企業級地端 LLM 架構藍圖：Auth + 沙盒 + 雙層 Log
資料不出內網的完整設計。Auth Gateway 權限控管、Python 沙盒安全執行、雙層 Log 審計架構。
企業 AI 轉型實戰指南｜AI Agent 架構、地端 LLM、AI 資安完整指南
本站分享企業 AI 落地實戰經驗，涵蓋 AI Agent 架構設計、地端 LLM 部署、AI 資安防禦與企業 AI 治理合規。從 IT 架構師視角，解決企業導入 AI 時「不能出事」的真實問題。
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七大原則解讀：可問責性、透明性、資料最小化。出事時你要能交代，不是 AI 背鍋。
AI Agent Security：遊戲規則已經改變
94.4% Agent 容易受攻擊，傳統 WAF 防不住。Decision Trace、Memory、Audit 是新戰場。
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最小權限是資安原則，卻常成為企業效率的阻力。從金融業、政府雲到 Pixar 真實案例，解析影子 IT、影子 AI，以及 FDE 如何畫出真正可用的權限邊界。
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常見問題
快速了解 AI Agent 資安、地端 LLM 架構與企業 AI 治理的關鍵問題。
🔒 AI Agent 為何比 Chatbot 危險？
Agent 有執行權限，攻擊者從「騙它說錯話」變成「騙它做錯事」，94.4% 的 Agent 容易受攻擊。
🏢 為什麼需要地端 LLM？
資料不出內網，符合金融/醫療/政府合規要求。關鍵在 Auth Gateway、沙盒、雙層 Log 設計。
⚖️ 台灣 AI 基本法要求什麼？
七大原則：可問責性、透明性、資料最小化。出事時你要能交代，不是 AI 背鍋。
🛡️ 傳統 WAF 能防 AI 攻擊嗎？
不能。WAF 看不懂自然語言，Prompt Injection 在協議層看起來完全正常。