林愷毅

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...