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萬里雲技術主管探討 AI Agent 資安治理：主張雙軌並行與以 AI 檢測 AI
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萬里雲台灣技術主管 David Liang 指出，自主行動的 AI Agent 具不確定性，傳統資安難以預測其行為。他主張採取雙軌架構：一方面運用 AI 強化調查並由專家把關裁決，另一方面推動「以 AI 檢測 AI」，涵蓋端點工具、內部模型與影子 AI，檢測機敏資料外洩與合規性，實現可控與可稽核體系。
CloudMile 萬里雲台灣技術團隊主管 David Liang 於論壇探討自主型 AI Agent 帶來的資安挑戰。他指出，傳統資安建立在行為可預測的前提上，但生成式技術先天具不確定性，加上員工自行取用工具及代碼權責不明，加劇治理難度。面對新型風險，他提出雙軌治理架構：一軌運用 AI 自動分流調查並保留資安專家最終核准權；另一軌則以 AI 工具檢測內部 LLM、端點 Agent 與雲端環境，防範資料外洩並建立可稽核機制。
值得帶走的重點
- 萬里雲主管指出 Transformer 架構的不確定性與影子 AI 工具，使傳統預期行為的資安防護面臨挑戰。
- 治理主張採雙軌並行，結合專家把關的 AI 資安分流，以及檢測端點與模型行為、防堵個資外洩的檢測機制。
來源：科技報橘 閱讀原文 ↗
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