AI 驅動下之台灣資安趨勢與產品安全信任防線建構策略

AI 與安全的共生關係

隨著生成式 AI 及機器學習在企業與政府系統中的滲透，AI 不再是純粹的技術創新，而是直接影響資安防禦與攻擊的關鍵因素。AI 能協助偵測未知威脅、加速漏洞掃描，亦可能被利用於製造深度偽造、勒索軟體即服務（RaaS）等高階攻擊。台灣面臨的網路安全環境因地緣政治與高度數位化而更具挑戰，因而亟需在 AI 驅動下重構產品安全與信任防線。

1. AI 可靠性、韌性與倫理研討會的啟示

2024 年 1 月 25 日，台灣可靠與韌性人工智慧研討會聚焦 AI 安全、可靠性、韌性與倫理四大領域，強調「從設計階段加入安全與倫理」的重要性(來源 1)。研討會提出，AI 系統若缺乏韌性設計，將難以抵禦模型漂移、對抗樣本與資料隱私洩漏。對於企業而言，將 AI 可靠性納入產品生命週期安全（Secure Software Development Life Cycle, SSDLC）已成為趨勢。

2. 800 萬漏洞挖掘計畫：從「補破洞」到「韌性治理」

2025 年 12 月，台灣電腦網路危機處理暨協調中心（TWCERT/CC）公布「漏洞挖掘計畫」，計畫期為 2025‑12 至 2026‑01，總獎金 700‑800 萬元，集結十餘家業者參與。此舉不僅是對本土產品安全品質的加速提升，更是「安全設計」與「韌性治理」的實作案例(來源 2)。透過白帽駭客社群的系統性漏洞挖掘，能在產品投放前發現並修補安全缺口，降低後期發現漏洞的成本與風險。

3. AI 時代硬體防線升級：端到雲的全域防禦

2025 年 11 月，Security Summit 2025 探討 AI 與 IoT 交織下的硬體安全。與會者聚焦晶片、模組到雲端的全域防禦，提出「AI 強化產品生命週期安全」與「可信供應鏈驗證」的實務方案(來源 3)。重點包括：

Secure Flash 與可信運算技術，確保韌體與晶片資料完整性。
AI 威脅偵測與多層防禦機制，實現雲端自我復原。
機器人防護與 OT 安全，融合 ISA/IEC 62443 標準。

此舉凸顯硬體安全與軟體安全應同步升級，以應對 AI 驅動的攻擊。

4. AI 驅動資安大轉向：從補破洞走向韌性治理

2025 年 12 月的「資安先機，韌性決勝」研討會聚焦 AI 在資安防禦中的應用與挑戰(來源 4)。主題包括：

AI 強化的惡意軟體偵測與行為分析。
零信任架構與雲原生安全平台的整合。
跨部門協作與事件回應速度的提升。

報告指出，AI 既可作為攻擊工具，也可作為防禦利器，關鍵在於企業能否快速將 AI 應用於實時偵測與自動回應。

5. 建構產品安全信任防線的四大策略

基於上述趨勢，台灣企業可依循以下四項策略，打造從設計到運營的安全信任防線：

安全設計優先（Secure by Design）：在產品開發早期嵌入安全需求，採用 SSDLC、AI 驅動的靜態/動態分析。
漏洞挖掘與持續測試：參與政府或業界的漏洞挖掘計畫，建立白帽社群，實施自動化滲透測試與對抗樣本生成。
可信供應鏈驗證：利用 Secure Flash、可信運算平台及 AI 驅動的供應鏈風險評估，確保每一層元件皆符合安全標準。
零信任與自我復原架構：部署 IAM、微服務安全、雲原生安全平台，並結合 AI 異常偵測，實現「即時偵測、即時回應」。

6. 實務落地建議

為協助技術主管快速落地，建議採取以下步驟：

成立跨功能安全小組，負責 AI 安全治理與漏洞挖掘。
選擇能整合 AI 驅動的安全平台（如 SIEM + XDR）並與雲服務商合作。
建立「持續驗證」機制：在 CI/CD 流程中嵌入安全測試與 AI 模型評估。
定期舉辦紅隊/藍隊演練，測試 AI 驅動防禦的有效性。
參與國際安全標準（如 ISO/IEC 27001、ISO/IEC 21434）與行業協作，提升供應鏈透明度。

7. 結語

在 AI 與雲端技術高速演進的背景下，台灣資安環境正由「補破洞」向「韌性治理」轉型。政府推動的大規模漏洞挖掘計畫、研討會提出的 AI 可靠性與韌性思維，以及硬體防線升級的實務案例，皆為企業提供了可操作的參考。唯有將安全設計、漏洞挖掘、供應鏈驗證與零信任架構緊密結合，才能構築起層層防禦、可驗證且自我復原的產品安全信任防線。