此篇文章深入探討生成式人工智慧（Generative AI, GenAI）如何在網路安全領域帶來機遇與挑戰。隨著 ChatGPT 和其他大型語言模型（LLM）的快速發展，企業與個人用戶紛紛將其應用於威脅偵測、資安管理與營運最佳化。然而，這項技術的普及也讓駭客得以利用 AI 開發更具隱蔽性與破壞力的攻擊方式，進一步加劇資安風險。
此篇文章詳細分析使用者與 AI 服務供應商應警惕的安全風險，並提出應對措施：
1. 使用者風險
對於一般使用者而言，主要風險來自：資訊外洩、幻覺（Hallucination）與不實資訊，AI 可能產生錯誤、偏見或違法內容，影響決策並導致法律風險。
相應對策：避免輸入敏感資訊至 AI 系統、使用不會將輸入數據用於訓練的 AI 平台、使用 AI 產生的內容時，務必進行事實查證，特別是在商業決策與正式報告中。
2. AI 服務供應商的風險
對於 AI 供應商而言，挑戰來自對抗性提示攻擊（Adversarial Prompting）、服務濫用。
相應對策：強化內容過濾機制（Guardrails），阻擋 AI 產生違規資訊、實施 多層防護機制。
儘管 AI 帶來安全風險，此篇文章 也指出，AI 在資安領域的應用正快速擴展，包括：強化威脅偵測與應變能力、網路攻擊模式的進化、網路攻擊與防禦的「AI 對決」。
作者提供企業領導者、資安團隊與 AI 服務商的關鍵行動指南：
1. 企業領導者應：
- 將 AI 資安風險納入決策層討論，確保董事會與高層管理人員 定期評估 AI 相關風險。
- 建立 AI 風險管理策略，確保企業不僅應用 AI，也能應對 AI 相關的安全挑戰。
2. 資安團隊（CISO、SecOps）應：
- 針對 AI 產生的威脅情報進行驗證與調整，確保 AI 不被錯誤數據影響決策。
- 避免過度依賴 AI 進行威脅偵測，應同時保留傳統資安方法，確保 AI 產生的情報可被人工驗證。
- 強化員工 AI 風險意識訓練，確保團隊成員了解 AI 的局限性，避免 AI 產生錯誤資訊而影響安全決策。
3. AI 服務商應：
- 提升 AI 模型的安全性與透明度，防範 AI 遭到駭客利用，或因訓練數據問題而產生偏差結果。
- 防止 AI 產生「幻覺」，避免 AI 自行創造不實資訊，影響企業安全策略。
- 定期進行對抗性測試（Adversarial Testing），確保 AI 能抵禦惡意輸入攻擊，避免被駭客利用。
本文指出，生成式 AI 已成為網路安全的重要工具，但同時也為駭客帶來前所未有的攻擊能力。在這場 AI 資安競賽中：企業若能積極應對 AI 風險、強化 AI 監控與防禦機制，便能利用 AI 提升安全性，降低資安威脅，但若企業忽視 AI 風險，則可能成為駭客攻擊的主要目標，甚至因錯誤使用 AI 而導致數據洩露、決策錯誤或法律問題。
企業應採取主動防禦策略，確保 AI 成為強化資安的工具，而非風險的來源。隨著技術演進，AI 將在資安戰場上扮演越來越關鍵的角色，唯有提前布局，才能確保企業在這場競爭中立於不敗之地。
