每當 AI 平台出現資安事件，討論焦點往往落在模型本身有沒有被越獄、有沒有洩漏訓練資料。但最近一篇來自 Analytics Insight 的文章拋出了一個反直覺的論點：OpenAI 最大的安全威脅，不是 ChatGPT 本身，而是圍繞它的人 — 開發者、合作夥伴、員工與終端用戶。
這個結論看似聳動，但其實早在資安圈廣泛流傳：技術系統的安全邊界，往往不是被攻破的，而是被人為穿透的。
「2024 年 APIpocalypse 事件中，攻擊者僅憑 GitHub 上外洩的 API key，就產生了數百萬美元的未授權運算費用，沒有任何零日漏洞，只有一個設定失誤的開發者。」
這不只是 OpenAI 的問題。這是所有企業在導入 AI 工具、擴大數位生態系後，必然面對的新型態風險結構。
人是攻擊面，不是例外
在傳統資安框架中，「人的因素」通常被歸類為社交工程或內部威脅。但在 AI 時代，這個概念需要大幅擴展，風險來自三個層面：
- 開發者層：API key 管理失當、第三方整合未受控，成為供應鏈攻擊的入口
- 用戶層：將敏感資料輸入 AI 工具、輕信 AI 輸出、點擊偽造的 AI 介面釣魚連結
- 組織層：企業未建立 AI 使用規範，員工在無監管狀態下操作高風險工具
這三個層面有一個共同點：都涉及身分（Identity）。誰在存取系統？誰有資格觸發這個動作？誰的行為逾越了應有的權限範圍？
當「人」成為攻擊面，MFA 只是起點
許多企業對 MFA 的認知仍停留在「加一道密碼驗證」的層次。這種理解在 AI 威脅出現之前就已不足，現在更是遠遠落後。
真正的問題在於：當攻擊者可以透過 AI 偽造語音、生成高度擬真的釣魚訊息、甚至自動化地測試認證漏洞，傳統 OTP 簡訊驗證能抵擋幾秒鐘？
防護的核心不是「加更多因素」，而是「確保每一個認證動作，都綁定無法被偽造的裝置與行為脈絡」。
這正是 Keypasco 在設計 MFA 與 Zero Trust 架構時的核心邏輯：以裝置綁定搭配行為分析，讓每一次存取請求都必須同時滿足「你是誰」、「你用哪台設備」、「你的行為是否符合脈絡」三個維度的驗證。
Keypasco 的驗證機制直接綁定使用者的實體裝置，而非依賴可被攔截的簡訊驗證碼。即便攻擊者取得了帳號密碼，甚至騙過了用戶本人，沒有那台裝置，就是進不來。
Zero Trust 不是工具，是思維的轉換
OpenAI 的案例再一次印證了 Zero Trust 的核心假設：不要信任任何人，包括內部人員、授權合作夥伴、以及看起來合法的 API 請求。
在這個框架下，身分驗證不再是「進門前的一道關卡」，而是貫穿每一個操作、每一次資料存取、每一個系統呼叫的持續性確認機制。
對 IT 主管而言，這意味著資安策略的重心必須從「邊界防禦」轉向「身分治理」。問題不再是「我的防火牆夠不夠強」，而是「我能不能在任何時刻，確定現在操作系統的人，確實是他聲稱的那個人？」
AI 放大了人的風險，也放大了身分安全的價值
ChatGPT 每週 3 億次的使用量，背後是 3 億次可能的身分漏洞、3 億次可能的資料外洩起點。AI 工具讓攻擊者更有效率，也讓人的失誤更容易被利用。企業必須從身分驗證開始，重新建立信任基礎。
企業需要的不是更複雜的資安架構，而是一個足夠聰明、足夠務實的身分驗證基礎——讓每一個「人」在進入系統的那一刻，都無法被假冒、無法被繞過。
參考資料：Why OpenAI’s Biggest Security Risk isn’t ChatGPT, it’s Everyone Around it (Analytics Insight)