中國利用自己的Claude聊天機器人所引發的新型安全風險
《Claude》是一款由Anthropic公司研發的對話式生成式人工智慧（LLM）模型，結合「安全通用規則」與「代理檢查」機制，設計目的是減少有害內容的生成。然而，隨著模型開源與商業化進程的加速，全球各大國家包括中國都在積極探索如何將Claude模型融入本土化語言處理、政府管理、企業服務以及 資訊安全 產業鏈。本文將從技術層面、攻防演進以及相關行業事件三方面，剖析中國利用Claude聊天機器人所產生的新型安全挑戰。
一、Claude在本土化部署與相關技術障礙
Claude作為一款大規模語言模型，需依賴龐大算力與GPU記憶體。同時，為符合國內資料安全法規，許多企業在邊緣化部署時採用「本土私有雲」或合併「Azure Local」等技術以確保資料不擱置於境外（參見Azure Local 成為主權私有雲核心）。此舉雖能降低資料外泄風險，但卻進一步增加了內部配置的複雜性，導致資源配置不當、統一安全策略缺失、或是算法重用帶來的安全漏洞顯著上升。
此外，在對Claude進行微調（fine‑tuning）以支援中文語料時，開發者常面臨模型「語境混亂」或「生成對話偏差」問題。若未充分檢視模型生成的內容，攻擊者可利用此缺陷植入不當或惡意訊息，正如近期JackFix釣魚變種能夠偽造 Windows 更新介面，誘使使用者上當（參見ClickFix 網釣出現新變種 JackFix）。
二、從程式碼視角看Claude模型的安全漏洞
上述腳本若無適當的「安全審核」或「惡意訊息檢測」流程，將極易被惡意數據污染，導致模型在推論階段產生包含恐嚇、詐騙或其他不適當內容的回應。再結合精心設計的提示語（prompt injection）手法，攻擊者可強迫模型輸出機密資訊，形成「對話代理機構」式的情報滲透。
三、實際案例：從網路釣魚到機器人感染
實際上，惡意薄弱環境已被俄羅斯駭客組織利用。 俄羅斯駭客利用 MSC EvilTwin 結合被入侵的網站，企圖散布惡意程式 的案例表明，若能將 Mitchell 等「現代化惡意軟體」植入主機，便能在靜默態度下遞送惡意指令集。若將此潛在能力結合中國企業在本土化 Claude 模型上的進展，便能建立「零日機器人」控制平臺：先利用伺服器端的 LLM 生成同人風格的回應，接著在 IdD 訊息中嵌入逃逸碼，讓受害者誤以為是合法回覆後執行命令。
同時，Nvidia 的 Isaac‑GR00T 生成模型存在可惡意操控機器人的安全漏洞 暗示在軍工或工業物聯網層面，模型可被控製以操縱機器人行為。若中國在工業自動化領域接入本土化的 Claude 模型，即使是產線的「示範對話」如果被攻擊，亦可能造成實際的物理破壞。
更不容忽視的是AI 讓市場上消費記憶體價格創新高 的趨勢。高記憶體需求推升成本，導致許多企業被迫縮減大量 LLM 所需的 GPU 記憶體，進而選擇雲端或受到限制的本地化方案。資源緊張的環境中，安全測試時間被壓縮，漏洞留存時間被延長，最終成為外部攻擊者利用的「打點」。
四、新型風險：從「語言模型滲透」到「跨層級供應鏈攻擊」
中國若將 Claude 類模型大規模本土化部署，實際上會衍生出四個主要類型的風險。這些風險與一般 LLM 風險不同，而是結合國家級資源、資料治理法規、私有雲環境、以及供應鏈攻擊相互作用後所產生的新變種。
(1) 模型污染（Model Poisoning）與「對話滲透式攻擊」
本土化 Claude 通常需使用：
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中文客服語料
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政務雲資料
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企業內部問答
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開源論壇文本
若無獨立「資料潔淨機制」，攻擊者可透過：
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汙染公開語料庫
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傳入隱蔽 prompt injection 訊息
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在企業論壇植入惡意帶標籤對話
讓模型在推論階段：
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自動輸出攻擊者預設的回應
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回答錯誤政策資訊
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誘導操作人員執行危險命令
形成類似 「AI-assisted phishing」 的新型態攻擊。
這與 JackFix 偽造 Windows 更新提示 的模式類似，都是透過「可信界面」欺騙操作者。
(2) 代理逃逸（Agent Escape）與跨平台指令注入
Claude 本身具備代理（Agentic）能力，可：
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呼叫外部 API
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執行工具（Tools）
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操作資料庫
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管理內部流程
然而在「弱隔離的本土雲環境」中，此設計更容易被濫用：
攻擊者可能：
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以提示語控制 Claude 呼叫內部 API
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觸發資料匯出
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觸發後台管理腳本
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自動更改設定或權限
若沒有「沙盒」與「功能最小化」，模型本身將變成新的攻擊入口。
這與 Grafana 2025 零日（未授權管理）攻擊邏輯雷同：
利用高權限工具本身來攻擊系統。
(3) LLM-to-Malware：模型作為惡意程式傳輸媒介
俄羅斯攻擊組織利用 MSC EvilTwin 散佈惡意程式的案例證明：
只要攻擊者能控制介面，就能導引受害者執行惡意載體。
若中國企業在本地部署 Claude，且：
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UI 與 IT 管理系統整合
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LLM 會自動產生建議或命令
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產線、工控設備透過 LLM 提供「智能助理」介面
攻擊者可設計：
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混入逃逸碼的 Markdown 消息
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自動插入惡意 PowerShell / Bash 指令
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操控工控系統 API
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以「建議設定」名義修改防火牆或存取控制
在 IaaC / ITOM / DevOps 場景中特別危險。
(4) 物理世界風險：LLM 驅動的機器人被惡意操控
Nvidia Isaac-GR00T 漏洞揭示 AI 控制機器人可能被惡意繞過。
若中國企業在：
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工廠自動化
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機器手臂
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無人倉儲
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市政機器人（巡邏、配送）
導入本土 Claude 模型做「自然語言控制」，攻擊者就能：
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透過 prompt injection 讓機械做出危險動作
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借由模型幻覺誤判指令
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在工控 API 上執行越權行為
此種攻擊可能導致：
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實體生產線損壞
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安全事故
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產線停擺（類似勒索軟體）
是 多層級的供應鏈攻擊（AI → 工控 → 機器）。
五、防禦建議：面對「AI 供應鏈攻擊」的新時代
以下是企業在部署本土化 Claude 或任何大型模型時必須採用的防禦架構。
(1) 資料與模型層
| 項目 | 建議 |
|---|---|
| 訓練資料清洗 | 使用 NLP 模型進行惡意內容偵測、移除逃逸碼 |
| 微調安全審核 | 注入 adversarial prompts 測試模型強韌性 |
| 訓練隔離 | 訓練環境與生產環境完全隔離（air-gap） |
| 模型檔案完整性 | SHA256 雜湊檢查、簽章驗證 |
(2) LLM 執行層
| 風險 | 防禦措施 |
|---|---|
| Prompt Injection | 加入語義防火牆、上下文隔離、RLHF 安全強化 |
| 功能越權 | 所有外部工具呼叫都須 RBAC + 白名單 |
| API 誤用 | 透過 API Gateway 做速率限制與存取控制 |
| 會話漂移 | 對話 session 設有效時間限制、避免長時連接 |
(3) Web / UI 層安全
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禁止 LLM 直接產生可執行腳本
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避免呈現任何可被複製即執行的指令
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避免 Markdown 自動渲染（防逃逸碼）
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對使用者輸入做 XSS / 特殊字元過濾
(4) 工控與機器人層
若 Claude 介入工業控制系統，需採取：
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工控網段與 LLM 完全隔離
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透過「動作代理（action agent）」審核每個動作
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建立物理安全閘道（如安全繼電器）避免錯誤動作
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定期做渗透測試（ICS/OT Pen-Test）
(5) 監控與應變層
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LLM 行為審計（Logging）
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監控模型異常輸出
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LLM 與 API Gateway 的雙層告警
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自動化封鎖異常 prompt injection 模式
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建立「AI 供應鏈事件應變流程（ASIR）」
六、結語：AI 國產化浪潮下的新型安全攻擊面
中國在本土化部署 Claude 類模型的進程十分快速，但正因：
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境內資料治理法規
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私有雲／政務雲環境
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限制性算力資源
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與工控、網路治理深度整合
這些因素組合在一起，使得 Claude 在中國的部署面臨與歐美完全不同的安全挑戰。
總結而言：
AI 不只是回答問題的工具，而是成為攻擊者可利用的一個「新供應鏈節點」。
面對未來，企業需從「傳統網路安全」提升至：
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模型安全（Model Security）
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資料品質安全（Data Hygiene）
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AI 供應鏈安全（LLM Supply Chain Security）
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代理行為審計（Agentic Behavior Auditing）
唯有如此，才能避免在下一波 AI 攻擊潮中成為受害者。
🧠 本文由 DreamJ AI 自動網路探索生成系統撰寫，內容經 AI 模型審核與自動優化，
僅供技術參考與研究用途。
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