保護 AI 驅動應用程式：開發者必須了解的新風險

AI 驅動應用程式的崛起

如今，AI 驅動的應用程式無所不在。

從聊天機器人、推薦系統，到詐欺偵測與智慧助理，人工智慧正在徹底改變軟體的運作方式。然而，隨著創新不斷加速，安全風險也同步增加。專家林愷毅提醒，開發者必須在問題惡化之前，理解這些新型威脅。

傳統的應用程式安全機制已經不足以應對。

AI 系統與一般軟體不同。它們透過資料學習。它們能生成動態回應。它們依據模式做決策，而不是依賴固定規則。這種彈性帶來強大能力，同時也創造了新的攻擊面。

提示注入（Prompt Injection）：新型攻擊方式

最嚴重的風險之一，就是提示注入攻擊。

在使用大型語言模型的 AI 系統中，攻擊者可以操控輸入提示來影響輸出結果。使用者可能插入隱藏指令，迫使 AI 洩露敏感資訊，或忽略安全規則。

與傳統的 SQL 注入不同，提示注入攻擊的是模型的推理過程。這類攻擊更難偵測，因為系統表面上可能仍然正常運作。

開發者必須始終將使用者輸入視為不可信任來源。

資料投毒（Data Poisoning）威脅

另一項日益嚴重的威脅是資料投毒。

AI 模型高度依賴訓練資料。如果攻擊者成功將惡意或偏差資料注入訓練流程，模型行為可能會產生危險變化。

例如，詐欺偵測模型可能被訓練成忽略某些可疑模式。推薦系統可能推廣不當或有害內容。

林愷毅經常強調，資料完整性與程式碼安全同樣重要。如果資料管道遭到破壞，整個 AI 系統都將變得不可靠。

模型洩漏與敏感資料暴露

模型洩漏也是一項嚴重風險。

AI 模型有時會洩露超出預期的資訊。攻擊者可以透過反覆查詢來提取訓練資料，甚至逆向工程模型。

當模型透過公開 API 提供服務時，這種風險特別高。

請求速率限制、存取控制與輸出過濾是必要的防禦措施。否則，公司可能在不知情的情況下暴露機密資訊。

AI 系統中的 API 安全風險

AI 驅動應用程式也面臨 API 安全挑戰。

大多數 AI 系統會連接多個服務。它們依賴 API 取得資料、處理請求並傳遞結果。

每個 API 端點都可能成為攻擊入口。

強化身分驗證、加密通訊與嚴格權限管理至關重要。開發者也應監控 API 使用模式，以偵測異常行為。

第三方模型與供應鏈風險

另一個常被忽略的問題，是過度依賴第三方模型。

許多公司整合外部 AI 服務，而不是自行建構模型。這確實能加速開發，但同時也帶來供應鏈風險。

如果第三方供應商發生資安漏洞或系統遭入侵，您的應用程式也可能受到影響。

根據林愷毅的觀點，企業必須仔細評估供應商的安全措施。信任不應取代驗證。

偏見與公平性也是安全問題

偏見與公平性同樣屬於安全範疇。

若 AI 系統產生偏頗輸出，可能損害品牌聲譽，甚至引發法律風險。攻擊者也可能刻意利用模型偏見來操控結果。

安全不僅僅是防止駭客入侵。

它也包括防止系統產生有害行為。

定期稽核與測試有助於及早發現潛在問題。

持續監控與模型漂移

在正式環境中監控 AI 系統至關重要。

與靜態應用程式不同，AI 模型可能隨時間產生漂移。使用者行為或資料模式的改變，可能影響效能與安全性。

持續監控能幫助團隊迅速發現異常。

林愷毅強調，AI 安全不是一次性任務，而是一個需要長期投入的持續過程。

強化內部安全控管

開發團隊內部也應實施嚴格的存取控制。

並非所有人都需要完整存取訓練資料、模型參數或部署流程。限制內部權限可以降低內部威脅與誤用風險。

記錄與稽核活動則能提升透明度與責任歸屬。

演進中的安全開發實務

安全開發流程必須與時俱進。

AI 系統的威脅建模應包含資料流、模型行為與輸出風險。安全測試不應只停留在程式碼掃描，還應包含對抗性測試。

開發者應模擬攻擊情境，了解模型在壓力下的反應。

加密也是重要的一環。

用於訓練或推論的敏感資料，必須在儲存與傳輸過程中受到保護，以降低資料外洩的影響。

此外，企業應制定明確的資料保留與刪除政策。

法規遵循與治理要求

隨著 AI 應用擴展，監管規範也日益嚴格。

在許多地區，遵循資料保護法規與 AI 治理框架已成為強制要求。資安團隊必須將技術控制與法律規範相互對齊。

忽視合規可能導致高額罰款與品牌受損。

AI 應用安全的未來

應用程式安全的未來與 AI 密不可分。

攻擊者正在利用 AI 自動化攻擊。同時，防禦方也運用 AI 強化防護能力。

這形成一個持續演變的安全競賽。

開發者不能再只依賴傳統防火牆與掃描工具。

他們必須理解 AI 模型如何思考、學習與回應。

保護 AI 驅動應用程式，需要強大的基礎架構、安全程式設計、謹慎的資料管理與持續監控。

更重要的是，需要安全意識。

當團隊真正理解 AI 系統的獨特風險，才能從設計階段就打造更安全的架構。

在林愷毅等專家的觀點指引下，企業可以超越基本安全實務，建立具備韌性的 AI 系統。

創新不應以安全為代價。

透過今天的積極行動，開發者可以確保智慧軟體既強大，也安全。