技術與資安實務指南
企業 AI 防禦與安全架構
傳統網路防火牆與端點防護對 LLM 漏洞毫無防禦力。全面掌握進階 AI 威脅建模、Prompt 注入防護與代理沙盒隔離技術。
主動縱深防禦威脅導向架構
企業資安防護欄
經過驗證的架構控制措施，有效緩解 Prompt 注入、代理劫持與向量投毒（OWASP LLM Top 10）。
Prompt Injection DefenseOWASP LLM 01
Agentic Sandbox IsolationRBAC Scoped
Model Inversion & ExtractionGuardrailed
威脅態勢分析
全新 AI 攻擊面：超越傳統資安邊界
當大型語言模型被賦予企業內部資料庫、專有 API 與自主工具調用權限時，間接 Prompt 注入攻擊將直接演變為災難性的遠端程式碼執行（RCE）漏洞。
CAISG 大師課程為工程師與資安專業人士提供經過實戰檢驗的技術藍圖，落實零信任 AI 架構、API Token 代理伺服器與最小權限代理沙盒隔離。
AI 威脅建模與紅隊測試（模組 2）
系統化分析直接/間接 Prompt 注入、模型反轉、越獄攻擊及貫穿整個 ML 生命週期的資料投毒漏洞。
保護自主代理工作流程（模組 5）
為具備工具調用能力的 AI Agent 實施最小權限執行框架、Token 範圍限定、出口過濾與人在迴路（HITL）審批關卡。
企業 6 點 AI 防禦檢查清單
1. 部署入口 Prompt 提示詞淨化閘道
部署即時代理伺服器，自動剝離越獄 Token 與惡意攻擊 Payload。
2. 實施 Agent 最小權限存取控制
透過精細的 API Token 與人工審核機制限制自主 Agent 之高危操作權限。
3. 簽訂零資料留存（ZDR）供應商合約
強制所有外部模型 API 供應商簽署嚴格的零留存條款與資料隱私協議。
4. 建立持續性紅隊測試 CI/CD 管線
在系統上線與版本發布前，自動執行 Prompt 注入與模型抗壓測試。
課程大綱對齊
CAISG 課程如何賦能技術與資安專業人士
掌握端對端 LLM 威脅建模、紅隊演練執行，以及包含 Shadow AI 暴露審計工具與 AI 事件應變劇本在內的實戰工具。
模組 2：生成式 AI 威脅建模模組 5：保護自主 Agent 工作流程Shadow AI 暴露審計工具AI 事件應變劇本