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什麼是人工智慧治理？

內容有哪些？

人工智慧治理是一套政策、程序與控制措施，旨在管理組織使用 AI 及其暴露於相關風險的狀況。雖然 AI 是一項有用的技術，但它對企業也帶來各種風險，例如資料外洩或 AI 幻覺可能損害業務流程。

隨著企業越來越依賴 AI，AI 治理對於管理安全風險暴露及確保法規遵循至關重要。除了政策與程序外，有效的 AI 治理計畫還需要技術控管來執行行政政策與程序。

為什麼人工智慧治理對現代企業很重要？

大多數現代企業都在探索 AI 提升業務流程的潛力。隨著代理型人工智慧的興起，這也包括委託人工智慧代理自主運作，幾乎沒有人工監督。若 AI 代理犯錯或違反公司政策，企業面臨重大風險。

此外，AI 日益整合進 SaaS 解決方案，意味著員工可能會將未經授權的 AI 解決方案用於商業用途。若組織無法掌握並控制這種 AI 的使用，這種影子 AI 可能會造成資料外洩及其他 AI 相關威脅。

AI 治理對於確保 AI 使用符合企業需求、企業安全目標及合規要求至關重要。企業應為 安全存取服務邊緣（SASE）, 安全網路閘道（SWG）, 資料遺失防護（DLP）, 雲端存取安全代理（CASB）， 以及 零信任網路存取（ZTNA） 以執行這些要求。

AI 治理有助於緩解哪些風險？

AI 工具可能為企業帶來營運、安全及其他因素的各種風險。成熟的人工智慧治理計畫能減輕的一些主要威脅包括：

  • 輸出不準確：AI 工具可能因訓練資料不完整或錯誤而產生錯誤輸出或「幻覺」。AI 治理能協助識別幻覺並管理其影響。
  • 資料外洩：取得敏感資料的 AI 工具可能會以各種方式向未經授權的第三方揭露資料。資料安全控制對於管理 AI 可存取的資料及其處理方式至關重要。
  • 暗影人工智慧：未經授權使用 AI 工具可能導致敏感資訊超出企業控制範圍。AI 治理計畫能協助偵測並防止未經授權的 AI 工具的使用。
  • AI 濫用：攻擊者或惡意內部人員若能取得 AI 工具，可能會利用它蒐集敏感資訊或損害其利益，對企業造成損害。監控與控制 AI 系統的輸入，可以防止即時注入與 AI 濫用。

人工智慧治理計畫的核心功能

人工智慧治理計畫旨在識別並解決組織使用人工智慧時的主要風險。這包括從決定要餵入 AI 模型的哪些資料，到管理企業使用 AI 工具，再到確保遵守資料保護法規的各個環節。達成這些目標是一個多階段且持續的過程，隨著組織對 AI 及其相關風險的使用及相關風險的演變，政策與程序日益成熟。

政策制定與風險控管

企業AI治理政策應明確規範管理其AI營運各面向的政策。一些主要政策包括：

  • AI工具的合理使用
  • AI 代理的存取控制政策
  • 人工智慧的資料處理與分享限制

這些政策可能會隨時間演進，並應明確規定內部與外部工具的規則。例如，企業網路內部的大型語言模型可能比 ChatGPT 及其他第三方 AI 工具更能接觸敏感資訊。

監控與使用監督

監控與監控 AI 使用狀況對資料安全與法規遵循至關重要。如果 AI 系統被允許存取受保護的資訊，那麼組織必須能夠驗證這些資料是否被妥善使用並加以保護。

AI 監控計畫的關鍵要素包括：

  • 識別授權與非授權 AI 工具使用的網路工具
  • 資料安全可視化工具，用以監控敏感資料流入與流出 AI 工具
  • 記錄 AI 會話並進行 AI 互動的回顧
  • 報告整體 AI 使用情況與可疑互動

持續監控對於管理 AI 使用可能帶來的安全威脅至關重要。一旦發生資料外洩或 AI 代理在關鍵工作流程中犯錯，可能已經太晚無法挽回損害。

AI 治理實務實施

AI 治理通常透過迭代流程實施，組織會隨著計畫成熟或 AI 使用演進而制定新的政策與控制。例如，組織可能最初定義政策禁止某些 AI 工具的使用，之後再更新以允許使用並有特定限制。

這些政策應透過安全、法務、資訊科技及合規團隊的合作來實施。這確保政策能滿足企業的各種需求——防範網路攻擊、法律風險及違規，同時具備有效執行力。政策與控制措施也應定期檢視與更新，以確保其有效性並持續改進。

定義核准與受限的 AI 工具

隨著 AI 越來越多地整合進 SaaS 解決方案及其他軟體中，企業需要決定哪些工具是被允許使用的，哪些是被禁止的。這些決策應基於對工具相關風險的評估，並權衡其可能帶來的商業利益。例如，如果一個組織在其私有雲上實作 SaaS 工具，這代表與第三方管理的類似工具截然不同的風險主張。內部工具可能更受信任，並被授權存取更廣泛的敏感資料。

即使批准了特定工具，組織仍應控制其存取權限。定義入職流程、可接受使用方式及資料處理政策，為 AI 使用提供急需的可視性與控制。

管理資料存取與分類規則

資料外洩與濫用是 AI 使用中的主要風險。資料可能意外暴露給未經授權的第三方，或以危及資料、企業或客戶的風險使用。

資料分類與處理政策應基於資料的敏感度。例如，某組織可能禁止大部分 PII 由 AI 處理，但允許內部工具存取客戶姓名與地址。然而，所有外部 AI 系統可能被禁止存取個人識別資訊（PII），以管理資料外洩及法規不合規風險。

什麼是 AI 治理框架？

像 NIST AI 風險管理框架（RMF）這類 AI 治理框架，旨在協助組織制定政策與控制措施，以管理其 AI 風險暴露。這些框架涵蓋了人工智慧治理的關鍵組成部分——問責制、透明度、安全性與監督——並詳細說明組織如何建立與完善其計畫。透過使用這些框架建構計畫，組織也能簡化合規，將法規要求與框架內的控制系統對應。

常見框架中的關鍵元素

AI 治理框架可能有不同的目標，並可能包含多種元素。其中一些最重要的包括：

  • 模型文件：模型文件詳述所使用的模型、訓練資料及其他因素，以支持可稽核性與問責性。
  • 偏見評估：偏誤評估試圖識別因訓練資料中可能存在的偏誤。
  • 可解釋性：可解釋性指的是理解 AI 模型如何做出決策的能力，支持偏見與錯誤的偵測。
  • 資料控制：資料控制限制 AI 系統可取得的資訊，以保護資料隱私與安全。
  • 影響評估：影響評估評估部署 AI 模型對企業、客戶及社會的潛在影響，以妥善管理任何傷害。
  • 模型漂移監測：模型漂移監測旨在根據模型對額外資料的接觸與持續訓練，偵測其表現隨時間的變化。
  • 訓練紀錄：訓練文件提供模型建立的洞見，並支持審計與合規。
  • 推論程序：推論程序說明模型如何處理輸入以產生輸出，這對於評估生產使用的可靠性非常有用。

組織應如何評估 AI 治理認證選項？

AI 治理認證驗證組織 AI 治理政策的有效性。這些認證可能因多種原因而有用，例如法規遵循或建立與客戶及合作夥伴的信任。

評估 AI 治理認證時，需考慮的主要因素包括：

  • 審計的範圍與頻率
  • 嚴謹度
  • 與內部政策的對齊
  • 與法規要求（如 GDPR、PCI DSS 等）保持一致

AI 治理如何與 SASE 政策控制相符？

若政策未透過技術控管執行，人工智慧治理計畫的效力有限。SASE 架構非常適合執行 AI 政策，因為它對組織的網路流量以及與 SaaS 解決方案及其他程式的互動有深入且全面的可視性。

SWG 在 AI 監督中的角色

SWGs 協助組織監控使用者的網路流量並執行企業安全政策。這些控制可擴展至支援 AI 治理，透過檢查流入 AI 工具的內容，進行資料外洩、提示注入及其他威脅。這種對網路資源的可視化，為日益增長的 AI 支援 SaaS 工具提供了關鍵的控制權。

DLP 在防止資料外洩中的角色

資料遺失防護（DLP）工具旨在識別並阻止敏感資料與未經授權的接收者共享。隨著 AI 的興起，DLP 的使用範圍擴大，包括限制敏感資料與 AI 工具分享或被 AI 代理竊取。雖然 DLP 無法管理提示注入及類似風險，但可透過控制敏感資料存取來降低其影響。

辨識影子 AI 工具

隨著 SaaS 軟體、瀏覽器應用程式、未經授權的瀏覽器擴充功能及其他未受管理的 AI 工具的普及，影子 AI 成為日益嚴重的威脅。缺乏成熟 AI 治理計畫的組織往往無法掌握這些解決方案，導致資料遺失及其他威脅。透過監控未經授權的 AI 應用程式使用，組織可依據企業政策封鎖或限制其使用。

關於 AI 治理的常見問題

人工智慧治理的目標是什麼？

AI 治理旨在管理 AI 使用風險，涵蓋安全、合規及營運。AI 治理計畫管理 AI 的使用及其流入流出的數據，以降低企業面臨的主要 AI 風險。

什麼是人工智慧治理框架？

AI 治理框架是一種工具，旨在協助組織開發符合安全與合規要求的 AI 治理計畫。其中一個例子是 NIST AI 風險管理框架（AI RMF），該框架詳述了 AI 系統管理的安全最佳實務。

AI 治理如何降低影子 AI 風險？

影子 AI 主要存在風險，當組織無法對未經授權使用 AI 工具進行監控與監控時。AI 治理提供偵測未經授權 AI 使用的能力，並執行企業 AI 政策，使 AI 使用符合企業政策。

誰負責企業中的人工智慧治理？

AI 治理的責任分散在整個組織，因為 AI 可能以多種方式使企業面臨風險。例如，AI 可能帶來網路攻擊、法律訴訟或法規不合規的風險。因此，AI 治理最好由跨職能委員會實施，包括安全、IT、法律及合規團隊，確保 AI 政策與控管符合企業各部門的需求。

AI 治理是否必須用於法規遵循？

雖然法規未必明確要求 AI 治理，但資料保護法如 GDPR 及 NIS2 等法規，往往隱含要求 AI 治理。這是因為 AI 工具可能使敏感資料暴露風險、不當使用受保護資料，或造成影響核心系統運作的故障。人工智慧治理計畫能協助確保遵守這些法規的要求。

人工智慧治理及其在企業安全運營中的角色

隨著企業越來越依賴 AI，讓其能存取敏感資料與關鍵工作流程，AI 治理變得不可或缺。及早定義並執行 AI 治理政策，有助於組織降低高昂事件的風險，並實施能隨時間擴展與成熟的計畫。

在制定 AI 治理關鍵架構時，確保政策與程序由技術控管支持與執行至關重要。否則，影子 AI 與攻擊者可能會違反或繞過政策以達成目標，犧牲組織的安全與法規遵循。

SASE 解決方案非常適合此需求，因為 SWG、DLP 及攻擊面可視化控制也能擴展至涵蓋 AI 威脅與解決方案。將這些能力部署為融合安全平台的一部分，並對所有 WAN 流量有深度可視性，也有助於消除可視性落差並簡化管理。

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AI Regulatory Compliance

面向安全團隊的人工智慧監管合規性
人工智慧引發了一系列監管合規問題，從使用敏感和受保護的資料來訓練人工智慧模型，到未經授權使用人工智慧來支援業務關鍵型工作流程。影子人工智慧（員工使用未經授權的人工智慧工具開展業務）的成長加劇了這個問題，因為公司難以保持可見度並執行公司安全政策。 人工智慧的應用只會不斷擴大，因此安全團隊的重點應該放在確保這種應用的安全性和合規性。為此，團隊需要安全架構來管理和監控 AI 的使用情況，產生審計跟踪，並降低與 AI 相關的安全事件的風險。 主要亮點 人工智慧監管合規性是一個安全問題。 員工使用人工智慧（包括內部工具和第三方工具）會為企業帶來各種風險。人工智慧通常可以廣泛存取企業系統和數據，從而引發人們對數據存取和處理的擔憂。安全團隊需要了解人工智慧的使用情況，並有能力執行公司政策來管理網路風險和遵守監管規定。 隨著人工智慧日益普及，監管機構越來越期望各組織機構制定相應的政策和控制措施來管理與人工智慧相關的風險，例如： 安全團隊負責實施滿足監管要求所需的政策、工具和安全控制措施。因此，安全團隊必須將人工智慧安全融入其整體合規策略中。 日常人工智慧使用會帶來哪些合規風險？ 日常人工智慧使用可能會帶來安全、隱私和合規風險。常見例子包括： 這些類型的風險在安全領域並不新鮮，但人工智慧由於其廣泛應用、有限的可審計性和更高的自主性，加劇了這個問題。安全團隊需要確保現有的資料保護、存取管理、活動日誌記錄和策略執行控制及策略能夠有效地擴展到人工智慧的使用領域。 對安全團隊而言，哪些人工智慧合規主題最為重要？ 眾多法律法規對人工智慧的使用和合規性都有影響。雖然歐盟人工智慧法案最為著名，但 GDPR、CCPA/CPRA、PCI DSS 和 HIPAA 等資料保護法律也對人工智慧的使用方式及其存取的資料進行控制。NIST AI RMF 等框架為組織如何實施安全合規的 AI 安全計畫提供了指導。 由於安全團隊負責保護應用程式和資料以及執行公司政策，因此人工智慧監管合規的重擔往往落在他們身上。需要考慮的一些關鍵因素包括透明度、資料保護、問責制、存取治理、監控和可審計性。 資料保護法規影響人工智慧合規性 人工智慧系統需要存取大量可能包含敏感資訊的資料才能完成工作。這包括訓練資料和使用者可能作為提示提交的資訊。 這會帶來重大的合規性問題，因為組織需要控制： 回答這些問題需要全面的 AI 應用可見性、資料分類和標註、資料遺失防護 (DLP) 、嚴格的存取控制和持續監控。如果組織由於影子人工智慧或應用程式可見性有限而無法看到正在使用的工具以及用戶正在向他們提供的數據，那麼他們可能難以遵守監管規定，並且面臨更大的資料外洩和類似安全事件的風險。 日誌記錄和可審計性對於人工智慧合規性的重要性 人工智慧系統本質上是不透明的。對於大多數生產工具使用的不可解釋人工智慧模型，不可能確定模型是如何得出特定決策的。 因此，要維護審計追蹤和問責制，就需要清楚記錄人工智慧的使用情況，包括其輸入和輸出。這些數據對於支援事件回應、合規性審計、控制驗證以及組織必須捍衛 AI 工具決策的任何其他任務都至關重要。隨著人工智慧的應用日益廣泛，並分散到各種工具中，組織需要集中式解決方案來收集、管理和保留這些審計日誌。 人工智慧監理合規的關鍵控制措施 人工智慧監管合規需要具備監控人工智慧使用情況和執行公司相關政策的能力。此外，安全團隊需要能夠透過持久、全面的稽核日誌來證明其符合適用的法規。 AI應用清單與監控 安全團隊只能保護和管理他們已知的 AI 工具。如果組織不主動進行 AI 應用發現並產生完整的 AI 應用清單，那麼影子 AI 將為組織帶來重大的安全和合規風險。 有了這種可見性，組織就可以著手追蹤已知人工智慧應用程式的使用模式和資料流動。全面了解 GenAI 應用的使用情況對於防止敏感資料可能洩露給組織內外的未經授權的各方至關重要。...
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人工智慧安全風險

什麼是人工智慧安全風險？
人工智慧安全風險是指人工智慧系統可能受到攻擊、操縱、外洩或濫用，導致其資料、模型、工具或輸出停止如預期運作的方式。這個術語涵蓋兩個方向的威脅：針對人工智慧系統的攻擊和利用人工智慧來加強攻擊者自身的行動。 這種區別很重要。被污染的訓練集、被盜的模型和快速注入攻擊都會對人工智慧系統本身構成風險。深度偽造詐騙電話或人工智慧產生的網路釣魚活動有所不同：人工智慧被用作濫用的工具。兩者都屬於人工智慧安全範疇，但需要不同的控制措施。 人工智慧安全風險包括哪些方面？ AI 安全風險主要集中在對抗性活動、濫用以及對 AI 資產（如訓練資料、模型權重、提示、推理 API、嵌入、工具、日誌和生成的輸出）的保護。它們比一般的AI風險範圍更窄，後者還包括公平性、工作流失、環境影響和長期社會問題等。 簡單來說，網路安全領域的核心在於：傳統網路安全保護軟體、網路、身分和資料。AI 安全將這項工作擴展到統計的、資料驅動的系統，這些系統的行為可以透過訓練資料、提示、模型介面、連接工具和下游自動化來影響。 人工智慧安全風險對比相關術語 關於人工智慧風險的詞彙仍在不斷完善，因此相鄰術語經常變得模糊不清。下表列出了最常見的概念。 簡而言之：對抗性機器學習是人工智慧安全的技術子集；人工智慧安全風險是通用人工智慧風險的一個更狹窄的子集；人工智慧安全與安全有所重疊，但也涵蓋了非對抗性危害。 人工智慧為何會帶來新的安全風險？ 人工智慧改變了安全形勢，因為模型的行為與普通的確定性軟體不同。它們的輸出取決於資料、上下文、機率和學習到的模式。這會導致一些標準應用程式和基礎設施控制措施無法完全覆蓋的故障模式。 實際的教訓並非人工智慧需要一個獨立的安全體系。這意味著人工智慧系統需要傳統的控制措施，以及專門針對數據、模型、提示、工具、評估和監控的人工智慧控制措施。 人工智慧安全風險的常見類型 以下類別反映了對抗性機器學習研究、NIST 指南和 LLM 應用安全工作中使用的通用語言。在有用的情況下，它們被映射到 NIST 的對抗性機器學習分組：規避、投毒、隱私和誤用或濫用。 數據中毒 攻擊人工智慧——投毒。資料投毒是指惡意或竄改的資料進入訓練、微調或檢索管道。攻擊者可能會試圖降低準確率、製造偏差行為，或植入在特定條件下啟動的隱藏觸發器。 對抗性攻擊（規避） 對人工智慧的攻擊——規避。規避攻擊利用推理時精心建構的輸入，使模型產生錯誤的結果。這種變化在文字中可能很明顯，但在圖像、音訊或感測器資料中可能幾乎看不見。 快速注射和越獄 對人工智慧的攻擊－濫用/規避。提示注入利用惡意指令來覆寫或重定向模型的預期行為。在直接提示符號注入攻擊中，攻擊者將指令放入使用者提示符號中。在間接提示注入中，指令隱藏在模型讀取的內容中，例如網頁、文件、電子郵件、工單或工具回應。 敏感資料外洩和隱私洩露 對人工智慧的攻擊——隱私。人工智慧系統可能會透過訓練資料記憶、日誌、管理不善的提示、檢索系統或產生的輸出等方式洩露敏感資料。當員工將機密內容貼到未經授權的工具中，或人工智慧應用程式在沒有適當存取檢查的情況下檢索資料時，風險尤其高。 模型盜竊和提取 人工智慧攻擊——保密/隱私。模型竊盜包括竊取模型權重、透過反覆查詢複製託管模型的行為，或提取足夠的資訊來建構一個近似的替代品。這會威脅知識產權，並可能幫助攻擊者研究該模型以便將來濫用。 API 濫用和無限制消費 對人工智慧的攻擊——可用性和濫用。人工智慧系統通常透過應用程式介面（API）對外開放。薄弱的身份驗證、不合理的速率限制、不安全的整合或過多的權限都可能使攻擊者竊取資料、濫用運算能力、觸發代價高昂的推理或降低服務品質。OWASP 的 2025 年 LLM 風險清單將無限消費視為一個單獨的問題。 影子人工智慧 暴露風險——誤用。影子人工智慧是指在組織不可見的情況下使用未經批准的人工智慧工具、帳戶、代理或整合。這會造成風險，因為安全團隊無法對他們不知道正在使用的工具強制執行保留、存取控制、監控或資料遺失策略。 過度代理和代理型人工智慧的風險 對人工智慧的攻擊——濫用。當人工智慧系統或代理程式擁有超出其所需功能、權限或自主性時，就會出現過度自主性。當代理人可以呼叫工具、更改記錄、傳送訊息、移動檔案、編寫程式碼或跨業務系統執行操作時，風險就會增加。 惡意濫用 人工智慧作為攻擊工具——濫用。攻擊者可以利用人工智慧擴大網路釣魚規模、生成惡意軟體變種、編寫逼真的冒充資訊、創建深度偽造內容、自動偵察或製造虛假資訊。人工智慧系統本身可能沒有問題；風險在於如何使用其功能。 人工智慧攻擊生命週期 人工智慧安全不僅僅是推理時間的問題。從資料收集到部署、運行和退役，各個環節都可能出現風險。將風險對應到生命週期階段有助於團隊將控制措施應用到真正重要的環節。 生命週期視角可以避免一個常見的錯誤：將 AI 安全性視為提示過濾問題。過濾器雖然有幫助，但它們本身並不能保護訓練資料、模型權重、供應鏈、工具權限或監控管道。 人工智慧安全風險管理框架 多個權威框架為團隊提供了一種用於描述人工智慧安全風險的共同語言。它們對建構結構很有用，但它們不能取代對特定係統進行威脅建模。 成熟的AI安全方案通常會借鏡多個框架：AI...
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網路可觀測性

什麼是網路可觀測性？
網路可觀測性包括收集和分析遙測數據，以了解網路行為、效能和問題。它提供調查、關聯和根本原因分析所需的數據和背景信息，而不僅僅是基於閾值的警報。 隨著組織越來越多地部署包括雲端、SaaS、遠端使用者、分公司和混合基礎架構在內的複雜環境，網路可觀測性變得越來越重要。了解網路可觀測性如何收集和使用資料有助於從中提取最大價值。 主要亮點 網路可觀測性與網路監控 網路監控通常專注於已知問題、基於閾值的警報和服務健康檢查。網路可觀測性更進一步，為團隊提供調查未知問題和了解系統與流量路徑之間關係所需的數據和上下文。 傳統網路監控通常追蹤哪些內容？ 網路監控通常用於追蹤已知且易於衡量的問題。常見例子包括： 網路監控有助於追蹤團隊知道如何衡量的問題。然而，它在處理未知問題或管理更動態和分散的網路環境方面能力有限。 可觀測性除了監控之外還能帶來什麼？ 網路可觀測性比傳統監控提供更豐富的遙測資料、跨域情境和更深入的調查。這使得團隊能夠進行調查並將症狀與可能的原因聯繫起來，而不僅僅是確認出了問題。 透過可觀測性，分析可以關聯各種事件，從高層事件深入到更具體的數據，映射依賴關係，並實現對網路流量的路徑級可見性。這有助於解決暫時性問題和難以重現的問題。 網路可觀測性依賴哪些數據？ 遙測技術是網路可觀測性的基礎。根據環境的不同，可觀測性可以使用多種類型的數據，包括： 通常情況下，只有當網路追蹤對於解釋應用程式到網路的行為很重要時，才會將其包含在資料集中。目標是在可見性和資料量之間取得平衡，只收集提高可見性和診斷所需的資訊。 為什麼上​​下文在遙測分析中很重要 除了原始資料之外，網路可觀測性還需要上下文資訊。有關用戶、網站、應用程式、路徑、ISP 和時間窗口的資訊有助於調查。 將這些資料集中到一個平台上，可以加快分析速度，因為這樣就不需要分析人員手動關聯多個工具和資料孤島中的資料。通常，可觀測性取決於將不同的訊號與相同事件或問題聯繫起來，以了解根本原因和影響。 為什麼網路可觀測性在現代環境中如此重要？ 由於流量需要經過分公司、雲端服務、SaaS 應用、家庭網路、ISP 和第三方基礎設施，現代網路比以往任何時候都更加複雜。這種複雜性可能會造成盲點，而網路可觀測性有助於緩解這些盲點。它提供的數據和上下文有助於加快故障排除速度、減少停機時間並改善用戶體驗。 雲端和混合環境增加了對可觀測性的需求 雲端和混合環境的成長意味著公司不再擁有用戶和應用程式之間的整個路徑，這使得根本原因分析變得更加困難。網路可觀測性有助於確定問題是源自於本機裝置、區域網路、廣域網路、網際網路服務供應商、雲端路徑或應用程式相依性。 使用者體驗在網路視覺性中的重要性 網路可觀測性有助於識別影響應用程式回應速度、協作工具、生產力和滿意度的問題。通常，以使用者為中心的訊號可以突出顯示僅依賴基礎設施指標無法發現的問題。 網路可觀測性的核心能力 網路可觀測性方法應提供對遙測資料的集中訪問，以及資料關聯、上下文關聯和分析等功能。主要功能包括： 哪些挑戰會限製網路可觀測性？ 更多的數據不一定有利於網路可觀測性。資料孤島、遙測資料不完整、警報雜訊、工具氾濫以及缺乏上下文等問題可能會限制其有效性。此外，由於第三方路徑、加密流量、雲端服務和非託管網絡，組織可能會面臨可見性差距的問題。 數據量本身並不能創造可觀測性。 如果數據沒有妥善組織和關聯，大量的遙測數據會對團隊造成巨大壓力。除了收集數據外，可觀測性還需要確定相關性、關聯事件和確定警報的優先順序。過多的噪音會延緩調查進程，而不是促進調查。 盲點通常出現在哪裡 現代複雜網路中的盲點是一個常見的挑戰，因為它們使得責任和時間的分離變得更加困難。造成資訊不透明的常見原因包括： 哪些用例最能受益於網路可觀測性？ 網路可觀測性有助於提高企業廣域網路的故障排除、效能管理和服務品質。在組織需要解決資訊可見性差距或延遲回應會對組織造成特別高昂代價的領域，它通常最有價值。 更快地排除效能問題 可觀測性有助於識別網路效能差的根源，無論是使用者設備、本地網路、廣域網路路徑、網際網路服務供應商、應用程式依賴關係或服務問題。透過更快找出問題原因，團隊可以減少停機時間和問題升級。例如，視訊通話卡頓可能是由於用戶設備、最後一公里問題或 ISP 擁塞造成的，了解具體原因有助於團隊找到解決方案。 提高 SaaS、分公司和遠端存取的可靠性 分散式環境需要跨多個訪問路徑的可見性。可觀測性有助於在反覆出現的瓶頸和服務降級問題升級為更大的問題之前識別它們。此外，可觀測性可以幫助確定遠端和分支機構網路問題是否可由組織解決，還是由其無法控制的問題引起。 透過共享上下文為網路、營運和支援團隊提供支持 停機和其他問題的責任可能由網路、營運和支援團隊共同承擔，這會導致互相指責和事件補救延誤。共享的可見性使團隊能夠使用一致的資料調查事件，從而更快地確定可能的故障點並制定有效的補救計劃。 常問問題 網路可觀測性與網路監控是同一回事嗎？ 監控是可觀測性的子集，專注於追蹤已知問題。可觀測性提供了更多數據和背景信息，以支持調查和根本原因分析。 網路可觀測性使用哪些遙測技術？ 網路可觀測性使用各種類型的遙測數據，包括指標、日誌、流量、事件和其他效能訊號（視需要而定）。這些數據經過關聯、背景分析和解讀，以提取有用的見解。 為什麼網路可觀測性對於雲端和混合環境至關重要？ 雲端環境複雜，並非完全受組織控制。可觀測性有助於消除盲點並排除潛在問題。 網路可觀測性能否幫助改善使用者體驗？ 是的，網路可觀測性可以幫助識別和排除影響應用程式回應速度和可用性的問題。使用者體驗不僅取決於設備正常運作時間，因此傳統的網路監控可能會忽略一些導致延遲、停機和其他問題的原因。 網路可觀測性的價值...
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人工智慧治理工具

什麼是人工智慧治理工具？
AI 治理工具是幫助組織集中製定、管理和執行跨資料、模型、代理和應用程式的 AI 使用策略的平台。隨著人工智慧（包括自主代理、GenAI 和嵌入 SaaS 工具中的人工智慧功能）的使用日益增多，各組織面臨著不斷擴大的安全風險，這些風險必須透過治理政策和安全控制來管理。 人工智慧治理工具的角色不是取代政策，而是透過自動化、監控和技術控制來實施和執行政策。這些解決方案充當了組織高層人工智慧治理和安全目標與這些目標在日常運作中的實施和執行方式之間的橋樑。 人工智慧治理工具如何融入企業人工智慧策略？ 隨著組織從與 GenAI 聊天機器人互動轉向將自主 AI 嵌入關鍵工作流程，AI 治理變得比以往任何時候都更加重要。實施負責任的人工智慧原則需要深入了解組織對人工智慧的使用情況，以及如何實施防護措施和安全控制，以便在日常工作中落實這些原則。 AI治理工具幫助組織從高層政策和目標過渡到執行這些政策和目標的技術控制措施。這些解決方案應該與企業現有的風險、合規和安全流程相整合，而不是作為另一個獨立的、孤立的點解決方案。 人工智慧治理工具在人工智慧治理專案中的應用 人工智慧治理工具並不能取代製定治理方案的責任。相反，它們提供支援和執行這些規定所需的能力和工具，包括： 這些能力對於董事會和高階主管層面的 AI 監督至關重要，能夠彌合高層政策文件與可衡量的控制和指標之間的差距。 人工智慧治理工具可以幫助解決哪些問題？ AI治理工具幫助組織實施全面的政策，以應對其所有AI使用情況。他們幫助解決的關鍵挑戰包括： 管理影子人工智慧和未經批准的人工智慧工具 「影子人工智慧」指的是未經授權使用人工智慧工具。這包括 GenAI 聊天機器人、AI 編碼助理、具有 AI 功能的 SaaS 解決方案、自主代理和其他解決方案。 未經批准使用這些工具會為企業帶來重大的資料安全和監管合規風險。AI 治理工具可以幫助自動發現企業內部正在使用的 AI 工具，分析其使用情況，並提供資料來幫助制定管理決策，例如根據策略阻止、限製或引入這些工具。 降低資料外洩和隱私風險 不受監管的人工智慧使用可能會以各種方式洩露敏感的企業資料。使用者可能會在提示或訓練數據中包含公司或客戶數據，而人工智慧系統可能會產生內容或採取操作，從而將敏感資訊暴露給未經授權的使用者。 AI治理工具可以透過監控流入和流出AI系統的資料流來幫助管理這種風險。這使得該組織能夠過濾掉敏感數據，並符合 GDPR、CCPA 和歐盟人工智慧法案等資料保護要求。 支持監管、道德和內部政策合規 隨著人工智慧應用的日益普及，監管機構正在實施可審計的控制措施要求，以應對人工智慧可能帶來的潛在威脅。這包括資料外洩、輸出結果偏差以及業務關鍵型工作流程中斷的可能性。 遵守歐盟人工智慧法案和美國國家標準與技術研究院人工智慧風險管理框架需要深入了解和控制人工智慧系統的行為。AI 治理工具可以幫助集中管理證據、日誌和政策映射，供法律、風險和審計團隊在評估期間使用。 現代人工智慧治理工具的核心能力有哪些？ AI治理工具旨在幫助企業克服將高階政策目標轉化為技術控制的挑戰。實現這一目標的方法可能各不相同，但整合人工智慧治理解決方案都具備一些核心功能，包括發現、分類、策略定義、執行、監控、事件回應和報告。 人工智慧與數據資產發現 人工智慧和數據資產發現對於解決組織面臨的影子人工智慧和可見性挑戰至關重要。如果不清楚組織如何使用人工智慧，就不可能確保其安全性並使其符合合規性要求。 AI 發現解決方案將自動識別企業內的 AI 模型、推理端點、AI SaaS 應用、AI...
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應用中的人工智慧安全

應用中的人工智慧安全：定義、威脅與控制
應用程式的 AI 安全是指保護使用 AI 的軟體免受攻擊、濫用、資料外洩及不安全行為的實務。內容涵蓋應用程式程式碼、模型行為、提示、訓練與檢索資料、推理 API、連接工具，以及任何能採取行動的 AI 代理。 什麼是應用中的 AI 安全？ AI 驅動的應用程式行為與傳統軟體不同。它們可以以機率方式回應，高度依賴資料品質，透過產生的輸出暴露敏感資訊，並可透過自然語言指令進行操作。當系統包含代理或工具使用時，模型回應也可能觸發其他系統的行動。 應用領域的人工智慧安全將傳統應用安全擴展至更廣泛的表面積。驗證、授權、安全編碼、日誌記錄、漏洞管理及相依性控制依然重要。他們已經不再單靠自己了。 人工智慧的安全與人工智慧安全 這個詞 人工智慧安全 有兩種用途，這也是定義有時會讓人覺得模糊的原因。 兩種用法都是合理的。本文聚焦於人工智慧應用的安全。 為什麼重要 AI 應用現正被納入客戶支援、企業搜尋、軟體開發、分析、財務、醫療保健、人力資源、法律審查、資安營運及內部生產力工具。許多系統會接觸敏感資料或影響人們日後的決策。 風險不僅在於模型給出錯誤答案。一個易受攻擊的 AI 應用程式可能會洩露私人資料、取得使用者不該看到的紀錄、遵循隱藏在文件中的惡意指令、做出控的建議，或讓客服人員呼叫不該使用的工具。 威脅進入 AI 應用堆疊的來源 核心威脅類型 它與傳統應用程式安全有何不同 AI 應用安全是可加的。它並不取代 AppSec;它擴展了它。安全的 AI 應用仍需安全的 API、強認證、安全的會話處理、輸入驗證、相依性管理、秘密管理與監控。AI 會加入新的資產和新的故障模式。 AI 應用安全的關鍵控制 保護 AI 代理 特工值得特別待遇，因為他們能規劃和行動。聊天機器人可能會回答得很差;客服人員可能會將答案傳送給客戶、更新 CRM 紀錄、刪除檔案、開啟拉取請求，或觸發工作流程。 較安全的起始態態是零信任。不要因為內部人員屬於組織就認為安全。給它一個狹窄的角色、短暫的權限、明確的工具界限、完整記錄，以及對重要動作設置核准檢查點。 架構與參考點 AI 應用安全並沒有統一的通用基準。實務工作者通常結合多種參考資料：OWASP 針對大型語言模型與 AI 安全風險的指引、NIST AI RMF 用於...
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