Cindy Liu / Marketing Specialist

隨著生成式AI工具快速普及，企業享受生產力紅利的同時，一個過去被低估的威脅正悄悄浮上檯面——人因風險（Human Risk）。這波風險並非來自外部駭客的正面攻擊，而是源自企業內部、員工日常與 AI 的互動中，其中又以「Shadow AI（影子 AI）」最為棘手，也最難察覺。

什麼是 AI 時代的人因風險？

傳統的人因風險，管理者想到的不外乎是員工誤點釣魚郵件、密碼外洩、或被社交工程詐騙。但當 AI 工具成為日常工作夥伴後，人因風險出現了全新樣貌，例如把會議紀錄貼給外部 AI 整理、上傳客戶資料請 AI 分析報表等，一個看似無害的動作，都可能在不知不覺間，讓敏感資訊脫離企業的管控範圍。

企業導入 AI 後的四大新型態人因風險

1. 敏感資料外洩：員工為了提升效率，可能直接將客戶資料、財務文件、合約內容等貼到外部 AI 工具中進行分析或整理。一旦資料離開企業管控範圍，企業將難以掌握後續如何被使用、儲存或分享。

2. AI 洩露系統資訊與存取權限：企業內部的 AI Agent 若遭受提示詞注入攻擊（Prompt Injection），攻擊者可能透過精心設計的提問方式「套話」，誘導  AI 說出原本不該公開的系統資訊或存取權限，進一步擴大資料外洩風險。

3. 非預期的資料共享：AI 雖然能快速整合資訊，但未必完全理解企業內部複雜的權限規則。若權限管理不夠完善，可能出現將特定部門文件或敏感資訊提供給無權限人員查閱的情況

4. Shadow AI（影子 AI）： 這是目前最普遍、也最難治理的風險。員工自行使用未經企業核准的 AI 工具、瀏覽器外掛或第三方服務，形成企業看不見、管不到的「資安盲區」。

為什麼傳統防線擋不住 AI 風險？

許多企業已經部署 DLP（資料外洩防護）與防火牆，但在 AI 情境下仍可能失效。

傳統 DLP 與防火牆的防護邏輯，建立在已知的特徵碼或行為模式上，就像是「認臉型」的門禁系統——只要符合已知的可疑特徵就攔下來。但員工與 AI 之間的對話，外觀上就是一段普通的白話文字，沒有特殊格式、也沒有可疑代碼，防護系統根本無從識別，更無法攔截。

這代表企業必須轉換防禦思維：從「技術阻擋」進化為「持續監控與異常行為分析」。例如，當特定檔案或資料庫在短時間內被異常頻繁存取或上傳，即可觸發警示，主動扭轉被動挨打的局面。

企業如何建立 AI 資安護城河？

針對指令內容攻擊，企業可透過以下三項技術手段降低風險：

1. 上下文隔離（Context Segregation）

將不同來源的資料分開處理，並限制 AI 在處理外部資料（如網頁、Email 附件、PDF 文件）時的操作權限，避免潛在的惡意指令在背景被執行，影響系統安全。

2. 最低權限原則（Least Privilege）

精準控管 AI 可存取的資料範圍與知識來源，確保其僅能接觸業務所需的必要資訊，降低敏感資料外洩或被誤用的風險。

3. 提示詞防護（Prompt Shields）

在 AI 系統導入時建立輸入過濾機制，於使用者輸入階段即偵測並阻擋可疑或惡意的指令內容，防止不當操作影響模型行為。

給企業主管的第一步：先守住底線，再談開放

面對人機共存的過渡期，企業最常犯的錯誤是「急著開放功能，卻沒打好治理的底子」。從資安實務的角度來看，最關鍵的第一步永遠是：先盤點企業界線——釐清哪些資料「絕對不能」被 AI 處理，守住核心，再逐步擴展。

建議企業在初期，避免直接在正式生產環境中使用外部 AI 工具。先清查內部的 Shadow AI 現況，訂定明確的資料存取規範，再搭配持續的資安意識培訓與新型態社交工程演練。唯有如此，才能在享受 AI 帶來的生產力紅利時，同步守住企業的數位資產防線。

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