—— 金融新基建不是蓋大樓，而是蓋得住駭客的洞。

對象：金融科技從業者、資安團隊、合規顧問、CISO
關鍵詞：Stablecoin｜AI 金融應用｜合規監管｜數位金融資安｜金融基礎建設

💬 開場：金融業的下一步

銀行發行穩定幣（Stablecoin）、結合 AI 金融服務，正成為金融基礎建設的新篇章。
但與此同時，資安與合規的挑戰也隨之而來：

• 穩定幣要有錨定資產，如何確保安全與透明？
• AI 幫忙金融決策，但怎麼避免模型洩密或偏誤？
• 法規對數位金融基礎設施提出更多要求，怎麼證明「我們有做」？

一句話：銀行要發幣，先要能守幣。

🧠 金融新基建的三大資安挑戰

🛡️ 防禦與落地建議

1. 數位資產託管安全

   • MPC（多方計算）或 HSM（金鑰硬體模組）管理私鑰
   • 智能合約需通過第三方安全審計

2. AI 金融模型防護

   • 模型加密（Confidential AI、TEE）
   • 對抗樣本測試（Red Team AI 模型）
   • 偏誤檢測與合規審查（Fairness Audit）

3. 合規內建（Compliance by Design）

   • KYC / AML 自動化監控（AI 驅動可疑交易偵測）
   • Policy-as-Code（自動化生成稽核證據）
   • 定期向金管單位提交模型與合規報告

🧰 工程實作建議

多方計算金鑰管理（MPC）

# 簡化版範例：將金鑰分割為三份，必須兩份以上才能重組
shares = split_key(private_key, parts=3, threshold=2)

AI 模型防洩漏（Confidential Inference）

# 在 Intel SGX / AMD SEV 等 TEE 環境內推理
python run_inference.py --secure --model credit_score.onnx

AML 偵測規則（簡化版）

SELECT user_id, SUM(tx_amount) 
FROM transactions 
WHERE country='HighRisk' AND tx_time < NOW() - INTERVAL '24 HOURS'
GROUP BY user_id HAVING SUM(tx_amount) > 100000;

📊 KPI 指標

• Key Security SLA：私鑰安全事件為零
• AI Model Integrity Score：模型哈希驗證通過率
• Compliance Automation Rate：合規報告自動化比例
• AML Detection Coverage：高風險交易攔截率
• Audit Pass Rate：外部金融監管稽核通過率

🎭 工程師小劇場

PM：我們要發穩定幣，還要上 AI 金融服務！
你：好啊，那先準備三樣東西：冷錢包、防火牆、還有睡不著的資安工程師。

🎯 小結

金融業的新基建 = AI + 區塊鏈 + 合規 + 資安。
沒有資安與合規，穩定幣就是「不穩幣」，AI 金融就是「AI 幻覺理財」。
只有把金鑰守好、模型管好、法遵做到，才能真正打造可信的數位金融基礎建設。

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