AI 應用程式安全（AI Application Security）旨在保護AI驅動的應用程式，包括由大型語言模型（Large Language Models, LLMs）驅動的系統，避免遭受提示詞注入（Prompt Injection）、資料投毒（Data Poisoning）及模型竊取（Model Theft）等新型威脅。AI 應用程式安全透過保護程式碼、資料、演算法及 API 等完整 AI 生命週期中的各個環節，並結合專門的工具與流程，提供傳統應用程式安全措施無法涵蓋的防護能力。此外，AI 應用程式安全也涵蓋模型行為、訓練資料及輸出內容的安全管理。
核心關注領域：
與傳統應用程式安全 (AppSec) 的差異：
相較於傳統應用程式安全，AI 應用程式安全涵蓋更廣泛的資產與攻擊面。傳統應用程式安全主要聚焦於保護程式碼、端點（Endpoints）、使用者輸入以及身分驗證機制；相較之下， AI 應用程式安全則進一步涵蓋模型架構、訓練資料、推論流程（Inference Pipelines），甚至包含承載 AI 模型的平台環境。這種擴大的防護範圍，意味著必須導入新的安全評估方法與控制措施，以因應各種 AI 元件所帶來的特有風險。
此外，AI 模型與資料來源的供應鏈通常比傳統應用程式更加複雜。模型可能來自第三方供應商、頻繁更新，並持續利用新資料重新訓練，因而增加了更多額外的風險入口。因此，企業需要採取涵蓋整個 AI 系統生命週期的整體性安全策略，除了保護程式碼之外，也必須對資料與模型進行驗證、持續監控以及來源追溯管理。
不同於傳統應用程式在相同輸入下通常會產生一致且可預測的輸出，AI 應用程式本質上具有非確定性（Non-deterministic）的特性。由於神經網路中的隨機性機制（Stochastic Processes）或不同資料情境的影響，相同的輸入可能在不同執行過程中產生不同結果。
這種非確定性增加了安全防護的複雜度，使漏洞重現與弱點測試變得更加困難。攻擊者也可能利用模型的不可預測性，誘導系統產生不當或危險的輸出。
因此，在非確定性的環境中進行安全測試時，除了傳統的單元測試（Unit Tests）與整合測試（Integration Tests）外，還需要透過更多如對抗式測試（Adversarial Testing）與統計分析等方法。
安全團隊必須調整測試方法以探索模型邊界，並觀察其在各種情境、極端案例（Edge Cases）及攻擊模式下的行為表現。
AI 應用程式引入了許多傳統軟體系統中不存在的新型攻擊面。例如模型的輸入與輸出、訓練資料管線（Data Pipelines），以及模型推論 API ，都可能成為攻擊途徑。提示詞注入、對抗樣本攻擊（Adversarial Example Crafting）與資料投毒等，皆屬於針對 AI 特有機制的全新威脅類型。
隨著攻擊者愈來愈了解模型處理與解讀資訊的方式，僅依靠輸入驗證（Input Sanitization）或邊界防護（Perimeter Defense）等傳統安全措施，往往已不足以單獨應對這些風險。因此，企業必須搭配專為 AI 設計的安全技術，以持續監控、測試與驗證機器學習系統所涉及的資料與輸出內容，才能有效降低相關風險。
提示詞注入主要針對自然語言模型或生成式 AI 模型，是一種透過操控輸入內容來誘導系統產生非預期或惡意行為的攻擊方式。攻擊者透過設計特殊提示詞，繞過原本設定的邏輯規則，進而取得機密資訊或執行有害操作。
此類風險對公開提供服務的 AI 模型尤其重要，例如聊天機器人與數位助理等，如果模型缺乏適當的防護，這些系統可能將一般文字輸入視為可信指令，進而造成安全問題。
降低提示詞注入風險需要建立完善的輸入驗證機制、持續優化提示詞設計，以及針對模型輸出進行過濾。此外，也必須持續更新模型與防護策略，以因應不斷演變的攻擊手法，並透過監控機制即時偵測異常或可疑的模型輸出。
資料投毒是一種嚴重威脅，攻擊者透過竄改訓練資料，使 AI 模型學習到錯誤或惡意的行為。攻擊者透過將精心設計的惡意資料植入訓練資料集中，就能夠影響模型的決策邏輯，使其造成誤判甚至刻意植入安全弱點。
防範資料投毒需要對資料來源進行嚴格驗證、持續監控異常值或異常模式，並透過統計分析與加密技術，以確保資料來源與完整性。對於持續更新，或使用來自外部來源訓練資料的模型而言，更應定期進行審查與稽核。
模型竊取或模型萃取是指攻擊者透過持續向模型系統性地發送查詢（Query）並分析其輸出結果，進而複製、竊取或逆向工程該已部署 AI 模型的能力。
當企業將專有模型視為核心競爭優勢，或模型內含敏感商業邏輯時，這類威脅尤其值得重視。
為了降低模型遭竊風險，資安團隊可導入查詢監控（Query Monitoring）、流量限制（Rate Limiting）及模型浮水印（Watermarking）等機制。此外，也可透過混淆模型內部結構（Obfuscating model internals）、採用差分隱私（Differential Privacy）或部署蜜罐（Honeypot），增加模型遭複製的難度，並協助追蹤或阻礙企圖複製專有模型的攻擊者。
不安全的輸出處理（Insecure Output Handling）是指 AI 模型所產生的內容，例如建議、生成文字或分類結果，在未經適當驗證與管控的情況下，直接提供給使用者或下游系統使用。
若輸出內容處理不當，可能導致危險的自動化操作、敏感資料外洩，甚至若被其他系統在未經檢查的情況下解析，可能引發權限提升或其他安全問題。
保護 AI 輸出管道的關鍵在於建立驗證、過濾（Sanitization）及監控機制，並將 AI 模型輸出視同不可信任的輸入來源。企業應建立適當控制措施，以避免注入攻擊、隱私洩漏，以及因錯誤或受操控輸出所造成的濫用風險。
代理式 AI 系統，例如自主代理（Autonomous Agents）或基於 LLM 的決策工作流程，由於它們能夠根據自身推理與對環境的理解而主動執行任務，因此帶來了新的安全挑戰。
這些 AI 代理在沒有人類直接監督的情況下，可能會瀏覽網頁、呼叫 API 或執行多步驟任務規劃。雖然提升了自動化能力，卻也增加了系統的複雜度與攻擊面，使攻擊者有機會利用其自主性來繞過防護機制，或執行非預期操作。
保護代理式 AI 需要同時控制 AI 代理的能力範圍與執行環境。常見措施包括限制可執行的動作範圍、驗證中間決策結果、執行沙箱隔離（Sandbox），以及建立嚴格的上下文邊界管理。此外，企業也應建立持續監控與即時介入（Real-time Override）機制，確保 Agent 在與外部系統互動或執行高風險任務時，始終維持在安全且可預測的範圍內運作。
AI 應用程式需要處理大量資料，其中往往包含敏感個人資訊或企業機密，因此，保護使用者隱私已成為 AI 安全不可或缺的一環。若管理不當，AI 模型可能在訓練過程中記住機密資訊，或於回應時揭露、推測出敏感資料。
當 AI 系統涉及法規管制資料或高價值資訊時，這類隱私風險將進一步提高。
為降低隱私風險，企業應落實資料使用目的限制（Purpose Limitation）、匿名化（Anonymization）、差分隱私（Differential Privacy）等技術，並限制訓練資料與推論資料的存取權限。同時，透過定期稽核、資料加密以及遵循 GDPR 等法規要求，也是建置與部署 AI 應用程式時，維持使用者信任並確保合規性的重要措施。
完善的資料治理是 AI 應用程式安全的核心，能夠確保資料在整個生命週期中被妥善管理。這包括依據敏感程度進行資料分類、建立存取權限控管，以及在資料蒐集、儲存、處理與銷毀等階段落實驗證機制。而供應鏈驗證則可確保來自外部來源的模型與資料集皆經過完整檢查與確認。
建立明確的資料來源與完整性管理政策，有助於防範資料投毒與未經授權的存取。定期稽核、完整日誌紀錄及事件通報流程，則能提升組織責任追溯能力，並於發生資安事件時提供必要的調查依據。
管理相依套件（Dependencies）與開源軟體（Open Source Software）的風險至關重要，因為 AI 系統通常會整合大量第三方套件與模型。透過自動化識別、追蹤與修補這些套件的相關漏洞，可有效降低已知弱點遭到利用的風險。相關工具也能夠掃描軟體物料清單（Software Bill of Materials, SBOM），並標示過時或具風險的套件，加速修補流程。
完整的相依性風險管理，有助於降低供應鏈攻擊發生風險，避免攻擊者利用軟體套件之間的信任關係發動攻擊。透過自動化管理，也能確保漏洞在擴散至其他環境或關鍵系統前，即可被快速發現及修復。
在 AI 應用程式的建置與部署過程中落實預設安全（Secure-by-Default）原則，可確保系統從一開始即採取最小權限與最嚴格的安全設定。自動化流程應套用強化後的安全預設值，驗證系統各項設定，並在初始化階段即落實強式身分驗證與資料加密機制。透過將這些安全原則落實於基礎架構即程式碼（Infrastructure as Code, IaC）或 CI/CD 流程中，便可有效降低攻擊面，並避免產生高風險的設定偏差。
由於 AI 開發具有高度迭代特性，模型與功能更新頻繁，因此持續透過自動化機制落實安全控制格外重要。這不僅能降低人為失誤，也能建立一致且可量化的安全基準。
儘管 AI 自動化具備顯著優勢，但專業人員的監督仍然不可或缺。資安團隊需要解讀分析結果、關聯不同訊號，並在複雜情境下做出專業判斷，而這些工作往往超出自動化系統的能力範圍。採用人機協作（Human-in-the-loop）流程，也能協助企業更快速地回應新型威脅與持續演變的攻擊手法。
有效的 AI 應用程式安全策略，應結合自動化的速度與擴充能力，以及專業人員的情境理解與應變判斷能力。因此，定期審查、紅隊演練及人工安全測試，皆有助於確保自動化防護機制能夠持續因應真實世界中快速變化的威脅環境。
在選擇保護 AI 應用程式安全的工具或供應商之前，企業應先根據 AI 系統的獨特風險與營運需求建立評估標準。由於傳統應用程式安全解決方案通常缺乏針對 AI 模型專屬威脅的防禦能力，因此企業需要導入專門針對 AI 設計的安全工具。
評估工具與廠商時，可考量以下面向：
Mend AI 提供完整的 AI 應用程式安全與治理框架，協助企業在採用生成式 AI 的同時，有效管理大型語言模型及 AI 元件所帶來的安全風險。它可直接整合至開發流程中，協助企業識別影子 AI（Shadow AI）、強化系統提示詞（System Prompt），並防禦各種對抗性攻擊（Adversarial Attacks）。
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