如何安全使用AI工具：資料保護實用指南

ChatGPT、Claude、GitHub Copilot等AI工具已成為提升生產力的必備工具。但每次與這些工具互動時，您都可能在向它們的伺服器分享資料——這些資料可能被儲存、用於訓練，甚至在資料外洩中暴露。

本指南提供實用、可執行的步驟，幫助您在使用AI工具的同時保護敏感資訊。

黃金法則：假設一切都是公開的

在深入了解具體設定和工具之前，請內化這一原則：

將發送給AI工具的每一條提示都視為可能公開的資訊。

這意味著：

• AI公司的員工可能會讀到
• 可能出現在資料外洩中
• 可能影響對其他使用者的回應
• 可能在法律程序中被傳喚

如果您不願意公開發布，就不要貼到聊天機器人中。

步驟1：設定隱私選項

ChatGPT (OpenAI)

停用資料訓練：

1. 前往設定 → 資料控制
2. 關閉「為所有人改進模型」
3. 您的對話將不再用於訓練未來的模型

使用暫時對話：

• 在敏感對話前點擊「暫時對話」開關
• 這些對話不會儲存到歷史記錄，也不會用於訓練

API vs 消費者版：

• OpenAI預設不使用API資料進行訓練
• 對於敏感應用考慮直接使用API

Claude (Anthropic)

付費方案：

• Claude Pro/Team/Enterprise的對話預設不用於訓練
• 查看您具體方案的Anthropic資料使用政策

免費版：

• 對話可能被用於訓練
• 可用時使用Claude的暫時功能

Google Gemini

關閉活動儲存：

1. 前往Gemini應用程式活動
2. 關閉活動儲存
3. 將自動刪除設定為最短時間

Microsoft Copilot

企業使用者：

• Microsoft 365版Copilot有更強的資料保護
• 消費者版Copilot資料政策更寬鬆
• 工作資料使用組織的Copilot執行個體

步驟2：了解不應分享的內容

絕對不要貼到AI聊天機器人：

類別	範例	風險
憑證	密碼、API金鑰、權杖	帳戶直接被入侵
個人資訊	身分證號、信用卡、醫療記錄	身分竊盜、合規違規
公司機密	原始碼、客戶資料、財務資料	商業秘密外洩、合規違規
私人通訊	需要幫助撰寫的郵件、私訊	隱私侵犯

提示中的危險訊號：

• 以sk-、AKIA、ghp_等開頭的字串（可能是API金鑰）
• 包含@company.com郵件網域的內容
• 資料庫連線字串
• 帶有個人詳情的真實姓名
• 未脫敏的截圖

步驟3：分享前脫敏

當您需要AI幫助處理包含敏感資訊的程式碼或文件時：

用佔位符取代真實值：

# 不要這樣：
api_key = "sk-proj-abc123xyz789"
db_password = "MyR3alP@ssword!"

# 應該這樣：
api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
db_password = "YOUR_DATABASE_PASSWORD"

匿名化個人資訊：

# 不要這樣：
"台積電公司的王小明([email protected])請求..."

# 應該這樣：
"X公司的使用者A([email protected])請求..."

提問前泛化：

不要問：「為什麼我的AWS金鑰AKIAIOSFODNN7EXAMPLE不能用？」

應該問：「AWS存取金鑰失效的常見原因有哪些？」

步驟4：根據敏感度選擇合適的工具

低敏感度（公開資訊、通用問題）：

• 消費者版AI工具即可
• ChatGPT、Claude、Gemini免費版
• 無需特別預防措施

中等敏感度（內部流程、非機密程式碼）：

• 啟用隱私設定
• 使用暫時/無痕模式
• 脫敏具體細節

高敏感度（憑證、個人資訊、商業秘密）：

• 使用帶資料處理協議的企業版
• 考慮本地/自架模型
• 或者根本不用AI處理這類資料

企業AI選項：

服務	主要保護	合規性
ChatGPT Enterprise	不使用資料訓練，SOC 2	GDPR、HIPAA就緒
Claude Enterprise	可簽DPA，不訓練	SOC 2、GDPR
Azure OpenAI	資料保留在您的Azure	完整企業合規
AWS Bedrock	您的VPC，您的資料	完整企業合規

步驟5：正確處理憑證

永遠不要透過AI工具或一般即時通訊分享憑證

當您需要與同事分享敏感憑證時：

錯誤做法：

• 貼在LINE/Slack中（訊息會被儲存）
• 放在共用文件中（持久存取）
• 透過郵件傳送（通常未加密，可搜尋）
• 貼在AI聊天機器人中（可能用於訓練）

正確做法：

• 使用密碼管理器的分享功能
• 使用組織的金鑰管理工具
• 透過加密、自動銷毀的管道分享

使用安全的過期連結

像LOCK.PUB這樣的服務允許您：

1. 建立密碼保護的備忘錄
2. 設定過期時間（1小時、24小時等）
3. 設定檢視後自動銷毀
4. 透過一個管道傳送連結，透過另一個管道傳送密碼

範例工作流程：

• 您需要與新團隊成員分享資料庫密碼
• 建立包含密碼的安全備忘錄
• 設定1小時後過期，檢視後刪除
• 透過郵件傳送連結，透過其他管道傳送密碼
• 檢視後憑證無法再次取得

這比把憑證放在郵件、聊天訊息或AI提示中安全得多。

步驟6：考慮本地AI模型

對於真正敏感的工作，考慮在本地執行AI模型：

本地AI選項：

Ollama + 開源模型：

• 本地執行Llama、Mistral或其他模型
• 資料完全不離開您的機器
• 適合程式碼審查、寫作輔助

GPT4All：

• 執行本地模型的桌面應用程式
• 無需網路
• 適合離線環境

LocalAI：

• OpenAI API相容的本地伺服器
• 可整合到現有工作流程

本地模型的權衡：

• 能力不如GPT-4或Claude
• 需要不錯的硬體（建議GPU）
• 無網路存取 = 無外部知識
• 但是：完全隱私

步驟7：實施團隊政策

如果您管理團隊，請建立明確的指導方針：

核准的工具和層級：

• 可以使用哪些AI服務
• 哪些資料用哪個層級（免費版 vs 企業版）
• 如何申請例外核准

資料分類：

• 哪些類型的資料可以與AI討論
• 哪些需要脫敏
• 哪些完全禁止

培訓要求：

• 年度AI安全意識培訓
• 新風險出現時的更新
• 事件回應程序

稽核和監控：

• 盡可能記錄AI工具使用情況
• 審查政策合規性
• 從事件中學習

快速參考：AI安全檢查清單

在向AI工具傳送任何提示之前，問問自己：

• 如果這個提示變成公開的，我會感到舒適嗎？
• 我是否已刪除所有密碼、API金鑰和權杖？
• 我是否已匿名化個人資訊（姓名、郵件、ID）？
• 我是否已脫敏不必要的公司特定詳情？
• 我是否在使用適合這些資料敏感度的層級？
• 我是否已啟用隱私設定（訓練退出、暫時對話）？

如果無法全部勾選，請停下來脫敏後再繼續。

了解更多特定風險

本指南涵蓋了一般最佳實踐。要深入了解特定威脅，請參閱我們的相關文章：

• AI聊天機器人資料外洩：貼上敏感資訊時會發生什麼 — 與ChatGPT、Claude等聊天機器人分享資料的風險
• AI代理安全風險：為什麼給AI太多權限很危險 — AI能執行程式碼和存取檔案時的特殊風險
• AI程式設計助手正在撰寫不安全的程式碼 — AI產生程式碼中的安全漏洞

總結

AI工具非常強大，但需要謹慎使用。從ChatGPT即時獲得幫助的便利不值得換來資料外洩、合規違規或憑證洩露。

您的行動項目：

1. 今天就設定您使用的所有AI工具的隱私選項
2. 建立個人規則：AI提示中不放憑證、不放個人資訊、不放機密
3. 使用過期加密管道分享敏感資料
4. 培訓團隊AI安全最佳實踐
5. 對最敏感的工作考慮使用本地模型

額外的30秒脫敏可以讓您免於數月的事件回應。

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