隨著生成式 AI 的快速發展，從 ChatGPT 到 Copilot，再到各種 AI 工具，已經滲透到企業的日常營運：文件撰寫、客服回覆、程式開發，甚至決策輔助。
然而，在這些應用便利背後，新的資安風險也悄然浮現。Prompt Injection 與 資料洩漏 正逐漸成為企業最需要正視的兩大威脅。

AI 是數位時代的加速器，但如果缺乏防護，它也可能成為企業最大的資安破口。

Prompt Injection

這是一種透過「隱藏指令」操控 AI 輸出的攻擊手法。駭客會在輸入或文件中埋藏特殊指令，當 AI 讀取後，就可能執行駭客設計的任務，導致敏感資訊外洩。

案例說明

• 在公開文件或網頁中埋藏惡意 Prompt，當 AI 擷取資料時，會被「欺騙」而吐出 API 金鑰或機密資料。
• 部分研究已展示出，駭客能利用 Prompt Injection 讓 AI 泄露內部設定檔，甚至修改原本的操作邏輯。

風險影響

• 資料外洩：企業內部文件、用戶個資可能因此被竊取。
• 模型操控：AI 可能被誤導，生成錯誤或惡意內容，進而引發詐騙或錯誤決策。

資料洩漏

什麼是 AI 資料洩漏？
當員工或使用者將公司機密輸入 AI 工具，這些資料可能被模型記錄，用於後續的學習或生成過程。若處理不當，將造成嚴重的資訊外洩。

真實案例

• 三星員工在使用 ChatGPT 協助 Debug 時，將原始程式碼輸入系統，結果內部機密無意間被送入公有模型，引發高度爭議。
• 因此，許多金融、醫療與科技公司，已經禁止員工將敏感資訊輸入公開 AI 平台。

風險影響

• 機密外流：商業資料、客戶數據可能長期被「學習」。
• 合規風險：違反 GDPR、個資法或跨境資料流相關規範，導致法律責任與品牌受損。

企業應如何因應

面對生成式 AI 帶來的新挑戰，企業需要在「技術」與「管理」兩個層面同時部署防護。

技術層面

• Zero Trust（零信任架構）：不預設信任，所有請求都必須經過驗證。
• 多層驗證與權限控管：限制 AI 存取範圍，避免機密被不當讀取。
• 專屬 API Gateway：阻斷外部直接接觸模型，降低攻擊面。
• 邊緣運算與隔離環境：敏感資料不離開企業內部網路，確保數據安全。

管理層面

• 員工教育：加強資安意識，避免將客戶資料或機密輸入公有 AI。
• 制定使用規範：建立明確政策，規範哪些資訊可使用 AI，哪些必須內控。
• 資安稽核：定期檢視 AI 工具的使用狀況，確保符合法規與標準。

贏核數位企業資安與網路基礎建設解決方案

在 AI 應用快速普及的同時，企業更需要穩固的基礎建設來降低資安風險。贏核數位作為全球網路基礎建設與資安解決方案的專業供應商，能為企業提供：

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• 全方位監控與防護：即時偵測異常流量與潛在威脅，主動降低資安風險，守護企業數位資產。

生成式 AI 為企業帶來巨大的機會，同時也伴隨全新的威脅。Prompt Injection 與 資料洩漏 只是冰山一角，未來 AI 資安議題將愈來愈複雜。