2026 年 14 大 AI 安全風險

簡介

人工智慧 (AI)是一種技術，旨在讓機器具備足夠的智慧，以執行通常需要人類智慧的任務。這包括從學習到解決問題，當然也包括決策在內的一切。該系統將大量資料提供給依據複雜演算法與類人思維流程運作的 AI 系統，以便進行學習並累積經驗。其應用可涵蓋各種領域，從醫療保健、金融與運輸，到製造業。

然而，問題在於 AI 系統不僅變得更加智慧且更加複雜，也正面臨更新的挑戰與風險。在開發與部署 AI 的同時，必須確保其安全性，這稱為 AI 安全。這表示要保護 AI 系統免受攻擊，並確保其能如預期般安全運作。

什麼是 AI 安全？

AI 安全是保護 AI 系統及其元件免受各種安全威脅（例如對抗性攻擊）與弱點（例如資料投毒）的領域。這表示要保護 AI 應用中涉及的資料、演算法、模型與基礎架構。AI 安全的角色是確保系統安全且正常運作。這涵蓋從未經授權的存取、資料外洩，到可能危及 AI 功能或輸出的攻擊等各種情況。

AI 安全之所以重要，原因有以下幾點：

1. 資料保護： 許多 AI 系統會處理大量敏感資料。因此，保護這些資料是必要的，因為這將有助於防止資料外洩。
2. 模型完整性：惡意資料竄改可能會損害 AI 模型的有效性。因此，維持模型完整性是必要的。
3. 防止濫用：AI 安全有助於防止攻擊者利用 AI 系統從事有害用途。
4. 信任與採用： 更完善的安全性會提升對 AI 技術的信任，進而促進其在各產業中的更廣泛採用。
5. 法規遵循： 許多產業對資料處理與 AI 的使用施加嚴格規範。AI 安全可協助組織滿足此類法規遵循需求。

14 項 AI 安全風險與威脅

為了防範影響所有 AI 系統的多種類型安全風險，組織必須先了解這些風險是什麼。以下是最大的 AI 安全風險與威脅。

#1. 資料投毒

在這種攻擊中，攻擊者會將錯誤資料輸入用於訓練 AI 的資料集。這些遭破壞的資料可能會改變 AI 功能，並產生錯誤的選擇或預測。接著，新的或經修改的錯誤資料點可能會被加入資料集，使 AI 流程無法正確學習。雖然 資料投毒 的影響看似細微，但可能相當危險，並逐步破壞 AI 系統的模型效能。

#2. 模型反演

任何模型反演攻擊都試圖恢復用於建立 AI 的訓練資料。攻擊者只需反覆查詢模型並檢視其輸出，即可擷取有關訓練資料的資訊。這構成嚴重的隱私威脅，尤其是在 AI 以專有或私人資訊進行訓練的情況下。模型反演可能導致專有資訊或特定個別使用者資料外洩。對於提供特定或詳細輸出的模型而言，這尤其是一項風險。

#3. 對抗性範例

這些是為 AI 系統特別設計、具有誤導性的輸入，尤其常見於機器學習領域。攻擊者會對輸入資料進行微小、幾乎可忽略的變更，導致 AI 對資料進行錯誤分類或錯誤解讀，例如一張經過輕微修改、肉眼無法察覺的影像，卻會使 AI 完全誤判其分類。藉由使用 對抗性 範例，攻擊者可以規避以 AI 為基礎的安全系統，或操控 AI 驅動系統的決策。這在自駕車、臉部辨識與惡意軟體識別等領域尤其如此。

#4. 模型竊取

在這種攻擊中，攻擊者會建立專有 AI 模型的複本，或建立與其非常接近的模型。攻擊者會向目標模型發送多次查詢，然後利用其回應來訓練替代模型。這可能導致智慧財產與競爭優勢遭竊。對於提供 AI 模型即服務的企業而言，這點尤其關鍵。遭複製的模型可能被用來建立競爭服務，或找出原始模型中的一般性／安全性缺陷。

#5. 隱私洩漏

AI 模型可能會記住並洩漏訓練資料集中的敏感資訊。這可能發生在向模型提出特定問題時，或在其產生輸出時。隱私洩漏可能涉及個人資料、商業機密或其他敏感資訊。在自然語言處理模型中，這可能成為一項風險，因為這類模型傾向根據訓練資料產生文字。不用說，必須透過定期稽核 AI 系統來謹慎避免此類洩漏。

#6. 後門攻擊

這種攻擊涉及在訓練階段將惡意 後門 嵌入 AI 模型中。這類後門會由特定輸入觸發，進而導致模型出現非預期行為。例如，遭植入後門的影像辨識系統可能會在影像中存在特定模式時進行錯誤分類。由於大多數時間模型表現正常，因此這類攻擊有時非常難以發現。這種攻擊可能會破壞 AI 系統在重要情境中的可信度與安全性。

#7. 規避攻擊

輸出資料僅僅是根據提供給它的輸入而定，而這些攻擊是透過以能夠繞過任何以 AI 為基礎的偵測系統的方式來操縱該輸入資料所構成。攻擊者會變更內容或行為，以繞過 AI 安全偵測器。惡意軟體可能會被修改，使其不會被使用 AI 運作的防毒程式偵測到。這有助於攻擊者進行規避攻擊，並引發對於負責安全工作的 AI 可能因讓威脅在未被察覺的情況下漏過而變得無效的擔憂。

#8. 資料推論

資料推論攻擊是指攻擊者能夠分析 AI 系統輸出中的模式與關聯性，並利用這些資訊推斷受保護的資訊。在某些情況下，揭露間接資料也可能造成隱私違規。這類攻擊通常難以防範，因為它們利用了既有的 AI 基本能力，例如發現隱藏模式的能力。這項風險凸顯了仔細選擇 AI 系統可輸入與輸出內容的重要性。

#9. AI 強化的社交工程

這是攻擊者如何利用 AI 建立高度有效且個人化的 社交工程 攻擊。GenAI 系統可以建立逼真的文字、語音，甚至影片內容來說服目標對象。AI 甚至可以撰寫專門針對個別收件人的網路釣魚電子郵件。這使傳統以及較為人熟知的社交工程威脅風險大幅升高，因為這些威脅已變得越來越難以偵測，其成功率也高於失敗率。

#10. API 攻擊

API 是 AI 系統與其他軟體之間的關鍵連結，因此成為攻擊者極具吸引力的目標。常見利用方式包括透過薄弱驗證進行未經授權的存取、操控輸入以毒化模型行為，以及透過不安全的端點擷取資料。此外，攻擊者還可利用惡意請求使 API 過載，進而中斷 AI 服務。必要的安全措施包括強式驗證、輸入驗證、速率限制與持續監控。

#11. 硬體弱點

AI 系統通常依賴專用硬體來進行高效率處理。攻擊者可能利用此硬體中的弱點來入侵 AI 系統。這可能包括側通道攻擊，從耗電量或電磁輻射等實體訊號中擷取資訊。硬體弱點可繞過軟體層級的安全措施，可能使攻擊者深入存取 AI 系統。此風險凸顯了在 AI 應用中進行安全硬體設計與實作的必要性。

#12. 模型投毒

雖然資料投毒是在透過操控訓練資料集的過程中發生，但模型投毒則是直接針對 AI 模型進行，並且會以兩種策略出現。攻擊者會出於惡意意圖修改模型參數或架構。從而建立潛在的隱藏 後門攻擊 或以某種出乎意料且不易察覺的方式修改模型的行為。在聯邦學習情境中，模型中毒尤其危險，因為會有多個參與方共同參與模型訓練。

模型中毒偵測相當困難，因為中毒效果可能只會在特定觸發條件下顯現，模型通常在乾淨的驗證資料上仍能維持良好效能，修改可能相當細微且分散於許多權重之中，而且在聯邦學習情境下，可能很難追蹤是哪個參與方提交了惡意更新。

#13. 遷移學習攻擊

遷移學習攻擊會鎖定以遷移學習為基礎的 AI 模型，其中預先訓練的模型會作為基礎，並針對特定任務進行微調。透過精心設計的對抗性資料，攻擊者可以修改基礎模型，使其包含隱藏的後門或偏差，且這些後門或偏差能在後續任何專門化微調流程中持續存在。這可能導致模型出現非預期行為，進而使其在正式環境中變得不安全及／或不可靠。由於許多組織可能會使用預先訓練的模型來節省時間與成本，因此遷移學習攻擊也是一項值得關注的問題。

#14. 成員推論攻擊

在這種攻擊中，攻擊者想知道某個特定資料點是否存在於 AI 模型的訓練資料集中。攻擊者可利用模型對特定輸入的輸出，來得知與訓練資料有關的資訊。這顯然構成重大的隱私威脅，尤其是在模型以私人或機密資料進行訓練時。

如何降低 AI 安全風險？

處理 AI 安全風險並非只靠單一解決方案。以下是五項最重要的策略，可將這些威脅降到最低：

1. 資料驗證

組織應實施全面的資料驗證，以識別並過濾惡意或損毀的資料。這些措施通常用於清理輸入資料，使其能夠提供給 AI 系統。組織應使用異常偵測演算法來偵測訓練集或驗證集中的異常行為。應確保對用於訓練與測試 AI 模型的資料集進行頻繁稽核及維護其完整性。此類措施可防範資料投毒攻擊，並將 AI 系統中無意偏差的風險降至最低。

2. 強化模型安全性

組織應使用差分隱私等技術來訓練訓練資料，以在仍能維持準確模型效能的同時，使攻擊者更難擷取任何單一個體的資訊。組織應部署安全多方運算，以進行零資料洩漏的聯合 AI 訓練。可定期使用對抗性／惡意範例來測試模型，使其更加安全且穩健。應使用模型加密與安全隔離區，以確保 AI 模型安全或具防竄改能力。

3. 強大的存取控制

組織應為 AI 系統內的每個元件建立多層驗證與授權機制。此外，企業應啟用 多重要素驗證 以保護 AI 模型與訓練資料的存取。

組織可採用最小權限原則，讓 root 使用者僅取得最必要的權限。識別可能的注入攻擊並以各種輸入進行測試，將可揭露哪些存取權限需要變更，或需要將資料庫調整回正確的權限設定。此外，開發人員應對傳輸中資料與靜態資料皆採用強式加密，以防止未經授權的存取/外洩。

4. 定期安全稽核

組織應定期對 AI 系統進行安全評估，以判定是否存在任何弱點。系統安全應使用自動化工具搭配手動滲透測試進行評估。程式碼審查用於識別 AI 演算法及支援它們的軟體中的弱點。組織應使 AI 系統的所有元件保持更新並套用修補程式，以防範已知弱點。另一項最佳實務是進行 24/7 監控，如此一來，若發生安全事件，安全團隊即可立即回應。

5. 合乎倫理的 AI 實務

組織應建立其業務中 AI 應用程式可接受且負責任開發的界限。他們應納入透明性，以使系統具備可歸責性。定期監控與評估模型結果，以識別雙向權衡，也就是 AI 輸出中的內建偏差。透過事件回應手冊，快速且有效地回應 AI 違規事件或其他倫理問題。組織應為 AI 開發人員與使用者進行安全與倫理訓練。

SentinelOne 如何提供協助？

SentinelOne 提供一些提升 AI 安全性的關鍵功能。該公司透過 AI 能力提供安全防護，同時也能協助保護 AI 本身。以下說明其方式：

1. 自主式威脅偵測：SentinelOne 使用人工智慧自主偵測並回應威脅。這使 AI 系統能更有效抵禦不同類型的攻擊，包括基礎架構攻擊。
2. Behavioral AI: 此平台使用 Behavioral AI 來識別異常行為或活動，這些都可能是安全性遭入侵的跡象。這有助於發現一般系統無法透過特徵碼描述與偵測的新型攻擊。
3. 自動化回應： SentinelOne 具備自動化威脅回應功能。系統可在偵測到威脅時立即採取行動，以降低並控制風險，從而減少對 AI 系統的損害。
4. 端點防護： SentinelOne’s Endpoint Security 可保護端點，防止未經授權的使用者存取 AI 系統，並阻止資料外洩企圖。
5. 網路可視性：完整掌握整個網路的可視性，有助於追蹤往返 AI 系統的所有通道中的資料流，讓組織能夠發現是否有任何資訊外洩，或是否有未經授權的行為者試圖入侵。

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結論

部署這些現代技術的同時，也伴隨著需要以 AI 強化安全性的需求，這是一個必須審慎檢視的重要領域。隨著 AI 系統在各領域持續發展，且需要防範各種威脅與弱點，其重要性只會隨著更多組織採用而持續提升。組織需要了解 AI 可能帶來的風險，例如資料中毒、模型反演與對抗性攻擊。

這就是為什麼需要廣泛的安全措施來對抗威脅。這可能包括強大的資料驗證、高等級的模型安全性、安全的 存取控制、頻繁的安全稽核，以及合乎倫理的 AI 實務。這些策略將協助組織保護 AI 系統、資料隱私，以及從演算法衍生的每項決策與輸出的完整性。

SentinelOne 在 AI 系統最關鍵之處提供安全防護。由 AI 驅動的安全解決方案可協助組織即時回應威脅。為了維持符合未來 AI 技術需求的安全性，主動式方法的需求將持續成為不斷變動的目標。