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2025台灣資安趨勢:AI驅動下的產品資安與信任防線強化策略

AI治理升級與產品安全的雙重挑戰

2025 年,AI 代理已從開發工具延伸為全企業治理的核心,Microsoft 於 12 月 5 日正式公布 AI 代理策略升級,強調 AI 模型的可追溯性、治理與合規性(Microsoft, 2025)。此舉不僅提升了企業內部 AI 應用的透明度,也為硬體與軟體供應鏈提供了新的安全檢核標準。

生成式 AI 現況與風險評估

同日,Ithome 發布 2025 年生成式 AI 現況回顧,指出多數機構已將生成式 AI 整合於客服、內容產出與資料分析,但同時伴隨著模型失真、偏見擴散與資料外洩等風險(Ithome, 2025)。特別是醫療領域,台北榮總已啟用 GenAI 智慧病歷助手,雖提升臨床決策效率,但對患者隱私與資料完整性的需求愈發嚴苛(Ithome, 2025)。

社群平台與供應鏈安全事件

小紅書被列為高風險詐騙平台,國內偵查部門已介入限制接取(Ithome, 2025)。同時,華碩供應商遭駭事件揭露手機相機軟體開發資料外洩,顯示供應鏈安全仍是企業風險管理的痛點(Ithome, 2025)。

硬體安全再定義:可追溯可信任跨場域防護網

Digitimes 報導指出,AI 時代硬體安全需結合可信元件、區塊鏈記錄與跨場域韌性防護網,才能確保從晶片到系統的整體可信度(Digitimes, 2025)。

軟體資安重構:透明度、供應鏈驗證與新防禦框架

同一來源報導,軟體資安正向往模型透明化、供應鏈驗證與多層防禦結合發展,提出新防禦框架以應對 AI 產生的未知威脅(Digitimes, 2025)。

趨勢與標準:跨域治理與破框創新

TrendForce 2025 研討會聚焦 AI 資安新防線,強調跨域治理與韌性設計(TrendForce, 2025)。BSI Group 於 11 月召開國際標準管理年會,提出跨域治理與破框創新議題,呼籲企業落實 AI 資安標準(BSI Group, 2025)。

綜合對策:多層防禦、Zero‑Trust 與 AI 驅動的威脅偵測

  • 建立「AI 可信鏈」:從元件供應、開發到部署全程可追溯。
  • 推行 Zero‑Trust 對 AI 模型與數據存取的嚴格驗證。
  • 利用機器學習監控異常行為,及時偵測模型濫用或惡意訓練。
  • 加強供應鏈驗證,並採用多重簽名與區塊鏈記錄。
  • 制定跨域治理流程,確保 AI 在不同場域的合規與安全。

MITRE ATT&CK 對應

  • T1566 – Phishing (小紅書詐騙案例)
  • T1195 – Supply Chain Compromise (華碩供應商駭客事件)
  • T1556 – Steal or Forge Authentication Certificates (硬體安全可追溯性)
  • T1070 – Indicator Removal on Host (AI 模型異常偵測)
  • T1592 – Gather Victim Network Information (跨域治理資訊蒐集)

參考資料與原文來源


🧠 本文由 DreamJ AI 技術新聞生成系統 自動撰寫與優化,
內容僅供技術研究與學習參考,實際環境請搭配官方公告與資安建議。

2025台灣資安風向:AI軍備競賽下的產品信任危機與防禦升級

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