隨著生成式 AI（Generative AI）技術快速成熟，企業與政府機關紛紛鼓勵員工善用 AI 工具來提升工作效率，例如撰寫文件、整理報告、查詢資料、甚至輔助系統開發。AI 已逐漸成為日常工作的「第二助理」。
然而，在效率提升的同時，一個關鍵問題也隨之浮現：
當員工將資料交給 AI 使用時，我們是否仍能確保個人資料與機敏資訊不會外洩？
一、生成式 AI 帶來的潛在資安風險
在實務上，許多資安事件並非來自駭客入侵，而是源自「合法帳號的不當使用」。生成式 AI 的普及，正放大了這類風險。
常見風險情境包括：
- 員工將 客戶名單、身分證字號、病歷、交易紀錄 複製貼上到 AI 工具中請求分析
- 使用 AI 協助除錯，卻將 含敏感資料的 SQL 查詢結果 一併輸入
- AI 工具部署於雲端，資料可能被傳送至 第三方或海外環境
這些行為表面上是「提升效率」，實際上卻可能已構成 個資外洩或法規違規風險。
二、個資外洩不一定來自駭客，而是「看不見的使用行為」
在 AI 應用場景中，一個關鍵盲點是：
組織往往不知道：是誰，在什麼時間，從資料庫查了哪些資料，接著又拿去做了什麼用途。
即使企業已建置防火牆、端點防護、帳號權限控管，仍可能無法回答以下稽核問題：
- 是哪一位使用者查詢了大量個資？
- 是否有人在非業務需求時間大量存取敏感資料？
- 是否存在「帳號合法，但行為異常」的情況？
三、資料庫：生成式 AI 資料來源的「最後一道防線」
無論 AI 工具多麼先進，高價值資料最終仍來自企業內部的資料庫系統，例如：
- 客戶資料庫
- 醫療資訊系統
- 金融交易資料
- 政府人口或行政資料
因此，資料庫活動監控（Database Activity Monitoring, DAM），在 AI 時代扮演的角色更加關鍵。
四、資料庫稽核如何協助防範 AI 造成的資料風險？
1. 可追蹤「人」與「行為」
現今DAM 的功能需求不只記錄 SQL 指令，更需要能關聯：
- 前端應用使用者身分
- 前端使用者來源主機/IP
- 存取時間與行為模式分析
即使是透過應用系統或 AI 輔助工具間接查詢資料，也要能回溯追查：
- 是誰觸發了這次資料存取行為
2. 即時偵測異常資料存取
透過行為分析，現今DAM 系統必須可即時發現：
- 非上班時間大量查詢個資
- 與職務不相符的資料存取
- 突然暴增的查詢筆數或頻率
這些都可能是：
- 資料外洩前兆
- AI 濫用的徵象
3. 滿足法規與稽核要求
在《個人資料保護法》、《資通安全管理法》及各類內控、稽核制度下，組織需具備：
- 可追查的存取紀錄
- 明確的責任歸屬
- 完整的稽核報表
次世代資料庫稽核系統正是能將「AI 使用風險」具體化、可查證的核心機制。
五、AI 並非不能用，而是必須「有效控管地使用」
真正成熟的 AI 治理策略，不是全面禁止，而是建立清楚的管理框架：
建議作法包括：
- 制定 AI 使用政策，明確禁止輸入敏感或個資資料
- 對 AI 使用行為進行教育與內部宣導
- 強化資料庫層級的稽核與監控機制
- 建立「事前防範 × 事中監控 × 事後稽核」的完整流程
六、結語：在 AI 時代，以零信任思維建立可被驗證的資料庫安全
生成式 AI 的普及，正在改變組織使用資料的方式，也同時挑戰傳統「內部即可信」的資安假設。在 AI 時代，資料不再只被單一系統或角色使用，而是透過應用服務、API、甚至 AI 工具被快速存取與再利用。
這正是 零信任（Zero Trust） 所強調的核心原則：
永不預設信任，持續驗證每一次存取行為。
零信任並不只是網路邊界或身分驗證的議題，更必須延伸到 資料層級。即使使用者已通過登入驗證、即使查詢來自合法應用系統，每一次資料庫存取行為，仍應被視為需要被檢視、被記錄、被稽核的對象。
在這樣的架構下，資料庫活動監控（DAM）正是零信任在資料層的具體落實：
- 不因帳號合法就放鬆監控
- 不因系統內部就忽略行為分析
- 不因 AI 輔助就失去可追蹤性
透過完整的資料庫稽核與行為監控，組織才能在鼓勵員工善用 AI 的同時，仍然清楚掌握「誰在什麼情境下使用了哪些資料」，並在必要時提出可驗證、可追查回溯的證據。
AI 是效率的引擎，零信任是安全的基石，而可稽核的資料存取，則是兩者之間最關鍵的平衡點。
唯有在零信任架構下建立完整的資料庫稽核機制，組織才能真正放心地擁抱 AI，而不必以資料安全與法規遵循作為代價。