AI 安全標準：2026 年關鍵框架

什麼是 AI 安全標準？

AI 安全標準是全面性的框架，提供結構化方法來識別、評估及降低與 人工智慧 系統相關的獨特風險。AI 安全框架涵蓋整個機器學習生命週期，從訓練資料完整性到模型部署與持續監控。

大量 AI 安全框架與 AI 治理標準，造成許多人所稱的資訊安全長合規混亂。隨著 EU AI Act、關於 AI 的行政命令，以及各州法規等新要求需要關注，CISO 面臨的挑戰已超越傳統安全議題。

每個 AI 安全框架都有自己的一套標準與期望，增加了可能阻礙有效決策的複雜層次。根據貴組織的風險承受度與特定法規壓力制定統一策略，可為這種混亂帶來一些秩序。透過在重疊領域之間尋求一致性並標準化方法，您可以建立更具一致性的安全政策，以有效管理 AI 風險。

為何 AI 安全需要新框架

傳統安全架構是為確定性軟體而設計，這類軟體在相同輸入下每次都會有相同行為。 機器學習 模型本質上具有機率性；相同提示可能產生截然不同的輸出，進而揭露敏感資料或以意想不到的方式影響下游系統。

攻擊面擴張

AI 的使用引入了全新且更大的 攻擊面，必須加以保護。您現在需要防禦可能遭對手投毒的訓練資料、可能遭內部人員外洩的模型權重、容易受到提示注入與阻斷服務攻擊的推論端點，以及脆弱的人機 AI 互動層，在這一層中，過度依賴會形成具風險的自動化迴圈。這些攻擊向量中的每一種，其運作方式都不同於傳統軟體漏洞。

The NIST AI Risk Management Framework 透過在更廣泛的風險管理活動中處理與「模型行為」相關的風險，捕捉了這種不確定性，而這個面向正是傳統漏洞掃描器一向忽略的。

供應鏈複雜性

Google's Secure AI Framework (SAIF) 將這些新的瓶頸點正式納入，將「安全的 AI 供應鏈」與偵測和回應並列。如今，該供應鏈已不再僅限於原始碼，而是延伸至從網際網路擷取的公開資料集、從開放儲存庫取得的預先訓練基礎模型，以及第三方協調工具..

單一遭入侵的相依項目，就可能破壞下游每個重新訓練的模型，進一步放大各項風險的潛在影響。保護 AI 意味著要持續衡量、測試及治理一個其行為會隨時間演變的系統，而且有時候，直到它在正式環境中失敗之前，您都無法預測其變化方式。

AI 安全標準的 5 大基本框架

AI 安全標準的版圖相當複雜，各種框架旨在處理 人工智慧合規 與風險的不同面向。了解應優先採用哪些框架，可能就是建立強健安全政策與被合規要求淹沒之間的差別。

1. OWASP LLM Top-10：AI 合規的起點

對於運用大型語言模型的團隊而言，OWASP LLM Top-10 聚焦於攻擊者在 LLM 應用程式中利用的十項最關鍵漏洞，涵蓋提示注入與供應鏈漏洞等問題。

為何從這裡開始： 可在數週內完成導入，能快速回應新興威脅。此框架提供具體且可執行的指引，而非抽象原則。

SentinelOne 整合： 像是 Purple AI 之類的工具可即時偵測 OWASP 攻擊模式，立即提供與 LLM01（提示注入）及 LLM05（供應鏈）漏洞相關事件的洞察。

2. NIST AI RMF 1.0：您的法規保險政策

NIST Risk Management Framework 建立了一套對法規遵循至關重要的治理結構。其優勢在於可對應不同司法管轄區的法規要求，並提供討論人工智慧合規與風險的共同語言。

導入挑戰： 此框架依賴超過 1,000 項控制措施的目錄（NIST SP 800-53），可能令人不知所措。關鍵在於聚焦於可降低 80% 風險的 20% 控制措施..

3. MITRE ATLAS：了解您的對手

MITRE ATLAS 透過對應對抗性戰術並提供潛在威脅的全面視圖，支援專為人工智慧系統設計的威脅建模。對於 紅隊 演練與威脅狩獵活動而言，這尤其有價值。

真實世界應用： 像是 資料投毒 這類記錄於 ATLAS 中的攻擊技術，如今已開始出現在正式環境中，使此框架有助於了解當前威脅版圖。

偵測能力： SentinelOne 的行為分析能力可偵測超越典型特徵碼型工具的 ATLAS 戰術，提供對複雜 AI 目標攻擊的進階防護。

4. Google SAIF：企業級供應鏈安全

Google 的 Secure AI Framework 代表一種企業級方法，旨在保護從開發到部署的整個 AI 生命週期。雖然相當全面，但它需要在工具與流程上投入大量資源。

主要優勢： 像是「Secure AI supply chain」和「Monitor AI behavior」等支柱，為實作提供了務實的起點，特別適合已經使用雲端 AI 服務的組織。

整合機會： 與 SentinelOne 的安全能力搭配使用時，SAIF 可在 AI 部署的各個階段提供互補性防護。

5. ISO/IEC 42001：當認證很重要時

ISO/IEC 42001 將自身定位為可認證的人工智慧合規與安全管理系統，對於需要嚴格合規文件的產業至關重要，例如金融服務、醫療保健和政府合約。

實作現實： 12-18 個月的認證流程涉及大量文件作業與組織承諾。對於以合規為導向的組織，策略性作法是先使用其他框架建立能力，再將其對應到 ISO 以取得正式認證。

策略時機： 在透過其他框架建立營運安全控制之後，再啟動 ISO 流程，以避免陷入冗長的認證週期，卻沒有帶來實際的安全改善。

如何實作 AI 安全標準

試圖快速實作一項或多項 AI 安全標準中的每一項控制，幾乎必然會導致精疲力竭。以下是一個 6 個月計畫，可在建立稽核人員所期望的紀律同時，帶來快速成果。

處理關鍵 AI 安全風險（第 1 個月）

先從修補最大的漏洞開始。套用 OWASP LLM Top-10 緩解措施，包括提示詞淨化、輸出過濾，以及嚴格的相依性版本固定。將端點的持續資料蒐集部署到 SentinelOne Singularity，讓 Purple AI 即時揭露提示注入與資料外洩嘗試。

使用 NIST 框架的 Map 功能範本建立動態資產清冊，以記錄模型、資料集和第三方服務。這份清冊將成為後續所有安全活動的基礎。

建立基礎（第 2-3 個月）

建立符合 AI 治理標準的治理委員會，並制定清楚的 RACI 矩陣，讓安全、資料科學、法務與產品團隊都能各自承擔其風險責任。使用 MITRE ATLAS 技術對每個關鍵工作流程進行威脅建模。這項作業經常能發現傳統審查遺漏的資料汙染路徑。

在識別風險後，依據 NIST 框架的「Measure」功能建立基準指標，以追蹤漂移、偏差與對抗性穩健性。這些指標可為您的安全政策改善提供客觀證據。

擴展並系統化（第 4-6 個月）

透過對齊 Google SAIF 的「Secure development」與「Monitor behavior」支柱來處理供應鏈風險。將異常偵測等自動化控制嵌入現有的 CI/CD 或 MLOps 流程中，讓每個新模型在發佈時都具備一致的防護機制。

如果您的產業要求正式證明，請立即開始進行 ISO 42001 差距分析。前幾個階段已提供稽核人員所需 80% 的證據，使認證成為文件作業，而非安全全面改造。

改善您的 AI 安全計畫

AI 安全標準已改變我們處理網路安全以及使用 AI 模型與服務的方式。每個組織都使用其特定的 AI 安全框架，這意味著它們各自有獨特的挑戰需要面對。像 NIST AI RMF、OWASP LLM Top-10 和 Google SAIF 這類現代合規標準，為安全團隊帶來了機會與複雜性。

Purple AI 持續提升其威脅偵測與回應能力。這位生成式 AI 網路安全分析師能從當前事件中學習、擷取洞察、分析事件，並提供資訊以協助為明日威脅做好準備。

SentinelOne 能在威脅發動攻擊並在您的組織中升高問題之前，預測威脅並了解其運作方式。其獨特的攻擊性安全引擎結合經驗證的專家路徑，能夠對發現結果進行映射與關聯。您可以使用 SentinelOne 的 threat intelligence 來更新您的 AI 安全計畫，找出目前的弱點並加以處理。 SentinelOne's AI security portfolio 可提升您的 AI 安全態勢。其 agentless CNAPP 可透過探索您最新的 AI 模型、流程管線與服務，協助您改善 AI 安全態勢，並協助進行 AI 安全態勢管理。

SentinelOne 的 Prompt Security Agent 輕量化，並為 Open AI、Google 和 Anthropic 等主要 LLM 供應商提供與模型無關的安全防護涵蓋範圍。您可以使用此代理程式來防止 AI 資料投毒攻擊、模型操控，並防止惡意提示被撰寫或誤導模型。SentinelOne 也能提升您的 AI 安全合規性，並協助您掌握最新標準。它可協助您遵循 AI 倫理，並確保您以負責任的方式使用所有 AI 模型與服務。它採用最嚴格的防護機制，且不會使用使用者資料來訓練模型。

申請示範，了解 SentinelOne 的 AI 驅動平台如何協助您實作這些框架，並防範新興 AI 威脅。

結論

如果您正苦於判斷哪些 AI 安全標準適合您，那麼我們建議您先對目前的基礎架構進行 security audit。進一步了解您的業務需求、使用案例，以及您的 AI 安全計畫究竟將如何融入其中。這將有助於您據此遵循最佳標準，並確保您堅持採用正確的標準。如果您需要諮詢，我們可以提供協助。請務必聯絡我們的團隊。