技術專欄
文／MetaAge 邁達特資深顧問 Austin Tsai
隨著 GenAI 進入企業核心應用，大多數企業面臨的挑戰已不再是「如何導入」，而是「如何管控」。您是否擔心客服機器人擅自承諾無法兌現的折扣？或擔心工程師將核心代碼餵給公開模型求解？抑或是 AI Agent 在未授權的情況下呼叫 API...。
GenAI 不只是「會寫字」的工具，同時也是「能被文字操控」的系統。LLM 的風險不只在於它會不會答錯，更在於「指令與資料混在同一段文字裡」。當模型被接上企業知識庫（RAG）與行動代理工具（Agent）後，GenAI 的失控半徑將會從「說錯話」擴大到「做錯事」。
IT 智能化最佳夥伴－MetaAge 邁達特將透過本文，為您拆解 3 大重點：
為何傳統資安架構無法有效防禦 LLM 風險？
LLM Guardrails（LLM 護欄）和 LLM Firewall（LLM 防火牆）扮演哪些關鍵角色？
企業如何用 LLM Guardrails 與 LLM Firewall 把 GenAI 風險收斂到可治理範圍？
為什麼 LLM 的安全更為棘手？簡單來說，是因為 LLM 分不清「指令」（Instruction）與「資料」（Data）。一般而言，傳統系統可以很清楚區分什麼是指令、什麼是資料（例如 SQL 的參數化查詢），然而，LLM 接收的是一串純文字序列：同一段內容裡既可能包含使用者問題，也可能藏著攻擊者的指令。也就是說，LLM 的安全威脅核心在於「指令」與「資料」的天生混雜。
英國 NCSC（國家網路安全中心）近期已明確指出：Prompt Injection（提示詞注入攻擊）不能當成傳統注入漏洞的變形，其更接近一種「confused deputy」（混淆代理人）問題，必須用系統設計去降低殘餘風險與衝擊，否則，攻擊者將能跨越文字誘導模型執行非法操作。[1]
攻擊者在對話中直接要求模型忽略規則、洩漏機密、或做出不當動作。重點不在於句型，而在於它試圖改寫系統行為。OWASP 將 Prompt Injection 列為 LLM 應用首要風險。[2]
攻擊指令不一定出現在使用者輸入，而可能藏在「模型會讀到的內容」裡：例如網頁、文件、工單、email 或知識庫段落。當您把這些內容餵進模型做摘要或 RAG，惡意指令就可能被模型誤當成更高優先的指令。
更麻煩的是：攻擊者先把惡意內容寫進某個系統（例如留言、工單、知識庫），等到企業的 AI 在「另一次任務」中讀到它才觸發，威脅防不勝防。也因此，只要您的 GenAI 會「讀取外部或半可信內容」，就必須把資料來源納入威脅模型，而不是只盯著使用者輸入。
將 LLM/GenAI 導入企業流程後，常見的企業衝擊大致可歸類為下列四項：
資料外洩：機敏資訊被上傳、被回吐、被記錄，或透過工具呼叫帶出。
商務與法務風險：AI 錯誤承諾折扣、退款、交期，或做出「具法律效力」之類的語句。
越權動作：當 Agent 能呼叫 API 後，錯一步就不是「說錯」，而是「做錯」。
成本與可用性：無意義的長對話、惡意輸入或錯誤迭代，造成 token 成本飆升與服務不穩。
LLM 的最大風險，不只在於它會不會胡說，也在於您是否讓 AI 在沒有邊界的情況下，看到了不該看的、做了不該做的？
目前，業界通常以「AI Firewall」（AI 防火牆）泛指整個 AI 防護機制架構。不過，若要精準描述，則更建議拆成以下兩個層面：
角色：可視為「規則制定者」
功能：是一整套政策與技術控制，負責規定 AI 什麼能說、什麼不能做。
目標：讓 AI 行為可控、可稽核、可回溯。
角色：可視為「強力執行者」
功能：偏向工程落地的元件概念。通常是一個 LLM Security Gateway/Proxy 卡在關鍵節點，做強制性管控，強制執行 Guardrails 修訂的規則。
目標：確保 AI 不越矩。
簡單來說，您可以把 Guardrails 想成「規則與制度」，並把 LLM FW 想成「把規則卡在必經之路」的技術關卡。
如上所述，無論「護欄」制定得多完善，最終仍要回到工程層面：控制點該放在哪裡？能不能強制執行？能不能留下稽核證據？為了將風險收斂至可控範圍，一個成熟、可落地、企業級的 LLM FW（Gateway；網關）必須涵蓋下列表格中的四個關鍵節點：
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防禦節點 |
管控目標 |
核心功能 |
未配置的潛在風險 |
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使用者輸入與身分情境 |
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模型讀到的資料與來源 |
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模型能做哪些動作 |
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模型說出去的話 |
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表 1：LLM Firewall 的四個防禦節點/製表：MetaAge 邁達特
system prompt 是「指示」不是「隔離」。它能提升一致性，但不能保證模型永遠不被引導、永遠不出錯。
許多人認為 GenAI 的安全等同於「有沒有不當內容」。但企業真正的痛點更包含：AI 把敏感資料帶出去、做了越權動作、或對外做出承諾。這需要權限、流程與稽核來管理。
Agent 讓 AI 具備行動力，卻也同步放大失控半徑。透過最小權限與人工審理，可將不可逆的高風險動作加上安全閥。
若企業未提供安全的企業級 GenAI 工具，但使用端需求仍在，使用者（企業員工）將轉向個人帳號、免費工具或未核准的外掛工具，形成所謂 Shadow AI（影子 AI）。在這種情況下，風險將從可見、可控變成不可見、不可控。最有效的策略，通常不是單純封鎖 AI 工具，更該同時提供：
可控管的企業版使用路徑（含 DLP、稽核、資料留存政策）
清楚的資料分級與可用範圍
必要時用 SSE/CASB 類型的控管，把資料外流面縮小
只要您的 GenAI 依賴第三方模型、外掛、開源元件或外部資料來源，就存在供應鏈與整合風險。目前，OWASP 也將供應鏈與插件安全列入 LLM 應用風險範疇。
以下是採購與法務單位最常被問到的 6 件事，建議企業可列入合約或安全審查：
我們的資料是否會被用於訓練？是否可明確選擇退出？
資料與紀錄保存多久？是否支援刪除與稽核？
服務的資料處理區域（region）與跨境傳輸條件？
供應商是否使用次級處理者（sub-processor）？名單與責任如何？
發生安全事件時的通知時限、調查協作與責任分界？
能否提供可驗證的控制證據（稽核報告、測試結果或安全聲明）？
面對 GenAI，企業終究無法逃避回答：「您怎麼知道 AI 做了什麼？」「AI 出事時，您該怎麼追溯？」因此企業級 AI 護欄除了執行「阻擋」，更需透過下列 3 點建立「可觀測性」（Observability）：
事件記錄：誰問了什麼？引用了哪些資料？呼叫了哪些工具？輸出給了誰？
成本治理：token/請求量預算、異常流量偵測、DoS 或成本攻擊防護，優化 AI 投報率。
品質與安全評測（Evals）：用固定題庫評測注入、洩密、承諾、越權動作與幻覺。
邁達特實務建議：應把「AI 能回答」升級成「AI 能回答、能引用、能追溯」。越能回溯，越能把 GenAI 從測試帶到可治理的正式環境。
若要避免 GenAI 的安全，變成各部門說各話，邁達特建議最有效的方法，就是對齊以下 3 個公開框架：
用來盤點 LLM 應用風險與控制點（例如 LLM01/LLM02）。[2]
用 Govern/Map/Measure/Manage 的方式，把 AI 風險管理制度化。[3]
用生命週期角度描繪 AI 安全風險與控制，強調 prompt injection、資料投毒與 rogue actions 等新風險。[4]
採用上述框架，能為您的組織提供一個「能被審查、能被稽核、能被跨部門採用」的共同 GenAI 安全基準。
若您正計畫將內部 AI 系統投入正式環境，建議您先確認以下 10 個關鍵點：
使用者輸入有沒有 DLP（個資、合約、金鑰、原始碼）偵測與遮罩/阻擋？
LLM 讀到的知識來源（RAG/文件/網頁）有沒有權限控制（ACL）？
能不能追溯：某一次回覆引用了哪些文件、哪個版本、何時更新？
系統是否有偵測/處理間接提示注入（藏在文件/網頁的指令）的方法？
如果模型可以呼叫工具（寄信、改設定、查系統），是否有工具白名單與最小權限？
高風險動作（付款/退款/改價/刪除/對外承諾）是否強制人審或二次確認？
對外回覆是否有「不得承諾」政策（折扣、交期、法律效力）並能被強制執行？
是否有輸出處理（sanitization/encoding）以避免下游把文字誤當指令執行（對應 LLM02）？
是否具備完整的稽核紀錄與告警（誰問、問什麼、用到哪些資料、做了哪些工具呼叫）？
是否有固定的安全題庫與定期評測（Evals/紅隊），而不是只靠臨場測試？
提示詞注入攻擊（Prompt injection）之所以麻煩，在於它不像傳統漏洞般，有個「修補就消失」的明確邊界。面對 LLM 安全威脅，更務實的做法，是接受殘餘風險的存在，並用 LLM Guardrails＋LLM FW 的分層防護，將風險從「不可控」收斂到「可治理」，讓資料有邊界、工具有權限、輸出有政策、全程可稽核。當您的企業做到這一步，GenAI 才真正從 Demo 走向可放心上線的正式系統。
敏感數據外洩、惡意提示攻擊、內容合規風險、Token 成本失控...您的企業是否正面臨或想防範上述風險？MetaAge 邁達特可提供高靈活性、高適應性的 AI 架構安全解決方案，幫助您的企業落實以下防護項目：
偵測＋阻止提示詞注入攻擊、越獄（Jailbreak）、惡意輸入，避免威脅接觸到 LLM。
過濾＋審核 AI 回應，避免使用者接觸到 AI 產生的不合規內容。
多層輸入＋輸出防護措施，防止敏感資料外洩。
即時 AI 監控，持續掃描 LLM 互動中是否有新興威脅，且不影響模型效能。
企業級安全防護，保護混合多雲和邊緣環境中 AI 驅動的應用程式。
策略性控制措施，以保護資料，並符合 AI 治理及合規標準。
協助符合 OWASP LLM Top 10、AI TRiSM 等標準。
準備好讓您的 AI 應用更安全了嗎？MetaAge 邁達特擁有豐富的資安與雲端整合經驗，可提供全球資安領導品牌在地化的技術支援，並在不影響模型效能的前提下，協助您建立符合 OWASP LLM Top 10 標準的自動化防線，為企業 AI 應用提供最強大的 LLM 防護實戰方案。
您可由此填寫表單【免費諮詢】邁達特資安顧問團隊，與邁達特資安專家進行交流，評估您目前的 AI 架構安全性。邁達特可提供一站式評估 → 治理設計 → 部署支援 → 上線啟用服務，將是您企業級 AI 與 LLM 和規治理的有力後盾。
A1：LLM Guardrails 是針對大型語言模型（LLM）設計的行為與輸出控制機制，用來確保模型在「輸入、推理、輸出」各階段，符合企業的安全、合規與商業規則。常見功能包含：Prompt/Output 違規檢測、敏感資料遮罩（PII/PHI/機密資料）、回答範圍限制（Topic Control）、AI 幻覺抑制、法規與內規對齊（如 GDPR、ISO、內控政策）等。
A2：LLM Firewall 是部署在 LLM 與使用者/應用之間的即時防禦層，用來阻擋惡意請求與模型濫用行為，其核心目標是：防攻擊、可觀測、可阻斷、可稽核。
A3：Guardrails 是治理與政策，Firewall 則是強制執行政策的工程控制點，兩者缺一不可。
A4：設計良好的 Guardrails/Firewall 延遲通常在毫秒等級，也可依風險等級動態啟用，並支援白名單與例外規則。
A5：包含但不限於已經或即將導入 RAG、Agent、對外 AI 服務，且重視資料保護、法遵與品牌信譽的企業。
A6：LLM Guardrails 與 LLM Firewall 特別適合金融、保險、醫療、政府產業，以及涉及客戶資料、合約、財務、研發內容的部門，以及使用 AI 客服、Copilot、內部知識系統等已進入 AI 上線營運階段（非 PoC）的使用情境。
本文參考資料：
[1] UK NCSC：Prompt injection is not SQL injection (it may be worse). https://www.ncsc.gov.uk/blog-post/prompt-injection-is-not-sql-injection
[2] OWASP Top 10 for Large Language Model Applications. https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/
[3] NIST AI 100-1：Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf
[4] Google Secure AI Framework (SAIF). https://saif.google/secure-ai-framework
[5] OWASP Top 10 for LLMs (2025 version PDF). https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/assets/PDF/OWASP-Top-10-for-LLMs-v2025.pdf
