企業導入 AI 面臨哪些資安風險？從 AI 測試事件看 AI Security 與供應鏈安全新挑戰

TechOrange 科技報橘 · Sep 24, 2026

生成式 AI 快速進入企業開發與營運流程，隨著 AI 模型的能力持續提升，企業面臨的 AI Security 風險也從模型本身，進一步延伸至模型所能取得的權限、可連接的系統與實際執行環境。近期接連傳出的 AI 安全測試事件引發各界關注，AI 模型被發現可能突破原有的環境限制，連線至外部企業系統，甚至修改系統設定，反映出企業在導入 AI 模型時，除了關注模型本身的安全性，也需要重新檢視模型所能取得的權限、可連接的系統與執行環境。 另一方面，若企業開始導入開放權重 AI 模型，模型本身也逐漸成為軟體供應鏈管理需要關注的一環。近期相關安全觀察顯示，不同模型在抵禦提示注入與越獄攻擊的能力存在明顯差異，模型效能並不代表其安全性；此外，「開放權重」也不等同於「開放原始碼」，企業未必能掌握模型的訓練資料、開發流程與來源背景，模型檔案本身也可能衍生供應鏈安全風險。因此，企業在導入 AI 模型時，除了評估模型效能與使用情境，也需要將模型來源、檔案安全與供應鏈風險納入 AI Security 管理。 叡揚資訊長期深耕 AppSec 領域，其代理的 Mend.io 透過 AI-BOM 不只能盤點 AI 模型，而是能從應用程式中識別 AI 模型、Agent、System Prompt、Tools 與 MCP 等 AI 資產，建立不同資產之間的關聯性，協助企業掌握 AI…