企業 AI 互動監管新紀元：Ciphero 獲 250 萬美元種子輪融資，鎖定生成式 AI 安全治理

隨著企業加速將生成式 AI（Generative AI）整合進業務流程，如何監管員工與 AI 模型之間的互動，防止敏感數據外洩（Data Leakage）與違規行為，已成為資訊安全主管（CISO）的首要挑戰。近日，資安新創公司 Ciphero 宣布成功獲得 250 萬美元的種子輪融資，旨在推動其 AI 安全監管平台，為企業提供透明且可控的 AI 使用環境。

生成式 AI 帶來的影子 IT 與數據風險

在企業 IT 架構中，生成式 AI 的普及引發了新一波的「影子 AI」（Shadow AI）問題。開發人員可能為了提升效率，將包含專利演算法、API 金鑰或客戶個資（PII）的程式碼片段投入 ChatGPT 或 Claude 等公有雲模型中。這種行為往往繞過了傳統的數據外洩防護（DLP）機制，因為傳統 DLP 難以理解大型語言模型（LLM）對話中的上下文語義。

Ciphero 的解決方案核心在於提供一個「AI 互動監管層」。不同於傳統的防火牆或簡單的網址過濾，該平台專注於監測、審計並過濾企業內部與 AI 服務之間的所有流量。透過即時的語義分析，系統能夠識別出潛在的違規輸入，並在數據離開企業邊界前進行攔截或去識別化處理。

Ciphero 核心技術架構與功能亮點

對於資安工程師與系統架構師而言，Ciphero 的技術路徑展現了現代 AI 安全治理（AI Governance）的三大關鍵支柱：

即時流量檢測與過濾：透過代理（Proxy）或插件模式，對所有發往 LLM 的 Prompt 進行掃描，識別敏感資訊（如身分證字號、信用卡號、內部專案代號）。
威脅合規性審計：自動記錄所有 AI 互動日誌，並對照 GDPR、CCPA 或企業內部資安政策進行合規性評分，為 IT 主管提供直觀的風險儀表板。
動態存取控制：根據員工職能（Role-based Access Control, RBAC）動態調整 AI 使用權限，例如僅允許研發部門存取特定程式碼優化模型，而禁止業務部門將客戶合約上傳至公有雲。

從 IT 架構角度看 AI 安全解決方案的部署

在導入如 Ciphero 類型的 AI 監管工具時，技術主管需考量其與現有企業架構的相容性。以下是典型的部署邏輯範例：

📂 收合（點我收起）


// 偽代碼示例：AI Gateway 監管逻辑
async function handleAIPrompt(userRequest) {
    const { prompt, userId, department } = userRequest;

    // 1. 敏感數據掃描 (DLP Check)
    const hasSensitiveData = await CipheroEngine.scan(prompt);
    
    if (hasSensitiveData) {
        // 2. 自動遮罩或攔截
        const sanitizedPrompt = await CipheroEngine.mask(prompt);
        return forwardToLLM(sanitizedPrompt);
    }

    // 3. 記錄審計日誌
    await AuditLogger.log({
        timestamp: new Date(),
        user: userId,
        action: "LLM_QUERY",
        riskLevel: "LOW"
    });

    return forwardToLLM(prompt);
}

這種「AI 閘道器」（AI Gateway）的架構模式，正逐漸成為企業應對 AI 風險的主流選擇。它不僅解決了數據安全問題，還能透過快取（Caching）機制降低 API 調用成本，並在多模型環境下實現負載平衡。

資安主管的策略建議：建立 AI 使用政策

獲得融資後的 Ciphero 預計將進一步強化其自動化治理能力。對於 IT 技術主管而言，除了引進技術工具，更應同步建立配套的管理流程：

定義清單：明確列出企業允許使用的 AI 工具白名單，並封鎖未經評估的第三方 AI 插件。
落實去識別化：要求員工在與 AI 互動時，優先使用合成數據或經過遮罩處理的資訊。
持續監控：利用 AI 監管平台產出的報表，定期審視是否存在異常的對話頻率或高風險的詢問行為。

結論

Ciphero 獲資 250 萬美元不僅是資本市場對其技術的認可，更反映了企業界對「安全 AI」的迫切需求。在 AI 技術日新月異的今天，資安工程師的角色已從單純的「阻擋者」轉變為「賦能者」——透過像 Ciphero 這樣的監管方案，讓企業能在保護核心資產的前提下，最大化釋放生成式 AI 的生產力。