AI 安全最佳實務：保護 ML 的 12 種必要方法

什麼是 AI 安全？

人工智慧 (AI) 安全 是一門專注於保護資料、模型、程式碼與基礎架構，免受惡意攻擊、未經授權的存取及意外誤用的領域。

傳統網路安全著重於修補明確的軟體錯誤，而 AI 安全則必須處理可能出現不可預測行為的模型，且僅需干擾其學習資料就可能遭到欺騙。

即使只是單一個經過些微修改的輸入，也可能讓 AI 給出錯誤答案，而僅僅少數幾個遭投毒的訓練樣本，就能暗中教會它不良行為，並在之後顯現出來。

本指南將帶您了解 機器學習 (ML) 的獨特攻擊面，並提供具體可行的 AI 安全最佳實務指引。

AI 威脅的演變

AI 系統在資料、模型與提示詞層面開啟了 新的攻擊面，而這些是傳統安全工具無法完整防護的。若缺乏專門防禦，攻擊者可在防護措施跟上之前顛覆、竊取或武器化 AI。

像是 網路釣魚、勒索軟體或 SQL 注入等傳統攻擊，原本較具可預測性。它們鎖定的是網路與程式碼，而防禦者可透過修補軟體、封堵弱點及強化基礎架構來回應。

AI 改變了這一點。攻擊者如今不再是 利用程式碼，而是利用驅動機器智慧的資料與邏輯。由於 AI 系統會學習並適應，因此它們可能以傳統安全工具從未被設計來偵測的方式遭到操控。只要少量遭投毒的樣本混入訓練資料集，就能悄悄扭曲模型的決策，讓惡意電子郵件繞過垃圾郵件篩選器，同時在人類審查者眼中看起來完全正常。

生成式 AI 模型 更開啟了一扇更寬廣的大門。攻擊者可精心設計提示詞，使大型語言模型 (LLMs) 洩露私人資料、產生被禁止的內容，或在內建防護存在的情況下執行有害程式碼。這些技術可擴展為 自動化「jailbreak」鏈，反覆繞過控制措施並大量產生利用手法。

隱藏在幕後的模型同樣脆弱。系統化查詢可讓對手複製專有模型，削弱多年研發投資的成果。細微的對抗性樣本包括難以察覺的影像微調或位元組層級的惡意軟體變體，足以混淆分類器並規避防禦。 隱藏式後門 若在訓練期間植入，可能潛伏數月，直到秘密觸發條件出現時才會啟動。

這類威脅仍在持續出現，且許多僅見於研究或受控環境中。但它們凸顯了傳統安全措施原本並非為涵蓋這些風險而設計的缺口。隨著 AI 部署日益廣泛，因應這些問題需要能保護資料、模型與支援基礎架構的防護措施。

為何 AI 系統需要專門的安全控制

保護傳統應用程式仰賴於強化程式碼與修補伺服器。機器學習 (ML) 系統面臨不同的挑戰，因為在每個 ML 工作流程中，兩類不同的弱點會匯聚在一起：

1. 以資料為中心的威脅，例如投毒與帶有偏差的標註，會破壞模型所學習的內容
2. 以程式碼為中心的威脅 則透過第三方相依項中的後門，利用模型的執行方式。

換言之，AI 系統需要專門的安全控制，因為整個 ML 生命週期都已成為攻擊面。

遭投毒的樣本會在資料蒐集期間混入。惡意函式庫會在開發過程中執行任意程式碼。 對抗性 輸入會在部署後鎖定推論 API。未被察覺的漂移會在正式環境中悄然侵蝕效能。每個階段都存在數十個切入點，凸顯 AI 與機器學習安全的複雜性。

傳統控制措施完全無法偵測這些手法。次世代防火牆無法偵測會翻轉分類器結果的難以察覺像素變化。傳統的 CI/CD 掃描 也不會標記遭投毒的資料集。

實作 AI 安全最佳實務需要資料集來源檢查、對抗性測試與防竄改儲存。這些措施會建立不可變更的記錄，將每個模型、參數與資料點追溯回其來源。

AI 系統需要專門安全控制的另一個原因是法規與合規性。  EU AI Act 規定「高風險」系統必須持續監控並在設計上納入網路安全，對於不合規者，罰款最高可達全球營業額的 7%。 GDPR 則增加了資料最小化要求，而美國行政命令則聚焦於更廣泛的 AI 風險管理 與網路安全原則。

要滿足這些期望並領先對手一步，需要的是安全最佳實務，而不是回收再用的控制措施。

12 項必要的 AI 安全最佳實務

這些 AI 安全 最佳實務可在整個 ML 生命週期中提供全面保護。每項實務都能因應特定弱點，同時逐步建立統一的防禦策略。

1. 實作資料治理框架

AI 安全始於強健的資料治理框架。透過管理資料品質、存取與合規性，組織可確保其系統建立在可靠的基礎之上。

首先應定義涵蓋資料完整性、分類與保留標準的治理政策，鼓勵利害關係人協作以確保遵循政策，並持續演進這些標準以因應新興挑戰。常見陷阱是未定期更新治理政策，導致在快速變化的資料環境中沿用過時做法。可透過追蹤資料外洩或治理違規事件的減少情況來衡量成效。

2. 保護訓練資料管線

保護資料供應鏈 對於降低資料投毒等風險至關重要。組織應採用加密通訊協定、確保完整性驗證，並在整個資料管線中設定 存取控制。加密可保護傳輸中與靜態資料，而完整性驗證可確保資料從輸入到輸出皆未遭竄改。請記得追蹤資料沿襲，以識別潛在的損毀來源。忽略來源追蹤這種極為常見的錯誤，可能使系統暴露於未被偵測的威脅之下。可透過記錄未經授權資料存取事件的減少來衡量成功。

3. 保護隱私

差分隱私和聯邦學習等技術可在不損害模型效用的情況下確保資料隱私。差分隱私會在資料查詢中引入雜訊，在保護個人隱私的同時允許取得彙總洞察。聯邦學習可讓資料維持分散式狀態，透過跨多個裝置訓練模型來提升隱私性。整合至工作流程時，可能需要在資料效用與隱私之間取得平衡，而這仍然是一項重大障礙。成功實作的指標是達成法規遵循，同時不會造成模型效能明顯下降。

4. 建立模型版本控管與來源追蹤

透過版本控管與來源追蹤來追蹤模型的沿襲與變更，對於維護模型完整性至關重要。這包括建立不可變更的登錄機制，以記錄每個模型的建立、訓練參數與部署詳細資訊。組織常犯的錯誤是文件記錄不完整，導致模型演進過程不清。透過確保完整且清楚的文件記錄，您可以達成完整可追溯性，這對稽核及識別潛在模型錯誤來源至關重要。

5. 部署對抗性測試與紅隊演練

道德駭客可在惡意行為者利用之前揭露模型中的弱點。Red-teaming 涉及使用已知對抗技術進行嚴格測試，確保模型已強化以抵禦潛在攻擊。應為此類測試建立固定週期，並持續留意已知與新興威脅。若僅針對已知攻擊向量進行測試，系統可能仍易受新型威脅影響。提升模型對對抗樣本的穩健性是關鍵成功指標。

6. 實作模型存取控制

保護模型免於未經授權使用，需要強健的 存取控制。這表示除了持續監控模型端點之外，還需實作嚴格的驗證與授權通訊協定。忽略 API 安全是常見疏失，會使模型暴露於未經授權的查詢。若能達成零未經授權模型存取事件，即表示安全性強健且這些控制措施已正確實作。

7. 保護 AI/ML 開發環境

安全性必須延伸至整個開發管線。使用已簽署的容器、隔離建置與安全編碼實務，可降低滲透與竄改風險。忽視開發環境的安全性，可能在早期階段引入弱點，進而威脅整個生命週期。管線安全事件的減少可反映保護措施的成效。

8. 實作執行階段監控與異常偵測

持續監控正式環境中的系統，對於即時掌握安全異常至關重要。這包括部署可標記異常行為的監控工具，並設定警示以便快速回應。常見陷阱是只關注效能指標而非安全指標。迅速偵測異常行為可降低平均修復時間。

9. 將零信任架構套用至 AI 系統

將 零信任原則 調整套用至 ML 環境，意味著實作最小權限存取與持續驗證通訊協定。未經檢視便假設元件天生可信，可能導致重大風險。成功與否可透過攻擊面的縮小來衡量，這對應於更嚴格的存取與驗證措施。

10. 建立安全政策與標準

制定符合 NIST 與 ISO/IEC 42001 等法規標準的組織專屬指引，是有效 AI 治理的骨幹。這包括建立全面的政策、標準與程序。一個常見錯誤是制定缺乏可衡量行動或不切實際的政策。跨專案的合規率是衡量政策成效的關鍵指標。

11. 建立聚焦式事件回應計畫

針對特定威脅量身打造 事件回應計畫，可更妥善處理獨特弱點。制定可因應常見事件的應變手冊，對於整備至關重要。若將專門類型事件與其他安全事件一視同仁，可能妨礙有效回應，並顯示策略缺乏調適能力。

12. 持續合規監控與稽核

為確保持續遵循法規，必須實作自動化合規檢查與例行稽核。組織必須在維持強健監督的同時，平衡 AI 風險管理需求與營運效率。然而，若僅依賴時間點式評估，可能留下缺口。成功指標是在合規稽核中維持高通過率，這表示對必要法律標準具備強健且持續的遵循。

運用 SentinelOne 建立 AI 安全韌性

隨著 AI 系統重塑數位環境，其不斷擴大的攻擊面需要一套因應 ML 現實需求而打造的安全策略。僅靠傳統控制措施，無法保護如今驅動關鍵業務決策的資料管線、模型與基礎架構。

實作本指南所述的最佳實務，可為防禦 AI 系統建立基礎，但要將策略轉化為行動，仍需要能跟上現代威脅速度與規模的安全解決方案。

這正是 SentinelOne 能提供協助之處。Singularity Platform 提供專為 AI 工作流程打造的自主防護，補足傳統工具遺留的缺口。

Purple AI 可作為行為式安全分析師，持續從您的環境中學習，以偵測 AI 基礎架構中的異常活動，這對即時監控與對抗性測試等最佳實務至關重要。

該平台也提供 AI 安全態勢管理 (AI-SPM)，可自動探索 AI 管線與模型、檢查其組態，並呈現 Verified Exploit Paths™，顯示真實攻擊情境，而不只是理論上的弱點。透過在 MITRE 評估中將警示量最多降低 88%，SentinelOne 協助團隊專注於真實的 AI 安全事件，而非追逐雜訊。SentinelOne 的 Prompt Security 可協助您防範 提示注入、資料外洩及有害的 LLM 回應。適用於員工的 Prompt 可建立並強制執行細緻的部門與使用者規則及政策。它可透過不具侵擾性的說明，指導您的員工安全使用 AI 工具。

適用於程式碼助理的 Prompt Security 可協助您採用如 GitHub Copilot 和 Cursor 等以 AI 為基礎的程式碼助理，同時保護機密、掃描弱點並維持開發人員效率。SentinelOne 的 Prompt Security 可揭露繞過傳統工具的影子 MCP 伺服器與未經核准的代理程式部署。您可以取得每次互動的可搜尋記錄，以利更佳的風險管理。

Prompt Security 也可協助您在各處保護資料，並保護您所有的 AI 驅動 應用程式。您也可以防範影子 IT 攻擊、監控並識別這些攻擊，以及消除盲點。您也可以封鎖試圖覆寫模型防護措施並揭露隱藏提示的行為。此外，它會偵測異常的 AI 使用情況並加以封鎖，以防止中斷，並防範 denial of wallet 與服務阻斷攻擊。

隨著對手持續調整策略，將 AI 安全嵌入營運中的組織，將最有能力在安全的前提下推動創新。SentinelOne 為安全團隊提供可視性、自動化與信心，以保護驅動其業務的智慧能力，同時不拖慢業務運作。

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