企業團隊的 AI 資安術語：從 AI 輔助攻擊到 AI 驅動的防禦

AI 安全涵蓋三個 不同的面向，值得在與供應商洽談之前——而非洽談過程中——將它們區分開來。攻擊者利用 AI 來生成並擴大威脅；防禦者則利用 AI 來偵測並應對這些威脅；而第三類則橫跨這兩者：確保組織現有運行的 AI 系統、模型、訓練資料、RAG 來源及代理程式的安全，無論攻擊者是否接近這些系統，它們本身都存在風險。

術語

說明

應提出的問題

opswat 如何使用這個術語

由人工智慧生成的惡意軟體

由人工智慧撰寫，或在人工智慧輔助下產生的、經人工智慧修改的程式碼。

偵測是依賴特徵，還是依賴結構與行為？

「Venak Security 於 2026年針對二十個由人工智慧生成的惡意軟體樣本，對四款商用沙箱進行了測試，其中OPSWAT的Adaptive Sandbox 以 95% 的通過率位居榜首。」

由人工智慧生成的網路釣魚／社會工程學

由人工智慧打造的網路釣魚攻擊、語音克隆技術及深度偽造影片，旨在大規模地營造出極具說服力的效果。

偵測功能是會即時檢查連結和內容，還是僅在傳送當下才進行檢查？

「與傳統詐騙不同，由人工智慧生成的釣魚電子郵件內容精緻且極具說服力。」

人工智慧輔助攻擊

這是一場在多個階段（包括偵察、有效載荷生成、規避偵測等）皆運用人工智慧的攻擊，而非僅將人工智慧作為偶爾的捷徑。

有什麼證據能證明這與某項特定活動有關，而非僅僅是一種普遍趨勢？

「各國政府也正在調整修補程式的時程，以因應人工智慧輔助攻擊的快速蔓延。」

由人工智慧生成的零日漏洞

「AI 被用來發現漏洞或將其轉化為攻擊工具」，這項說法比「AI 寫出了新的惡意軟體」更為狹義。新型惡意軟體並不一定就是零日漏洞。

這項聲稱是指新的漏洞，還是僅僅是尚未被偵測到的全新惡意軟體？

「Predictive Alin AI 持續利用MetaDefender Aether 提供的、經沙箱驗證的零日漏洞進行訓練。這有助於偵測由 AI 生成且前所未見的威脅。」

接觸由人工智慧驅動的惡意軟體

利用人工智慧建構或增強的惡意軟體，會透過與攜帶其他威脅相同的檔案、文件或處理管道輸入，進入人工智慧系統。

偵測機制是否能攔截由人工智慧所建構或引導的惡意軟體，還是僅能偵測到它先前曾見過的簽名？

「大幅降低遭受人工智慧驅動的惡意軟體及基於檔案的攻擊的風險。」

對抗性人工智慧／提示注入

對抗性人工智慧是「精心設計的輸入攻擊」這一更廣泛類別的一部分；提示注入則是大型語言模型（LLM）特有的攻擊形式，其特點在於指令並非直接輸入，而是隱藏在檢索到的文件中。

該控制項是否會檢查模型擷取的結果，而不僅是使用者輸入的內容？

「提示注入：攻擊者將隱蔽指令嵌入到串接式 PDF 檔案中隱藏的第一個區段內。」

碎布中毒

受污染的文件正腐蝕檢索系統的知識庫。

內容是在建索之前還是之後才進行篩選的？

「確保僅將可信且符合政策規範的內容收錄至檢索系統與向量儲存庫中，從而降低RAG 中毒風險及長期存在的知識操縱問題。」

資料中毒

受損的訓練資料會導致模型產生對攻擊者有利的行為。

對於訓練資料的來源，目前有哪些可追溯性？

「訓練資料中毒：用於微調或增強 AI 模型的文件可能包含隱藏部分……」

AI 處理流程中的檔案型惡意軟體

惡意檔案成功繞過純文字型人工智慧的防護機制。

防擋欄會檢查檔案內容，還是僅檢查周圍的文字？

「AI 處理流程中的檔案型惡意軟體：惡意載荷隱藏在 PDF、Office 文件及壓縮檔等常見商務檔案之中。」

術語

說明

應提出的問題

opswat 如何使用這個術語

AI 原生安全／

平臺

這是供應商用來定位產品的術語，意指人工智慧是產品架構的核心，而非後天附加的功能。MetaDefender 以 Aether™ 為例：Predictive Alin AI 作為專用的偵測層運作，而非僅是輔助功能。

當 AI 層與其他所有訊號都出現分歧時，會發生什麼情況？

「對 AI 原生平台的評估，必須採用與評估任何現代軟體堆疊時同樣嚴格的標準……」

人工智慧輔助檢測模型

一種偵測模型，會將行為異常標記出來供審查，而分析師則仍需對警報進行關聯分析，並判斷哪些行為確實具有惡意。

該模型是會標記異常情況以供審查，還是會直接針對這些異常採取行動？

「憑藉其人工智慧輔助的偵測模型，[MetaDefender NDR ] 會持續分析網路行為，以在攻擊生命週期的早期階段，即刻識別可能預示攻擊者活動的細微異常。」

AI 內容審查／

偵測

我們的AI 內容檢測工具，可標記由 AI 生成的內容及文件造假。

它會自動將 AI 生成的內容標記為詐騙，還是將其提交給審核人員進行審查？

「AI Content Inspector是OPSWAT 推出的一款由人工智慧驅動的內容真實性與文件造假偵測引擎，適用於圖片、PDF 及含文字的檔案。」

自主分流

在既定政策範圍內，負責處理部分委派警報分流任務的人工智慧，例如豐富案件資訊或建議優先級，而非擁有全面的調查權限。

AI 會做出什麼決定，與它會提出什麼建議有何不同？

「……該機構導入了OPSWAT所提供的MetaDefender Aether 服務，用以在受控環境中對可疑檔案進行初步篩選。」

可解釋人工智慧（XAI）

判決背後的證據、貢獻訊號及限制，而不僅僅是信心分數。分數僅代表機率，而非解釋。

這個數字背後有什麼證據呢？

「AI 稽核工具、可解釋性框架以及可解釋人工智慧（XAI）技術，有助於緩解人們對『黑箱』決策的擔憂。」

人工智慧安全

閘道器

MetaDefender™ 平台針對大型語言模型（LLM）所設的防護機制，會在檔案和提示語送達大型語言模型之前進行篩查。

檢查是在內容傳送至模型之前進行，還是僅在之後才進行？

"MetaDefender Core 作為AI 安全閘道，會在檔案上傳前、RAG 資料導入前、工具執行前，以及資料跨越信任邊界前，對內容進行檢查與淨化。"

預測性人工智慧

預測型 Alin AI，可在檔案執行前預測其惡意意圖（第 2 層：MetaDefender Aether 中的靜態分析）。

假陽性率是多少？是針對哪個資料集進行的？

「該引擎經過優化，可確保精準度並與MetaDefender 平台無縫整合，使基於預測性人工智慧的威脅偵測功能能與其他檢測技術並行運作。」

由人工智慧增強的檔案類型偵測

我們的「檔案類型偵測™」技術，可偵測偽造的檔案。

這是在線執行，還是會增加延遲？

「透過 AI 增強的檢測技術，能分析檔案的結構與內容以辨識其真實類型，彌補傳統驗證方式留下的漏洞。」

由人工智慧驅動的資料外洩防護（DLP）

我們的Proactive DLP™技術，可對 125 種以上的檔案類型中的個人識別資訊 (PII)、個人健康資訊 (PHI) 及支付卡產業資料 (PCI) 進行遮蔽處理。

內容的遮蔽處理是在上傳完成之前進行，還是之後？

「當檔案需要更深入的審查時，OPSWAT基於模擬技術的Adaptive Sandbox 會即時分析其行為。由人工智慧驅動的Proactive DLP ™能偵測並封鎖或遮蔽電子受保護健康資訊（ePHI）及其他敏感內容，協助企業履行《健康保險流通與責任法案》（HIPAA）及《一般資料保護條例》（GDPR）的義務。」

內容無害化與重建

我們的Deep CDR™ 技術能從檔案中移除活躍內容，並在不依賴簽名的情況下，針對 200 多種格式重建乾淨版本，同時在大型語言模型（LLM）的防護機制內運行，並搭配專為 AI 設計的控制措施。

經過淨化處理後，該檔案是否仍能正常運作？

「OPSWAT 的『深度內容解除武裝與重建』（DeepContent Disarm and Reconstruction）檔案淨化技術，能掃描檔案、移除惡意內容，並以 100% 的準確度重建安全且可用的檔案。」

Multiscanning
多防毒引擎掃描

可同時將檔案送經 30 多個反惡意軟體引擎進行檢測。此功能雖非專為 AI 設計，但屬於大型語言模型（LLM）防護架構的一部分，能偵測那些 AI 驅動層原本無法處理的已知威脅。

在部署配置下，共有多少台引擎在運行？

「當檢查在傳輸過程中進行時，多重掃描功能可在電子郵件附件送達前，透過多個反惡意軟體引擎對其進行評估。」

術語

說明

應提問的問題

opswat 如何使用這個術語

確保人工智慧代理的安全性

釐清代理程式在未經批准的情況下，能夠執行哪些操作、存取哪些資源，以及對哪些事項採取行動。OWASP 的「過度代理權限」風險，在 2026 年 LLM 十大風險中排名第三，正是指出了這三個失誤點。

在任何程式碼執行之前，使用者是否會先看到輸出結果？

「安全團隊該如何防禦自主式 AI 代理程式的攻擊？」

人工智慧模型與供應鏈安全

人工智慧系統所依賴的檔案與元件所潛藏的風險；例如遭入侵的預訓練模型，或是訓練流程中存在安全漏洞的套件。我們的 LLM 掃描功能會在模型執行前檢查其結構，並透過對抗性提示測試部署後的行為，而 SBOM 則 MetaDefender Software Supply Chain 則將類似的審查範圍擴展至 AI 處理管線所依賴的更廣泛元件集。

是檢查模型檔案本身，還是僅檢查它在執行時所處理的資料？

「防範大型語言模型（LLM）及「Supply Chain 」威脅：在將開源大型語言模型、模型檔案及相關副產品導入企業 AI 環境之前，先對其進行掃描，以偵測其中是否含有惡意軟體、惡意內容及敏感資料。」

人工智慧／機器學習訓練資料的安全性

在資料導入之前，應先驗證訓練資料集、RAG 來源以及餵送至 AI 與分析管線的資料湖內容；遭篡改或不可信的資料，會像受損的依賴項一樣，導致模型產生偏差。

資料是在進入資料庫之前經過篩選，還是僅在模型以該資料進行訓練之後才進行篩選？

「AI／ML 訓練資料：透過確保僅有可信賴的文件、程式碼、資料集及知識庫進入 AI 處理流程，來保護用於訓練 AI 模型、大型語言模型（LLMs）及 RAG 應用程式的資料。」

透過人工智慧導致敏感資料外洩

一旦像 Copilot 這樣的人工智慧助理能夠讀取並在回覆中呈現儲存於資料庫中的機密、受監管或專有資料，這些資料便會變得可被新發現。

該控制措施是在人工智慧助理獲得讀取權限之前，還是僅在獲得讀取權限之後，才對敏感資料進行分類與限制？

「透過專為特定產業環境設計、以預防為先的多層次安全機制，保護關鍵 AI 工作流程免受不可信資料、惡意模型及敏感資料外洩的威脅。」

日常工作流程

您需要準備的物品

相關的OPSWAT 連結

文件進入助理系統或 RAG 處理流程

在處理或建立索引之前，請檢查檔案並套用政策

MetaDefender Core 以及大型語言模型（LLM）的防護措施

機密檔案被上傳至 AI 服務

偵測敏感資料，並在資料外傳前加以封鎖或遮蔽

Proactive DLP, 經由MetaDefender ICAP Server

各團隊推出第三方 AI 模型

檢查模型檔案並測試部署後的行為

MetaDefender Aether 的 LLM 掃描：靜態與動態分析

發票、索賠或圖片會影響核准結果

辨識人工智慧生成內容及詐騙跡象

AI 內容檢查器的檢查結果支持此次審查

AI 專案檔案會在各團隊之間傳遞，或存放在儲存空間中

在轉運與倉儲工作流程中實施檢驗

MetaDefender Managed File Transfer 以及 MetaDefender Storage Security