歐盟資通安全局(European Union Agency for Cybersecurity, ENISA)(舊稱歐盟網路與資訊安全局European Union Agency for Network and Information Security)於2020年2月4日發布資通安全驗證標準化建議(Standardisation in support of the Cybersecurity Certification: Recommendations for European Standardisation in relation to the Cybersecurity Act),以因應2019/881歐盟資通安全局與資通安全驗證規則(簡稱資通安全法)(Regulation 2019/881 on ENISA and on Information and Communications Technology Cybersecurity Certification, Cybersecurity Act)所建立之資通安全驗證框架(Cybersecurity Certification Framework)。
受到全球化之影響,數位產品和服務供應鏈關係複雜,前端元件製造商難以預見其技術對終端產品的衝擊;而原廠委託製造代工(OEM)亦難知悉所有零件的製造來源。資通安全要求與驗證方案(certification scheme)的標準化,能增進供應鏈中利害關係人間之信賴,降低貿易障礙,促進單一市場下產品和服務之流通。需經標準化的範圍包括:資訊安全管理程序、產品、解決方案與服務設計、資通安全與驗證、檢測實驗室之評估、資通安全維護與運作、安全採購與轉分包程序等。
ENISA認為標準化發展組織或業界標準化機構,在歐盟資通安全之協調整合上扮演重要角色,彼此間應加強合作以避免重複訂定標準。目前有三組主要國際標準可構成資通安全評估之基礎:
然而,資通訊產品、流程與服務種類繁多,實際需通過哪些標準檢驗才足以證明符合一定程度的安全性,則有賴驗證方案的規劃。為此,ENISA亦提出資通安全驗證方案之核心構成要件(core components)及建構方法論,以幫助創建歐盟境內有效的驗證方案。
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)。
歐洲資料保護監督官12月7日發表正式意見,針對歐盟執委會就AFSJ大型資訊技術系統設立作業管理機構之立法計畫,提出隱私保護法律要求歐洲資料保護監督官(European Data Protection Supervisor, EDPS)於2009年12月7日,針對歐盟執委會(European Commission)近年所提出關於設立歐盟「自由、安全及司法領域」(area of freedom, security and justice, AFSJ)大型資訊技術系統(IT System)作業管理機構之立法計畫,基於個人資料保護之立場提出正式法律意見。如此一立法計畫順利通過,該機構預計將擔負起包括「申根資訊系統」(Schengen Information System, SIS II)、「簽證資訊系統」(Visa Information System, VIS)、「歐洲指紋系統」(European Dactylographic System, Eurodac)及其他歐盟層級之大規模資訊技術系統之作業管理(operational management)任務。 根據EDPS首長Peter Hustinx表示,由於前述各項系統之資料庫中均包含諸如護照內容、簽證及指紋等大量敏感個人資料,因此儘管設立單一之作業管理機構,可以在相當程度上釐清歐盟各部門職責歸屬及準據法適用之問題,但如此一機構欲取得合法性,其活動範圍及相關責任即必須在立法中獲得明確界定,否則即可能產生個人資料濫用(misuse of personal data)及資料庫「功能潛變」(function creep)之風險。而基於此一分析,Hustinx認為目前執委會之機構立法計畫尚未符合個人資料保護要求。 此外,針對後續立法進程,EDPS建議除應確實釐清該管理機構之活動範圍是否包括整體AFSJ,亦或僅限於邊境檢查及難民與移民事務;執委會與該機構之關聯性與責任等重要問題外,是否可在缺乏相關經驗及實證評估下,即直接將所有歐盟層級之大型資訊技術系統與資料庫歸入該機構管轄,顯然亦有商榷餘地。EDPS就此認為,透過立法界定「大型資訊系統」之範圍,並且採取資料庫分次進入該管理機構責任範圍之方式,應係日後執委會可以努力之方向。
英國Ofcom準備展開全國性的WhiteSpace測試應用為了增進無線頻譜的使用效率,各國紛紛針對閒置頻譜(White Space)的應用進行討論與發展,除美國已經制定出相關的技術參數與管制規則,並展開全國性的測試外,英國也在多次的公開諮詢與規則修訂後,準備展開全國性的測試應用。 閒置頻譜係指已經指配於特定用途之無線頻段,但因各種因素(如地理地形、人口分布),而在部分地區閒置未使用(即獲得頻譜使用權之業者,在當地並未提供訊號覆蓋);或者因避免頻譜間訊號干擾,而特意保留的空白區塊(以電視頻道為例,為了避免訊號互相干擾,故於頻道1與頻道3播送電視節目,而頻道2則保留空白。)由於無線通訊技術的提升,可藉由天線高度、訊號發射功率、與主要基地臺保持距離等方式,將這些閒置的頻譜區塊進行利用。 由於閒置頻譜屬於已經指配用途、發出執照的頻段,故存在著眾多的既有使用者,閒置頻譜的開放使用必須保障既有使用者不受到有害干擾。英國在2010年至2012年間已經進行多次的公開諮詢與技術發展,故相關的技術參數與管理規則已經原則上確定,但因配合歐盟整體的頻譜政策規劃,故仍暫時不開放商業使用,為了進一步確定White Space在英國的可用性,也為了測試對既有服務的干擾程度,Ofcom決定展開全國性的測試。 本次干擾測試的重點有三: 1. 針對節目製作與特殊事件(program making and special events,PMSE):PMSE泛指獲得無線頻譜使用執照的既有使用者,可能使用無線麥克風、無線攝影機或戶外無線廣播裝置,因此White Space的開放,必須避免對這些既有的使用者造成有害干擾。 2. 數位地面電視(digital terrestrial television,DTT):DTT是無線數位電視,也是最重要的既有使用者,White Space的開放除必須遵照嚴格的技術參數外,也必須避開無線電視台的發射站。 3. 其他鄰近UHF電視頻段的無線服務。 Ofcom指出,各地閒置頻譜的情況不同,如在倫敦地區,對DTT的干擾較低,但格拉斯哥(Glasgow)則相反;而在PMSE的部分,倫敦市中心(如溫布敦球場)則有相當多的節目轉播、無線廣播的使用。Ofcom計畫透過本次測試,瞭解英國各地White Space的使用潛力,屆時將收集英國各地的試點與服務業者的服務品質、功率設定、區域大小與可用的時段,以確保不會發生有害的干擾,整體試驗將持續至2014年夏季。