美國資訊安全分析新挑戰：巨量資料（Big Data）之應用
在2013年的國際資訊安全會議（RSA Conference）上，資安專家紛紛表示，將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上，確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力，但在實際執行過程中是一大挑戰。
資安廠商如RSA和賽門鐵克公司，在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標，這是傳統的特徵偵測（signature-based）安全工具無法做到的。
不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊，新的技術強調偵測並立即回應違犯行為，也就是提前遏止任何違犯行為，協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。
由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊，巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類，而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型，取代部署特定產品和外圍系統的防禦。
美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。
「駭客只需要攻擊成功一次，但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅，更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說，以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。
不過另有其他的說法，金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為，許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了，這才是問題所在。他表示，目前現存的SIEM（安全性資訊及事件管理）工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內，但真正的問題是，SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性，如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為，這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料，而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式，以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析，和留下可供進行訴訟使用的證據。
日本智慧財產戰略本部之「次世代智財系統檢討委員會」於2016年4月18日公布的報告書針對「AI創作物」有諸多討論，截取部份內容如述。 以現行著作權法來看，自然人創作產生的創作物，受到著作權保護並無疑問。倘若係自然人利用AI做為道具產出的創作物，若具備(1)創作意圖；(2)創作貢獻，兩種要件，亦得取得權利。然而，若該創作物僅透過人類指示，過程係由AI自主生成，此時該創作物即屬於AI創作物，目前非屬著作權法保護之範圍。惟上述三種情況在外觀辨識上極為困難。換言之，人類創作物與AI創作物之界線已愈趨模糊。 AI創作物可能具備多種態樣，包括：音樂、小說等，甚至包括新技術及服務的生成。以音樂、小說為例，由於日本著作權法係以「創作保護主義」為前提，只要該創作物完成時具有原創性，即受著作權保護，AI的特性可能會造成該當著作權保護之著作物數量遽增；若AI產生的成果屬於技術或服務，以專利審查需具備新穎性、進步性等要件而言，得獲取專利權難度相對比較高。 而日本政府在討論AI創作物是否具有「保護必要性」，主要係以智財權「激勵理論」出發，該理論核心在於保護人類的投資行為應獲得合理報酬，才有續行創作的動機。
美國聯邦貿易委員會與臉書就隱私議題達成和解臉書(Facebook)於今年11月底與美國聯邦貿易委員會(FTC)就2009年的隱私權控訴案達成和解。該控訴案指出「臉書欺騙消費者其在臉書上的資訊可以保持隱私，然而卻一再任這些資訊被公開分享與使用」。舉例而言，在2009年12月，臉書改版時未預先通知使用者進行設定，導致使用者的朋友名單被公開。除此之外，擁有全球8億用戶的臉書，允許廣告商在臉書使用者點選廣告時，蒐集其個人身分資訊。另外，縱使臉書的使用者將帳戶刪除，其照片等等影音資料仍能夠被該公司讀取。臉書的這些行為被聯邦貿易委員會指出，這是不公正的詐欺行為(unfair and deceptive)。 聯邦貿易委員會最終與臉書達成和解，未施加任何罰緩，也未指控臉書蓄意地違反任何法規。依照和解內容，臉書必須要在接下來的二十年內，每兩年一次受獨立公正第三人稽核其隱私保護措施。但假設臉書在未來違反了這些和解條款，臉書將被處以每行為每日16,000美元的罰緩。推特(Twitter)以及谷歌(Google)近來也與聯邦貿易委員會達成了類似的協議。 聯邦貿易委員會要求臉書必須要取得使用者「確切的同意」才可以變更其本身的隱私使用設定。比如說，假設使用者設定某些內容只能供「朋友」讀取，臉書就不能夠把這些內容提供給「朋友」以外的人，除非取得使用者的同意。
日本經產省修正《輸出貿易管理令》對南韓出口之電子原料實施嚴格管制審查2019年7月1日，日本經產省依據《外匯及對外貿易法（以下簡稱外匯法）》，對於產品技術的輸出與輸入進行適當之進出口管制，要求日本國內向南韓進行輸出之行為，必須通過嚴格的出口管制審查。日本經產省表示，進出口管制制度係建構在國際信賴關係的基石之上，近年來有相關產品技術輸出南韓管制不當之案例，已造成日韓兩國間信賴關係嚴重損害（例如二戰強徵勞動力的訴訟案件爭議，以及日本提供的材料可能從南韓非法轉運至北韓、被轉為軍事用途之風險等），故提出兩項政策以為反制，包括將南韓從白色國家名單移除，及提升對南韓出口管制審查標準等，具體說明如下。 1.修正日本對南韓之輸出貿易管理列表 基於《外匯法》第48條，擬修正外匯法之政令《輸出貿易管理令》附件三類別表，將南韓從日本安全保障、友好貿易夥伴的｢白色國家｣列表中刪除，透過監管改革嚴格審查對南韓的出口管制制度。 2.針對向南韓出口之電子原料實施嚴格管制審查與核發特定出口許可證 自2019年7月4日起，針對日本向南韓出口的三項半導體關鍵電子原料，含氟聚醯亞胺（Fluorine Polyimide）、光阻劑（Resist）、蝕刻氣體（Eatching Gas）以及轉讓相關連的製造技術等，均被排除於綜合出口許可證制度範圍外，須額外單獨申請特定出口許可證並進行出口審查。 針對日本管制措施，南韓產業通商資源部（Ministry of Trade, Industry and Energy, MOTIE）表示強烈抗議，認為日本在未提供任何具體證據的情況下逕行對南韓實施出口管制，並將南韓從白色國家名單中刪除，已違反WTO自由與公平貿易原則（Free and Fair Trade），構成貿易壁壘與歧視性差別待遇，嚴重威脅日韓經濟夥伴關係，恐將引發兩國企業及全球產業供應鏈動盪，對自由貿易造成負面影響。南韓政府已強烈要求日本取消對於出口管制的不公平措施，撤銷將南韓從白色國家名單移除之《輸出貿易管理令》修正案，同時積極尋求聯合國安全理事會介入調查。
新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書，協助金融AI代理之風險治理新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書，協助金融AI代理之風險治理 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月18日 今（2026）年7月3日，新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore, 簡稱MAS）聯合多家國際金融機構與金融科技公司共同發布《代理金融運行時安全防護框架》（Safeguards for Agentic Finance at Runtime，簡稱SAFR）產業白皮書[1]，針對金融領域AI代理（AI agents）提出前瞻性的治理框架。 壹、事件摘要 MAS於2025年11月發佈BuildFin.ai計畫，其目的是要讓金融機構、科技業者與研究機構一起解決金融業導入AI時的共同問題。簡單來說，BuildFin.ai計畫提供了金融科技業者一個應用共創平台，由業者提出問題，再讓產、官、研各界共同思索對策以促進金融業的AI應用，並同時強化其風險治理[2]。另外，隨著AI代理的新興技術發展，新加坡資訊通信媒體發展局（Infocomm Media Development Authority, IMDA）亦已於今年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》（Model AI Governance Framework for Agentic AI）第1.5版，透過風險評估機制、人類問責制、技術管控流程、終端使用者注意義務等面向建構AI代理的治理機制[3]。 因而，MAS在前述新加坡的政策趨勢下，也同步意識到金融領域導入AI代理技術的發展，包括金融AI代理可以發起支付、提交交易訂單、核准信用申請、申報監管報告，以及結算保險理賠等自主執行能力，其風險特性與傳統AI不同，因此有及早規劃因應的必要性。於是，MAS透過BuildFin.ai計畫與螞蟻國際、Circle、匯豐銀行、摩根大通、宏利、萬事達卡、華僑銀行和Visa等八大金融業界開會討論，決定共同撰寫SAFR產業白皮書，提供一套可操作性的治理框架，協助金融業者可以應用此方法以有效提升金融業導入AI代理的風險治理。 貳、重點說明 以下就SAFR分為兩部分進行簡要說明，第一部分為金融AI代理的系統風險，第二部分則為金融AI代理的治理架構： 一、金融AI代理的系統風險 （一）執行前保障（pre-execution assurance）的機制欠缺 傳統AI的風險治理主要管控在「部署前」與「使用後」，前者主要透過模型風險管理（model risk management）的方式，於部署前對AI系統進行驗證；後者則以審計（audit）方法去檢視事後發生的情況進行追蹤。然而，這兩種常規風險管理機制，都無法及時在AI代理決策執行前的當下就問題發生進行識別與處理，因此凸顯出對執行前保障的機制欠缺[4]。 （二）人機治理介面流於形式 現行人類審核機制目地主要應付於權宜之計，比如，一則通知、一封電子郵件警示，並未有具體的制度化與管理流程。換言之，沒有處理期限、缺乏標準的決策格式，也沒有審計記錄，SAFR批評這是流於形式、缺乏實質內容的人工監督[5]。 （三）碎片化的系統格式 新加坡的金融業者都各自於AI部署系統建立自身專屬的防護網（guardrails），其結果導致各系統間無法互相操作（non-interoperable），且無法在整個機構內部以一致的格式進行審計。因此，其風險並無法有效整合識別，不僅耗費成本過多，也無法讓金融業者能攜手合作處理[6]。 二、金融AI代理的治理架構 SAFR針對前述三大問題提出了應對方案，透過結構化的升級協議和統一的治理模式以解決AI系統的安全治理與監管挑戰。換言之，SAFR為AI代理定義了資料結構、評估邏輯與升級協議，並提出「治理封裝」（governance envelop）的技術概念，作為AI代理執行動作前的數位申請書，將其執行動作的參數、推理軌跡與身分元資料統合打包，並依SAFR的四階段治理流程進行管理以確保AI代理執行的即時把關[7]。 （一）身分驗證（Agent identity） AI代理的每項行動會綁定至一個已被認可且註冊的AI代理身分帳號，在進行任何其他評估流程之前，檢核系統必須先對照該AI代理的註冊身分進行驗證，並於AI代理帳號的註冊庫中進行查詢比對。另外由於AI代理會執行不同動作，一個AI代理可在不同行為註冊複數個身分帳號，檢核系統就會比對與判定該AI代理帳號的行為與身分是否吻合一致，若身分驗證失敗，檢核系統會拒絕AI代理的執行動作，並記錄於審計日誌中[8]。 （二）控制安全機制（Controls Repository） 控制安全機制是系統用來驗證其規則的場域，由於金融AI代理經過身分驗證後，其執行行為是否符合內部組織政策、金融法規、產品規則與使用者的授權範圍等，需要進一步的控管與檢核。因此，該系統會就允許的行動類型、決策邏輯、行為條件、有效期限與責任歸屬進行編碼操作，來逐一檢視AI代理的行為是否符合控制安全機制的要求[9]。 （三）結果處置引擎（Disposition Engine） 在結果處置引擎階段會根據控制安全機制的檢核結果給予裁示判斷，其判斷有四種結果，拒絕、升級、自動執行與觀察。拒絕為禁止其行動，升級則是要由人工審核，自動執行是通過並允許其行為，觀察則是認為有疑慮但損害不大者，可放行其行為但會被記錄在案供後續追蹤[10]。整體而言，透過不同層級的檢核標準以確認AI代理執行的範圍與權限。 （四）審計日誌（Audit Log） 最後審計日誌將會如實紀錄上面三階段的系統審核流程，並以「只能新增、無法修改」且「具備防篡改特徵（tamper-evident）」的形式，記錄了每一次的治理決策。每一筆記錄都包含了六個要素：提交時的治理封裝、作為行動檢查依據的授權令、結果處置引擎產生的結果、所套用的具體規則、得出該結果的依據，以及在每個階段所耗費的時間。透過此審計日誌具權威效力的記錄，可用於風險治理與生命週期的監督[11]。 參、事件評析 整體而言，SAFR藉由技術操作流程的治理框架來應對AI代理的新興發展，並藉由治理封裝的技術概念來實行四階段的驗證流程，以確保AI代理的有效監督。另外，SAFR又提供務實的解決方案，由於AI代理的運作早已有業者開發或部屬，如要用SAFR的治理機制其技術成本高昂，故提供匝道模式（gateway pattern）建立整體的外掛防護機制，不需要針對每個AI代理系統使用原生內嵌（native instrumentation）方式[12]。亦即，採取「先求有、再求好」的務實策略，雖然沒辦法提供最精準、最深層的檢核流程，但至少匝道模式能提供最基礎的技術防護措施，確保AI代理的風險可以於一定程度內控制，然後再針對新開發的AI代理要求以原生內嵌模式進行系統改良。 回到臺灣，目前金融領域已有大規模的AI導入，未來亦可預見AI代理的應用，其風險治理則必須謹慎對待。目前，金融監督管理委員會（下稱金管會）已於2024年6月20日發布「金融業運用人工智慧（AI）指引」，作為金融機構導入、使用及管理AI的參考[13]。為了因應AI代理趨勢的發展，行政院於今年7月核定頒布的「人工智慧風險分類框架」已針對AI代理的使用納入風險識別的子項目之一[14]，並且金管會正研議將前沿AI（Frontier AI）[15]與AI代理[16]的應用作為金融風險治理的一環。 因此，新加坡與業界合作撰寫的產業白皮書對金管會而言是很好的借鏡經驗，透過業界第一手的實務觀察，再與政府和研究機構攜手合作，思考相對應的治理對策，並提出具操作性與前瞻性的技術防護措施，強化AI代理的風險治理。同時，SAFR的具體指導方針讓金融業者可以採用與施行，以降低AI代理的系統性風險，甚至金融專業領域自主形成的產業治理框架，對其他目的事業具有一定程度的示範效果。總的來說，新加坡AI代理的治理模式對於金融領域具有參考價值的重要性。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://keid.nat.gov.tw/tips/） [1] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR), https://www.mas.gov.sg/publications/monographs-or-information-paper/2026/safeguards-for-agentic-finance-at-runtime (last visited August 18, 2026). [2] Monetary Authority of Singapore, MAS’ Financial AI Builder Programme - Buildfin.ai, https://www.mas.gov.sg/schemes-and-initiatives/buildfinai(last visited August 18, 2026). [3] 陳益智，新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9511（最後瀏覽日：2026年9月9日）。 [4] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR) Version 1.0, p. 6. [5] id [6] id [7] id. at 7. [8] id. at 10. [9] id. at 10-11. [10] id. at 11-12. [11] id. at 12-13. [12] id. at 16. [13] 金融監督管理委員會，金管會發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」，https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202406200001&dtable=News（最後瀏覽日：2026年9月9日）。。 [14] 參考（B6）AI自主代理之授權外行為：AI Agent系統具備自主規劃、呼叫外部工具與持續執行複雜任務之能力，可能因目標設定不完整或環境變化，導致行為逐漸偏離原始指令，乃至自主取得超出授權範圍之系統存取權限。多代理人協作系統更可能因代理人間相互觸發，產生開發者與使用者均未預期的連鎖反應，使人類難以及時介入糾正。 [15] 金融監督管理委員會，金管會提醒金融業強化前沿AI模型攻擊風險整備，https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202607140002&dtable=News（最後瀏覽日：2026年9月9日）。 [16] 經濟日報，金管會推動金融科技 規劃三大監理方向 建立「AI管 AI」新架構，https://money.udn.com/money/story/5613/9486677（最後瀏覽日：2026年9月9日）。