--- title: "AI 對抗測試｜依 OWASP LLM Top 10 測試你的 AI 應用 | TauX" description: "TauX 為 AI 客服、內部 AI 助理與 AI Agent 提供對抗測試：提示詞注入、資料外洩、越權操作等 LLM 特有風險，依 OWASP LLM Top 10 逐項測試，並提供重現步驟與修補建議。" url: "https://taux.io/zh-Hant-TW/ai-red-teaming" locale: "zh-Hant-TW" alternates: en-US: "https://taux.io/en-US/ai-red-teaming" ja-JP: "https://taux.io/ja-JP/ai-red-teaming" ko-KR: "https://taux.io/ko-KR/ai-red-teaming" zh-Hans-CN: "https://taux.io/zh-Hans-CN/ai-red-teaming" --- # AI red teaming — 依 OWASP LLM Top 10 測試你的 AI 應用 在上線前，用攻擊者的方法測你的 AI 應用：提示詞注入、資料外洩、越權操作，依 OWASP LLM Top 10 逐項檢查。 01 ## 適合誰 * 已上線或準備上線的 AI 客服、聊天機器人或內部 AI 助理 * AI 應用串接了內部資料，或能執行寄信、下單等動作 * 需要向客戶、稽核或主管機關說明 AI 的安全措施 * 模型或功能改版後，不確定原本的防護還有沒有效 你的 AI 應用 客服、內部助理、AI Agent 對抗測試 提示詞注入、資料外洩、越權操作 發現的問題 重現步驟與嚴重程度 修補與複測 確認問題已經關閉 上線前用攻擊者的方法測一次，依 OWASP LLM Top 10 逐項檢查，修補後再測。 02 ## 服務內容 ### 範圍界定 釐清應用架構、AI 可以存取的資料與工具，以及不同使用者的權限。 ### 提示詞注入測試 直接注入與間接注入（藏在文件、網頁、Email 裡的指令），確認 AI 會不會被改變行為。 ### 資料外洩與越權 系統提示與敏感資料是否會被套出、AI 能否被誘導執行超出權限的動作。 ### 輸出處理 AI 的輸出被其他系統使用時，是否會造成注入或錯誤執行。 ### 報告與複測 每個發現附嚴重度、重現步驟與修補建議；修補後複測。 03 ## 執行方式 ### 1\. 範圍與規則 約定測試範圍、環境、時段與停止條件。 ### 2\. 測試 依 OWASP LLM Top 10 逐項測試，記錄每一次嘗試。 ### 3\. 報告 說明發現、影響與修補建議，並與開發團隊逐項討論。 ### 4\. 複測 修補後重新測試，確認問題已處理。 04 ## 交付物 * 測試範圍與方法說明 * 發現清單（嚴重度、重現步驟、修補建議） * 複測報告 05 ## 合作週期 以三個月、半年或一年為一個週期，依範圍決定。每個週期結束時，我們會和你一起對照一開始設定的目標，再決定下一個週期要做什麼，或到此為止。 每個週期：盤點 → 設計 → 導入 → 對照目標，決定下一步 06 ## 計價方式 依個別案例估算：要處理的系統與資料有多少、需要的人力與時間、週期多長。先聊一次，我們會依實際範圍給你一個數字，而不是先報價再湊範圍。 07 ## 常見問題 ### 什麼是 AI 對抗測試？ 模擬攻擊者，嘗試讓 AI 應用做出不該做的事：洩漏資料、忽略原本的指令、執行超出權限的動作。目的是在真正的攻擊者之前找到問題。 ### AI 對抗測試跟一般的滲透測試有什麼不同？ 一般滲透測試針對網路、伺服器與網頁的弱點；AI 對抗測試針對語言模型特有的風險，例如用文字內容改變模型行為的提示詞注入。兩者互補。 ### 測試會影響正式環境嗎？ 建議在測試環境進行。必須在正式環境測試時，會事先約定範圍、時段與停止條件。 ### 修補之後就安全了嗎？ 提示詞注入目前沒有一次根治的解法，重點是降低風險、限制 AI 能動用的權限與資料。模型或功能改版後，建議重新測試。 08 ## 延伸閱讀 * [OWASP LLM Top 10](https://taux.io/zh-Hant-TW/owasp-llm-top-10) * [Prompt Injection 說明](https://taux.io/zh-Hant-TW/what-is-prompt-injection) ## 聊聊你的狀況 寫信告訴我們你現在卡在哪裡，我們會回覆可行的做法與下一步。 [寫信給我們](mailto:hello@taux.io) AI 對抗測試 合作週期 3 個月、半年或一年 計價方式 依個別案例估算 [寫信給我們](mailto:hello@taux.io)