三個框架，三種視角

這系列走到這裡，陸續引用了三個框架：台灣官方的《人工智慧風險分類框架》（Day4）、國際的 OWASP LLM Top 10（Day6）、以及 Google 自家的 SAIF 六大要素（Day1 起貫穿全系列）。這三者不是互相競爭的框架，而是三種不同視角：

• MODA 風險分類框架：回答「這個 AI 系統可能造成哪些風險」，視角是風險類型
• OWASP LLM Top 10：回答「這個 AI 系統的技術實作有哪些已知弱點」，視角是攻擊面
• SAIF：回答「組織該用什麼樣的能力建設方式，系統性地管理 AI 安全」，視角是組織能力

三者疊在一起看，才是完整的立體圖像——單看任何一個框架都只看到一個切面。

三框架合規總表

這張表怎麼用

如果你是企業內部要跟監理機關或內部稽核單位證明「我們的 AI 治理是有系統的」，這張表提供的是一條完整的追溯鏈：從官方要求盤點的風險項目，到國際標準定義的技術弱點，到 Google 自家框架建議的組織能力方向，最後落到具體部署了哪個 GCP 服務——每一步都有據可查，而不是各自為政的三份不相關文件。

Week 1 到 Week 5 的完整回顧

到這裡，系列 30 篇的骨架已經完整拼上：Week1 建立威脅與框架地圖、Week2 身份與存取控制、Week3 網路與資料邊界、Week4 模型與 Agent 層安全、Week5 監控治理與三框架收斂。明天最後一篇做全系列總結，並預告 9 月接續的主題二。