頂石專案:合規評估模擬

針對歐盟 AI Act、NIST AI RMF 與 ISO 42001 進行模擬合規評估,產出完整的差距分析報告。

概觀

AI 法規正在加速成形。歐盟 AI Act 要求對高風險 AI 系統進行風險評估與對抗性測試。NIST 的 AI Risk Management Framework 提供自願性指引,許多組織以此作為基線。ISO 42001 則建立 AI 管理系統標準。作為 AI 紅隊成員,您將愈來愈常被要求參與合規評估 — 不僅要找出漏洞,還要將發現對應至法規要求。

本頂石專案模擬一場虛構公司的合規評估。您將根據三個框架評估一個 AI 系統、辨識差距,並產出安全團隊與法務/合規團隊都能使用的專業報告。

先備條件

• AI 威脅全景 — 理解法規所處理的風險全景
• 治理與合規 — AI 法規框架概觀
• 防禦與護欄 — 合規框架要求的防禦機制
• 執行與報告撰寫 — 專業報告撰寫技能
• 熟悉閱讀法規與標準文件

專案簡介

情境

您是 Meridian Compliance Partners 的安全顧問。客戶 NovaCare Insurance 是一家中型健康保險公司,已部署三套 AI 系統:

1. ClaimBot — LLM 驅動的聊天機器人,協助客戶提交保險理賠並查詢案件狀態。透過 API 整合存取客戶保單資料與理賠紀錄。在歐盟 AI Act 下被歸類為 高風險 (保險領域、會影響自動化決策)。

2. FraudDetect — 一套為保險理賠評分詐欺可能性的機器學習模型。高於閾值的案件會被標記供人工審查。在歐盟 AI Act 下被歸類為 高風險 (影響個人的自動化決策)。

3. DocSummarizer — 內部工具,為理賠審查員摘要醫療文件。處理敏感健康資訊。在歐盟 AI Act 下被歸類為 有限風險 (僅須符合透明度義務)。

NovaCare 希望在歐盟 AI Act 執法期限前瞭解自身合規態勢,並主動對齊 NIST AI RMF 與 ISO 42001。他們聘請您進行差距分析。

待評估的框架

可用資訊

評估時假設您已取得:

• 三個系統的架構圖
• ClaimBot 與 DocSummarizer 的系統提示詞與模型卡
• FraudDetect 的模型文件 (訓練資料描述、效能指標、公平性評估)
• 既有安全政策 (通用 IT 安全政策,無 AI 專屬政策)
• 過去 6 個月的事件日誌 (ClaimBot 兩起提示詞注入事件,FraudDetect 一起誤判暴增)
• 來自 AI 開發團隊、安全團隊與合規長的訪談記錄

交付物

主要交付物

評分準則

• 框架涵蓋 (20%) — 相關系統皆處理了三個框架的所有實質要求
• 差距辨識 (25%) — 差距具體、準確辨識、對應至正確的法規要求
• 風險優先排序 (15%) — 差距依法規風險 (執法暴露、罰則) 與實作工時排序
• 修復品質 (20%) — 建議具體、可行動,且針對各系統的風險分類適度調整範圍
• 報告專業度 (20%) — 報告適合合規受眾,結構清楚、法規語彙得體、含執行摘要

分階段做法

階段 1:框架分析 (3 小時)

1. 1

   從歐盟 AI Act 萃取相關要求

   依每個系統的風險分類,辨識適用的歐盟 AI Act 要求。聚焦於第 9 條 (風險管理)、第 10 條 (資料治理)、第 13 條 (透明度)、第 14 條 (人類監督) 與第 15 條 (準確性、健全性、網路安全)。列出每項要求,以及合規證據的樣貌。

2. 2

   將 NIST AI RMF 功能對應到 NovaCare 系統

   將 NIST AI RMF 的四項功能 (Govern、Map、Measure、Manage) 套用於每個系統。辨識哪些子類別最相關。為每個子類別定義在 NovaCare 情境下,「已實作」vs「部分實作」vs「未實作」的樣貌。

3. 3

   辨識 ISO 42001 控制要求

   審視 ISO 42001 附錄 A 控制項,辨識哪些適用於 NovaCare。聚焦於 AI 風險評估、AI 政策、第三方 AI 管理與 AI 系統生命週期控制。註記哪些為組織層級、哪些為系統專屬。

階段 2:差距評估 (4 小時)

1. 1

   評估 ClaimBot 合規性

   以所有適用要求評估 ClaimBot。重點領域:對抗性測試 (是否曾被紅隊演練?)、透明度 (使用者是否知道在與 AI 互動?)、人類監督 (人類是否能介入理賠決策?)、資料保護 (客戶資料在 LLM 上下文中如何處理?)、健全性 (遇對抗性輸入時會如何?)。

2. 2

   評估 FraudDetect 合規性

   以適用要求評估 FraudDetect。重點領域:公平性與偏差測試、可解釋能力 (被標記的理賠能否解釋?)、人工審查流程 (被標記案件是否都由人類審查?)、模型監控 (效能是否追蹤漂移?)、文件 (是否有符合性評估?)。

3. 3

   評估 DocSummarizer 合規性

   以其較低層級的要求評估 DocSummarizer。重點領域:透明度 (使用者是否知道摘要由 AI 產生?)、準確性監控 (摘要是否經驗證?)、資料保護 (處理過程如何保護敏感健康資訊?)。

4. 4

   評估組織控制

   評估 NovaCare 的組織態勢:AI 治理結構、AI 專屬政策、風險管理流程、AI 失效的事件回應程序,以及訓練/意識提升計畫。許多 ISO 42001 要求是組織層級、非系統層級。

階段 3:報告撰寫 (4 小時)

1. 1

   建立合規矩陣

   建立完整矩陣,將每項要求 (列) 對應至每個系統 (欄),並標示狀態 (合規、部分合規、不合規、不適用)。每項評估附上證據參照。

2. 2

   撰寫差距分析發現

   對每項重大差距記錄:要求、現況、差距描述、法規風險 (若未處理會如何),以及建議修復措施。依框架與系統分組。

3. 3

   發展修復路線圖

   依以下優先排序:法規執法時程 (歐盟 AI Act 期限)、不合規的嚴重性 (財務罰則、市場准入風險) 與實作工時。分為:立即 (0-3 個月)、短期 (3-6 個月)、中期 (6-12 個月)。

4. 4

   撰寫執行摘要

   摘要每個系統與每個框架的整體合規態勢。突顯最關鍵的差距與建議優先事項。面向需理解法規暴露但無時間閱讀完整報告的高階主管撰寫。

階段 4:審查與驗證 (1 小時)

1. 1

   跨框架交叉參照

   驗證在一個框架中辨識的差距,是否於其他適用框架中一致呈現。例如:缺乏對抗性測試,同時是歐盟 AI Act 第 15 條、NIST AI RMF Measure 功能,以及 ISO 42001 風險評估控制下的差距。

2. 2

   驗證優先排序

   審視修復路線圖,確保最高優先項目是法規風險最大、合規期限最近的項目。必要時調整。

範例輸出

合規矩陣範例列

| Requirement | ClaimBot | FraudDetect | DocSummarizer | Evidence |
|-------------|----------|-------------|---------------|----------|
| EU AI Act Art. 15(4) — Resilience against attempts by unauthorized third parties to exploit vulnerabilities | Non-compliant | Partially compliant | N/A (limited risk) | No adversarial testing has been conducted on ClaimBot. FraudDetect has undergone basic adversarial robustness testing but not against LLM-specific attack vectors. |

差距發現範例

## GAP-007: No Adversarial Testing Program for High-Risk AI Systems
 
**Framework:** EU AI Act Article 15(4); NIST AI RMF Measure 2.7; ISO 42001 A.6.2.5
**Systems:** ClaimBot (Critical), FraudDetect (High)
**Current State:** Non-compliant
 
### Description
NovaCare has not conducted adversarial testing (red teaming) on either
of its high-risk AI systems. ClaimBot has experienced two prompt injection
incidents in production but no systematic security assessment has been
performed. FraudDetect has undergone standard ML robustness testing
(adversarial examples on tabular data) but has not been assessed for
AI-specific vulnerabilities related to its decision pipeline.
 
### Regulatory Risk
The EU AI Act requires that high-risk AI systems are resilient against
"attempts by unauthorized third parties to exploit system vulnerabilities"
(Art. 15(4)). Failure to demonstrate adversarial testing may result in
non-conformity during conformity assessment, blocking market access or
triggering enforcement action. Maximum administrative fine: up to
EUR 15,000,000 or 3% of annual worldwide turnover.
 
### Recommendation
1. Engage a qualified AI red team to conduct a comprehensive security
   assessment of ClaimBot covering OWASP Top 10 for LLMs categories
2. Extend FraudDetect's robustness testing to include pipeline-level
   attacks (data poisoning, model evasion, explanation manipulation)
3. Establish a recurring adversarial testing program (quarterly for
   high-risk systems) and document results for conformity assessment
 
**Effort Estimate:** 3-4 weeks for initial assessments, ongoing quarterly
**Priority:** Critical — EU AI Act enforcement deadline approaching

提示