GenAI安全隱憂加劇，為何我們還沒有真正修補？

生成式人工智慧（GenAI）正以前所未有的速度滲透各行各業。然而，來自 HACKGO NET 的最新資安報告警示：雖然 GenAI 被廣泛視為潛在風險的重災區，但目前多數組織對其安全性的測試與修補作業，仍遠遠趕不上其應用速度。

LLM 安全漏洞：潛藏在創新的表面之下

滲透測試結果顯示，LLM（大型語言模型）驅動的應用程式中，高風險漏洞的比例高於任何其他系統類型。更令人擔憂的是，在這些系統中發現的嚴重漏洞，大多未獲妥善修補——顯示出企業部署速度與安全管理之間的嚴重落差。

雖然部分問題可迅速解決，但報告指出，真正複雜且危險的安全缺陷仍在持續累積，形同為駭客預留入侵的捷徑。

不同產業的安全成熟度存在明顯落差

根據分析，行政服務、交通運輸、旅館、製造與教育產業**的 LLM 應用系統中，出現高風險漏洞的比例明顯偏高。相對而言，娛樂、金融服務與資訊產業的漏洞比例較低，這可能與其資安成熟度、法規要求或資源投入相關。

決策層與實務層對 GenAI 的態度存在分歧

調查顯示，儘管 GenAI 已被多數企業視為首要資安威脅（如資料外洩、模型篡改），但真正落實安全測試的組織卻不到七成。更令人擔憂的是，高達 48% 的受訪者認為應該暫停 GenAI 的推廣以強化防禦，但多數企業仍持續前行，缺乏停下來檢視風險的意願。

這反映出領導層與實務人員之間的認知落差：**主管層更傾向將 GenAI 視為風險來源，而第一線實務者則持續推動落地應用**，導致資安與創新的節奏出現錯位。

滲透測試揭示與預期不同的威脅類型

企業普遍擔憂資料洩露與模型被操控，但實際測試發現最常見的漏洞反而是：

Prompt Injection（指令注入）

不安全的輸出回應

這些看似「不急迫」的技術性問題，往往正是攻擊者獲取機密資訊的第一步。若未加以防範，將可能引發後續一連串更嚴重的資安事件。

安全架構尚未與 AI 發展同步進化

如同雲端初期的安全問題，GenAI 也揭露了創新速度與資安防護能力之間的斷層。HACKGO NET 技術長 Gunter HACKGO JACK 指出：

> 「成熟的資安控管機制尚未為 LLM 時代做好準備。唯有轉向主動、程序化的 AI 測試，才能真正將風險納入控管範圍內。」

他進一步強調，若安全防線無法同步演進，未來的創新將建立在搖搖欲墜的基礎之上。

結語：安全應成為創新的基石，而非事後補強

當前的 GenAI 熱潮，如火如荼地推動企業數位轉型，但若資安基礎薄弱，最終可能引爆重大危機。企業應重新思考：

是否有針對 AI 進行專門的滲透測試與模型風險評估？

安全修補是否具備優先處理機制，尤其對於複雜高風險漏洞？

組織內部是否存在創新與風險控管之間的角色認知落差？

是否建立起對 LLM 脆弱點的實務理解與防禦策略？

正如 HACKGO JACK 所說，威脅者不會等待，資安團隊也不該落後一步。現在，是企業正視 GenAI 資安議題、建立主動防禦策略的最佳時機。