MoonPay 如何從封鎖 AI 轉向治理 AI

Baltimore Aircoil Replaces MPLS with Cato, Improving Voice Quality, Enabling Video Conferencing, and Increasing Agility 摘要 隨著 AI 在 MoonPay 內部快速普及，團隊需要在兼顧資安與法規遵循的同時，讓員工能靈活運用 AI。部署 Cato AI Security 後，MoonPay 得以在全公司推動 AI 應用，同時維持既有的法規遵循標準，並讓資安評分持續保持在 99% 以上，也無須增聘資安人員。 主要成果 在快速擴大 AI 應用的同時，仍維持 PCI Level 1、SOC 2 Type 2 及 ISO 27001/27018/27701 認證，資安評分也始終保持在 99% 以上 資安團隊無須增聘人員，即可將 AI 治理擴展至全公司 面對新的 AI 應用需求，無須再於速度與安全之間取捨 讓資金安全流通於實體貨幣與加密貨幣兩大領域 MoonPay 是全球規模最大的加密貨幣支付基礎架構供應商。MoonPay 業務遍及全球 180 多個國家，服務 3,500 萬名客戶及 500 家企業合作夥伴，其中包括 Mastercard、PayPal、Nike 與 Adidas。Doug Innocenti 近五年前加入 MoonPay，擔任資訊安全長（CISO），之後進一步兼任資訊長（CIO）與安全長（CSO）。MoonPay 憑藉多年來嚴謹紮實的努力，取得 PCI、SOC 2 與 ISO 27001 認證；這樣的認證水準在加密貨幣產業中並不多見，而 Innocenti 也不打算失去這項優勢。 接著，ChatGPT 橫空出世。當業界普遍抱持「不用擔心」的態度時，Innocenti 卻清楚看見了風險：他建構的所有防護，都無法掌握 AI 工具內部實際發生的情況。當多數同業甚至還沒釐清問題時，他已開始尋找解決方案。 「封鎖 AI 從來都不是可行的做法。它的能力實在太強大了，」Innocenti 表示。「我需要的是一套能即時介入員工與工具之間，協助確保 AI 獲得安全使用的解決方案。」 現有工具無法填補的缺口 DLP 與 CASB 等既有工具無法掌握 AI 對話內容，問題也日益嚴重：供應商在 MoonPay 已部署的工具中悄然啟用 AI 功能。「我可以保護傳入電腦的資料，也可以保護從電腦傳出的資料，」Innocenti 解釋道。「但使用者將什麼內容輸入 AI、AI 又回傳了什麼，這部分的風險我完全無從掌握。」 他測試了所有可能的做法：DLP、存取限制，以及封鎖資料來源。無論採取哪種做法，結果都一樣：若要徹底控制風險，就只能全面收回員工對這些工具的使用權限。就在他幾乎找不到其他可行做法時，他接觸到 Aim Security。Cato 於 2025 年收購 Aim 後，該方案現已成為 Cato AI Security。「Cato AI Security 並非將既有方案改造後勉強套用於 AI，」Innocenti 表示。「它本來就是為 AI 而打造。它既能提供保護，也能促進 AI 應用。這正符合我想要的策略。」 「Cato AI Security 並非將既有方案改造後勉強套用於 AI，而是專為 AI 打造。它既能提供保護，也能促進 AI 應用。這正符合我想要的策略。」 Doug Innocenti，MoonPay 資訊長/安全長 對客戶而言，企業收購往往會帶來不確定感。但對 Innocenti 而言，這項收購完全合乎邏輯。正如他所說，AI 正「從產品轉變為協定」，在網路層融入每一套系統與工作流程。而 Cato 早已部署在這個關鍵位置。「由於 Cato 位於網路的最上層，因此能掌握每一次 AI 互動，包括每一則提示與每一項回應，無論它們是以何種方式產生。AI 資安正應部署在這個位置。」 「由於 Cato 位於網路的最上層，因此能掌握每一次 AI 互動，包括每一則提示與每一項回應，無論它們是以何種方式產生。AI 資安正應部署在這個位置。」Doug Innocenti，MoonPay 資訊長/安全長 從資安盲點轉化為業務助力 在制定政策前，Innocenti 先啟用探索模式，以掌握 AI 的實際使用情況。調查結果證實了他的猜測：AI 早已無所不在。「AI 的使用幾乎在一夕之間全面普及，」他表示。團隊沒有直接封鎖 AI，而是與員工合作，瞭解 AI 的實際使用方式，並據此調整控制措施。 有了這項可視性，MoonPay 便能以團隊的實際工作方式為依據，實施並調整即時管控措施。如今，MoonPay 團隊與 AI 互動的各種方式，皆由 Cato AI Security 加以治理。實際攔截成果清楚可見。MoonPay 推出內部命令列介面（CLI）後，一名員工因輸入加密貨幣錢包地址而觸發錯誤；該地址已遭 Cato AI Security 攔截。「我們完全沒想到會有這種風險，」該名員工表示。這正是部署這套方案的意義。 阻止不該輸入的內容是一回事。Innocenti 同樣重視哪些內容會向外傳送。大型語言模型（LLM）的企業版雖可防止資料遭用於模型訓練，卻無法避免資料流出組織之外。「企業版會擴大資安事件可能波及的範圍，」他解釋道。「一旦這些供應商發生問題，您先前傳送的資料仍存放在他們的系統中。」Cato AI Security 讓他能限制可向外傳送的內容，並將獲准傳出的資料去識別化。 這也體現了他在設定每項控制措施時秉持的理念。「資料是一項資產，」他表示。「您必須找到一種方法，讓人們能安全地使用資料。如果我能管理資料的流向，並在資料傳出時加以匿名化，就能讓資安成為助力，而非阻力。」 「資料是一項資產。您可以將資料完全封鎖、存入保險庫，不讓任何人接觸；但它是一項具有價值、需要供人使用的資產。您必須找到一種方法，讓他們能安全地使用資料。如果我能管理並控製資料的流向，並在資料傳出時加以匿名化，就能讓資安成為助力，而非阻力。」Doug Innocenti，MoonPay 資訊長/安全長 長期布局終見成效 成果清楚可見。在快速擴大 AI 應用的同時，MoonPay 仍維持 PCI Level 1、SOC 2 Type 2 及 ISO 27001/27018/27701 認證。資安評分持續保持在 99% 以上。團隊無須增聘人員，也能跟上業務發展步調。 這項方案帶來的業務效益雖較難以數據衡量，卻同樣具體可見：Innocenti 現在可以對業務需求說「可以」。在各個環節建立治理機制後，團隊面對新的 AI 應用需求時，無須再為安全與業務需求作出取捨。在 AI 已成為競爭差異化關鍵的市場中，能夠毫不遲疑地採取行動，就是一項優勢。「如今，無論是員工使用的 AI、內部工具採用的 AI，或是我們為客戶提供的 AI 功能，都採用同等嚴謹的標準加以保護，」他表示。 「如今，無論是員工使用的 AI、內部工具採用的 AI，或是我們為客戶提供的 AI 功能，都採用同等嚴謹的標準加以保護。」Doug Innocenti，MoonPay 資訊長/安全長 下一階段將邁向代理式 AI：這類系統不僅能回應提示，還能自主採取行動。MoonPay 在開發代理式 AI 時，便從一開始將 Cato AI Security 納入整體架構。此前的每一個層面，也都依循同樣嚴謹的治理原則。 「公司始終在具備 AI 資安防護的情況下營運，」Innocenti 表示。「我不曾經歷過沒有 AI 資安防護的情況，也永遠不希望回到那樣的狀態。」

CIAL Dun & Bradstreet Improves Networking and Security in Latin American with Cato 摘要 隨著 AI 在 MoonPay 內部快速普及，團隊需要在兼顧資安與法規遵循的同時，讓員工能靈活運用 AI。部署 Cato AI Security 後，MoonPay 得以在全公司推動 AI 應用，同時維持既有的法規遵循標準，並讓資安評分持續保持在 99% 以上，也無須增聘資安人員。 主要成果 在快速擴大 AI 應用的同時，仍維持 PCI Level 1、SOC 2 Type 2 及 ISO 27001/27018/27701 認證，資安評分也始終保持在 99% 以上 資安團隊無須增聘人員，即可將 AI 治理擴展至全公司 面對新的 AI 應用需求，無須再於速度與安全之間取捨 讓資金安全流通於實體貨幣與加密貨幣兩大領域 MoonPay 是全球規模最大的加密貨幣支付基礎架構供應商。MoonPay 業務遍及全球 180 多個國家，服務 3,500 萬名客戶及 500 家企業合作夥伴，其中包括 Mastercard、PayPal、Nike 與 Adidas。Doug Innocenti 近五年前加入 MoonPay，擔任資訊安全長（CISO），之後進一步兼任資訊長（CIO）與安全長（CSO）。MoonPay 憑藉多年來嚴謹紮實的努力，取得 PCI、SOC 2 與 ISO 27001 認證；這樣的認證水準在加密貨幣產業中並不多見，而 Innocenti 也不打算失去這項優勢。 接著，ChatGPT 橫空出世。當業界普遍抱持「不用擔心」的態度時，Innocenti 卻清楚看見了風險：他建構的所有防護，都無法掌握 AI 工具內部實際發生的情況。當多數同業甚至還沒釐清問題時，他已開始尋找解決方案。 「封鎖 AI 從來都不是可行的做法。它的能力實在太強大了，」Innocenti 表示。「我需要的是一套能即時介入員工與工具之間，協助確保 AI 獲得安全使用的解決方案。」 現有工具無法填補的缺口 DLP 與 CASB 等既有工具無法掌握 AI 對話內容，問題也日益嚴重：供應商在 MoonPay 已部署的工具中悄然啟用 AI 功能。「我可以保護傳入電腦的資料，也可以保護從電腦傳出的資料，」Innocenti 解釋道。「但使用者將什麼內容輸入 AI、AI 又回傳了什麼，這部分的風險我完全無從掌握。」 他測試了所有可能的做法：DLP、存取限制，以及封鎖資料來源。無論採取哪種做法，結果都一樣：若要徹底控制風險，就只能全面收回員工對這些工具的使用權限。就在他幾乎找不到其他可行做法時，他接觸到 Aim Security。Cato 於 2025 年收購 Aim 後，該方案現已成為 Cato AI Security。「Cato AI Security 並非將既有方案改造後勉強套用於 AI，」Innocenti 表示。「它本來就是為 AI 而打造。它既能提供保護，也能促進 AI 應用。這正符合我想要的策略。」 「Cato AI Security 並非將既有方案改造後勉強套用於 AI，而是專為 AI 打造。它既能提供保護，也能促進 AI 應用。這正符合我想要的策略。」 Doug Innocenti，MoonPay 資訊長/安全長 對客戶而言，企業收購往往會帶來不確定感。但對 Innocenti 而言，這項收購完全合乎邏輯。正如他所說，AI 正「從產品轉變為協定」，在網路層融入每一套系統與工作流程。而 Cato 早已部署在這個關鍵位置。「由於 Cato 位於網路的最上層，因此能掌握每一次 AI 互動，包括每一則提示與每一項回應，無論它們是以何種方式產生。AI 資安正應部署在這個位置。」 「由於 Cato 位於網路的最上層，因此能掌握每一次 AI 互動，包括每一則提示與每一項回應，無論它們是以何種方式產生。AI 資安正應部署在這個位置。」Doug Innocenti，MoonPay 資訊長/安全長 從資安盲點轉化為業務助力 在制定政策前，Innocenti 先啟用探索模式，以掌握 AI 的實際使用情況。調查結果證實了他的猜測：AI 早已無所不在。「AI 的使用幾乎在一夕之間全面普及，」他表示。團隊沒有直接封鎖 AI，而是與員工合作，瞭解 AI 的實際使用方式，並據此調整控制措施。 有了這項可視性，MoonPay 便能以團隊的實際工作方式為依據，實施並調整即時管控措施。如今，MoonPay 團隊與 AI 互動的各種方式，皆由 Cato AI Security 加以治理。實際攔截成果清楚可見。MoonPay 推出內部命令列介面（CLI）後，一名員工因輸入加密貨幣錢包地址而觸發錯誤；該地址已遭 Cato AI Security 攔截。「我們完全沒想到會有這種風險，」該名員工表示。這正是部署這套方案的意義。 阻止不該輸入的內容是一回事。Innocenti 同樣重視哪些內容會向外傳送。大型語言模型（LLM）的企業版雖可防止資料遭用於模型訓練，卻無法避免資料流出組織之外。「企業版會擴大資安事件可能波及的範圍，」他解釋道。「一旦這些供應商發生問題，您先前傳送的資料仍存放在他們的系統中。」Cato AI Security 讓他能限制可向外傳送的內容，並將獲准傳出的資料去識別化。 這也體現了他在設定每項控制措施時秉持的理念。「資料是一項資產，」他表示。「您必須找到一種方法，讓人們能安全地使用資料。如果我能管理資料的流向，並在資料傳出時加以匿名化，就能讓資安成為助力，而非阻力。」 「資料是一項資產。您可以將資料完全封鎖、存入保險庫，不讓任何人接觸；但它是一項具有價值、需要供人使用的資產。您必須找到一種方法，讓他們能安全地使用資料。如果我能管理並控製資料的流向，並在資料傳出時加以匿名化，就能讓資安成為助力，而非阻力。」Doug Innocenti，MoonPay 資訊長/安全長 長期布局終見成效 成果清楚可見。在快速擴大 AI 應用的同時，MoonPay 仍維持 PCI Level 1、SOC 2 Type 2 及 ISO 27001/27018/27701 認證。資安評分持續保持在 99% 以上。團隊無須增聘人員，也能跟上業務發展步調。 這項方案帶來的業務效益雖較難以數據衡量，卻同樣具體可見：Innocenti 現在可以對業務需求說「可以」。在各個環節建立治理機制後，團隊面對新的 AI 應用需求時，無須再為安全與業務需求作出取捨。在 AI 已成為競爭差異化關鍵的市場中，能夠毫不遲疑地採取行動，就是一項優勢。「如今，無論是員工使用的 AI、內部工具採用的 AI，或是我們為客戶提供的 AI 功能，都採用同等嚴謹的標準加以保護，」他表示。 「如今，無論是員工使用的 AI、內部工具採用的 AI，或是我們為客戶提供的 AI 功能，都採用同等嚴謹的標準加以保護。」Doug Innocenti，MoonPay 資訊長/安全長 下一階段將邁向代理式 AI：這類系統不僅能回應提示，還能自主採取行動。MoonPay 在開發代理式 AI 時，便從一開始將 Cato AI Security 納入整體架構。此前的每一個層面，也都依循同樣嚴謹的治理原則。 「公司始終在具備 AI 資安防護的情況下營運，」Innocenti 表示。「我不曾經歷過沒有 AI 資安防護的情況，也永遠不希望回到那樣的狀態。」

Diamond Braces Uses Cato to Boost WAN Security, Performance, and Reliability 摘要 隨著 AI 在 MoonPay 內部快速普及，團隊需要在兼顧資安與法規遵循的同時，讓員工能靈活運用 AI。部署 Cato AI Security 後，MoonPay 得以在全公司推動 AI 應用，同時維持既有的法規遵循標準，並讓資安評分持續保持在 99% 以上，也無須增聘資安人員。 主要成果 在快速擴大 AI 應用的同時，仍維持 PCI Level 1、SOC 2 Type 2 及 ISO 27001/27018/27701 認證，資安評分也始終保持在 99% 以上 資安團隊無須增聘人員，即可將 AI 治理擴展至全公司 面對新的 AI 應用需求，無須再於速度與安全之間取捨 讓資金安全流通於實體貨幣與加密貨幣兩大領域 MoonPay 是全球規模最大的加密貨幣支付基礎架構供應商。MoonPay 業務遍及全球 180 多個國家，服務 3,500 萬名客戶及 500 家企業合作夥伴，其中包括 Mastercard、PayPal、Nike 與 Adidas。Doug Innocenti 近五年前加入 MoonPay，擔任資訊安全長（CISO），之後進一步兼任資訊長（CIO）與安全長（CSO）。MoonPay 憑藉多年來嚴謹紮實的努力，取得 PCI、SOC 2 與 ISO 27001 認證；這樣的認證水準在加密貨幣產業中並不多見，而 Innocenti 也不打算失去這項優勢。 接著，ChatGPT 橫空出世。當業界普遍抱持「不用擔心」的態度時，Innocenti 卻清楚看見了風險：他建構的所有防護，都無法掌握 AI 工具內部實際發生的情況。當多數同業甚至還沒釐清問題時，他已開始尋找解決方案。 「封鎖 AI 從來都不是可行的做法。它的能力實在太強大了，」Innocenti 表示。「我需要的是一套能即時介入員工與工具之間，協助確保 AI 獲得安全使用的解決方案。」 現有工具無法填補的缺口 DLP 與 CASB 等既有工具無法掌握 AI 對話內容，問題也日益嚴重：供應商在 MoonPay 已部署的工具中悄然啟用 AI 功能。「我可以保護傳入電腦的資料，也可以保護從電腦傳出的資料，」Innocenti 解釋道。「但使用者將什麼內容輸入 AI、AI 又回傳了什麼，這部分的風險我完全無從掌握。」 他測試了所有可能的做法：DLP、存取限制，以及封鎖資料來源。無論採取哪種做法，結果都一樣：若要徹底控制風險，就只能全面收回員工對這些工具的使用權限。就在他幾乎找不到其他可行做法時，他接觸到 Aim Security。Cato 於 2025 年收購 Aim 後，該方案現已成為 Cato AI Security。「Cato AI Security 並非將既有方案改造後勉強套用於 AI，」Innocenti 表示。「它本來就是為 AI 而打造。它既能提供保護，也能促進 AI 應用。這正符合我想要的策略。」 「Cato AI Security 並非將既有方案改造後勉強套用於 AI，而是專為 AI 打造。它既能提供保護，也能促進 AI 應用。這正符合我想要的策略。」 Doug Innocenti，MoonPay 資訊長/安全長 對客戶而言，企業收購往往會帶來不確定感。但對 Innocenti 而言，這項收購完全合乎邏輯。正如他所說，AI 正「從產品轉變為協定」，在網路層融入每一套系統與工作流程。而 Cato 早已部署在這個關鍵位置。「由於 Cato 位於網路的最上層，因此能掌握每一次 AI 互動，包括每一則提示與每一項回應，無論它們是以何種方式產生。AI 資安正應部署在這個位置。」 「由於 Cato 位於網路的最上層，因此能掌握每一次 AI 互動，包括每一則提示與每一項回應，無論它們是以何種方式產生。AI 資安正應部署在這個位置。」Doug Innocenti，MoonPay 資訊長/安全長 從資安盲點轉化為業務助力 在制定政策前，Innocenti 先啟用探索模式，以掌握 AI 的實際使用情況。調查結果證實了他的猜測：AI 早已無所不在。「AI 的使用幾乎在一夕之間全面普及，」他表示。團隊沒有直接封鎖 AI，而是與員工合作，瞭解 AI 的實際使用方式，並據此調整控制措施。 有了這項可視性，MoonPay 便能以團隊的實際工作方式為依據，實施並調整即時管控措施。如今，MoonPay 團隊與 AI 互動的各種方式，皆由 Cato AI Security 加以治理。實際攔截成果清楚可見。MoonPay 推出內部命令列介面（CLI）後，一名員工因輸入加密貨幣錢包地址而觸發錯誤；該地址已遭 Cato AI Security 攔截。「我們完全沒想到會有這種風險，」該名員工表示。這正是部署這套方案的意義。 阻止不該輸入的內容是一回事。Innocenti 同樣重視哪些內容會向外傳送。大型語言模型（LLM）的企業版雖可防止資料遭用於模型訓練，卻無法避免資料流出組織之外。「企業版會擴大資安事件可能波及的範圍，」他解釋道。「一旦這些供應商發生問題，您先前傳送的資料仍存放在他們的系統中。」Cato AI Security 讓他能限制可向外傳送的內容，並將獲准傳出的資料去識別化。 這也體現了他在設定每項控制措施時秉持的理念。「資料是一項資產，」他表示。「您必須找到一種方法，讓人們能安全地使用資料。如果我能管理資料的流向，並在資料傳出時加以匿名化，就能讓資安成為助力，而非阻力。」 「資料是一項資產。您可以將資料完全封鎖、存入保險庫，不讓任何人接觸；但它是一項具有價值、需要供人使用的資產。您必須找到一種方法，讓他們能安全地使用資料。如果我能管理並控製資料的流向，並在資料傳出時加以匿名化，就能讓資安成為助力，而非阻力。」Doug Innocenti，MoonPay 資訊長/安全長 長期布局終見成效 成果清楚可見。在快速擴大 AI 應用的同時，MoonPay 仍維持 PCI Level 1、SOC 2 Type 2 及 ISO 27001/27018/27701 認證。資安評分持續保持在 99% 以上。團隊無須增聘人員，也能跟上業務發展步調。 這項方案帶來的業務效益雖較難以數據衡量，卻同樣具體可見：Innocenti 現在可以對業務需求說「可以」。在各個環節建立治理機制後，團隊面對新的 AI 應用需求時，無須再為安全與業務需求作出取捨。在 AI 已成為競爭差異化關鍵的市場中，能夠毫不遲疑地採取行動，就是一項優勢。「如今，無論是員工使用的 AI、內部工具採用的 AI，或是我們為客戶提供的 AI 功能，都採用同等嚴謹的標準加以保護，」他表示。 「如今，無論是員工使用的 AI、內部工具採用的 AI，或是我們為客戶提供的 AI 功能，都採用同等嚴謹的標準加以保護。」Doug Innocenti，MoonPay 資訊長/安全長 下一階段將邁向代理式 AI：這類系統不僅能回應提示，還能自主採取行動。MoonPay 在開發代理式 AI 時，便從一開始將 Cato AI Security 納入整體架構。此前的每一個層面，也都依循同樣嚴謹的治理原則。 「公司始終在具備 AI 資安防護的情況下營運，」Innocenti 表示。「我不曾經歷過沒有 AI 資安防護的情況，也永遠不希望回到那樣的狀態。」