規避攻擊

規避攻擊（Evasion Attack）是一種針對已訓練完成之機器學習模型的攻擊手法，屬於「對抗式攻擊」（Adversarial Attack）的一種。其核心定義為攻擊者在模型的「推論階段」（Inference Phase），刻意製作被稱為「對抗樣本」（Adversarial Example）的惡意輸入。這些樣本通常是在原始合法輸入上疊加微小且人眼難以察覺的擾動（perturbations），但卻能導致模型輸出完全錯誤的結果。例如，在影像辨識中，微調圖片的幾個像素點，就可能讓模型將「貓」誤判為「車」。此概念在美國國家標準暨技術研究院（NIST）的出版物 NISTIR 8269《對抗式機器學習分類法與術語》中有明確定義，將其歸類為影響模型「完整性」（Integrity）的攻擊。在風險管理體系中，它被視為AI系統操作風險的一環，直接挑戰模型的可靠性與穩健性（Robustness），此二者均是 ISO/IEC TR 24028:2020 中定義的AI可信賴度（Trustworthiness）關鍵特性。它與「毒化攻擊」（Poisoning Attack）的關鍵區別在於，毒化攻擊發生在「訓練階段」，旨在污染訓練資料以植入後門。

在企業風險管理中，防禦規避攻擊是確保AI系統可靠性的關鍵實務。導入步驟通常包含： 1. **威脅建模與風險評估**：首先，依據 MITRE ATLAS 或 NIST AI 風險管理框架（AI RMF），識別企業中關鍵的AI應用（如金融詐欺偵測、自動駕駛感知系統），並針對其進行威脅建模，分析可能遭受規避攻擊的場景與潛在業務衝擊。例如，評估詐欺犯繞過偵測模型可能造成的財務損失，將風險量化。 2. **模型穩健性測試與強化**：導入自動化的對抗式測試工具（如 IBM ART、CleverHans），模擬多種規避攻擊演算法（如 FGSM、PGD）來評估模型的脆弱性。根據測試結果，採用「對抗式訓練」（Adversarial Training）等技術，將對抗樣本納入訓練資料中，或採用「防禦性蒸餾」（Defensive Distillation）等方法來強化模型，提升其對抗擾動的韌性。 3. **持續監控與應變**：部署監控機制，偵測模型輸入與輸出分佈的異常變化，作為規避攻擊的早期警訊。依據 ISO/IEC 27035 資安事件管理標準，建立AI系統的應變計畫，一旦偵測到攻擊，能迅速隔離受影響的模型、切換至備用安全模式，並進行事後分析。透過這些步驟，某跨國銀行成功將其交易詐欺偵測模型的誤判率在模擬攻擊下降低了15%，顯著提升了風險控管效益。

台灣企業在導入規避攻擊防禦機制時，主要面臨三大挑戰： 1. **AI資安專業人才短缺**：多數企業缺乏兼具AI與資安背景的專家，難以有效評估模型風險及部署防禦技術。**對策**：與積穗科研等專業顧問公司合作，進行短期能力建構與技術移轉。同時，鼓勵內部團隊參與NIST、ENISA等國際組織的AI安全工作坊，並優先將資源集中在保護最高商業價值的AI模型上，分階段實施。 2. **運算資源與成本限制**：對抗式訓練與大規模模型測試需要龐大的GPU運算資源，對中小企業構成財務壓力。**對策**：優先採用雲端運算服務（如AWS、GCP）的彈性資源，按需付費以降低初期資本支出。同時，可先從計算成本較低的攻擊模擬（如FGSM）開始測試，而非直接採用複雜的攻擊演算法，以符合預算限制。 3. **缺乏標準化測試基準**：AI模型的穩健性尚無統一的量化標準，企業難以評估其防禦水平是否足夠。**對策**：參考NIST AI風險管理框架（AI RMF）與即將發布的ISO/IEC 27090（AI安全）等國際標準，建立內部測試與驗證流程。設定明確的內部基準，例如「模型在PGD攻擊下，準確率下降不得超過5%」，並將此要求納入模型開發生命週期（MLOps）的驗收標準中。預計透過此方法，可在6個月內初步建立起標準化的AI安全檢測流程。

積穗科研股份有限公司專注台灣企業規避攻擊相關議題，擁有豐富實戰輔導經驗，協助企業在90天內建立符合國際標準的管理機制，已服務超過100家台灣企業。申請免費機制診斷：https://winners.com.tw/contact