網絡安全
【什麼是影子AI? 】81%企業的監控盲點：如何防範AI工具成為資安缺口？
什麼是「影子 AI」 (Shadow AI)？
聽起來或許有些陌生，但「影子 AI」很可能已經存在於您的企業之中。簡單來說，「影子 AI」指的是員工在未經 IT 部門批准或知情的情況下，自行使用生成式 AI 工具（如 ChatGPT、程式編寫助手或翻譯工具）。這通常並非出於惡意，反而是員工為了提升效率。然而，當他們將公司的內部敏感數據輸入到這些數據保留政策不透明的公開模型之中，企業資料外洩的風險便隨之而來。
香港企業對於AI應用的管治缺口
踏入 2025 年尾，香港企業在 AI 應用速度與管治成熟度之間的落差，已成為關鍵的風險缺口。數據顯示，傳統的網絡防禦已無法有效攔截這類新型AI流量。
- 零可視性 (Zero Visibility)： 《Cisco 2025 網絡安全準備度指數》揭示了81% 的香港機構缺乏足夠的遙測能力來偵測網絡內未受監管的 AI 應用 。這種可視性盲點令針對 AI 渠道的資料外洩防護 (DLP) 策略形同虛設。
- 身份泛濫 (Identity Sprawl)： 近 92% 的本地企業未能有效管理「機器身份」(如 API 金鑰、服務帳戶、機械人) 。在這種 AI 驅動的環境中，這些缺乏保護的非人類憑證正是網絡攻擊的首要目標。
- 營運風險敞口 (Operational Exposure)： 數據反映 96% 的企業領袖預計在未來 12 至 24 個月內，將面臨由這些不斷擴大且不受控的風險向量所引發的業務中斷 。
三大建議：助企業構建安全的 AI 應用環境
全面禁止員工使用 AI 並非最佳做法，這只會局限了員工的生產力。更明智的做法，是將這些 AI 工具從「影子」中帶出來，納入受企業 IT 管理的範圍內。立即看看HKT為企業提供的三大建議，助企業在AI的安全性與效率性之間取得平衡：
1. 實施 AI 感知的遙測監控
深度封包檢測（DPI）往往難以準確分類 AI 流量。企業需要升級至具備行為分析能力的新一代網絡安全監控中心 (NG SOC)。HKT SOC方案利用 AI 驅動的偵測邏輯實時識別異常，精準區分合法的業務工作流與透過影子 AI 進行的未授權數據外洩 。
2. 架構私有化 GenAI 基礎設施
應對影子 AI 最有效的反制措施，是提供一個更優越且更安全的替代方案，並確保數據主權。HKT Private AI on Mac Studio 正是為此量身打造的強大本地部署 (On-premises) 平台。透過將推理 (Inference) 和微調 (Fine-tuning) 程序完全保留在電子設備內，徹底避免雲端數據洩漏之風險。
3. 執行以身份為中心的管治 (Control)
隨著機器身份激增，身分識別和存取權管理 (IAM) 必須持續改進。企業應針對 AI 代理和 API 嚴格執行 最小特權原則 (Least Privilege Access)。定期審計機器憑證並實施嚴格的 API 網關控制，對於防止未經授權的「影子AI」整合演變成核心系統的後門至關重要。
結論
AI 創新不應以犧牲安全為代價。香港企業應建立一個既能安全創新，又受周全保護的 AI 應用環境。讓影子 AI 曝光於陽光之下，守護企業的創新管道。