生成式人工智慧 (Gen AI) 正在顛覆企業的營運方式，許多企業正積極投入 AI 技術，相關投資金額從 500 萬到 2000 萬美元不等。企業期望透過 AI 演算法與大型語言模型 (LLM, Large Language Model) 提升效率與生產力，進而增強市場競爭力。
但同時，AI 也為資料中心的網路安全帶來前所未有的挑戰。確保 Gen AI 工作負載不受網路攻擊影響，並非單一組織可以獨立完成的任務，而是需要客戶、技術供應商、共同託管業者 (Colocation Providers) 以及超大規模雲端服務商 (Hyperscalers) 共同協作，才能打造更加安全穩固的 AI 運算環境。
AI 模型的應用，正在無形中擴大企業的網路攻擊面。一份 Uptime Institute 最新報告指出，許多資料中心業者擔憂 AI 控制機制可能帶來的資安風險，因為 AI 需要額外的網路連線，而這些連線可能成為駭客攻擊與操縱數據的突破點。為了因應這些挑戰，共同託管資料中心 (Colocation Providers) 和超大規模雲端服務商 (Hyperscalers) 必須針對 AI 工作負載與數據採取更嚴密的網路安全防護措施，確保自身基礎設施與客戶資料的安全。
應對 AI 網路安全威脅：資料中心的最佳防護策略
AI 模型與智慧財產權面臨的資安威脅
AI 模型操控是目前的一大資安隱憂。AI 模型會不斷學習使用者的行為模式，但如果缺乏適當的安全防護，駭客可能透過惡意數據操縱 AI，使其生成錯誤甚至危險的結果，而使用者卻毫無察覺。
智慧財產權保護也是另一項關鍵挑戰。企業依賴先進 AI 演算法來運行核心業務，因此必須防範逆向工程攻擊，以避免 AI 模型遭到未授權複製。若攻擊者成功破解 AI 模型，不僅可能竊取企業專有技術，還可能存取企業與用戶的機密數據，帶來潛在的安全風險。
防範 AI 資安攻擊的關鍵策略
隨著生成式 AI (Gen AI) 的快速發展，其帶來的資安風險仍難以完全預測，企業為了防禦駭客攻擊，所需投入的成本也尚不明確。然而，超大規模雲端服務商 (Hyperscalers) 和共同託管資料中心 (Colocation Data Centers) 必須未雨綢繆，現在就開始強化資安防禦機制。
確保數據安全、智慧財產權保護與客戶基礎設施的安全性是一項長期挑戰，業者需要不斷調整策略，以應對 Gen AI 工作負載的變化。隨著新型資安風險不斷浮現，資料中心業者必須深入研究並理解這些威脅，進而優化基礎設施設計，並落實良好的治理機制。
與其他資安領域相同，多層次安全架構是不可或缺的防護措施，其中包含以下關鍵策略：
- 定期安全評估—定期檢測與評估資料中心的 AI 系統，可有效發現現有與潛在漏洞，避免它們在未察覺的情況下成為駭客攻擊的突破口。
- 高強度數據加密—無論是靜態數據 (At Rest) 或傳輸中的數據 (In Flight)，都應採用高標準加密技術，並定期更新安全機制，以防駭客存取或篡改數據。
- 聯邦數據模型 (Federated Data Models)—此模型允許雲端產生的數據在多個邊緣運算 (Edge) 與內部部署站點間共享，並根據當地需求進行增強。即使數據在傳輸過程中遭到攔截，若無各站點的專屬細節，攻擊者仍難以解讀其完整內容，進而提升數據安全性。
- 可視化監控與持續防護—透過 AI 監測 AI，利用深度學習模型篩選並分析大量數據，可即時識別異常行為，偵測潛在資安威脅與惡意攻擊，確保系統安全無虞.
當共同託管業者 (Colocation Providers) 和超大規模雲端服務商 (Hyperscalers) 持續加強 AI 工作負載的網路安全防護時，也不能忽視基礎設施的安全性。AI 運算需求大幅提升，消耗的電力與設備資源也隨之增加，因此，確保這些設施不受攻擊至關重要，否則可能影響整體營運穩定性。
施耐德電機 (Schneider Electric) 與全球資料中心業者密切合作，致力於強化數據與基礎設施的安全防護。為了降低 AI 資安風險，我們採用入侵偵測系統 (IDS, Intrusion Detection System)，透過即時監測網路流量來偵測異常行為。例如，若電力消耗出現異常變化，系統將觸發警報並進行深入調查，以確認是否涉及惡意攻擊，確保資料中心的運行安全無虞。
