—— 把 LLM 上線當成「系統工程」，而不是把模型交給運氣。

對象：AI 平台工程師、資安架構師、DevSecOps、CISO
關鍵詞：設計模式｜RAG｜Agents｜輸入/輸出防護｜金鑰與記憶體保護｜AI Firewall

💬 引言：為什麼需要參考架構？

LLM 應用不像一般微服務：它牽涉到模型、檢索層、記憶體、外部工具與使用者互動。每個環節都有獨特風險。好設計能把攻擊面切成小塊、加上防線、並建立可觀測性——這樣當危機來臨我們可以定位、回應、並復原。

🧭 三大應用類型與關鍵風險

1. 簡易 Chatbot：風險包含 prompt injection、資訊外洩、錯誤建議。
2. RAG（Retrieval-Augmented Generation）：額外風險為文檔注入（indirect prompt injection）、資料毒化、檢索來源被操控。
3. Agents（具行動力的代理）：高風險來自工具濫用、權限升級、以及自動化動作導致的資料外洩或資源破壞。

🔐 核心設計原則（簡化為五條）

• 最小授權（Least Privilege）：工具與模型只能存取必要資源；敏感操作需多層授權或 HITL（Human-in-the-loop）。
• 分層防護（Defense-in-Depth）：輸入驗證 → Prompt 正規化 → 模型輸出過濾 → DLP/審查。
• 可觀測性（Observability）：所有請求、檢索結果、工具呼叫、模型回應都須含 TraceID 並被集中化紀錄。
• 模型完整性（Integrity）：模型檔案與權重需雜湊簽章、部署時驗證檢查。
• 資料與記憶體保護：對長短期記憶加密、存取控制、與異常存取告警。

🛠️ 對應設計模式與實作建議

1) 輸入層：防止注入與惡意指令

• 做 input sanitization（關鍵字黑白名單、結構化解析）。
• 將使用者輸入「標記化 / spotlighting」以區分資料與指令，避免把文檔當作 prompt 指令。
• 針對高風險字串或 command-like content 進行強審查。

範例：prompt spotlighting（概念）

SYSTEM_PROMPT
<<CONTEXT_START>>
...{retrieved docs}...
<<CONTEXT_END>>
USER_QUESTION: ...

告訴 LLM 不要執行 CONTEXT 中任何「指令」。

2) 檢索層（RAG）：保護向量 DB 與索引

• 對索引資料做內容過濾與完整性驗證（hash check）。
• 設置 document provenance metadata（來源、導入時間、版本）。
• 對外來資料採 sandbox-ing 與先驗證再入庫流程（pre-ingest filtering）。

工程小技巧：每個 chunk 都帶 source_id 與 hash，檢索到內容時同時驗證 hash 與來源白名單。

3) 模型層：對齊與驗證

• 選擇 alignment 較佳的 base model；若要 fine-tune，務必在測試環境通過「安全性驗證」。
• 在模型外放置 AI Firewall / Runtime Guardrails，對輸入與輸出做二次檢查（prompt injection、防敏感資訊洩露、惡意指令偵測）。
• 使用 AI 驗證流程（algorithmic red teaming）定期自動化測試模型對抗各式攻擊向量。

快速範例：輸出過濾邏輯（偽碼）

if contains_piI(response) or matches_blocklist(response):
    return "[REDACTED]"
else:
    return response

4) 工具層（Agents）與權限管理

• Tools 必須採 least-privilege token，每個 agent 呼叫工具時帶入短期 token 並受限 scope。
• 任何可能造成 side-effect 的 action（如轉帳、刪除資料）都要經過 Human Approval Gate 或多重授權流程。
• Tools 執行環境建議 sandbox（容器化、限制網路、最低系統權限）。

Design Note：對於 agent 呼叫外部 API，建議走後端 proxy 並加 rate-limit 與行為分析。

5) 記憶體（Memory）與長期資料保護

• 對 long-term memory/knowledge store 做存取控制、加密與完整性簽章。
• 設計記憶體品質閾值，定期掃描並剔除可疑或過期資料（data hygiene）。
• 禁止在記憶體中存放原始 PII，必要時用 tokenization / pseudonymization 處理。

📈 可觀測性與偵測（Logging / SIEM 整合）

• 統一 Log schema（TraceID、tenant、prompt hash、retriever ids、tool calls、output flags）。
• 導入 SIEM 分析規則：prompt_injection_rate、pii_leakage_alert、tool_misuse_rate。
• 設定 Budget/Rate 異常告警，偵測短時間內大量成本或 API 呼叫（防止帳單濫用）。

示例 Log（JSON）

{
  "trace_id":"t-123",
  "user_id":"u-99",
  "prompt_hash":"h-abc",
  "retriever_ids":["doc-1","doc-7"],
  "tool_calls":["db_query"],
  "output_flags":["pii_leak"]
}

🔎 驗證與訓練（Validation / Red Teaming）

• 建立自動化 AI validation：數千到上萬 inputs 的算法化紅隊測試來評估模型弱點。
• 模型上線前進行「攻擊面掃描」：prompt-injection、poisoning、model-extraction 等。
• 把紅隊結果回饋到 AI Firewall 與訓練資料的防護規則。

✅ 疫情式事件應變（Incident Response for LLMs）

• 事件通報需包含 Incident Package（prompt、retrieved_docs、tool_logs、model_response）。
• 當發現高風險洩露（PII/Secrets）時，立即隔離受影響 index、撤換 model key、短期停用相應 agent。
• 進行 Postmortem，並把教訓寫成 Playbook 與自動化測試案例。

📊 建議 KPI（衡量安全健康度）

• Prompt Injection Detection Rate：偵測到注入嘗試的百分比
• Model Integrity Pass Rate：模型檔案完整性驗證通過率
• Memory Leakage Incidents：記憶體洩漏事件數
• Tool Misuse Count：工具被濫用次數
• Mean Time To Contain (MTTC)：從偵測到隔離的平均時間

🎭 工程師小劇場（收尾）

PM：LLM 上線快多好，不用一直寫規格書。
你：上線快是好，但別忘了把安全做在 pipeline 裡，否則上線後你會忙著修火。

🔮 小結

AI 應用不是把模型丟進 API 就完事。要把它當成一個系統工程問題：設計防護、建置可觀測性、定期驗證、並在危機時刻有快速封鎖與復原機制。依照參考架構落實，能大幅降低 LLM 上線後的運營風險。

若你要我，現在可以幫你將此檔案輸出為 .md 供下載，或把內容整理成 Notion 上稿版、IG 短文與封面圖建議。