語意層風險框架:Prompt Injection的跨產業治理與防禦策略
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  • 出版日期
    07月31日, 2025
  • 作者
    ;
    高昶易
前言

生成式AI與大型語言模型(LLM)快速滲透企業與政府營運流程,帶動創新同時引爆語意層風險。Prompt Injection作為語意操控攻擊的核心手法,正對金融、製造、零售與公部門形成實質衝擊。本文剖析關鍵場景與營運中斷效應,呼應NIST AI RMF框架與OWASP LLM十大風險,提出涵蓋治理、技術、流程與人員四層次的防護策略,協助決策者辨識語意威脅、量化財務與法規風險,並建立可監管、可稽核的生成式AI防線。

目錄
    AI轉型浪潮下的Prompt Injection挑戰
    Prompt Injection攻擊機制與演進態勢
    Prompt Injection衝擊下的產業風險輪廓
    企業因應Prompt Injection的治理策略
    結論
    附錄
圖目錄
表目錄
    表一、OWASP的LLM十大風險彙整
    表二、產業Prompt Injection風險熱點比較分析
    表三、產業導向Prompt Injection風險對策矩陣
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