打破 AI 合規假象：拒絕靜態測試的「虛假安全感」
廖冠綸（Steve Liao）／奧義智慧科技 資料科學家
2026-05-07 10:15 - 10:45 @ 4F 展區會議室 4E, 南港展覽館 2 館
議程核心摘要
本議程聚焦於企業 AI 安全檢測中的關鍵盲點：傳統單輪、靜態式的 AI 安全測試，容易讓企業誤以為系統已通過合規檢查，進而產生「虛假安全感」。講者指出，真實攻擊並不會停留在單次直球式提問，而是會根據模型回應持續調整攻擊策略，因此企業必須從「通過測試」轉向「承受真實攻擊」的安全驗證思維。
1. 靜態測試的侷限：合規不等於安全
傳統 AI 安全測試常以單輪測試為主，也就是對模型提出一次明確攻擊問題，觀察其是否拒答或防禦成功。這種方式雖然容易操作，也符合形式上的合規檢查，但無法反映真實攻擊情境。
講者以 OWASP AI Testing Guide（AITG）定義的 14 類風險為基準，涵蓋提示詞注入、越獄、機敏資料外洩等常見 AI 風險。根據奧義智慧科技的紅隊測試數據，若僅依賴單次「直球進攻」的靜態測試，可能會漏掉高達 92.5% 的潛在漏洞。
這代表企業即使通過靜態測試，也不代表系統能抵禦真實世界中的攻擊。
2. 真實攻擊模式：自適應多輪攻擊
真實世界的攻擊者通常會採用「自適應多輪攻擊」（Adaptive Multi-Turn）。這類攻擊不會只嘗試一次，而是會根據模型的防禦回應，持續觀察、調整與改寫攻擊方式。
常見手法包括：
- 改變提問情境，逐步降低模型防禦；
- 透過多輪對話持續誘導模型；
- 在程式碼或文字中混入零寬字元；
- 使用同形異義字規避偵測；
- 根據模型拒答內容重新包裝攻擊語句。
講者透過醫療與企業 AI 客服的紅隊測試案例指出，攻擊者平均只需約 3 輪 的持續誘導，就可能成功攻破系統防線。這也說明，單輪測試無法充分衡量 AI 系統在動態對抗下的實際安全性。
3. 翻轉安全檢測思維：從通過測試到承受攻擊
為了打造真正可落地的 AI 合規防護，企業必須改變安全檢測的基本邏輯。
過去的目標是「是否通過單輪測試」，但新的目標應該是「系統能否承受真實攻擊」。因此，講者建議導入自動化的 Attack Agent，模擬具備觀察能力與改寫能力的攻擊者，對 AI 系統進行多輪探查。
這類測試方式能更接近真實攻擊情境，也能揭露靜態測試無法發現的弱點。
4. 重新定義風險評估：量化防禦韌性
AI 風險評估不應只看單一的攻擊成功率。講者建議結合 NIST 的風險定義，進一步量化系統的「防禦韌性」。
所謂防禦韌性，重點不只是「有沒有被攻破」，也包括：
- 系統被攻破需要幾輪攻擊；
- 哪些風險類型較容易被突破；
- 弱點集中在哪些功能或情境；
- 多輪攻擊下的防禦退化程度。
透過熱力圖等視覺化方式，企業可以更清楚掌握不同風險類型、攻擊輪數與弱點分佈，進而做出更精準的風險治理與防護優先順序判斷。
5. 將 AI 安全納入 CI/CD 與 MLOps
講者強調，AI 安全不應停留在靜態的「合規打勾清單」，而應轉變為動態、持續的驗證機制。
企業應將自動化多輪測試整合進 CI/CD 與 MLOps 流程中，讓每次模型更新、提示詞調整、資料集變更或系統部署前，都能經過動態對抗測試。
建議做法包括：
- 在部署流程中加入自動化多輪紅隊測試；
- 設定嚴格的風險閾值；
- 若測試結果超過風險門檻，應阻擋部署；
- 導入自動 Rollback（退版）機制；
- 持續追蹤模型在不同版本下的防禦韌性變化。
6. 總結
本議程的核心觀點是：AI 合規不能只依賴單輪靜態測試，否則容易形成「看似安全、實則脆弱」的合規假象。
面對真實世界中的自適應多輪攻擊，企業必須導入更接近攻擊現場的測試方法，以 Attack Agent 進行自動化多輪探查，並透過防禦韌性、熱力圖、風險閾值與自動退版機制，將 AI 安全真正內建到 CI/CD 與 MLOps 流程中。
唯有如此，AI 模型才能在每次更新與部署前，於動態對抗中證明其安全性與可靠性。