AI於導入過程中會遇到哪些主要安全風險？
深入剖析AI應用過程中潛藏的關鍵安全風險。目前，已有90%的組織積極探索Large Language Model相關應用，企業必須重視資料投毒、對抗性攻擊等安全漏洞。瞭解AI專案快速推進下可能引發的8大核心風險，涵蓋資料保護失效、決策偏見等議題。透過識別潛在威脅並採取具體有效的防護措施，有助於保障AI專案安全合規，維護系統完整性，並規避監管風險。AI 實施主要安全漏洞
AI 技術落地時，安全維護面臨諸多挑戰，組織必須主動因應以維護系統安全。資料投毒是核心威脅，駭客藉由污染訓練資料，使模型行為異常甚至產生有害結果。對抗性攻擊同樣是主要漏洞，攻擊者透過特定輸入操控 AI 系統，導致不可預期且高風險輸出。
模型反演攻擊嚴重危及資料保密性，攻擊者能復原 AI 模型的敏感訓練資料。NVIDIA AI 紅隊曾於將自然語言查詢轉換為 Python 程式碼的 AI 分析流程中發現遠端程式碼執行漏洞，進一步凸顯相關風險。
上述漏洞嚴重性會因應用場景而有所不同：
| 漏洞類型 | 風險等級 | 主要影響領域 | 典型案例 |
|---|---|---|---|
| 資料投毒 | 高 | 模型完整性 | 訓練資料遭操控導致決策偏差 |
| 對抗性攻擊 | 關鍵 | 系統安全 | 利用特殊輸入繞過安全防護 |
| 模型反演 | 嚴重 | 資料保密性 | 復原私有訓練資料 |
此類風險在 GenAI 系統尤為明顯，因其訓練資料多源自網路等難以有效控管的管道。有效防護需強化資料驗證、提升模型安全並定期進行安全稽核，確保 AI 應用安全與完整性。
九成企業積極實施或探索 LLM 應用
大型語言模型（LLM）於企業業務中的導入速度創新高。最新數據顯示，全球有 90% 組織正積極推動或探索 LLM 相關應用。此高比例反映生成式 AI 技術為企業變革帶來強勁動能。
企業級 AI 應用於各產業持續成長，年度數據顯示 AI 實施規模大幅提升：
| 年份 | 採用 AI 的企業比例 | 年增幅 |
|---|---|---|
| 2023 | 55% | - |
| 2024 | 78% | 42% |
AI 應用已由試點階段邁向全面落地。企業在資料處理複雜情境下，將 AI 技術深入整合至現有系統。生成式 AI 在核心業務板塊加速擴展，推動流程自動化、降低成本、提升效率、加速產品迭代及營運洞察優化。
產業調查顯示，企業部署 AI 時，日益重視 LLM 應用的治理、安全與倫理架構建設。負責任的 AI 推廣已成主流趨勢，企業正從試驗階段邁向策略落地並完善防護機制。當前發展態勢預示全球企業營運將進入全面技術革新的新紀元。
AI 專案倉促推進帶來八大安全隱憂
企業未充分規劃安全措施就急於上線 AI 專案，容易暴露重大安全風險。數據顯示，近三分之二公司未針對 AI 實施安全影響進行完善評估。API 金鑰洩漏是主要隱憂，可能導致敏感系統及資料遭未授權存取。執行時安全漏洞則源於缺乏授權驗證與漏洞管理。
資料保護不力同樣風險極高，產業報告對比如下：
| 安全風險類型 | 受影響 AI 專案比例 | 潛在商業影響 |
|---|---|---|
| API 憑證暴露 | 78% | 系統遭未授權存取 |
| 執行時漏洞 | 64% | 系統遭受攻擊 |
| 資料保護失效 | 82% | 合規風險 |
| 決策偏見 | 59% | 企業聲譽受損 |
此外，企業常忽略敏感資料外洩風險，AI 模型可能暴露專有資訊。訓練資料中的偏見易被利用，造成歧視性結果，而紀錄不足則使濫用行為難以追蹤。根據《2025 Thales 資料威脅報告》（涵蓋逾 3,000 位 IT 專業人士），資料安全已成 AI 應用核心基礎，但許多企業對 AI 系統中資料流動缺乏有效可視化，形成易遭駭客利用的盲區。
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