面對AI時代的資安挑戰，全球非營利組織雲端安全聯盟（CSA）一年前發布AI控制矩陣（AI Controls Matrix，AICM），聚焦AI系統從規畫、建置到除役的完整生命週期。近日，台灣數位安全聯盟理事長暨雲端安全聯盟台灣分會會長蔡一郎於InfoSec 2026活動中，揭露AICM的特色與最新變化，並建議資安長可依實務指引來循序推動企業落實AI治理。
基本上，CSA早期核心聚焦於雲端安全，發展出雲端控制矩陣（CCM）與STAR認證體系，並透過CCSK等認證建立人才專業標準。隨著技術演進，CSA的範疇已從傳統雲端延伸至零信任與AI安全，例如去年7月已發展出AI控制矩陣（AICM），目前最新版本為今年6月推出的1.1版。
蔡一郎指出，AICM切入的概念是從合規的角度出發，協助企業在導入AI開發平臺或生成式AI服務時，能有一套標準化的控制框架。
在控制結構上，AICM主要涵蓋18個控制領域。根據蔡一郎展示的簡報內容，這些控制項展現相當高的覆蓋度與多元性，包括：稽核與確保、應用程式與介面安全、業務連續性管理與營運韌性、變更控制與組態管理、密碼學、加密與金鑰管理、資料中心安全、資料安全與隱私、治理、風險管理與合規、人力資源安全、身分與存取權限管理、互動操作與可攜性、基礎架構安全、日誌記錄與監控、模型安全，以及資安事件管理及電子蒐證與雲端鑑識、供應鏈管理及透明度與問責制、威脅與漏洞管理、通用端點管理。
由此看出，AICM涵蓋眾多IT與AI常見的控制領域，最特別是將人力資源安全列為獨立範疇。但由於AI的使用也涉及財務規畫，未來可關注是否將維護成本與防範異常支出的層面列為單獨的重點領域。
關於最新推出的AICM 1.1版，蔡一郎指出，新版在維持原有類別下，將控制項從243個增加至247個。
而在框架對應方面，原先已能對應ISO 42001、BSI AIC 4、歐盟AI法案（EU AI Act）、NIST AI 600-1，1.1新版更納入針對AI代理人安全的AIUC-1，以及NIST AI風險管理框架（AI RMF）的對應。
談到標準的易用性，蔡一郎直言，ISO 42001的架構設計對實務工作者並不友善，即便參與3日課程培訓亦難以掌握核心。他分析，主因在於該標準缺乏如ISO 27001附錄A般明確的控制項對應，顯然ISO/IEC 42001是在AI浪潮下為了回應市場迫切需求而快速推出，因此，在控制項對應與實務操作層面仍有待補強。相較之下，他認為AICM是目前完整度最高且持續改善的控制標準。
在控制類型方面，AICM將控制項分為AI專屬控制項、AI與雲端相關控制項，以及雲端專屬控制項。蔡一郎特別強調AICM與雲端控制矩陣（CCM）的關聯，指出兩者具備高度互補性，因此需要同時搭配來看。他解釋，為了避免疊床架屋，AICM對於CCM已涵蓋的內容不再重複說明，但有兩項關鍵差異值得注意：第一是將傳統CCM中的基礎架構與虛擬化安全（IVS），更名為基礎架構安全（I&S）；第二是新增模型安全（MDS）領域，專門應對提示注入、模型毒化與權重竊取等AI特有威脅。
此外，針對生成式AI生態系，AICM梳理出包含生成式AI營運（genAI Ops）、模型層、AI服務層及應用層的「四層服務交付模型」，並明確定義參與者之間六種不同的控制實作責任，確保在複雜的供應鏈中權責分明。
至於企業該如何導入AICM？蔡一郎建議參考《Strategic Implementation of the CSA AI Controls Matrix – A CISO's Guide》實務指南，該份指引強調從AI共識評估倡議問卷（AI-CAIQ） 進行自我評估開始，並給出四階段實作步驟，從評估、整合、認證到擴展與規模化，同時也可依據「立即、短期、中期與長期」的建議方式，循序漸進地推動落地。
身為台灣數位安全聯盟理事長，也是來毅數位科技台灣總經理暨全球資安長的蔡一郎特別指出，從雲端安全聯盟CSA網站可下載AICM工具包，當中最重要的檔案就是一份完整收錄18個控制領域、247個控制項的Excel檔案。
