引言：AI Copilot 重新定義 SaaS 邊界與資安挑戰
隨著 2025 年企業數位轉型的深化，AI Copilot（如 Microsoft 365 Copilot、GitHub Copilot 及各類 SaaS 原生 AI 助手）已從實驗性工具轉變為企業營運的核心生產力引擎。然而，這種高度整合的 AI 應用也打破了傳統 SaaS 的安全邊界。AI 不僅能讀取機敏文件，更能跨應用程式執行自動化任務，這使得「身分驗證」與「資料授權」的複雜度呈幾何倍數增長。在 AI Copilot 普及的當下，IT 與資安團隊必須從靜態的防禦轉向動態調適的安全態勢管理（ASPM）。
AI Copilot 帶來的關鍵安全威脅分析
AI Copilot 的引入主要改變了資料流動的模型，以下是目前技術架構中最常見的三大風險點：
- 權限過度擴張（Over-privileged Access）： AI 助手通常繼承使用者的權限，若企業內部的權限控管（RBAC）不精確，AI 可能會意外存取並彙整不應被該使用者看到的機敏財務資料或個資。
- 間接提示注入（Indirect Prompt Injection）： 攻擊者透過在外部文件、電子郵件或網頁中埋入惡意指令，當 AI Copilot 掃描這些內容時，可能觸發未經授權的操作，如將機敏資料轉寄至外部信箱。
- 影子 AI（Shadow AI）： 員工為了效率，可能將企業原始碼或專利邏輯貼入未經認證的第三方 AI SaaS 中，導致資料脫離企業監控範圍。
SaaS 安全態勢動態調適策略（ASPM）
針對上述威脅，資安工程師應採取動態調適架構，將安全檢測融入 AI 的生命週期中：
1. 實施「Least Privilege AI」原則
企業應重新評估 SaaS 平台的權限結構。不僅是人的權限，更要限制 AI 插件（Plugins）與連接器（Connectors）的存取範圍。建議透過自動化工具定期稽核 AI 存取日誌，識別異常的大規模資料讀取行為。
2. 建立資料治理與 AI 標籤機制
利用資料分類標籤（Sensitivity Labels）來限制 AI 的訓練與生成。例如，標註為「機密」的 HCL Domino 文件或 SharePoint 檔案，應自動禁止被 AI Copilot 作為生成內容的參考來源。這需要後端 API 的深度整合，確保 AI 引擎能識別並尊重資料的元數據（Metadata）。
3. 導入 AI 活動監控與行為分析
傳統的防火牆無法攔截 AI 內部的提示注入。資安團隊應部署專門針對 AI 行為的監控解決方案，分析 AI 生成內容的意圖。若 AI 突然嘗試跨 SaaS 應用程式執行刪除或大量匯出操作，系統應即時觸發二次驗證（MFA）或暫停該 AI Session。
技術實作：以 API 閘道強化 AI 指令過濾
對於開發人員而言，在使用 LLM 開發企業內部 Copilot 時，應在應用程式層加入過濾機制。以下是一個簡單的 Python 範例，展示如何利用正規表示式與關鍵字清單，在將請求傳送至 AI 核心前進行初步的安全過濾：
def security_filter(user_input):
# 定義敏感關鍵字與潛在的注入模式
blacklist = ["system_prompt", "ignore previous instructions", "export_all_users"]
# 檢查輸入是否包含黑名單指令
for pattern in blacklist:
if pattern.lower() in user_input.lower():
raise SecurityException("偵測到不合規的 AI 指令")
# 進行 PII 個資屏蔽檢測（簡化範例）
# ... 實作個資正規表示式檢查 ...
return user_input
# 在調用 AI API 前執行
try:
safe_prompt = security_filter(raw_user_input)
response = ai_engine.generate(safe_prompt)
except SecurityException as e:
log_security_event(e)
alert_admin(e)
結論：轉向持續性 AI 安全合規
AI Copilot 的普及並非資安的終點，而是轉型。IT 技術主管應意識到，單純的封鎖無法阻擋 AI 浪潮，唯有透過「動態調適」——即持續的權限縮減、即時的行為監控與深入的資料治理，才能在享受 AI 生產力紅利的同時，確保企業 SaaS 環境的穩健與安全。
MITRE ATT&CK 對應
- T1078 – Valid Accounts（利用合法帳號權限執行 AI 指令）
- T1567 – Exfiltration Over Web Service（透過 AI 助手將資料傳輸至第三方 SaaS）
- T1566 – Phishing（透過 AI 產生的釣魚內容進行社會工程攻擊）
參考資料與原文來源
- Microsoft Security Blog: Securing the path to AI transformation.
- OWASP Top 10 for LLM Applications: Identifying and mitigating AI-specific vulnerabilities.
- iThome: 企業如何應對 AI Copilot 帶來的影子 IT 與資料外洩風險。
- HCL Software Technical Documentation: Integrating AI with Domino and secure data access layers.
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