報稅單別亂傳、當心AI偷走聲紋!3步守住代理式AI時代資安防線
報稅單別亂傳、當心AI偷走聲紋!3步守住代理式AI時代資安防線

1.2028年全球將有13億名AI代理人加入職場,當民眾習慣將稅單直接上傳AI分析,不可逆的身分盜用風險正悄悄成形。

2.暗網喊價200萬美元的機密,竟源於員工的一次AI授權!「影子AI」正成為企業最大資安漏洞。

3.面對網銀可能遭駭、聲紋盜用危機,快用3道防線自保。

今年報稅季,許多人嘗試把各類單據丟給時下最夯的OpenClaw、Hermes Agent,自動分類整理、試算稅額、甚至是規畫節稅策略。就在你覺得方便的同時,AI也在悄悄為你建檔。

KPMG安侯企業管理公司副總經理李冠樟觀察到兩種人。謹慎的那種,是手動輸入數字問AI:「我年收大概落在這個區間,有房貸利息跟保險費,怎麼節稅比較好?」但更多人是直接把稅單、扣繳憑單拍下來,整張丟進AI。「姓名、身分證字號、收入明細、扣繳單位,一張照片全都給出去了。」李冠樟說道。

這些個人畫像一旦落入駭客手中,就是發動精準詐騙的素材。而且這種資訊揭露是不可逆的,你沒辦法叫AI「忘掉」。

微軟全球資深副總裁Vasu Jakkal在五月的臺灣資安大會上引用國際研究IDC數據預估,到二○二八年,全球將有十三億名AI代理人加入職場,規模僅次印度、中國總人口。它們不只是聊天機器人,而是能自動讀寫你的檔案、幫你下訂單的「數位員工」。資安管理的難度,現在是以週為單位在刷新。

以前的資安風險,是駭客竊走你的資料;現在的風險,是駭客拿著你的身分到處行動。

「生成式AI告訴你建議,你覺得不對還可以去問專家。代理式AI不一樣,」李冠樟說,「它有權限的話,覺得資料該刪就直接刪了,你連確認的機會都沒有。」

知名資安公司Palo Alto Networks台灣技術總監蕭松瀛也提醒:「AI在網路上留下的每一條IP紀錄、每一筆交易,最終的法律責任與信用評價都歸於你個人。」數位員工闖了禍,帳卻算在你頭上。

三個提問,三道防線。現在就能做。

第1步》帳號分級!至少切分成兩條線,網銀和AI不用同組帳密

首先,你上次用哪個email帳號登入Claude?那個帳號,有沒有同時綁著你的工作信箱、公司雲端,或是網路銀行?大多數人答不出來。這就是問題所在。

所以第一道防線,是管理身分的入口,先做「帳號分級」。

KPMG安侯企管董事總經理謝昀澤建議,至少把帳號切成兩條線:像是有串接雲端硬碟、信箱、行事曆及會處理公司文件的AI服務,要和平常生活問答、生成圖片、純聊天的AI,用不同的帳號密碼。網路銀行、公司內部系統同樣另立一條線,不與AI服務共用帳密。

一旦某個AI服務被攻破,駭客沿著同一組帳密往下打,能打到的範圍越小越好。每季花五分鐘查一次授權清單,看到不用的就撤銷。

第2步》最小化權限!關閉寫入、刪除功能,決策只能交給人做

接著,你給了AI什麼權限,你還記得嗎?第二道防線,是權限最小化,人來拍板。

如果AI需要讀取檔案,只開放特定資料夾,且要謹慎評估是否開放「寫入」和「刪除」的權限。因為代理式AI一旦誤判,可能幾秒內就把你的重要資料或信件刪除。設定時,先把「寫入」和「刪除」的權限全部關掉,只留「讀取」,有需要再逐項開放。

更關鍵的是重要決策由誰拍板。謝昀澤指出,「Human in the loop(人在迴路)」,讓人待在決策迴圈裡,是使用代理式AI的最高原則。AI能幫你草擬信件、整理帳單,但按下寄出鍵、確認轉帳的一定是你本人。不能給AI代理最高權限,讓它自己決定、執行。

管好你的數位員工
圖/ 商業周刊

第3步》聲音也要管!AI逐字稿恐洩漏聲紋,權限管理比防火牆重要

最後,你以為遮掉名字就夠了,但連聲音都要管。第三道防線是,管好餵給AI的內容。

李冠樟建議先做「去識別化」:把姓名換成「某某」、身分證字號打成「XXXX」,再貼給AI問。「大家都求方便,很少人真的會遮一遮再傳。」但在代理式AI的時代,這個習慣的代價遠比以前高。

而現在很多人開會用AI逐字稿工具,或把錄音檔丟給AI整理摘要,若使用不受信任的免費服務,則有聲紋外洩風險。李冠樟提醒,一旦聲音檔被取得,「AI就可以做出來像你的聲音的檔案,現在這都很好做到。」

美國聯邦貿易委員會(FTC)已為此發出警告:當你接到家人「緊急求助」的來電,聲音聽起來完全正確,但那可能不是本人。電話裡那個聲音,聽起來是你媽、是你孩子、是你老闆;但接到緊急求助永遠只做一件事,設定暗號問題如「我們上次去哪裡吃飯?」對方答不出,就掛掉,用你存的號碼打回去確認。

你以為這只是自己的事?一旦把這些習慣帶進職場,問題的規模就完全不同了。

今年四月,雲端平台Vercel一名員工用公司帳號替第三方AI工具開了雲端硬碟完整存取權限,成為駭客入侵跳板,客戶資料最終在暗網上喊價兩百萬美元。一個員工、一個「允許」,代價是整家公司的數據。

李冠樟分享,有家客戶的公司電腦已封鎖AI服務,開會前也特別提醒「這些資料還沒對外公開」。散會之後呢?員工掏出手機,把螢幕拍一拍,傳到自己的AI App上問東問西。「全部都上傳了,公司擋了電腦,擋不住員工的手機。」他說。

Vasu Jakkal指出,據微軟調查的組織中,有八成的企業在用AI,但只有二九%員工坦承用未經授權的AI Agent服務,這並非風險低,而是難以偵測。這種「影子AI」讓機密數據如同潑出去的水。

謝昀澤說得直接:「總經理和工讀生的權限不一樣,AI也是。在代理人時代,身分認證比防火牆重要,權限管理比任何防護都優先。」

蕭松瀛建議管理者先「盤點」:哪些裝置正在跑AI代理人、是誰在用?連上了哪些外部服務?這些服務能讀取公司資料到什麼程度?

AI時代的資安,從來就不只是IT部門架防火牆的事。當你的數位分身開始替你讀信、替你下單、替你刪資料,那道防線只有你自己能設計,也只有你自己能守。

本文授權轉載自《商業周刊》

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關鍵字: #隱私與資安
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
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從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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