法規與監理 2023年2月

綠袖現身了∼台灣私募股權業 集「聲」躍起中

撰文:陳亞維

國際金融市場在2022年經歷40年來首見的股債雙空,全球市值減損2成以上。較一般金融商品流動性更低的私募股權基金(Private Equity Fund),定位為機構法人、專業投資人專屬的「另類投資」(Alternative Investment)項目,針對非上市公司、大型開發專案進行長期投資,經過此波市場的上沖下洗,投資組合價格越見真實,尋找有別於傳統資產的金融買方(Buy Side),吸引力大幅提升。近3年的新冠疫情肆虐,最終以金融市場丕變走向終局,帶來的是一個無法描述的2023年景氣展望。就在此關鍵轉折時點,

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2025年8月

AI的零點擊資安攻擊來了

「安全始於設計」原則,近年來已經逐漸在資安界扎根。與其在寫完程式之後,才用人工或自動化工具找出漏洞,還不如一開始就選擇那些在語言層級上本就無法寫出某些類型錯誤的程式語言。舉例來說,若捨棄各種已有數十年歷史的C語言,改用如Rust等較為現代的語言,便能從根本上排除大量的資安漏洞。然而,就在傳統軟體界逐漸接受這個新思維的同時,人工智慧的迅速崛起,卻大幅動搖了這項理念。一旦給了大型語言模型(LLMs)讀取或操作系統資源的權限,它卻可能出現邏輯來源不明、行為難以預測的狀況。有時候,這些風險可以靠修改提示語的上下文、交由其他模型進行驗證,或者為特定錯誤情境設計固定回應來處理。但因為LLMs背後的技術邏輯是由資料訓練出來的,不是人工設計的,這些方法只能頭痛醫頭、腳痛醫腳,無法用來確實防護整體資安。因此,大型語言模型的安全並不是靠設計就能確保不會出錯,而是靠統計方法降低出錯的機率。儘管這些都是眾所周知的危險,但直到2025年6月EchoLeak事件,這些風險才真正首次爆開。微軟Copilot自推出之初就充滿爭議,它的預設權限極廣,且不完全透明。其中最令人擔心的,就是使用Copilot+的電腦,會定期截取使用者的螢幕畫面,並搜尋畫面中的內容。Copilot+甚至還會自動掃描使用者的Email信箱,將冗長的內容整理成簡短摘要。EchoLeak攻擊就利用了這個功能。它向受害者發送電子郵件,而收件者甚至不需要打開Email或點擊任何內容,就可以製造資安界公認最難防範也最高明的「零點擊」(Zero-Click)攻擊。這封Email內含惡意指令,讓LLM反過來對自己發動攻擊,協助攻擊者搜尋系統上最機敏的資料,然後將這些資料外洩出去,在這段過程中它可以繞過許多原本保護機密資訊的安全措施。雖然這個漏洞目前並未在真實環境中被使用,而且微軟已經修補完成,但相同原理的攻擊,未來很有可能產生。EchoLeak攻擊的技術稱為「提示語注入」(Prompt Injection),也就是讓使用者透過特定語句,說服模型忽略系統的原始設定。最著名例子就是「忽略所有先前指令」。這種攻擊之所以難以預防,是因為LLM目前不具備有效的「輸入清理機制」(Input Sanitation)。傳統資料庫系統可以設計防線,讓系統將像「Drop Table」這類的語句視為純文字資料,而不是實際執行的刪除指令。但對LLMs來說,每一段文字都被一視同仁當作指令,沒有明確區分命令與內容。攻擊者正是透過這種混淆來下達他們真正的指令。專家正在開發一些針對提示語清理的解決方案,可能即將問世。德國研究團隊在2025年1月的論文中提出一個辦法:將系統內建的指令,轉譯成一種只有AI才能看懂的秘密語言。AI在處理語言時,會把大量的輸入壓縮進有限的語意空間,因而可能出現語意重疊的情況,使得看似亂碼的字串也會被模型認為具有特定含義,這種特性有點像是看到一個特定的雜訊畫面,卻能接收到某個具體意義。透過這類作法,模型能更明確區分內建系統指令與一般使用者的對話內容,避免將惡意語句誤認為內部指令。然而,這類方案依然基於大型語言模型的黑箱特性,專家目前還在爭論它到底算不算是本文一開始提到的「安全始於設計」的理想。假設這類方案能逐漸改良並逐漸推廣,類似EchoLeak的攻擊空間將會大幅縮小。但真正該擔心的是,LLM的資安漏洞無邊無際。根據開放網路應用安全計畫(OWASP)組織2025年提出的「LLM十大安全漏洞」(OWASP Top 10 for LLMs),提示語注入僅是最關鍵的一種攻擊方法,但並非唯一。當AI能夠主動幫我們執行的任務數量越來越多,種類越來越廣,「過度代理」(Excessive Agency)這類問題也將日益複雜,成為資安領域的重要挑戰。隨著AI深入各種工作流程,企業對它的管理方式將不再只是資安層面的防禦問題,會更像是新進員工的培訓與信任建立過程。剛導入的AI系統不宜立刻接手敏感任務,但若完全不建立起任何信任關係,企業恐怕也將錯失這場自網際網路以來最具顛覆性的技術革命。(作者為金融研訓院̮外聘研究員;譯者為劉維人)