儒道哲學的浪漫人生

[新聞來源] The Hacker News : https://thehackernews.com/2025/08/the-5-golden-rules-of-safe-ai-adoption.html

　　在 AI 工具已經開始大量融入工作環境的現在，員工們學習並使用AI工具或應用來完成工作的現象可以說是愈來愈快速地在發生，而AI工具運維管理人員應該害怕的不是員工應用 AI 生產工具的速度，而是怎樣適當地防範 AI 工具造成的可能資安威脅.

         所以在公司採用 AI 解決方案來增加生產效率的時候，主要的一個問題是: 要如何實作和找出搭建一個創新而沒有的後門漏洞 AI技術環境？

　　在這邊駭客新聞中提出了五條黃金規則是在搭建 AI 環境時必須考慮的:

1. Rule #1: AI Visibility and Discovery (AI 工具的可見性與發現)
   看不見得危險最難預防! AI 也是一樣，對於開放給員工使用的 AI 應用，應該全面納入可視範圍並可蒐集 AI 的使用量與使用品質，致力於發現 AI 所有使用狀況與蹤跡
2. Rule #2: Contextual Risk Assessment (AI 工具使用情境風險分級)
   不同的 AI 應用根據其使用情境與應用範圍會有不同的安全風險，所需要的監管方式也就不同，因此應該根據每一項 AI 應用的情境風險 做好風險控管措施， 而最基本的是 需要確保提供AI 應用廠商是沒有安全洩漏疑慮的，是可靠的廠商，同時其 AI 產品符合一定且必要的安全規範，而對於這些 AI 應用所需要的公司內部資料有哪些，也必須掌握並且做好適當的資料保護
3. Rule #3: Data Protection (AI 使用資料保護)
   AI 應用跟 一般 APP 一樣都可能需要存取公司內部敏感資料，因此充分掌握 AI 使用資料的方式 以及使用到哪些資料，針對其可存取的資料給予適當邊界( Boundaries不是什麼都可以存取) 是 安全使用 AI 應用的基石。
4. Rule #4: Access Controls and Guardrails (AI 存取控制與保全措施)
   只有需要的人 與 正確需要的 情境 可以擁有 需要的 AI 應用 的使用權 確保 AI 應用不會被濫用或誤用， 同時管理工具必須能限制 AI 可以連結的外部應用 以及 可以識別並阻斷不安全的 AI 廠商 的 工具或應用。
5. Rule #5: Continuous Oversight (AI持續管理監督)
   持續不停地監督 AI 的 Permission/ Data Flow/ Features Change 和 AI Output 以及使用品質，同時也不斷更新 AI 廠商的安全相關資訊， keep watching AI 並且能隨時介入 AI Breach 事件，如此才能保證 AI 不會成為公司資訊安全的隱患。

2025年9月1日星期一