資通系統升級 AI 功能，資安管理就必須同步進化；若 AIMS 將 AI 資安風險委由 ISMS 處理，ISMS 就必須具備足以勝任的AI 資安能力，才能讓 AI 治理真落地。也因此，ISO 27090 AI 資安國際標準應運而生，可同時支持 ISMS 與 AIMS 的治理需求。
文／梁日誠
AI 治理可依 ISO 38507，透過利害關係人互動，以評估、指導與監督與 AI 管理介接，確立組織使用 AI 的方向與責任；AI 管理則透過 ISO 42001 的人工智慧管理系統（AIMS），將治理方向落實為日常業務流程、風險處理與持續改善。
然而，AI 管理若缺乏保護 AI 系統的資安能力，AI 治理要求就可能無法有效落實。因此，建立 AIMS 的同時，也須確認既有資訊安全管理系統（ISMS）是否具備相應的 AI 風險評鑑與處理能力，不能以既有資安管理制度的存在，就推定能夠承接各類 AI 資安風險。
在臺灣，ISO 27001 與「資通安全管理法」的落實密切相關，依納管對象與責任等級，訂有建置 CNS 27001 或 ISO 27001 等制度與通過公正第三方驗證的相關要求，並要求受託者辦理受託業務之相關程序及環境，應具備完善之資通安全管理措施或通過公正第三方驗證。
當納入 ISMS 範圍內的資通系統增加了如生成式 AI、代理式 AI、智慧辨識或自動化決策功能時，組織需要進一步檢視這些功能所帶來的風險，以及現有管理制度的因應能力。也就是說，當資通系統已具備 AI 功能，負責保護該系統的 ISMS，也需要同步確認自身是否具備相應的 AI 資安能力。
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ISO 27001＋ISO 27090：既有資安管理的升級路徑
ISO 27090 (正公告中) 聚焦於保護 AI 系統（AI Systems），說明其生命週期中的特有資安威脅、受侵害情形、可能後果，以及偵測與緩解方法，適用對象包括開發或使用 AI 系統的各類組織。
ISO 27090 強調，AI 系統通常整合於其他系統或應用中，因此保護範圍需要涵蓋模型以外的軟硬體、網路與相關控制。ISO 27001 的風險管理與 ISO 27002 的資訊安全控制可作為既有基礎，再依 AI 系統的特性增加或調整控制措施，使既有資安防護能夠延伸至 AI 使用情境。
例如，攻擊者可以透過有效查詢及觀察輸出，重建功能相近的模型（Model Exfiltration），這與直接竊取模型參數不同，若資安防護主要集中於未授權登入或檔案下載等傳統情境，就可能忽略透過正常使用介面發動的相關攻擊。
實務上，除了驗證資料來源與完整性，最好還能檢視 AI 系統的連接與權限。檢索增強生成（RAG）的資料檢索，建議要有獨立的身分驗證與授權；AI 代理執行外部動作，則應逐項驗證，並依任務來限制權限及有效期間。
因此，ISO 27001＋ISO 27090，可作為將既 ISMS 升級為具備 AI 資安應對能力（AI Cybersecurity-capable）的基礎，重點在於檢視原有控制措施放入 AI 使用情境後是否仍能發揮作用，並針對不足之處進行補強，讓既有資安管理架構持續支應 AI 系統的安全需求。
AIMS 可以分工，惟 ISMS 必須有承接能力
ISO 27090 將 AI 治理納入考量，引用 ISO 38507 說明組織對 AI 系統及其使用應承擔的責任，並指向 ISO 42001，以管理流程支撐負責任的 AI 開發與使用。
在管理系統整合上，組織可以將 AI 風險中的 AI 資安風險，交由既有 ISMS 處理，前提是 ISMS 已具備相對應的 AI 資安能力。
若 AIMS 認為「資安已有 ISO 27001 負責」，ISMS 卻仍只關注傳統的設備、網路與應用程式的資安，就可能形成兩套制度各自運作，卻未能完整涵蓋 AI 風險的情況。此時，制度上的分工雖然存在，實際的風險承接仍可能出現缺口。
這種情況會使 AIMS 的 AI 風險處理缺乏資安支撐，同時也反映 ISMS 所納管系統的風險已經改變，但既有防護能力尚未同步調整。ISO 27090 附錄 B 也提醒，攻擊可能發生在傳統資訊系統與 AI 系統的交界，因此資安團隊與 AI 專業人員須共同進行威脅分析、偵測與緩解。
不論是 ISMS 先行增補 AI 資安防護能力，或配合 AIMS 同步推動 AI 資安升級，均可考量 ISO 27090，實際導入順序可以依組織現況有所不同，但 AI 系統的保護工作可提前展開，無須等到 AIMS 建立完成後才開始；同時，AIMS 在進行管理分工時，也需要持續確認相關資安風險是否受到有效管理。
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ISO 23894：可橫跨 AIMS 與 ISMS 的風險管理
ISO 27090 可做為 AI 系統新增或調整的資安控制措施，並可納入 ISO 23894 所述的 AI 風險管理，以使用於 ISO 42001 的 AIMS，處理已識別的風險。
因此，可將 ISO 23894 橫跨 AIMS 與 ISMS 運用，銜接既有資訊安全風險管理程序，協調風險（含 AI 風險）識別、分析、評估、處理、溝通及監控，使 AI 風險與 AI 資安風險的管理相互支撐。
以資料投毒為例，ISMS 適合關注資料與模型的完整性、防護措施及事故處理；AIMS 則應用於進一步關注錯誤判斷對業務、使用者及其他利害關係人的影響。同一項風險可能同時涉及資安與 AI 管理的不同面向，因此在交由資安團隊處理後，仍需要維持明確的責任歸屬與整體追蹤機制。
實務上，建議應界定風險當責者、控制措施負責人與剩餘風險接受權限，同時考量風險胃納，將依風險選定的必要控制措施（含 AI 資安），納入 ISMS 的風險處理計畫與適用性聲明（SoA），並與 AIMS 的安排相互對應。
整合工作的重點，在於建立可持續追蹤的風險管理機制，並讓各項處理結果能夠回饋後續管理，使 ISMS 與 AIMS 兩個管理系統各自承擔應有責任，並在彼此銜接下共同完成風險管理。AI 治理下的管理系統整合示例如<圖 1>，可以 ISO 23894 串接 AIMS 及 ISMS 與 PIMS 的風險管理；ISO 27090 與 ISO 27091（階段：FDIS）則分別補強 AI 系統的資安與隱私保護控制措施。
（階段：FDIS）則分別補強 AI 系統的資安與隱私保護控制措施。
隱私與可信賴性：不可缺少的平行支撐
除了 AI 資安防護，隱私保護也有相應的標準－ISO 27091。例如，在資料限制與最小化的討論中，組織可參考 ISO 27091 的 AI 隱私指引，以及 ISO 27701 的個人資料最小化控制。
從整合應用來說，ISO 27001 ＋ ISO 27090 可補強 AI 系統的 AI 資安防護，ISO 27701 的隱私資訊管理系統（PIMS）則可搭配 ISO 27091，補強 AI 隱私保護。兩者可相互配合，例如成員推論可能同時造成資料機密性與隱私侵害，因此相關風險需要從資安與隱私兩個面向協同處理
此外，ISO 22989 提供共通的 AI 概念與術語，搭配 ISO/IEC TR 24028 的 AI 系統可信賴性（Trustworthiness）綜覽，從透明度、可解釋性、可控制性、資安與隱私等面向，支持跨專業的管理與技術溝通。
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以有效的 AI 管理，支撐 AI 治理
ISO 27090 提供的是 AI 系統安全指引，可做為控制措施，定位與管理系統標準有所不同。ISO 27090 指出，緩解措施可能互相干擾，防護效果也可能隨時間衰退，因此須從系統整體與生命週期檢視其組合是否有效，而不只是確認單一控制措施存在。
同時，AI 系統的非預期行為不一定源自攻擊，也可能源於資料問題、模型漂移或工程錯誤。因此，在監控與調查過程中，需要具備區分不同成因的能力，再由適當的人員依據原因採取相應的處理措施。
因此，內部稽核與管理審查最好能關注人員能力、責任分工、控制有效性，以及模型、資料來源或使用情境變更後的風險。這些管理結果，也應回饋治理層，支持其監督與決策，讓治理階層不僅是了解制度建置或取得證書的進度，更能掌握管理制度實際運作與風險處理的狀況。
現階段需要關注的觀點，放在 ISMS 與 AIMS 是否能共同承接組織實際面對的風險。當 AI 資安能力不足時，受到影響的範圍會延伸至 AI 管理及其所支撐的 AI 治理。
資通系統升級 AI 功能後，資安管理也必須同步調整與進化；若 AIMS 將 AI 資安風險委由 ISMS 處理，ISMS 就必須具備足以勝任的 AI 資安能力，才能讓 AI 治理真正落地。
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