‹ 返回

2026 年 AI 資安新里程碑：深度解析 ETSI EN 304 223 標準與企業的 “零信任”轉型策略

 

 

圖靈學院編輯部
2026-1-21

 

前言：當 AI 成為核心，資安不能只是”外掛”

 

    隨著時序進入 2026 年，人工智慧（AI）已不再是科技巨頭的實驗品，而是深植於金融、醫療、零售等各行各業運作的核心引擎。然而，隨著企業對 AI 依賴度加深，一個嚴峻的現實浮上檯面：傳統的網路安全防護（Cybersecurity）已不足以應對 AI 特有的威脅。防火牆擋不住 “數據下毒”（Data Poisoning），防毒軟體也無法偵測 “模型混淆”（Model Obfuscation）。正是在此關鍵時刻，歐洲電信標準協會（ETSI）發布了 ETSI EN 304 223 標準。這不僅是歐盟首個針對 AI 網路安全的全球適用標準（European Standard），更是填補《歐盟人工智慧法案》（EU AI Act）法規框架與技術實作之間鴻溝的關鍵拼圖。本篇報導將深入剖析此一標準的技術細節，並探討其對全球企業治理的深遠影響。

一、為何傳統資安失效？ETSI 標準解決的 “新型態威脅”

 

    ETSI EN 304 223 的誕生，基於一個核心認知：AI 系統的風險與傳統軟體截然不同。過去，軟體安全的重點在於程式碼漏洞與存取控制；但在 AI 時代，攻擊面（Attack Surface）轉移到了數據與模型本身。報導指出，該標準特別針對以下幾種傳統安全措施容易忽略的風險進行了規範：

 

• 數據下毒（Data Poisoning）： 攻擊者在訓練數據中動手腳，導致模型在特定情況下產生錯誤判斷。
• 間接提示注入（Indirect Prompt Injection）： 透過惡意設計的輸入內容，操控大型語言模型（LLM）繞過安全機制。
• 模型混淆與竊取： 透過逆向工程還原模型參數或竊取智慧財產權。

 

ETSI EN 304 223 確立了具體的防護條款，範圍涵蓋深度神經網絡（DNN）、生成式 AI（Generative AI），乃至基礎的預測系統。值得注意的是，該標準僅排除了 “純學術研究用途”的 AI，這意味著任何商業化或實際部署的 AI 系統，都在其監管射程之內。

二、責任歸屬的釐清：打破 “互踢皮球”的現狀

 

    企業在導入 AI 時最大的痛點之一，往往是誰該為 AI 的出包負責？是模型供應商？是內部開發人員？還是數據提供者？

 

ETSI 標準透過明確定義三大技術角色，解決了這個灰色地帶：

 

1. 開發者（Developers）： 負責模型的構建與訓練。

2. 系統營運者（System Operators）： 負責模型的部署與維護。

3. 數據監管者（Data Custodians）： 一個被賦予資安責任的新興關鍵角色。

這項定義對現代企業影響巨大。許多金融或科技公司習慣”微調”（Fine-tuning）開源模型來處理內部業務。根據新標準，這些公司將同時具備 “開發者”與 “系統營運者”的雙重身分，必須承擔完整的合規義務，包括記錄訓練數據來源及審核模型設計。此外， “數據監管者”的設立直接衝擊了企業的數據長（CDAO）。數據權限管理不再只是行政流程，而是資安防線的一環。監管者必須確保系統的預期用途與訓練數據的敏感度相符，形同在數據流中安插了一位 “資安守門員”。

三、從 “黑盒子”到 “透明化”：具體的技術要求

 

    ETSI EN 304 223 並非僅是紙上談兵的原則，它提出了一系列在 2026 年看來極具前瞻性與實操性的技術要求：

 

1. 設計階段的”極簡主義”與威脅建模

 

    標準強調 “安全始於設計”（Secure by Design）。企業必須在設計階段就進行威脅建模。更有趣的是，標準要求 “限制功能以減少攻擊面”。舉例來說，如果一個企業導入了多模態（Multi-modal）模型來處理客戶文字客服，但業務場景不需要圖片或音訊處理，標準要求必須關閉這些閒置的模態功能。這將迫使技術長（CTO）重新思考是否無腦導入巨大的通用基礎模型，轉而採用更精簡、更專業的小型模型。

 

2. 供應鏈透明化：拒絕”盲測”

 

    針對依賴第三方供應商或開源模型的企業，標準設下了嚴格的門檻。採購團隊不能再接受 “黑盒子”解決方案。

• 加密雜湊驗證： 開發者需提供模型組件的加密雜湊值（Cryptographic Hashes）以驗證真實性。
• 數據履歷： 若使用公開數據訓練（如 LLM 常見的做法），必須記錄來源 URL 與擷取時間戳。這在發生資安事故時至關重要，能協助調查人員追溯模型是否在訓練階段就遭到下毒。

 

3. 運維監控：從效能監控轉向”飄移”偵測

 

    在運維階段，監控日誌（Logs）的目的不再只是確保系統不當機，而是要偵測 “數據飄移”（Data Drift）。標準將數據飄移視為一種潛在的資安警訊。模型行為的逐漸改變，可能暗示著攻擊者正在緩慢地探測系統邊界或注入惡意數據。這將 AI 監控從單純的效能指標（Performance Metric），提升到了資安紀律（Security Discipline）的層次。

四、企業策略解讀：這是負擔還是護城河？

 

    對於即將在 2026 年面對這項新標準的企業決策者來說，ETSI EN 304 223 可能被視為繁瑣的合規成本，但從長遠策略來看，它其實是建立競爭優勢的基石。首先，它將終結 “影子 AI”（Shadow AI）。標準要求建立嚴格的資產庫存管理（Asset Management），包括模型之間的相依性。IT 部門不能保護他們不知道存在的東西。這項要求將迫使企業全面盤點內部的 AI 資產，消除未經授權私自部署的 AI 模型風險。其次，它是面對監管審查的 “防禦工事”。隨著《歐盟人工智慧法案》的執法力度加強，擁有符合 ETSI 標準的審計軌跡（Audit Trails）、角色定義與供應鏈透明度，將是企業在面臨監管審查時最有力的辯護。正如 ETSI 技術委員會主席 Scott Cadzow 所言，這是建立 “可防禦立場”（Defensible Position）的關鍵。最後，它預告了生成式 AI 的下一步。報導末尾提到，針對生成式 AI（如 Deepfakes 與虛假訊息）的更進階規範 ETSI TR 104 159 即將到來。EN 304 223 只是基礎設施，未來的監管將更深入內容生成的倫理與安全性。

結論：安全是創新的入場券

 

    總結來說，ETSI EN 304 223 的發布，標誌著 AI 產業從 “野蠻生長”正式進入 “規範治理”的成熟期。在 2026 年，資安不再是部署後的修補工作，而是 AI 產品生命週期中不可分割的一部分。

對於台灣及全球的科技業者而言，這不僅是進入歐洲市場的合規門票，更是提升產品信任度的金字招牌。當”黑盒子”不再被信任，誰能提供透明、可追溯且經過安全驗證的 AI 系統，誰就能在未來的數位經濟中掌握話語權。

參考新聞來源：

AINEWS： “Meeting the new ETSI standard for AI security”