安全評估與強化

我們的方法是像真實攻擊者一樣攻破 AI 系統，隨後針對評估所發現的攻擊路徑進行強化——從模型提取到供應鏈侵害。傳統滲透測試涵蓋您的 API、基礎設施與身分驗證流程，但從未測試攻擊者是否能竊取您的微調模型、在您的依賴鏈中植入後門，或是劫持您的 RAG 管線。該評估方法論必須專門針對 AI 系統的失效模式量身打造。

您的資安團隊從未測試過的攻擊面

傳統滲透測試涵蓋您的 API、基礎設施與身分驗證流程。但它並未測試攻擊者是否能透過 50,000 次精心建構的查詢來提取您的微調模型。它無法偵測在三個月前是否由被投毒的 LoRA adapter 於您的 HuggingFace 依賴鏈中引入了後門。它亦無法評估您的 RAG 管線是否會執行嵌入於檢索文件中的指令。這些才是生產環境中真正侵害 AI 系統的攻擊路徑。

這些並非研討會演講中的理論風險。Protect AI 發現 跨 51,700 個模型的 352,000 個可疑檔案 ，於 2025 年 4 月在 HuggingFace 上。AI 支援的攻擊 年增 89%，其中 97% 的受害組織在其 AI 系統上缺乏基本存取控制。 Mercor 供應鏈攻擊 在 2026 年初透過單一開源依賴項侵害了數千家公司。

我們實際測試的項目——以及多數評估所遺漏之處

我們圍繞著 MITRE ATLAS 框架來架構評估，該框架現已收錄 16 項戰術中的 84 種技術 ，專門針對 AI 系統。但框架只是一張地圖，而非測試。我們的方法論旨在實際執行其所收錄的攻擊，而不僅僅是逐項打勾勾選。

大型語言模型部署與提示詞注入

我們透過每個攝入路徑測試間接提示詞注入：RAG 檢索、工具輸出、使用者上傳的文件，以及傳遞給代理人的電子郵件內容。直接注入往往佔據新聞頭條，但 Anthropic 於 2026 年 2 月完全取消了其直接注入指標 ，因為透過檢索上下文進行的間接注入，才是真正能攻破生產系統的威脅。我們亦測試多輪操弄、系統提示詞提取，以及您現有任何防護堆疊（guardrail stack）的特定失效模式。

模型層級安全

我們透過針對您的 API 執行結構化查詢活動，並衡量攻擊者能複製多少模型行為，藉此評估模型提取風險。我們透過基於梯度的方法（在我們擁有模型存取權時）與基於遷移的黑箱攻擊（真實攻擊者的操作方式）來評估對抗強健性。我們審計您的訓練管線是否存在資料投毒弱點，同時檢查您的直接訓練資料以及為其提供來源的上游依賴項（詳見 我們關於保護企業免受模型投毒侵害的研究）。

供應鏈完整性

我們將每個模型產物追溯回其來源：預訓練權重、微調資料集、適配層與推論服務框架版本。我們檢查您的機器學習基礎設施中已知的弱點—— PyTorch、vLLM 與 Triton Inference Server 在 2025–2026 年皆曾出現 CVE 漏洞 ——並驗證您的模型序列化是否採用安全格式。在 2025 年因機器學習模型受侵害而造成的 $12 billion 損失中，絕大多數源自供應鏈攻擊，而非直接的模型利用（參見 我們關於確保機器學習供應鏈生命週期安全的研究）。

代理人系統

我們測試由 OWASP's Agentic AI Top 10 所定義的攻擊面：目標劫持、工具濫用、身分濫用、記憶投毒，以及跨多代理人工作流程的串聯失效。2026 年的 OpenClaw 危機 ——其中 21,000+ 個執行個體 擁有 135,000 顆星的 AI 代理人暴露於嚴重弱點中——展示了代理人在未經此類測試即發布時的後果（詳見 我們關於確保人機邊界安全的研究）。

改變您系統運作方式的實質強化

缺乏修復措施的評估只是一份昂貴的 PDF。我們的方法是將強化控制措施直接建置於您的系統中。

• 推論層防禦： 查詢異常偵測可識別模型提取模式的流量——系統性輸入覆蓋、邊界探測與程式化改寫掃描——並將其與合法使用區分開來。輸入驗證管線針對您的具體威脅模型進行微調，而非採用會遺漏語意攻擊並阻擋合法查詢的通用正則表達式過濾器。
• 供應鏈強化： 模型驗證管線在任何模型產物進入您的部署管線之前，先檢查產物來源溯源、驗證序列化格式、掃描已知惡意模式，並強制執行簽章要求——加上依賴項監控，在受侵害的上游套件進入生產環境前將其攔截。
• 代理人系統強化： 圍繞工具存取權限的權限邊界、代理人各步驟之間的輸出驗證，以及在代理人的執行模式偏離預期工作流程時進行偵測的行為監控。

您的 SIEM 旨在偵測人類行為異常。一個接連執行 10,000 次查詢 的代理人，對這些系統而言看似完全正常，即使它當時正處於攻擊者的控制之下。

何時您不需要此項服務

若您僅是呼叫託管 API（OpenAI、Anthropic、Google），未進行微調、沒有 RAG、不使用工具，且提示詞中沒有敏感資料，那麼您的安全風險僅限於 API 金鑰管理與資料處理。標準的應用程式安全審查即可涵蓋這些內容——您不需要針對 AI 的專門評估。

若您的模型是僅在內部運行的簡單分類器，沒有對外開放的 API，亦無重新訓練管線，您的攻擊面相當有限，進行簡要的威脅模型審查便已相稱。在防火牆後方針對內部情緒分類器進行全面的對抗強健性測試，無異於花費 $30,000 to protect a $500 risk。

我們坦誠直言，因為信譽遠比營收重要。真正需要這項工作的企業心知肚明：任何擁有微調模型、處理外部內容的 RAG 管線、具備工具存取權的代理人系統、處於受監管產業的模型，或是做出具有財務或安全後果決策的 AI 系統。

監管壓力切實存在且設有具體期限

《EU AI Act》執法將於 2026 年 8 月展開。 高風險 AI 系統需要文件化的風險管理、技術強健性測試與資料治理控制措施。未合規者面臨的罰款最高可達 全球年營業額 7% 或 EUR 35 million。 NIST 於 2025 年 12 月發布了其針對 AI 的網路安全框架設定檔（Cybersecurity Framework Profile for AI），將 AI 專屬風險對應至 CSF 2.0 控制項。這些框架現已出現在採購要求與董事會層級的風險審查中。

挑戰在於沒有任何單一框架能涵蓋所有面向。我們將您的評估結果對應至您的監管機構、審計人員與客戶所要求的各類框架——產生能滿足合規要求的具體證據，因為這些證據源自真實測試，而非單純的打勾應付。

平臺工具與自訂評估之比較

自動化 AI 資安平臺（HiddenLayer、Mindgard、Giskard）能大規模執行已知的攻擊模式。它們在初次評估後的持續迴歸測試中相當實用，但絕無法取代初次評估本身。掃描器無法理解您的業務邏輯，不知道哪些模型輸出會帶來安全關鍵後果，也無法評估您的威脅模型是否符合您實際的部署架構。

我們在能增添價值的地方運用這些工具。持續的自動化紅隊測試理應納入您的 CI/CD 管線中。然而，在您的特定系統中至關重要的攻擊路徑，必須由同時理解 AI 失效模式與您的營運情境的專家親自尋找發現。

針對採用多家 AI 供應商（OpenAI、Anthropic、Google、開源模型）的企業組織，我們獨立評估每家供應商的安全邊界，並測試資料在彼此之間流動時的整合節點。多供應商技術堆疊的攻擊面絕非各供應商風險的簡單相加——而是其交互層，在該處，關於某個供應商安全保證的假設往往會在與另一個供應商交接時失效崩潰。