🤖 AI生成內容時代，CISO 該關注的三大資安趨勢

生成式AI（Generative AI）正迅速改變企業的營運模式，也帶來前所未有的資安風險。從 ChatGPT、Gemini、Claude 到內建 Copilot 的 Microsoft 365，每個員工手上都握著一把「AI瑞士刀」，幫助快速寫文案、做簡報、寫程式……甚至「寫攻擊程式」。

在這波技術浪潮中，CISO（資安長）不再只是防火牆的守門人，而是企業生成式AI風險治理的關鍵角色。

問題來了：生成式AI的資安挑戰，究竟和傳統IT資安有何不同？
 

CISO 又該從哪些角度切入部署防線？

以下我們拆解三大生成式AI資安趨勢，並附上實務建議，讓你面對這場資訊革命，不怕也不慌。

趨勢一：🗣️「假內容」氾濫，社交工程攻擊全面升級

生成式AI讓文字、語音、影像造假技術門檻大幅降低。駭客不再需要手動寫釣魚信，現在只要丟幾行 prompt，GPT 就能幫你寫出逼真的假總經理來信。甚至 Deepfake 技術已經進化到能生成「假的 Zoom 會議畫面」或「AI複製人聲」來做詐騙！

🔍 為什麼這值得CISO重視？

因為社交工程攻擊正從「騙得巧」轉為「騙得像」，加上生成內容速度極快、量體極大，資安團隊必須重新設計偵測與回應機制。

✅ 建議行動：

• 導入具備 AI 偵測能力的 Email Security、反詐騙平台（如 Abnormal、Proofpoint）

• 教育員工「不信文字，要驗來源」的新識讀能力

• 落實多因素認證（MFA），降低憑證洩露後的損害
  
  

趨勢二：📄 AI生成文件的「內容安全」問題浮上檯面

你知道，有些企業的機密資料，不是被駭掉的，而是自己「生成出來」的嗎？

在企業內部大量使用生成式AI時，會遇到這幾種風險場景：

1. 員工輸入機密資料給 ChatGPT 幫忙修改企劃 → 資料被第三方模型記憶
   
   

2. 模型產出內容中，意外「合成」了錯誤數據或不實資訊
   
   

3. 自動化工具（如 Copilot）幫員工產出 Excel 報表時，內容帶有敏感資訊卻未經標示
   
   

這些風險，統稱為 內容風險（Content Security Risk），不只是技術問題，更是治理問題。

✅ 建議行動：

• 建立 AI 使用政策，區分「允許輸入內容」與「禁止輸入內容」類別

• 對 AI 生成文件進行分類與標籤（如自動加入 Confidential、Internal Use 等水印）

• 導入 DLP（Data Loss Prevention）與 CASB（Cloud Access Security Broker）監控 AI 工具的使用情境
  
  

📌 延伸思考：企業是否該建立一個「生成式AI內容審查流程」？讓關鍵資料在自動生成後仍需經過人審核？

趨勢三：⚖️ 模型與供應鏈風險將成資安新戰場

CISO 過去關注的是「人」、「設備」與「系統」的資安，但現在還要加一項：模型（Model）與其供應鏈（Supply Chain）。

當企業內部導入第三方模型或微調開源模型（如Llama 3、Mistral、Mixtral），這些模型的來源、訓練資料、安全性、授權問題，都可能成為攻擊入口或合規地雷。

例如：

• 模型來源不明，可能含有後門程式

• 訓練資料帶有惡意資料注入（Data Poisoning），導致模型輸出異常行為

• 模型授權使用範圍不明，涉及法律風險
  
  

✅ 建議行動：

• 實施 Model Risk Management（MRM） 流程，評估每個模型的風險指標

• 將 AI 模型納入 SBOM（Software Bill of Materials）範圍，掌握其依賴與更新紀錄

• 對模型供應商進行資安評估，確保其遵循產業最佳實務（如 ISO 27001, SOC 2）
  
  

📢 越來越多國際法規也正在盯上這塊，例如歐盟的《AI Act》，就明定高風險模型需要有明確文件記錄、風險控制與透明機制。CISO 必須為模型治理提早布局！

結語：CISO 是 AI 轉型的「守門員」，也是推動者

生成式AI不僅是科技浪潮，更是企業營運模式的大轉變。資安團隊若只扮演「風險控管」角色，將無法應對未來的挑戰。CISO 要從技術守門員，轉型為 AI 創新治理的設計者。

從：

• 防止假內容攻擊

• 管理生成內容風險

• 到治理模型供應鏈
  
  

每一項都是 AI 時代不可忽視的核心風險，也是一場資訊安全的新考驗。

💡 建議企業成立「AI風險治理小組」，由資安、法務、IT、營運等跨部門組成，從策略、政策、到執行，共同打造安全、可控、合規的 AI 環境。

下一篇我們將深入解析：
「資料才是新石油，AI讓資料暴露風險倍增？企業該怎麼做？」
敬請鎖定！