—— 沒有數字的風險，就是沒有人理的風險。

對象：CISO、風險管理部門、AI 團隊主管、董事會成員
關鍵詞：AI 風險量化｜成本模型｜CVSS for AI｜財務影響｜董事會匯報

💬 開場

董事會最常問的問題不是：「我們的模型有沒有 prompt injection？」
而是：「這會讓我們損失多少錢？」

AI 風險量化的核心就是：
把駭客攻擊、模型偏誤、API 濫用，轉換成「金額、時間、機會成本」這些數字。
沒有數字的風險，只會被當作雜音。

🧠 AI 風險三大維度

1. 財務成本

   • 例：Denial of Wallet 導致 API 帳單暴增
   • 計算方式：每次請求成本 × 惡意流量量級

2. 營運影響

   • 例：模型偏誤導致客服誤導 → NPS 下跌
   • 指標：停機時間、使用者流失率、修復工時

3. 合規與罰款

   • 例：AI 輸出洩露 PII → 違反 GDPR/ISO27701
   • 成本：監管罰款 + 法務支出 + 品牌受損

🔐 量化方法

• CVSS for AI（類似漏洞評分）

  • Exploitability（攻擊難度）
  • Impact（財務、營運、法規）
  • Confidence（偵測確信度）
  • 分數 → 轉換成優先順序

• FAIR 模型（Factor Analysis of Information Risk）

  • 頻率 × 損害 → 預期損失
  • AI 特化：考慮「prompt injection」「模型外洩」頻率

• Scenario-based Estimation

  • 舉例：若 API key 外洩 → 1 週損失 $100K
  • 提供情境模擬給董事會參考

🛡️ 工程實作建議

成本監控（Python 範例）

import requests

resp = requests.get("https://api.billing.ai/costs")
cost = resp.json()["month_to_date"]
if cost > 1000:
    print("⚠️ Budget Alert: 超過上限！")

AI 事件影響報表（簡化範例）

{
  "incident": "Prompt Injection",
  "impact": {
    "financial_loss": 50000,
    "downtime_hours": 12,
    "compliance_risk": "High"
  },
  "priority": "Critical"
}

📊 KPI 指標

• AI Risk $ Value：AI 風險金額化比例
• Risk Detection Coverage：有量化的風險佔比
• Board-ready Report SLA：從事件到董事會報告的平均時間
• Cost Avoidance：因防護措施節省的預期損失

🎭 工程師小劇場

PM：這個漏洞很嚴重啊！
CISO：用錢說話。
PM：它可能讓我們損失一百萬。
CISO：好，現在董事會願意聽了。

🎯 小結

AI 風險量化不是要把技術細節簡化掉，而是要把技術翻譯成管理能理解的數字。
只有這樣，資安才不會是「成本中心」，而會變成「投資回報」。

🔮 明日預告：Day 32｜AI 事件回應流程（AI IR Playbook）

探討如何針對 AI 專屬事故建立事件回應計畫與演練。