影子 AI 與 GenAI 外洩
議題 01・AI 安全
員工把資料貼進 ChatGPT 怎麼辦？
員工大量使用 GenAI，其中多為影子 AI；公司資料可能經個人帳號流向無法管控的模型，事後也難以向稽核說明。
您是否也遇到
- 員工把原始碼貼進公開 AI 工具
- 企業版已採購，員工仍用個人帳號
- 全面封鎖，換來的是繞道
業界調查
98%
組織中使用 GenAI 應用的使用者比例
資料來源
出處：Netskope Threat Labs, Cloud and Threat Report: Generative AI 2025；netskope.com/products/securing-generative-ai、products/casb（Cloud and Threat Report: 2026）
議題 1・互動模擬
一則 prompt 送出後，會在哪一關被處理
打開或關閉四個控制點，切換帳號與內容，看這則 prompt 的路徑與結果。改任何設定都會自動重播。
預設情境（帳號：個人版、內容：原始碼）。
控制點全部關閉時：原始碼已送達個人版 AI（外洩）。
控制點全部開啟時：個人帳號禁止使用：已阻擋並教導改用企業版（在 02 CASB 被處理）。
- 01 NG SWG 解碼與辨識 辨識 1,800+ AI 應用，區分公司與個人實例與動作 Inline 的 CASB、DLP、Guardrails 都靠它先解密、解碼，才有東西可檢查。關閉時流量原封不動通過。
- 02 CASB 實例與風險評等 公司帳號放行、個人帳號一律阻擋，並即時教導改用企業版 核准一個 AI 工具，不等於核准每一個個人登入。個人帳號在這一關整個被擋，並導向企業版。
- 03 DLP 資料內容檢查 3,000+ 分類器加語意檢查，不只靠 regex 即使 AI 改寫內容保留原意也能辨識。命中後依政策阻擋或教導，並留存事件。
- 04 Guardrails 提示安全 支援 29 種語言；偵測對應 MITRE ATLAS 與 OWASP LLM Top 10 與 DLP 互補：DLP 看有沒有機敏資料，Guardrails 看這則提示本身是不是攻擊。
示意模擬，不代表實測數據；實際效果依授權、部署與政策設定而定。
NETSKOPE 怎麼控制
三個做法，把影子 AI 變成看得見、管得到
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以實例辨識
區分公司與個人帳號 公司版放行，個人帳號一律阻擋。
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DLP 以語意檢查 prompt 與檔案
涵蓋被 AI 改寫後的內容。
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即時教導
把員工導向核准的企業版，而不是一刀切封鎖。
可稽核佐證與成果指標
稽核問起來，拿得出什麼
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可視清冊
AI 應用與帳號實例的可視清冊
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事件紀錄
個人帳號阻擋與教導事件紀錄
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指標建議
建議追蹤的成果指標：影子 AI 應用數、個人帳號被阻擋次數、企業版採用比例