷取攻擊會模擬透過重複查詢來逆向工程專有模型的嘗試，可能暴露敏感訓練資料或使未經授權的模型複製成為可能。 
• 訓練 資料投毒 測試攻擊者是否可能在模型訓練或微調階段注入遭破壞的樣本，導致模型在特定情境下行為錯誤，同時在其他情況下維持正常效能。

對於大型語言模型與對話式 AI 而言，提示注入與 越獄 測試已變得至關重要，因為組織正將這些系統部署於面向客戶的應用程式中。測試人員會嘗試透過精心設計的提示繞過安全控制、擷取系統指令、規避內容過濾器，或操控模型執行未經授權的動作。 

模型行為分析會檢視 AI 系統如何回應邊界案例、異常輸入分布，以及超出其訓練資料範圍的情境，藉此識別模型可能不可預測地失效或做出危險決策的盲點。

由於 AI 模型很少獨立運作，全面性的滲透測試也必須評估 API、資料管線與整合點的安全性。這包括測試驗證機制、資料驗證通訊協定，以及適當的存取控制是否能防止未經授權的模型操控或資料外洩。 

了解這些技術有助於組織建構更具韌性的 AI 部署，以承受針對整個 AI 生命週期的複雜攻擊。

使用 AI 進行滲透測試的優勢

AI 驅動的滲透測試相較於傳統手動方法提供多項優勢。主要優點包括：

• 速度與規模： AI 可同時測試數千個攻擊向量，並即時分析大量資料，在數小時內完成原本人工作業團隊需要數週或數月才能完成的工作
• 全面涵蓋： AI 系統可測試手動測試人員可能忽略或沒有時間探索的組合與邊界案例
• 持續監控： 全天候 24/7 威脅偵測取代週期性評估，可在攻擊發生時即時識別並回應，而不是等到下一次排定測試時才發現
• 降低誤報： 像 SentinelOne 這樣的平台已證明，相較於傳統工具，最多可減少 88% 的警示，讓安全團隊能專注於真正的威脅
• 成本效益： 組織可降低對昂貴專業安全顧問執行例行測試的依賴，同時將人力專業重新配置到策略性計畫上

AI 滲透測試的精準性源自更優異的模式識別能力，能夠辨識細微的行為異常，並關聯看似無關的事件，以指出複雜的多階段攻擊。對於企業規模部署而言，這種分析層級是人工作業團隊無法持續維持的。

或許更重要的是，AI 滲透測試會隨著新興威脅一同調適與演進。機器學習模型會從每次測試中持續學習，並根據新漏洞、威脅情報與系統回應，自動更新其攻擊策略。 

這種調適能力可確保組織持續受到保護，以防範 零時差漏洞利用 與新型攻擊技術，而無需等待手動規則更新或特徵碼定義。其結果是形成一種動態的安全態勢，既能匹配現代對手的複雜程度，又能維持手動測試無法保證的一致性與可靠性。

AI 滲透測試中的挑戰

儘管具備優勢，AI 滲透測試仍面臨組織必須解決的特定挑戰，才能成功實施。 

1. AI 系統的複雜性 帶來固有困難，因為模型通常以具有不透明決策流程的「黑箱」方式運作。這使得判斷某項弱點究竟源自真正的安全缺陷，還是模型在異常情況下的預期行為，變得具有挑戰性。AI 威脅快速演變的特性也意味著測試框架必須持續調適新的攻擊向量。
2. 專業能力缺口 帶來另一項重大障礙。有效的 AI 滲透測試需要同時理解傳統網路安全原則與機器學習複雜性的專業人員。這種罕見的技能組合需求高、供給少。在正式環境中測試 AI 系統也伴隨風險，因為高強度的滲透測試可能中斷關鍵業務營運或損害模型效能。
3. 資源與整合挑戰 使這些困難更加嚴重。AI 滲透測試需要大量運算資源，尤其是在測試大型語言模型或複雜神經網路時。組織必須將 AI 安全測試整合至既有工作流程中，同時避免造成瓶頸。 

缺乏 AI 滲透測試的標準化框架，意味著許多組織正從零開始建立其安全方法，導致整個產業的安全態勢不一致。了解獨特挑戰與最佳實務，能帶來更順暢的實施。

實施 AI 驅動滲透測試的最佳實務

成功實施 AI 驅動的滲透測試，需要採取在自動化與人類專業之間取得平衡的策略性方法。組織應遵循這些經驗證的實務，以改善安全成果：

1. 從全面性的 AI 資產盤點開始。 在實施任何測試框架之前，請記錄組織內所有 AI 與 ML 系統，包括其資料來源、模型類型、部署環境與業務關鍵性。此盤點可作為測試工作優先排序與有效配置資源的基礎。

2. 建立明確的測試目標與成功標準。 定義您希望透過 AI 滲透測試達成的目標，無論是驗證特定安全控制、滿足法規遵循要求，或是在攻擊者之前識別弱點。設定可衡量的目標，例如弱點偵測率、修復時間，或安全事件的減少幅度。

3. 將 AI 安全測試整合至開發生命週期。 不要將滲透測試視為部署前的最終檢查點，而應將安全測試嵌入整個 AI 開發流程。這種「shift left」方法可在早期發現弱點，因為此時修復成本較低且干擾較小。自動化測試應在模型訓練、微調與部署階段持續執行。

4. 結合自動化工具與人類專業。 雖然 AI 驅動平台可提供持續監控與快速威脅偵測，但安全專業人員對於解讀複雜發現、調查複雜攻擊，以及做出策略性決策仍不可或缺。最有效的方法是利用 AI 提供規模與速度，同時依賴人類判斷來處理細微的安全挑戰。

5. 實施健全的監控與事件回應程序。 AI 滲透測試將識別出 弱點，但組織需要明確的流程來回應發現結果。建立嚴重性分類系統、修補時程與升級路徑。確保您的安全營運中心能夠根據 AI 安全平台的自動化警示採取行動，同時避免造成警示疲勞。

6. 優先推動持續學習與調適。 威脅態勢持續演變，因此您的測試方法也必須隨之演進。根據新興威脅、產業研究以及從安全事件中獲得的經驗教訓，定期更新測試方法。投資安全團隊培訓，以跟上新的 AI 攻擊技術與防禦策略。

組織也應考慮從分階段導入開始，在廣泛部署之前，先於非正式環境中測試 AI 安全工具。這種方法可在建立組織對 AI 驅動安全測試的信心與專業能力的同時，將風險降至最低。

採用 AI 滲透測試的實務步驟

您可以為 AI 滲透測試執行試點計畫，看看哪些工具與技術最適合發掘弱點。以下是我們建議採用 AI 滲透測試的一些實務步驟：

步驟 1：盤點所有 AI 資產

建立所有 AI 工具、模型、資料來源與 API 的清單。也納入第三方工具，例如預先訓練模型、ML 程式庫與外部 API。 

步驟 2：執行 AI 風險評估

找出貴組織最關鍵的 AI 安全風險、法規遵循問題與技術弱點。您也會希望在此階段考量 AI 倫理風險與相關議題。

制定符合 AI 安全政策的交戰規則，列出違反任何政策的非預期後果，並概述需要測試的元件。

步驟 3：蒐集情報並分析弱點

您應使用 AI 驅動工具進行偵察，並蒐集有關您的 AI 系統與模型、流程、資料來源及工作流程的情報。

了解 AI 特定的攻擊向量並加以分類。攻擊者可以透過惡意提示來變更輸入，進而操控您的 AI 模型。因此，您可以透過查詢 API 並分析其輸出來對模型進行逆向工程。模型反演可協助達成此目的。請務必評估偏見與公平性。對於使用 LLM 的 AI 應用程式，請嘗試擷取敏感資料、執行非預期任務，以及繞過內容過濾器。這些將協助您了解越獄與提示注入攻擊的運作方式，並揭示您的 AI 模型與服務可能遭到竄改的方式。

步驟 4：報告與修補

針對所有已識別的弱點製作詳細報告。列出其嚴重性等級、潛在業務影響，以及應採取的具體修補步驟。讓您的指南對利害關係人而言簡單且易於閱讀。 

步驟 5：制定您的長期 AI 安全策略

這是將安全整合至 AI 生命週期的最後一步。您要將設計、測試與開發的最佳實務納入所有 AI 模型與系統。採用持續測試，對 DevSecOps 管線進行例行掃描，並使用 AI 工具進行大量安全自動化。務必加入人類專業知識，以處理更細緻的發現並驗證結果。此外，也要投資招募具備技能的 AI 安全人才，並制定 AI 治理政策、模型版本控管與存取控制。

SentinelOne 的 Behavioral AI 方法

您可以使用 SentinelOne 的各種 AI 安全產品與功能，在您的組織中採用 AI 滲透測試。 SentinelOne AI 紅隊演練可發掘您以 LLM 為基礎的應用程式中的 AI 風險與弱點。您可以使用該平台的提示安全代理來對抗各種威脅，例如越獄、模型投毒與提示注入攻擊。SentinelOne 可套用最小權限存取原則，並防止未受管理的 Gen AI 應用程式使用。 

它可以防止 Denial of Wallet 攻擊，並防止未經授權的大量資源消耗。您可以防止 LLM 模型意外洩露系統邏輯。它也能防止攻擊者透過操控或撰寫精心設計的惡意提示，誤導 LLM 模型洩露敏感資料。SentinelOne 也可以在內部防止提示洩漏，並為 Google、OpenAI 和 Anthropic 等主要 LLM 供應商提供與模型無關的涵蓋範圍。它也能改善 AI 合規性，使您的 LLM 模型不會遭到濫用，並遵循最新的 AI 倫理。

您也可從我們的人類專家團隊獲得詳細分析與回饋。他們會為您提供最佳建議，包括如何應對現代 AI 網路安全挑戰，並指導您採用最佳 AI 網路衛生實務。您可以讓員工啟用並使用 AI 工具，而無需擔心 shadow AI；SentinelOne 的 agentic AI 工作流程可強化您 AI 應用程式的系統提示。 SentinelOne’s agentless CNAPP 可改善您的 AI 安全態勢，並在 AI 模型與服務上運用 Verified Exploit Paths。其提示安全代理是其 AI 網路安全能力更廣泛的一部分。 Purple AI 不僅僅是助理。其 agentic AI 可自主推理並採取行動，以領先威脅一步。經 MDR 專家訓練與使用後，它可大幅強化 SOC，透過自動化任務讓人員能進行策略性監督。

The Industry’s Leading AI SIEM

Target threats in real time and streamline day-to-day operations with the world’s most advanced AI SIEM from SentinelOne.

Get a Demo

結論

AI 滲透測試並非一體適用的方法。這是因為現今的組織正在使用各種不同的 AI 模型與服務。根據您所處的產業以及您為客戶提供的服務，您的 AI 安全工作流程會有所不同。但 AI 滲透測試無疑將成為測試 AI 基礎架構的常見環節。因此，請務必保持最新狀態，不要落後。在早期就排除威脅，以免錯失它們並在未來升級擴大。若您在導入 AI 滲透測試產品、工作流程或安全實務方面需要協助，請務必聯繫 theSentinelOne 團隊。