AI 安全
共 32 篇文章
AI Agent 安全檢查清單：自主 AI 的權限管控
AI Agent 可以自主執行動作，權限管控至關重要。本文提供完整的 AI Agent 安全檢查清單。
AI Agent 和自動化 Workflow 有什麼不同？權限風險一次看懂
AI Agent 有自主決策能力，Workflow 是預定義流程。兩者的權限風險完全不同。本文比較差異與安全管控方式。
AI 生成程式碼的常見漏洞：OWASP Top 10 對照分析
AI 生成的程式碼經常包含安全漏洞。本文對照 OWASP Top 10，分析 AI 最常產生的漏洞類型與檢查方法。
Deepfake 偵測實戰：2026 年最新工具與方法
Deepfake 技術越來越逼真。本文介紹 2026 年最新的 Deepfake 偵測工具和方法。
AI 生成的程式碼要怎麼審查？安全檢查清單
AI 生成的程式碼可能包含安全漏洞。本文提供一份實用的安全檢查清單，幫你在 merge 之前抓出常見問題。
AI 模型安全：模型竊取、逆向工程與防護策略
AI 模型是高價值的智慧財產。本文介紹模型竊取、逆向工程的方法與防護策略。
AI 輸出過濾：如何防止有害內容生成
AI 可能生成有害、不當或錯誤的內容。本文介紹輸出過濾的技術方案與實作策略。
我的個人資料在 AI 裡安全嗎？各平台隱私政策比較
你的對話、檔案、個人資料在 AI 平台中如何被處理？本文比較主要 AI 平台的隱私政策和資料保護措施。
AI 隱私工程：差分隱私、聯邦學習與資料去識別化
如何在使用 AI 的同時保護個人隱私？本文介紹差分隱私、聯邦學習等隱私保護技術。
AI 紅隊測試入門：如何安全地測試 AI 系統的弱點
AI 紅隊測試是用攻擊者的角度找出 AI 系統弱點。本文介紹測試方法、工具與報告撰寫。
AI 安全職涯指南：從資安工程師到 AI 安全專家
AI 安全是 2026 年最有前景的資安專業領域。本文介紹轉職路徑、必備技能與學習資源。
2026 年 AI 安全威脅全景：你該知道的 10 大風險
2026 年 AI 安全威脅持續演化。本文整理 10 大 AI 安全風險，從 Prompt Injection 到供應鏈攻擊完整涵蓋。
AI 安全工具箱：掃描、監控與防護的實用工具
整理 2026 年最實用的 AI 安全工具，涵蓋掃描、監控、防護三大類。
AI 驅動的社交工程攻擊：識別與防範指南
AI 讓社交工程攻擊更加精準和難以辨識。本文介紹 AI 增強的攻擊手法與防範策略。
AI 供應鏈安全：模型、套件、API 的信任鏈風險
AI 應用依賴模型提供者、開源套件和第三方 API。每一環都可能成為安全弱點。本文分析 AI 供應鏈風險。
AI 生成的網站上線前要檢查哪些安全問題？
用 AI 生成的網站在上線前需要額外的安全檢查。本文提供一份完整的上線前安全檢查清單。
用 AI 做網站前你必須知道的 10 個資安風險
用 Vibe Coding 做網站很方便，但 AI 生成的程式碼可能隱藏安全漏洞。本文列出 10 個最常見風險與檢查方法。
ChatGPT、Claude、Gemini 資料與隱私設定完整比較
三大 AI 平台的資料處理方式完全不同。本文逐一比較資料儲存、訓練使用、隱私設定與企業方案差異。
Claude Code 可以讀到 .env 嗎？API Key 保護完整教學
Claude Code 可以存取你的整個專案目錄，包括 .env 和設定檔。本文教你如何保護 API Key 和敏感資訊。
公司資料可以貼進 ChatGPT 嗎？員工版判斷流程
你的同事正在把客戶名單貼進 ChatGPT。這篇教你用一個簡單的判斷流程，決定哪些資料可以、哪些不行。
GitHub Copilot 安全使用指南：程式碼洩漏與智財風險
GitHub Copilot 會把你的程式碼送到雲端嗎？會生成有版權爭議的程式碼嗎？分析安全風險與防範。
LLM Jailbreak 是什麼？越獄攻擊的原理與防範
LLM Jailbreak 是繞過 AI 安全限制的攻擊手法。本文解釋原理、常見技術與防範策略。
MCP 攻擊面分析：工具連接如何擴大 AI 的安全風險
MCP 讓 AI 連接外部工具，但每個連接都是潛在的攻擊向量。本文分析 MCP 的攻擊面與防禦策略。
MCP 安全指南：工具連接為什麼也可能成為攻擊入口
MCP 讓 AI 連接外部工具很方便，但也擴大了攻擊面。本文分析 MCP 的安全風險與防範措施。
Prompt Injection：一般使用者也可能遇到的五種情境
Prompt Injection 不只是資安專家才需要擔心的事。本文用五個真實情境說明一般使用者如何遇到、如何防範。
RAG 安全指南：檢索增強生成的 5 個攻擊向量
RAG 系統的知識庫可能被投毒、存取控制可能被繞過。本文分析 5 個 RAG 攻擊向量與防禦策略。
AI Alignment 是什麼？AI 對齊問題白話解析
AI Alignment（AI 對齊）是確保 AI 系統的行為符合人類意圖和價值觀的研究領域。本文白話解釋 AI 對齊定義、為什麼重要、RLHF 如何幫助對齊。
AI Bias 是什麼？人工智慧偏見的成因、影響與解決方案
AI Bias（AI 偏見）是 AI 系統因訓練資料或演算法設計而產生歧視性結果的現象。本文白話解釋成因、常見類型、真實案例、2026 年緩解技術與企業治理建議。
Data Poisoning 是什麼？AI 資料投毒攻擊原理與防範
Data Poisoning（資料投毒）是在 AI 模型訓練資料中注入惡意資料，讓模型產生錯誤判斷的攻擊手法。本文白話解釋原理、攻擊類型、偵測方法與防範策略。
Deepfake 是什麼？深偽技術原理、辨識方法與防範指南
Deepfake（深偽）是利用深度學習生成假影片、假語音的技術。本文白話解釋原理、常見類型、真實案例、辨識方法與 2026 年最新防範技術。
Explainable AI 是什麼？可解釋 AI 白話解析
Explainable AI（XAI，可解釋 AI）是讓人類理解 AI 做出決策原因的技術。本文白話解釋 XAI 定義、為什麼重要、主要方法與在金融醫療的應用。
Prompt Injection 是什麼？AI 提示注入攻擊原理與防範
Prompt Injection（提示注入）是攻擊者透過精心設計的輸入，讓 AI 執行非預期行為的攻擊手法。本文白話解釋定義、直接/間接注入差異、真實案例、2026 防禦技術與開發者防範指南。