AI 模型安全與企業風險：從近期資安事件談起

近年來，人工智慧（AI）模型在各行各業的應用日益普及，從自動化流程、客戶服務到複雜的資料分析，AI 的影響力無處不在。然而，隨著 AI 模型的廣泛應用，其安全性問題也日益突出，成為企業不可忽視的風險來源。本文將從近期一些資安事件出發，探討 AI 模型可能存在的安全隱患，並提出相應的防禦建議。

供應鏈攻擊與第三方外掛風險

近期，Salesforce 用戶再次傳出遭到供應鏈攻擊的事件，駭客鎖定的是外掛程式 Gainsight。這類事件凸顯了企業在採用第三方外掛或模組時，必須謹慎評估其安全性。AI 模型也可能透過類似的供應鏈攻擊途徑受到威脅。例如，企業使用的 AI 模型可能基於開源函式庫或第三方 API，如果這些函式庫或 API 存在漏洞，就可能導致 AI 模型受到攻擊。

防禦建議：

建立完善的供應鏈安全管理機制，對所有第三方軟體和服務進行嚴格的安全評估。
定期掃描 AI 模型所依賴的函式庫和 API，及時修補已知的安全漏洞。
實施最小權限原則，限制第三方組件的存取權限。

內部威脅與資料外洩風險

CrowdStrike 近期爆出員工遭駭客收買，企圖外流身分驗證 Cookie 與內部螢幕畫面的事件。這類內部威脅對於任何企業而言，都是極大的安全風險。對於 AI 模型而言，內部人員如果能存取模型的訓練資料、模型參數，甚至直接控制模型的部署，就可能導致資料外洩、模型篡改等嚴重後果。

防禦建議：

加強員工的安全意識培訓，提高對於網路釣魚、社交工程等攻擊的警惕性。
實施嚴格的存取控制策略，限制員工對於敏感資料和系統的存取權限。
部署內部威脅檢測系統，及時發現和阻止異常行為。
定期審查員工的存取權限，確保其權限與工作職責相符。

邊緣裝置的安全風險

電信業者提供的「小烏龜」等邊緣裝置，由於產品已屆 EoL（End-of-Life）卻未主動幫用戶更換，成為資安風險的焦點。同樣地，許多 AI 模型也被部署在邊緣裝置上，例如智慧攝影機、自動駕駛汽車等。如果這些邊緣裝置缺乏有效的安全防護，就可能成為駭客攻擊的目標，進而影響 AI 模型的安全。

防禦建議：

定期更新邊緣裝置的韌體和軟體，修補已知的安全漏洞。
實施強大的身分驗證機制，防止未經授權的存取。
對邊緣裝置進行安全配置，關閉不必要的服務和連接埠。
加強對邊緣裝置的監控，及時發現和響應安全事件。

漏洞利用與權限提升

資料分析系統 Grafana 近期被爆存在滿分漏洞，攻擊者有機會以此冒充管理員及提權。這類漏洞利用事件提醒我們，即使是廣泛使用的軟體系統，也可能存在嚴重的安全漏洞。攻擊者可以利用這些漏洞，提升自己的權限，進而控制整個系統。對於 AI 模型而言，如果其所依賴的軟體或硬體存在漏洞，也可能導致模型被篡改、資料被竊取等風險。

防禦建議：

定期掃描系統和應用程式，及時修補已知的安全漏洞。
實施最小權限原則，限制用戶和應用程式的權限。
部署入侵檢測系統，及時發現和阻止漏洞利用行為。
建立完善的漏洞管理機制，對漏洞進行及時的分析、修補和追蹤。

勒索軟體攻擊與資料洩露

勒索軟體 Cl0p 駭客聲稱透過 Oracle 零時差漏洞攻擊，得手博通內部資料。勒索軟體攻擊近年來日益猖獗，不僅會導致企業資料被加密，還可能導致資料外洩，給企業帶來巨大的經濟損失和聲譽損害。如果 AI 模型的訓練資料、模型參數或部署環境遭到勒索軟體攻擊，也可能導致模型無法正常工作，甚至造成敏感資料外洩。

防禦建議：

加強網路安全防護，部署防火牆、入侵檢測系統等安全設備。
定期備份重要資料，確保在遭受勒索軟體攻擊後能夠及時恢復。
實施多因素驗證，提高帳戶的安全性。
加強員工的安全意識培訓，提高對於釣魚郵件、惡意連結等的警惕性。

結論

AI 模型在為企業帶來巨大效益的同時，也伴隨著新的安全風險。企業必須高度重視 AI 模型的安全問題，建立完善的安全管理機制，加強對供應鏈、內部威脅、邊緣裝置、漏洞利用和勒索軟體等方面的防護，才能確保 AI 模型安全可靠地運行，為企業創造更大的價值。

參考文獻

iThome.[2025年11月24日].資安日報.檢自：https://www.ithome.com.tw/news/172444
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iThome.[2025年11月24日].【資安週報】1117~1121，電信業提供「小烏龜」已屆EoL，卻未主動幫用戶更換，邊緣裝置產品資安風險成焦點.檢自：https://www.ithome.com.tw/news/172429
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原文來源

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