本系列將以「AI 專家 × 資安實戰者」的視角,深入解析 AI 應用中常見的資安風險與防禦策略。從 Prompt Injection、資料中毒、模型竊取,到 AI 系統的合規治理與演練操作,每日一篇圖文並茂的教學,結合實務經驗與工具演示,協助開發者、資安人員與管理者建立「AI導入思維 + 資安防護邏輯」。期望透過這 35 天,打造兼具實戰與可教化的內容資源,推動台灣企業與開發者對 AI 資安的正確認知與落地實踐。
—— 模型不會忘記,你才會。 💬 開場:資料進了模型腦,還出得來嗎? 昨天我們把「誰可以做什麼」鎖好(RBAC/ABAC/PBAC)。 今天處理另一個靈魂拷問...
—— 知道得少一點,犯錯就少很多。 🔎 前言:同一個 RAG,不同的風險曲線 昨天我們把資料分級與 DLP 撐起來了。 今天同樣是 Secure RAG,但改...
—— 把風險演一遍,才知道哪裡會痛。 適用對象:RAG/Agent 專案 PM、資安/平台工程師、模型治理小組 安全聲明:以下內容僅供授權的內網演練使用;請於...
—— LLM 可以「建議」,但所有「執行」都必須經過閘道。 對象:平台工程 / 資安 / 內部應用負責人 / LLMOps 關鍵機制:Allowlist →...
—— 外部介接是生命線,也是攻擊主動脈。 對象:平台工程、資安、後端、LLMOps / Integration 核心:簽章驗證(Signature)→ 重放防...
—— 金鑰不是保庇符,它是消耗品。 對象:平台工程 / 資安 / SRE / LLMOps 關鍵心法:最小曝光面(Least Exposure) × 短命憑證...
—— Prompt 不是文案,是機密安全政策。 對象:平台工程、資安、產品負責人、LLMOps 目標:不外洩、難重建、可偵測、可回滾、可追責 💬 開場:為...
—— 多知道不是能力,是風險;知道剛好才是設計。 對象:資料平台 / 資安 / 法遵 / LLMOps / 產品負責人 關鍵字:最小揭露(Least Reve...
—— Google 把差分隱私從「理論玩具」變成「產業級 LLM」。 對象:AI 工程師、資安人員、法遵顧問、資料平台負責人 主題關鍵詞:差分隱私 (DP)|...
—— 餵什麼資料,就會養出什麼樣的模型。 對象:AI 工程師、資料治理團隊、資安人員、法遵顧問 核心主題:資料採樣 | 標註品質 | 偏見控管 | 毒化防禦...