各位AI架構師與資安領域的硬核工程師們，歡迎來到我們的AI鐵人賽第二十七天之二！在前一篇文章中，我們討論了最具未來感的腦機介面（BCI）。今天，我們將目光拉回到一個更為現實且急迫的挑戰：如何為我們正在開發的LLM應用程式，設計一套堅不可摧的安全架構？

隨著LLM（大型語言模型）應用模式的成熟，從簡單的聊天機器人（Chatbot）、結合知識庫的 RAG（檢索增強生成），到能自主完成任務的 Agent（代理人），每個架構都面臨著獨特的資安威脅。參考我們手邊的 [AI Security Reference Architectures](uploaded:AI Security Reference Architectures.pdf) 資料，我們來解析這些設計模式下的關鍵風險與防禦策略。

1. 簡單聊天機器人（Simple Chatbot）的安全考量

Chatbot 是最常見的 LLM 應用模式，風險相對直接。

• 核心風險：提示詞注入（Prompt Injection）
  • 攻擊者透過惡意的輸入，覆蓋系統預設的指令，使模型洩露機密資訊或執行不當行為。
• 防禦策略：外部護欄（External Guardrails）
  • 輸入與輸出驗證： 部署一個獨立於 LLM 的 AI 防火牆或安全層，在輸入端過濾已知的惡意或攻擊性提示詞，並在輸出端檢查模型是否洩露了 PII（個人身份資訊）或敏感數據。
  • 特權隔離： Chatbot 應以最小權限運行，確保即使被攻陷，也無法訪問後端系統資源。

2. RAG 應用程式的安全考量

RAG 應用程式透過檢索外部知識庫（如向量資料庫）來增強 LLM 的回答能力，但這也引入了新的威脅點。

• 核心風險：間接提示詞注入（Indirect Prompt Injection）
  • 駭客將惡意指令隱藏在 RAG 檢索到的外部文件或網頁內容中。當 LLM 讀取這些外部內容時，就會被這些隱藏指令所控制。
• 防禦策略：信任與隔離
  • 資料淨化（Data Sanitization）： 對所有從外部知識庫檢索到的內容，進行嚴格的過濾和掃描，移除潛在的惡意代碼或隱藏的指令（如 HTML 標籤、不可見字符）。
  • 權限劃分： RAG 系統應限制 LLM 只能讀取檢索到的內容，絕不能允許 LLM 自主修改或刪除知識庫中的內容。

3. Agent 應用程式的安全考量

Agent 是最複雜、風險也最高的架構，因為它被賦予了使用外部工具（Tools）和服務的能力。

• 核心風險：工具/服務濫用（Tool/Service Misuse）
  • 攻擊者透過提示詞注入，誘導 Agent 使用其被允許訪問的工具，去執行惡意操作，例如：讓 Agent 刪除文件、轉移資金或發送釣魚郵件。
• 防禦策略：極致的最小權限與隔離
  • 嚴格的沙箱機制（Sandboxing）： 所有 Agent 執行的外部工具都必須在嚴格隔離的環境中運行，並限制其對主機資源或外部網路的訪問。
  • 人類審批（Human-in-the-Loop）： 對於涉及高風險的操作（例如對資料庫的寫入、對外部 API 的呼叫），應設計一個強制性的人工審批環節，確保關鍵決策不完全由 AI 代理人做出。
  • 輸入/輸出模式驗證： 確保 Agent 呼叫工具時，其輸入和接收到的輸出都嚴格符合預期的 Schema，以防止數據外洩或命令注入。

工程師的反思：設計即防禦

AI 應用的安全性，不能寄託於 LLM 模型的「智慧」或「善良」，而必須依賴於堅固的外部架構設計。我們的任務，是將 LLM 視為一個能力強大但本質上不可信的組件，並在其周圍建立多層防線（Defense in Depth）。

這場 LLM 應用設計的戰役，最終將證明：只有安全，才能釋放 AI 的最大潛力。

結語：從藍圖到實戰，安全是第一代價

隨著企業將越來越多的核心功能託付給 LLM 應用程式，我們必須將安全設計視為開發的第一代價。了解不同應用架構（Chatbot, RAG, Agent）的專屬弱點，並採取對應的隔離與驗證策略，是我們守護數位資產的唯一途徑。

明天的文章，我們將會從技術架構的層面，繼續深入探討一個與人類認知更接近的未來議題：**AI的失控風險與超級智慧（Superintelligence）**的潛在威脅。敬請期待！