—— 多雲讓你自由，也讓駭客有更多入口。

對象：雲端架構師、CISO、AI 平台工程師、資安團隊
主題關鍵詞：Multi-Cloud｜AI 部署｜跨雲安全｜資料治理｜合規

💬 開場：為什麼 AI 喜歡多雲？

AI 服務的特性，天然就推著企業走向 多雲架構：

• 訓練要 GPU（AWS、GCP、Azure 分散租用）
• 部署要低延遲（靠近客戶區域的雲）
• 合規要分散（歐盟資料留在 EU，台灣資料留在 TW）

一句話：沒有單一雲能滿足所有需求，多雲是必然。

🧠 跨雲的資安挑戰

🛡️ 防禦策略：統一治理

1. 集中身份管理

   • 採用 跨雲 IAM 聯邦（Federated IAM）
   • 最小權限 + RBAC/ABAC

2. 資料治理與跨境控管

   • 資料分類與標籤（Public / Internal / Restricted）
   • 強制 Data Residency Policy（歐盟資料不離境）

3. 統一加密與金鑰管理

   • 使用 HSM 或外部 KMS，避免被綁死在單一 CSP
   • 定期輪換金鑰

4. 跨雲監控與 SOC 整合

   • 集中化 SIEM / SOAR
   • 標準化 Log Schema（OpenTelemetry、OCSF）

5. 合規自動化

   • Policy-as-Code（OPA、Terraform Sentinel）
   • 自動生成稽核報告

🧰 工程實作建議

OPA Policy（禁止跨境資料存取）

package data_residency

default allow = false

allow {
    input.region == "eu-west-1"
    input.request.region == "eu-west-1"
}

OpenTelemetry 跨雲 Log 標準化

resource:
  cloud.provider: aws
  cloud.region: ap-northeast-1
  service.name: ai-inference
  service.version: "1.0.3"

📊 KPI / SLO 指標

• IAM Policy Coverage：統一權限管理覆蓋率
• Data Residency Violation：跨境資料存取違規次數
• Key Rotation Compliance：金鑰輪換達成率
• Unified Log Coverage：跨雲可觀測性比例
• Audit Automation Rate：合規報告自動化比例

🎭 工程師小劇場

PM：我們 AI 模型要同時跑在 AWS、GCP、Azure。
你：好啊，然後你要不要順便請三組資安團隊？

🎯 小結

跨雲不是「要不要」，而是「如何安全地做」。
身份、資料、金鑰、監控、合規——這五大挑戰如果不解決，多雲只會變成多漏洞。
能駕馭多雲，才能駕馭真正的 AI 全球化部署。

🔮 明日預告：Day 26｜生成式 AI 代碼安全

探討 AI 生成程式碼的潛在風險：不安全函式、漏洞傳遞、與供應鏈污染。