AI 代理正重塑資安，相關新市場快速成長

目錄

• 你可能想知道
• AI 代理如何改變資安
• 重點洞察表
• 後續展望……

你可能想知道

• 為什麼 AI 代理會帶來不同於傳統軟體的資安挑戰？
• 哪些資安能力與公司可能有望因應 AI 更廣泛採用所帶來的風險？

AI 代理如何改變資安

生成式 AI 正逐漸融入企業營運，而採用進程的下一階段，正大幅改變組織看待資安的方式。AI 代理不只是回答問題的工具：它們能執行任務、與系統互動，並根據資訊採取行動。隨著企業讓這些代理存取業務流程、資料與軟體，資安團隊必須因應一種新型態的營運身分，以及更多潛在的濫用情況。

來源所述的市場展望反映了這項轉變。全球 AI 防護市場預計將以64.8%的年複合成長率擴大。這項預測顯示，能保護 AI 應用程式、控管員工使用 AI 服務方式，以及在組織內建立治理機制的技術，預期將有強勁需求。這也凸顯市場正從孤立的防禦工具，朝整合式資安平台發展。

成長預期不應與保證成果混為一談。這個成長率是預測，而非對未來市場表現或投資報酬的承諾。實際採用情形與商業成果，可能取決於導入成本、法規、客戶優先事項、技術成效，以及組織將 AI 系統投入正式運作的速度。

為什麼代理能力會改變威脅模型

傳統對話工具或許只提供資訊而不採取行動。相較之下，AI 代理可以設定為讀取敏感資料、修改程式碼或發起金融交易。其存取程度取決於系統設計及授予的權限。這種採取行動的能力可以提升效率，但也代表代理的存取權限與行為本身必須被視為資安議題。

其中一項風險是提示詞注入，也就是惡意或不可信內容影響 AI 系統指令或行為。這類內容可能來自外部文件，或代理處理的其他資訊。另一項風險是代理保留權限的時間超出所需，或以非預期方式使用這些權限。如果代理能存取敏感資源，濫用所造成的影響可能超出傳統軟體漏洞帶來的後果。

這並不表示每個 AI 代理本質上都不安全。相反地，組織需要評估代理的能力、可存取的資訊、可執行的操作，以及相關控管措施如何相互作用。資安防護必須從人類使用者帳戶延伸至 AI 代理及其他機器服務的身分、權限與行為。

身分控管與最小權限

因此，機器身分管理日益成為 AI 資安的重要環節。每個代理與服務都應有明確定義的身分，並依其用途設定存取權限。組織可運用最小權限原則降低曝險：只授予執行特定任務所需的權限、限制存取範圍，並隨工作負載變化定期檢視權限。

特權存取控管同樣重要。能修改程式碼、取得機密紀錄或觸發交易的代理，不應自動獲得廣泛且永久的權限。資安團隊可為敏感操作設定核准要求、在不同系統間分隔職責，並監控活動是否出現異常模式。這些控管有助於辨識代理的行動何時偏離原定職責。

行為與關聯分析則可增添另一層防護。組織不只孤立地檢視單一事件，也可以分析身分、系統、資料與行動之間的關聯。這有助於資安團隊調查可疑活動並更迅速地回應。目標不只是阻止每一項 AI 行動，而是在限制未經授權存取並縮短威脅偵測與處理時間的同時，讓正當活動得以進行。

整合式 AI 資安方法的四大領域

隨著 AI 風險跨越應用程式與系統，資安採購正從個別單點產品轉向平台整合與分層防禦。來源指出，AI 資安領域有四個核心面向。它們涵蓋技術生命週期的不同環節，應視為互補能力，而非可互換的產品。

• AI 應用程式安全：此領域包含部署前測試，以及 AI 應用程式運作期間的防護。上線前評估有助於在系統對使用者開放前找出弱點，而執行階段控管則可在使用期間監控或限制活動。
• AI 使用控管：這些控管針對員工使用第三方 AI 工具的情況，包括公司資訊可能透過未經核准的服務外洩。組織需要方法來界定允許的用途並管理資料曝險，同時兼顧正當的業務需求。
• 集中式 AI 治理：治理平台可協助組織監督 AI 使用情形、支援法規遵循，並提升說明系統管理方式的能力。明確的紀錄與政策有助於連結資安控管與組織責任。
• AI Gateway：AI Gateway 可作為應用程式與模型服務之間統一的資安檢查關卡。透過在此連接點集中控管，組織可對應用程式與模型之間的互動採取一致的政策。

平台化方法或許能簡化可視性與政策執行，尤其適用於使用多種模型與應用程式的組織。然而，平台整合無法取代完善的設定、身分管理、員工流程，或對各系統的審慎評估。適當的架構取決於組織的資料、法規義務、既有技術與風險承受度。

相關公司與潛在受惠領域

國際資安供應商競相推出更全面的平台，整合雲端安全、端點防護，以及 AI 輔助偵測與回應。文中指出，Palo Alto Networks 與 CrowdStrike 受惠於整合這些能力的平台服務。它們的作法反映了市場更廣泛的偏好：採用能提供連貫防護的資安系統，而非一系列彼此獨立的工具。

Zscaler 與 Okta 則與零信任存取和身分控管的發展機會相關。來源也提到，針對非人類代理身分的計價模式正在擴展。這反映出隨著 AI 代理日益普及，組織可能需要管理並計算更多機器身分。商業機會將取決於企業採用這些服務的情況，以及供應商如何因應資安與規模化的實際挑戰。

在台灣，文中列出幾家與 AI 資安及整合相關的公司。中華資安（7765-TW）推出 Agentic AI SOC 與 AI 安檢通道，瞄準治理相關需求。零壹（3029-TW）可能受惠於代理國際供應商 AI 資安產品所帶來的導入與維護需求。精誠（6214-TW）則著重協助企業梳理資料權限，並將 AI 資安整合至企業環境中。

這些例子呈現了潛在供應鏈中的不同環節：資安平台、身分與存取服務、產品代理、導入及企業整合。但這些例子並不能證明任何公司必然會提升市占率或達到特定財務成果。公司的前景取決於執行能力、競爭、客戶需求與整體市場狀況。

從產品走向營運資安

邁向整合式平台不只是採購方式的改變，也反映了企業必須在日益擴大的 AI 應用程式、模型、使用者與代理網絡中協調資安決策。企業可能分別設有雲端基礎架構、端點、身分、資料治理及 AI 應用程式監控系統。如果這些系統無法分享有用資訊，橫跨多個層面的威脅就可能難以察覺。

因此，有效的資安需要兼具技術與營運實務。組織需要明確界定 AI 系統的負責人、建立核准新用途的流程、定期檢視權限，並具備調查事件的方法。組織也需要決定哪些行動必須經人工審查，以及代理出現異常行為時該如何應對。這些措施有助於讓 AI 採用符合既有資安責任，而不是將 AI 視為孤立的技術專案。

當系統處理敏感資訊或進行重大變更時，治理尤其重要。組織應能了解代理獲准執行哪些操作、可使用哪些資訊，以及如何記錄其活動。這些問題有助於落實問責，也能協助團隊區分正常運作與可疑行為。

重點洞察表

後續展望……

隨著 AI 代理從實驗階段進入日常業務流程，組織將需要探討如何保護能以愈來愈高自主性採取行動的系統。在可靠的代理身分、權限設計、提示詞注入防護、執行階段監控，以及部署前一致的資安評估方式方面，仍有進一步研究的必要。這些領域彼此相連：當系統的身分、獲准執行的操作與活動紀錄都明確定義時，治理就會更容易。

人工監督仍是重要的研究領域。組織必須判斷哪些行動可以安全地自動化，哪些行動應要求核准，尤其是代理能存取敏感資料或發起重大操作時。對可解釋監控與事件應變的研究，有助於資安團隊了解代理採取行動的原因，以及如何在不必要地干擾正常工作的情況下，限制不受歡迎的行動。

最後，企業需要評估平台整合對可視性、韌性與法規問責的影響。最實用的資安架構未必是功能最多的架構，而是能在模型、應用程式、身分與資料之間實施一致控管的架構。AI 資安持續進步，有賴於結合技術防護、明確治理與審慎衡量的採用方式。

市場預測與公司案例有助於描述新興產業，但無法消除不確定性。組織與投資人應獨立評估資安能力、基本面、導入需求及風險。